Sequoia предупреждает: США обыграли закрытые модели, но могут проиграть открытую инфраструктуру

По данным мониторинга Beating, партнёры Sequoia Dean Meyer и Konstantine Buhler в своих постах заявили, что США владеют ведущими закрытыми моделями, тогда как западные компании всё чаще полагаются на китайские открытые модели с весами. Qwen, Kimi, GLM и DeepSeek применяются как основа продуктов, для обучения «учителей» и в качестве источника синтетических данных.

Отчёт ATOM показывает, что доля Qwen в новых ежемесячных донастройках и адаптационных моделях выросла с 1% в январе 2024 года до 69% в феврале 2026 года. Inkling от Thinking Machines также на ранних стадиях посттренинга использовал синтетические данные, сгенерированные с помощью открытых моделей вроде Kimi K2.5. Однако эта часть занимает лишь небольшую долю вычислительных мощностей для обучения.

Авторы считают, что проблема кроется в правилах «дистилляции». Дистилляция — это обучение другой модели на выходных данных более сильной модели. OpenAI и Anthropic ограничивают клиентов в использовании выходных данных своих моделей для обучения конкурирующих продуктов, тогда как американские компании могут легально обучаться на китайских открытых моделях с весами.

Они предлагают, чтобы американские передовые лаборатории продавали квалифицированным компаниям контролируемые, с задержкой и с возможностью аудита права на обучение. Иначе США могут продолжать лидировать в закрытых моделях, но при этом отдать китайской стороне основу для открытых моделей.

В последнее время в Китае обсуждали ограничения на зарубежный доступ к части передовых моделей, но пока не сформирована окончательная политика. В статье предупреждают, что даже если текущие модели всё ещё можно будет скачать и использовать, западные компании могут постепенно отстать из‑за того, что они не получат последующие версии.