«Обладать» или «арендовать» интеллект? Новая проблема в AI-стартапах

robot
Генерация тезисов в процессе

原文标题:Owning vs. Renting Intelligence
Оригинальный заголовок: Владение против аренды интеллекта
原文作者:Lin Qiao
Автор оригинала: Линь Чжао
编译:Peggy,BlockBeats
Перевод: Пегги, BlockBeats

编者按:Mythos 本周被关停,让许多 AI 创业者重新意识到一个被成本讨论遮蔽的问题:当产品的核心能力建立在外部模型和平台之上,公司真正拥有的究竟是什么?
Вводная: На этой неделе Mythos был закрыт, что заставило многих предпринимателей в области ИИ вновь задуматься о вопросе, скрытом за обсуждением затрат: что на самом деле принадлежит компании, когда её ключевые возможности построены на внешних моделях и платформах?

过去几年,开源模型常常被放在「更便宜的前沿模型替代品」这个框架下讨论。但本文认为,成本并不是最关键的变量,控制权才是。对于一家 AI 公司而言,调用前沿模型 API 可以快速启动产品、降低技术门槛,却也意味着核心能力可能受制于模型供应商的规则、价格、策略调整甚至下架决定。
В последние годы открытые модели часто обсуждались в рамках идеи «дешёвой альтернативы передовым моделям». Но в этой статье считается, что цена — не самый важный фактор, важна контроль. Для AI-компании использование API передовых моделей позволяет быстро запускать продукты и снижать технологический барьер, но также означает, что её ключевые возможности могут зависеть от правил, цен, стратегий или даже решений о снятии моделей поставщиками.

文章进一步提出,「拥有智能」并不等于放弃前沿模型,而是企业应当把自身数据、工作流、领域知识、评测标准和边缘案例沉淀进可控的模型体系中。未来 AI 的竞争也不一定由单一最大模型主导,而会出现多个「前沿」:通用前沿模型、企业专有后训练模型、垂直专用模型,以及由多个模型协同构成的路由系统。
В статье далее говорится, что «владение интеллектом» не означает отказ от передовых моделей, а скорее — что компания должна интегрировать свои данные, рабочие процессы, отраслевые знания, стандарты оценки и крайние случаи в управляемую модельную систему. В будущем конкуренция в области ИИ не обязательно будет определяться одной крупнейшей моделью, а появятся несколько «передовых»: универсальные передовые модели, корпоративные дообученные модели, вертикально-специализированные модели, а также системы маршрутизации, объединяющие несколько моделей.

Mythos 的关停因此像一次提醒:AI 时代真正的护城河,不只是能调用多强的模型,而是能否把智能变成公司自己的资产。
Закрытие Mythos — это напоминание: в эпоху ИИ настоящая конкурентная защита — не в умении вызывать мощные модели, а в том, чтобы сделать интеллект собственным активом компании.

以下为原文:
Ниже приводится оригинальный текст:

Mythos 本周被关停了。无论你是否认同这个决定,其实已经不是重点。
На этой неделе Mythos был закрыт. Независимо от того, согласны ли вы с этим решением, это уже не главное.

真正刺痛很多人的地方在于:一家建立在自己无法控制的智能之上的公司,突然暴露在一套自己无法影响的决策之下。很多创始人看到这一幕后,都会问自己同一个问题:我的业务里,到底有哪些部分其实只是「租来的」?
Самое болезненное для многих — это то, что компания, построенная на интеллекте, которой она не управляет, внезапно оказывается под воздействием решений, на которые она повлиять не может. Многие основатели после этого задаются одним вопросом: какие части моего бизнеса на самом деле — «арендованные»?

过去几年,关于开源模型的讨论,大多围绕成本展开:它们真的能完成任务吗?如果可以,和调用前沿模型 API 相比,便宜多少?
В последние годы обсуждение открытых моделей в основном касалось затрат: действительно ли они могут выполнять задачи? Если да, то насколько дешевле по сравнению с использованием API передовых моделей?

到现在,我们已经有了相当清晰的答案。我们和 @RampLabs、@cursor_ai、@harvey 等公司合作过,基本路径都类似:从一个强大的开源模型出发,用对公司真正重要的工作内容进行后训练,并持续用严格评测将其与前沿模型对比。
На сегодняшний день у нас есть довольно ясные ответы. Мы сотрудничали с компаниями @RampLabs, @cursor_ai, @harvey и другими, и их подходы были похожи: начинать с мощной открытой модели, дообучать её на действительно важные для компании задачи и постоянно сравнивать с передовыми моделями с помощью строгих оценок.

