CEO Coinbase предложил использовать китайские модели AI для снижения затрат на ИИ

Рост затрат на ИИ заставляет компании искать альтернативы

CEO криптоплатформы Coinbase Брайан Армстронг предложил использовать более дешевые открытые модели искусственного интеллекта, включая китайские решения, чтобы сдержать рост расходов на ИИ. Это предложение вызвало обеспокоенность из-за рисков, связанных с безопасностью и геополитической зависимостью от китайских систем.

Почему компании выбирают китайские модели AI?

Американские ограничения на экспорт чипов затруднили доступ китайских компаний к западной технике, но это не помешало им создавать конкурентоспособные модели. Например, модель GLM 5.2 компании Zhipu обходится в 1,4 доллара за миллион входных токенов и 4,4 доллара за миллион выходных токенов, тогда как аналогичный объем у модели Opus 4.8 от Anthropic стоит 5 и 25 долларов соответственно. Это делает китайские модели привлекательными для бизнеса, стремящегося сократить расходы.

Технические преимущества и риски

Модель GLM 5.2 показала высокие результаты в тестах по программированию, превзойдя GPT-5.5 OpenAI. Однако использование китайских моделей поднимает вопросы о безопасности данных. Согласно национальному закону о разведке Китая, сервисы, такие как Z.ai, могут подвергать риску компании, обрабатывающие конфиденциальную информацию. В мае 2024 года американские законодатели открыли расследование по поводу киберрисков, связанных с китайскими ИИ-моделями.

Рост расходов на ИИ в бизнесе

Расходы на ИИ становятся серьезной проблемой для компаний. Uber израсходовал весь бюджет на ИИ-разработку в 2026 году к апрелю и ограничил расходы на инструменты до 1500 долларов в месяц. Meta* предупредила о «экспоненциальном» росте использования ИИ и начала внедрять контроль за затратами. Amazon отменила внутреннюю таблицу лидеров по потреблению ИИ, так как сотрудники эксплуатировали систему для увеличения расходов.

Перспективы использования ИИ-моделей

Согласно прогнозам International Data Corporation, к 2028 году 70% ведущих компаний, использующих ИИ, будут применять несколько моделей вместо зависимости от одного поставщика. К 2030 году объем потребления токенов ИИ может вырасти в 24 раз, достигнув 120 квадриллионов токенов в месяц, как прогнозирует Goldman Sachs.

Стратегия Coinbase

Armsrtong отметил, что вместо увеличения затрат компании должны использовать «лучшие по умолчанию, маршрутизации и кэшированию». Использование китайских моделей, несмотря на их дешевизну, вызывает опасения по поводу политических рисков. Однако сама модель GLM 5.2 использует лицензию MIT, что позволяет компаниям загружать, модифицировать и запускать её на собственных серверах, избегая отправки данных внешним API.

Мнение экспертов

Некоторые исследователи отметили, что GLM 5.2 «может конкурировать с закрытыми системами», но при этом тесты показали, что она «далека от способности OpenAI модели находить проблемы». Anthropic также сообщила, что операторы Qwen Alibaba запустили 28,8 млн обменов Claude через 25 000 фейковых аккаунтов, что стало крупнейшей известной кампанией по краже возможностей модели.

Заключение

Рост расходов на ИИ заставляет компании искать альтернативы, но использование китайских моделей сопряжено с рисками. Coinbase предлагает использовать открытые веса, чтобы минимизировать риски передачи данных, но вопросы безопасности остаются открытыми.