До недавнего времени рынок развивался преимущественно в сторону закрытых моделей, таких как ChatGPT и Claude. Их исходный код, архитектура и обучающие данные остаются недоступными, а доступ к самим моделям полностью контролируют разработчики через облачные сервисы и подписки.
Однако события последних месяцев показали уязвимость такого подхода. В июне администрация США обязала Anthropic ограничить доступ иностранных пользователей к своим наиболее мощным моделям Mythos 5 и Fable 5. По сообщениям отраслевых источников, компания предпочла полностью прекратить их использование, чтобы избежать сложной процедуры проверки клиентов. Вслед за этим OpenAI согласилась согласовывать доступ к новой модели GPT-5.6 с американскими властями.
Подобные ограничения заставили разработчиков задуматься о рисках зависимости от закрытых облачных сервисов.
«Если ваше решение полностью зависит от одной передовой модели, оно становится менее надежным, когда доступ к ней могут внезапно закрыть», — отметил генеральный директор Barndoor AI Орен Михельс.
По мнению представителей отрасли, открытые модели обеспечивают гораздо большую независимость. После публикации весов их можно запускать на собственных серверах, модифицировать под конкретные задачи и использовать без риска внезапного отключения со стороны разработчика или государственных органов.
Одновременно усиливаются позиции китайских разработчиков. Компания Zhipu AI (Z.ai) выпустила открытую модель GLM-5.2, которая, по ряду независимых тестов, приблизилась по качеству к флагманским моделям Anthropic и OpenAI. Возможность бесплатного скачивания и локального развертывания делает подобные решения привлекательными для корпоративных пользователей.
Аналитики отмечают, что рынок постепенно диверсифицируется. По данным платформы OpenRouter, совокупная доля Google, Anthropic и OpenAI в обработке запросов сократилась примерно с 55 % в начале года до 33 % к июню, тогда как открытая модель DeepSeek стала лидером по числу обращений.
Еще одним фактором роста интереса к open-weight-моделям остается стоимость. Эксплуатация собственных открытых моделей зачастую обходится дешевле постоянной оплаты коммерческих API, особенно при высоких объемах использования.
Меняется и отношение к китайским разработкам. Если ранее основным аргументом против них считались риски безопасности, то многие специалисты отмечают, что при локальном запуске открытой модели разработчик не имеет доступа ни к данным пользователя, ни к процессу эксплуатации системы.
Впрочем, эксперты предупреждают, что текущая тенденция может оказаться временной. По мере появления еще более мощных открытых моделей правительства различных стран могут попытаться распространить регулирование и на них. По мнению профессора Пенсильванского университета Итан Моллик, если самые совершенные модели будут рассматриваться как потенциально опасные.
Источник: https://techxplore.com/news/2026-07-crackdown-ai-fuels-source-surge.htmlЕсли вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