结果一次次让人意外。在企业最关心的任务上,一个经过调优的开源模型,往往能以极低成本接近甚至达到前沿模型的质量。
Результаты удивляли снова и снова. В наиболее важных для бизнеса задач настроенная открытая модель часто могла по качеству приближаться или даже достигать уровня передовых моделей при очень низких затратах.

但本周真正让人看清的是:成本从来都不是最重要的问题。
Но по-настоящему важное, что стало ясно на этой неделе — это то, что цена никогда не была самым важным вопросом.

更深层的问题是控制权。你的产品所依赖的智能,究竟归谁所有?
Более глубокий вопрос — это контроль. Кто на самом деле владеет интеллектом, на который опирается ваш продукт?

最近很多讨论都被概括为「租用」与「拥有」的区别。这个类比并不完美,但很有用。
В последнее время многие обсуждения сводятся к разнице между «арендой» и «владением». Эта аналогия не идеальна, но очень полезна.

租用智能
Аренда интеллекта

租用这件事,在出问题之前一直很好用。公寓已经可以拎包入住,灯能亮,水管能用,维修也有人负责。这就是为什么大多数公司一开始都会选择这条路。
Аренда — это очень удобно до тех пор, пока не возникнут проблемы. Квартиру можно сразу заселять, свет горит, водопровод работает, за ремонт отвечает управляющая компания. Поэтому большинство компаний начинают именно с этого.

前沿模型 API 是非常出色的产品。它们让创业公司能够构建出几年前看起来还不可思议的东西。
API передовых моделей — это очень хорошее решение. Оно позволяет стартапам создавать то, что еще несколько лет назад казалось невозможным.

但租用也意味着限制。房东可以涨租,可以决定你能做哪些改造,可以更改规则。偶尔,出于某些与你无关的原因,他们还可以告诉你:你该搬走了。
Но аренда также накладывает ограничения. Арендодатель может повысить арендную плату, решать, что вы можете переделывать, менять правила. Иногда по причинам, не связанным с вами, он может сказать: «Вы должны съехать».

你并没有做错什么。你只是一直在别人的地盘上经营。
Вы ничего не сделали неправильно. Вы просто работаете на чужой территории.

这也是为什么 Mythos 的故事会让这么多人产生共鸣。当你的核心能力完全依赖于别人的平台时,你就暴露在一套不受你控制的决策之下。
Именно поэтому история Mythos резонирует с так множеством людей. Когда ваша ключевая способность полностью зависит от чужой платформы, вы оказываетеся под воздействием решений, которые не контролируете.

大多数时候,这并不重要。但有些时候,它会在一瞬间变得极其重要。
В большинстве случаев это не так важно. Но иногда в один момент это становится критически важно.

拥有智能
Владение интеллектом

这件事的教训,并不是公司应该停止使用前沿模型。远非如此。前沿模型实验室已经做出了非凡的技术。大多数产品都应该使用它们。我们自己也在使用。
Урок здесь не в том, что компании нужно перестать использовать передовые модели. Совсем нет. Передовые лаборатории уже создали выдающиеся технологии. Большинство продуктов должны их использовать. Мы сами тоже их используем.

在很多意义上,前沿模型正在成为基础设施。但基础设施和所有权是两回事。
Во многих смыслах передовые модели становятся инфраструктурой. Но инфраструктура и владение — это разные вещи.

你可以使用公共基础设施,同时仍然拥有真正为你的业务创造价值的东西。在 AI 领域,所谓「拥有」,意味着从一个最先进的开源模型出发,并围绕你公司最独特的部分去塑造它。
Вы можете использовать публичную инфраструктуру и при этом владеть тем, что действительно создает ценность для вашего бизнеса. В области ИИ «владение» означает начать с передовой открытой модели и формировать её вокруг самых уникальных аспектов вашей компании.

你的数据。
Ваши данные.

你的工作流。
Ваши рабочие процессы.

你的领域知识。
Ваши отраслевые знания.

你的边缘案例。
Ваши крайние случаи.

你的评测标准。
Ваши стандарты оценки.

你对「好」的定义。
Ваше определение «хорошо».

随着时间推移,这个模型会变得越来越不通用,越来越能够反映你公司每天真正处理的工作。价值正是在这里被创造出来的。
Со временем эта модель станет все менее универсальной и все лучше отражать ежедневную работу вашей компании. Именно здесь создается ценность.

