Редакционное примечание: Закрытие Mythos на этой неделе заставило многих создателей ИИ-продуктов заново осознать проблему, скрытую за дискуссиями о затратах: когда ключевые возможности продукта построены на внешних моделях и платформах, что же компания действительно имеет в своей собственности?

В последние годы модели с открытым исходным кодом часто обсуждались в рамках концепции «более дешёвых альтернатив передовым моделям». Однако в данной статье утверждается, что затраты — не самая важная переменная, ключевым является контроль. Для AI-компании использование API передовых моделей позволяет быстро запустить продукт и снизить технологический порог входа, но это также означает, что ключевые способности могут оказаться под влиянием правил поставщика модели, цен, изменений стратегии и даже решения о прекращении поддержки.

В статье далее высказывается мысль, что «владеть интеллектом» не означает отказываться от передовых моделей. Вместо этого компании должны интегрировать свои данные, рабочие процессы, экспертные знания, критерии оценки и крайние случаи в управляемую систему моделей. Конкуренция в сфере ИИ в будущем также не обязательно будет определяться одной самой большой моделью; появятся несколько «фронтиров»: универсальные передовые модели, корпоративные модели с дообучением на собственных данных, узкоспециализированные вертикальные модели, а также системы маршрутизации, состоящие из нескольких взаимодействующих моделей.

Таким образом, закрытие Mythos стало своего рода напоминанием: настоящий ров для защиты бизнеса в эпоху ИИ — это не просто возможность использовать мощную модель, а способность превратить интеллект в собственный актив компании.

Ниже представлен оригинал статьи:

Mythos был закрыт на этой неделе. Согласны вы с этим решением или нет, уже не так важно.

Что действительно задело многих, так это осознание: компания, построенная на интеллекте, который она не контролирует, внезапно оказалась под влиянием решений, на которые она не может повлиять. Увидев это, многие основатели задают себе один и тот же вопрос: какие части моего бизнеса, по сути, лишь «арендованы»?

В последние годы дискуссии об открытых моделях в основном вращались вокруг затрат: действительно ли они справляются с задачами? Если да, то насколько они дешевле по сравнению с использованием API передовых моделей?

Сейчас у нас есть довольно чёткий ответ. Мы работали с такими компаниями, как @RampLabs, @cursor_ai, @harvey, и базовый путь был схожим: начать с мощной открытой модели, дообучить её на действительно важных для компании рабочих данных и постоянно сравнивать с передовыми моделями с помощью строгих тестов.

Результаты раз за разом оказывались неожиданными. В задачах, которые наиболее важны для бизнеса, оптимизированная открытая модель часто может с крайне низкими затратами приблизиться к качеству передовой модели или даже достичь его.

Но на этой неделе стало окончательно ясно: затраты никогда не были самой важной проблемой.

Более глубокая проблема — это контроль. Кому на самом деле принадлежит интеллект, на котором держится ваш продукт?

Многие недавние дискуссии можно обобщить как разницу между «арендой» и «владением». Эта аналогия не идеальна, но она полезна.

Аренда интеллекта

Аренда — это отличное решение, пока всё работает. Квартира готова к заселению, свет горит, вода течёт, ремонт на чьей-то ответственности. Именно поэтому большинство компаний изначально выбирают этот путь.

API передовых моделей — это превосходные продукты. Они позволяют стартапам создавать то, что ещё несколько лет назад казалось немыслимым.

Но аренда также означает ограничения. Арендодатель может повысить плату, решить, какие переделки вам разрешены, изменить правила. Иногда, по причинам, не связанным с вами, он может сказать: вам пора съезжать.

Вы не сделали ничего плохого. Вы просто вели свой бизнес на чужой территории.

Вот почему история Mythos нашла такой отклик у многих. Когда ваши ключевые способности полностью зависят от чужой платформы, вы оказываетесь под влиянием решений, которые не контролируете.

В большинстве случаев это не имеет значения. Но иногда это становится критически важным в одно мгновение.

Владение интеллектом

Урок здесь не в том, что компаниям следует прекратить использовать передовые модели. Вовсе нет. Лаборатории, создающие передовые модели, совершили выдающиеся технологические прорывы. Большинству продуктов стоит их использовать. Мы сами ими пользуемся.

Во многих смыслах передовые модели становятся инфраструктурой. Но инфраструктура и собственность — это разные вещи.

Вы можете использовать общедоступную инфраструктуру и при этом владеть тем, что действительно создаёт ценность для вашего бизнеса. В сфере ИИ «владение» означает начать с самой передовой открытой модели и формировать её вокруг самых уникальных аспектов вашей компании.

Ваши данные.

Ваши рабочие процессы.

Ваши экспертные знания в предметной области.

Ваши крайние случаи.

Ваши критерии оценки.

Ваше определение «хорошего».

Со временем эта модель будет становиться всё менее универсальной и всё более способной отражать ту работу, которую ваша компания выполняет изо дня в день. Именно здесь и создаётся ценность.

Представьте себе дом. Передвинуть мебель легко, покрасить стену — тоже. Но если ваше будущее зависит от самой планировки дома, рано или поздно вы захотите иметь возможность переставлять стены. То же самое и с интеллектом.

Когда интеллект действительно принадлежит вам, никто не сможет незаметно выдернуть почву из-под ног вашего продукта.

Именно поэтому мы создали Fireworks именно таким образом.

Мы объединили обучение и вывод в одну систему, позволяя компаниям брать лучшие открытые модели, формировать их вокруг самых важных для их бизнеса задач и стабильно разворачивать в production-среде.

Не просто потреблять интеллект. А владеть им.

Не существует единого фронтира

На этой неделе был и оптимистичный вывод: будущее ИИ не зависит от того, что одна модель победит все остальные.

Не существует единого фронтира. Фронтиров много.

Передовые модели — это один фронтир.

Модель, дообученная на многолетних корпоративных экспертных знаниях, — это другой фронтир.

Специализированная модель, которая решает какую-то узкую задачу лучше любой другой модели, — это ещё один фронтир.

Система, которая может направлять запросы к нескольким моделям, заставляя их работать согласованно и превосходить по многим задачам одну модель, — это тоже фронтир.

Самое интересное изменение в области ИИ — не то, что какая-то одна модель становится умнее, а то, что интеллект становится всё более настраиваемым.

Компании, которые в конечном итоге окажутся в выигрыше, — не обязательно те, у которых самая большая модель, а те, которые смогут превратить интеллект в свой уникальный актив.

Взгляд в будущее

На этой неделе много времени ушло на реакцию на новости, а мы решили продолжить выпускать продукты: @Kimi_Moonshot K2.7 Code, @MiniMax_AI M3, @Alibaba_Qwen 3.7 Plus.

То будущее, которого я ожидаю, — это не будущее, в котором одна модель незаметно поглощает всё на своём пути.

А то, в котором множество команд смогут владеть своей собственной частью фронтира.

Если закрытие Mythos заставило вас заново задуматься о компромиссах, мы будем рады обсудить.