Зовнішні ЗМІ стверджують, що компанії з відкритими вагами ШІ стають центром останньої хвилі злиттів і поглинань у Сіліконовій долині. Увага ринку зосереджена на інформації про те, що NVIDIA планує придбати Hugging Face за 13 мільярдів доларів США. Ця компанія надає моделі з відкритими вагами та платформу для оцінки, яку вважають важливим каналом розповсюдження для розробників ШІ.
Злиття та поглинання відбуваються один за одним
Перед цією чутковою угодою NVIDIA вже уклала угоду на суму близько 6 млрд доларів із компанією з відкритими ваговими моделями Poolside, більшість співробітників якої перейдуть до NVIDIA. Ще дві тижні тому Stripe придбала OpenRouter за більше ніж 7 млрд доларів — компанію, яка надає підприємствам доступ до відкритих вагових моделей.
Стаття вважає, що така інтенсивна активність у торгівлі свідчить про те, що великі технологічні компанії намагаються зайняти іншу ланку ланцюжка постачання ШІ, вийшовши за межі передових моделей. Хоча моделі з відкритими вагами ще не є домінуючими, вони вже стали важливим вибором для підприємств, які бажають розгорнути недорогі та налаштовувані ШІ-сервіси.
NVIDIA хоче заповнити вхід для моделей
Для NVIDIA однією з причин підтримки злиттів і поглинань є зменшення залежності від великих хмарних провайдерів та лідерів у розробці моделей. Зі зростанням розробки власних чіпів для висновку такими компаніями, як OpenAI та Google, NVIDIA не лише продаватиме чіпи, але й прагне отримати більший контроль над розповсюдженням та доступом до моделей.
У статті зазначається, що NVIDIA вже має власну модель Nemotron з відкритими вагами, але її прийняття на ринку обмежене. Якщо NVIDIA придбає Hugging Face, вона отримає один із найбільших у США спільнот розробників відкритих моделей та зможе спрямувати більше користувачів до власних чіпів, інструментарію та технічних стандартів.
Компанії спочатку дивляться на витрати, а також на контроль
Іншим контекстом уваги до моделей з відкритими вагами є постійний контроль компаніями витрат на AI-виведення. Деякі компанії починають тестувати більш дешеві моделі від китайських виробників, таких як Moonshot, DeepSeek та Alibaba. Згідно з наведеними в статті даними, наразі частка використання моделей з відкритими вагами в бізнесі все ще невелика, але має тенденцію до зростання.
- Дослідження Ramp показує, що приблизно 6% підприємств використовують моделі з відкритими вагами
- Дослідження Jellyfish показує, що лише приблизно 2% інженерів-програмістів використовують ці моделі.
Нік Альбаран, керівник продукту Jellyfish AI, зазначив, що такі моделі зараз краще підходять для високочастотних, повторюваних завдань на міркування, наприклад, діалогів з службою підтримки. Оскільки шаблони завдань відносно фіксовані, компанії можуть знизити вартість одного виклику шляхом доналаштування моделі.
Проте у програмуванні та завданнях агентів передові закриті моделі все ще мають перевагу. Причини включають більш сильні здібності до міркувань та простіший доступ, а деякі постачальники навіть надають субсидії на токени. Стаття вважає, що з поступовим вдосконаленням робочих процесів штучного інтелекту підприємствами бар’єри для використання відкритих моделей можуть продовжувати знижуватися.
Наступним кроком може стати те, що кожна компанія матиме власну модель
Платформа для маршрутизації та хостингу корпоративних моделей Fireworks також згадується в тексті як потенційний об’єкт злиття. Її генеральний директор Лінь Цяо зазначила, що компанія наразі обробляє 40 трильйонів токенів щодня. Вона вважає, що в майбутньому компанії будуть приділяти більше уваги різноманітності моделей і навчатимуть моделі під конкретні бізнес-завдання, щоб вони краще підходили для їхніх сценаріїв.
Стаття вважає, що поточне лідерство OpenAI та Anthropic не є незламним. Зі зростанням інтересу великих технологічних компаній до диверсифікації залежності від лідируючих лабораторій, стратегічна цінність технологій з відкритими вагами та пов’язаних платформ швидко зростає.