可以把它想象成一套房子。移动家具很容易,刷一面墙也很容易。但如果你的未来取决于房子的格局本身,那么你迟早会希望自己拥有移动墙体的能力。智能也是如此。
Можно представить это как дом. Перемещать мебель легко, красить стену — тоже. Но если ваше будущее зависит от планировки дома, рано или поздно вы захотите иметь возможность передвигать стены. И интеллект — то же самое.

当智能真正属于你时,没有人能悄无声息地把你产品脚下的地板抽走。
Когда интеллект действительно принадлежит вам, никто не сможет тихо увести у вас основание под ногами вашего продукта.

这也是我们以这种方式构建 Fireworks 的原因。
Именно поэтому мы строим Fireworks именно так.

我们把训练和推理放在同一个体系里,让公司能够采用最好的开源模型,围绕自身业务中最重要的问题进行塑造,并稳定地部署到生产环境中。
Мы объединяем обучение и вывод в единую систему, позволяя компаниям использовать лучшие открытые модели, формировать их вокруг наиболее важных задач и стабильно внедрять в производственную среду.

不只是消费智能。而是拥有智能。
Не просто потреблять интеллект. А владеть им.

不存在唯一前沿
Нет единственной передовой

本周还有一个乐观的启示:AI 的未来并不取决于某一个模型赢下所有。
Еще одно оптимистичное послание на этой неделе — будущее ИИ не зависит от того, какая модель победит всех.

不存在唯一的前沿。前沿有很多种。
Не существует единственной передовой. Передовых много.

前沿模型是一种前沿。
Передовая модель — это одна из передовых.

一个基于多年公司专有知识进行后训练的模型,也是另一种前沿。
Модель, дообученная на многолетних корпоративных знаниях, — это тоже передовая.

一个在某个狭窄问题上比任何模型都解决得更好的专用模型,也是另一种前沿。
Специализированная модель, которая лучше любой другой решает узкую задачу, — это тоже передовая.

一个能把请求路由到多个模型,并让它们协同工作、在许多任务上超越单一模型的系统,同样也是前沿。
Система, которая маршрутизирует запросы к нескольким моделям и позволяет им работать совместно, превосходя по результатам отдельные модели — тоже передовая.

AI 领域最有趣的变化,并不是某一个模型正在变得越来越聪明,而是智能正在变得越来越可定制。
Самое интересное изменение в области ИИ — это не то, что одна модель становится все умнее, а то, что интеллект становится все более настраиваемым.

最终胜出的公司,不一定是拥有最大模型的公司,而是那些能把智能变成自己独特资产的公司。
В конечном итоге победит не компания с самой большой моделью, а та, которая сможет превратить интеллект в свой уникальный актив.

展望未来
Взгляд в будущее

本周很多时间都花在对新闻做出反应,而我们选择继续发布产品:@Kimi_Moonshot K2.7 Code、@MiniMax_AI M3、@Alibaba_Qwen 3.7 Plus。
На этой неделе мы много времени потратили на реакцию на новости, но продолжаем выпускать продукты: @Kimi_Moonshot K2.7 Code, @MiniMax_AI M3, @Alibaba_Qwen 3.7 Plus.

我所期待的未来,并不是一个模型悄悄吞噬它所看到的一切。
Я не жду будущего, в котором одна модель тихо поглотит все, что она видит.

而是许多团队都能拥有属于自己的那一部分前沿。
А скорее — чтобы у многих команд была своя часть передовых технологий.

如果 Mythos 被关停这件事让你开始重新思考其中的取舍,我们很乐意聊聊。
Если закрытие Mythos заставило вас переосмыслить выборы и компромиссы, мы будем рады пообщаться.

[原文链接]
[Ссылка на оригинал]

点击了解律动BlockBeats 在招岗位
Узнайте о вакансиях в Rhythm BlockBeats

欢迎加入律动 BlockBeats 官方社群:
Приглашаем присоединиться к официальному сообществу Rhythm BlockBeats:

Telegram 订阅群:https://t.me/theblockbeats
Телеграм-канал подписки: https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流群:https://t.me/BlockBeats_App
Телеграм-чат: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 官方账号:https://twitter.com/BlockBeatsAsia
Официальный аккаунт в Твиттере: https://twitter.com/BlockBeatsAsia

Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
Нет комментариев
  • Закреплено