Близкоизточните титани отстъпват в състезанието с AI, a САЩ и Китай доминират

Само месеци след пускането на ChatGPT в края на 2022 г. изследователски лаборатории в Обединените арабски емирства обявиха, че са създали достоверни конкуренти. На върха на списъка бяха Falcon — популярен модел с отворен код, разработен с държавна подкрепа — и Jais, кръстен на най‑високия връх в страната.

„Бъдещето на изкуствения интелект не е далечна мечта, а настояща реалност“, заяви през 2023 г. Пън Сяо, главен изпълнителен директор на емирското техконгломерат G42, малко след представянето на Jais.

Днес обаче мечтата на ОАЕ за конкурентни собствени AI‑модели е все още далеч. Falcon изостава значително от водещите решения на американските компании по брой потребители и в публичните класации. G42 пък наскоро изтегли ресурси от Jais и се съсредоточи върху изграждане на специфични функции върху модели на други фирми, включително OpenAI.

„В началото нямахме представа колко далеч могат да стигнат базовите модели и какво струва да достигнеш следващото ниво“, каза Сяо пред Bloomberg News през април. „Не е разумно за държава с нашия мащаб да поеме такава тежест.“

Две години след началото на манията по генеративния ИИ глобалното надбягване за все по‑сложни модели все повече изглежда като състезание между две държави. Шепа американски фирми водят развитието, харчейки милиарди за чипове, центрове за данни и таланти, за да строят най‑големите и най‑добрите системи. Китай бързо догонва и залива пазара с евтини модели с отворен код, за да разшири влиянието си. Повечето други страни, дори богати като ОАЕ, остават някъде по средата.

Нараства броят на обещаващи AI начинания в Близкия изток и Европа, които заглъхват или почти се отказват. Германската Aleph Alpha, възхвалявана някога като европейския OpenAI, миналата година взе решение, подобно на G42. Британската Stability AI — ранен пионер при моделите —заляза след управленски проблеми. Дори френската Mistral, подкрепена със значителен рисков капитал и насърчавана от френското правителство, показва малко доказателства за силен търговски успех или интерес сред разработчиците.

В Близкия изток, както и на други пазари, фирмите преосмислят дали цената за изграждане на водещ AI‑модел от нулата си струва. Jais би могъл да се превърне в „граничен модел“ на световно ниво, ако G42 продължи да инвестира, казва Кирил Евтимов, ръководител на облачния ѝ бизнес Core42. „Но правилната бизнес стратегия ли е това, за да овладеем пазара? Вероятно отговорът е не.“

През 2023 г. ОАЕ създадоха нова фирма — AI71, промотирана като търговски проводник за Falcon, разработен от държавен изследователски институт. В крайна сметка AI71 тръгна по стъпките на G42 и Aleph Alpha, разработвайки инструменти за конкретни бизнес приложения, базирани на множество модели, включително Falcon, съобщи говорител на компанията.

Макар Falcon да остава най‑конкурентният модел от ОАЕ, той трудно наваксва с напредъка на отворените алтернативи на Meta Platforms Inc. и китайската DeepSeek. През 2023 г. Институтът за технологични иновации (TII) — създател на Falcon — изтъкна първото място на системата сред отворените модели в Hugging Face, широко следен барометър за сектора. Миналата седмица Falcon вече не фигурираше дори в топ 500 на класацията.

Представител на TII съобщи, че Falcon е изтеглен над 55 млн. пъти — нищожна част от изтеглянията на Llama на Meta, които надхвърлят 1 млрд. Той добави, че скоро ще бъдат обявени интеграции с компании в киберсигурността, роботиката и облачните услуги. „Стойността на един модел не е само в първоначалните му бенчмарк резултати, а в това как допринася и стимулира по-широки иновации с времето“, се казва в изявлението.

Междувременно G42 търси други пътища към AI‑бумa извън самата разработка на модели. Бизнесът ѝ с центрове за данни се разширява в Залива, а инвестиционният фонд MGX, създаден съвместно от компанията, е вложил средства в американските разработчици OpenAI и xAI.

Някои държави все още опитват да оспорят лидерството на САЩ и Китай в разработката на AI. През януари индийското правителство обяви, че ще подкрепи 18 проекта за базови модели, за които министър обеща, че ще „се съревновават с най‑добрите от най‑добрите“. Саудитската агенция за AI също се сдружи с International Business Machines Corp. миналата година, за да предлага националния модел ALLaM през облачните услуги на IBM.

Държавите преследват тези т.нар. „суверенни модели“, за да имат по‑голям контрол върху начина, по който системите се обучават — било за да влияят на работата им, било за да намалят зависимостта от чуждестранни технологии, каза Майкъл Бронщайн, професор по AI в Оксфорд, на конференцията Machines Can See в Дубай. Но, добави той, разпространението на отворени модели силно намалява шансовете подобни инициативи да останат конкурентни.

Някои от тези модели бяха представяни и като начин по‑добре да се обслужват езици и популации, пренебрегнати от Силициевата долина. Моделите на OpenAI и други се обучават главно върху интернет данни, преобладаващо на английски. Но ефективен инструмент за арабски не изисква изцяло нов голям езиков модел, казва Нур ал‑Хасан, главен изпълнителен директор на базирания в Дубай преводачески доставчик Tarjama.

Новият стартъп Arabic.AI, инкубиран от нейната компания, наскоро пусна AI‑система, създадена чрез дообучаване на редица големи модели — подход, който според Ал‑Хасан е по‑подходящ за ценово чувствителните корпоративни клиенти. „Не са нужни такива гигантски модели, за да изпълняваш конкретна задача за банка“, казва тя.

Jais на G42 също беше създаден, за да захранва арабски чатботове. През септември G42 пусна Nanda — модел на хинди, като част от разширяването си в Индия. Компанията и научните ѝ партньори ще продължат да обновяват тези два модела, посочи Андрю Джаксън, ръководител на AI‑подразделението Inception в G42.

„Но това не е търговският ни фокус“, добави той. „Трябва да печелим пари.“

Още по темата

Песимизмът около AI е възможност да се "купи спада", смята Goldman

OpenAI се отказва от плана си да става корпорация с цел печалба

Разходите за AI са единственото сигурно нещо в Силициевата долина

Boston Dynamics: Роботиката се нуждае от повече напредък в AI