Satya Nadella dołączył do grona krytyków i ostrzegł przedsiębiorstwa przed ukrytymi kosztami używania zamkniętych modeli AI. Jego zdaniem firmy nie tylko płacą za tokeny, ale też bezwiednie przekazują cenną wiedzę konkurencji. Czy to początek większej zmiany w branży?

Ostrzeżenie z Redmond

W opublikowanym w niedzielę wpisie na blogu Satya Nadella wskazał na paradoks związany z korzystaniem z zamkniętych modeli AI. Firmy świadomie wydają pieniądze na tokeny, a jednocześnie nieświadomie przekazują dane treningowe. „Płacenie za inteligencję dwa razy” to sformułowanie, które szybko stało się tematem dyskusji w Dolinie Krzemowej.

Ostrzeżenie pochodzi od szefa firmy mocno zaangażowanej we współpracę z OpenAI i Anthropic. To sprawia, że komunikat ma szczególną wagę i może wpłynąć na decyzje wielu korporacji. Nadella podkreśla, że im lepiej model ma działać, tym więcej poufnych informacji trzeba mu dostarczyć.

Mechanizm uczenia się z danych klientów

Według Nadelli modele uczą się z tak zwanych danych resztkowych, czyli zapytań, narzędzi agentów oraz korekt wprowadzanych przez użytkowników. Każda taka poprawka staje się wydestylowaną wiedzą instytucjonalną. „Każda korekta jest destylowana” oznacza, że unikalne procesy biznesowe trafiają prosto do dostawcy modelu.

Ta wiedza jest nie do kupienia na rynku i może posłużyć do stworzenia konkurencyjnych rozwiązań. Przedsiębiorstwa nie zdają sobie sprawy, ile tracą podczas codziennej pracy z narzędziami AI. Proces ten jest cichy i pozornie niewinny.

Hipokryzja dostawców modeli

Nadella zwraca uwagę na podwójne standardy laboratoriów AI. Z jednej strony swobodnie trenują one modele na publicznych danych z internetu, z drugiej zaś ograniczają klientom możliwość destylacji własnych modeli. „Restrykcyjne warunki dotyczące destylacji” są według niego nieuczciwe wobec firm, które płacą za dostęp.

Podobne zarzuty wcześniej zgłaszał Alex Karp z Palantir oraz inwestorzy tacy jak Jason Calacanis. Teraz dołączył do nich szef Microsoftu, co wzmacnia tę argumentację. Firmy zaczynają kwestionować sens dalszego polegania wyłącznie na zamkniętych rozwiązaniach.

Proponowane rozwiązania dla przedsiębiorstw

Nadella sugeruje budowanie własnych środowisk uczenia się w chmurze oraz warstw orkiestracji umożliwiających łatwe przełączanie między modelami. Własne środowiska uczenia się mają pozwolić na zachowanie kontroli nad danymi i zapytaniami. Narzędzia typu bramy dostępowe stają się coraz popularniejsze wśród dużych graczy.

Taka architektura zmniejsza ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy. Firmy mogą też ograniczyć ilość wrażliwych informacji przekazywanych do modelu. Microsoft naturalnie widzi w tym szansę dla własnej chmury Azure.

Rosnący trend modeli open source

Coraz więcej przedsiębiorstw testuje modele o otwartym kodzie instalowane lokalnie. Idit Levine z Solo.io potwierdza, że klienci pytają, czy 90 procent funkcjonalności da się uzyskać taniej i z większą kontrolą. 29% ruchu na platformie Vercel pochodzi już z otwartych modeli. Trend ten potwierdzają też dane OpenRouter i Vercel.

Przejście na rozwiązania lokalne pozwala uniknąć wielu ryzyk opisanych przez Nadellę. Firmy takie jak T-Mobile, ADP czy SAP już eksperymentują z tą strategią. Microsoft uniezależnia się od OpenAI w obszarze AI.

Konsekwencje dla rynku i dostawców

Ostrzeżenie szefa Microsoftu może przyspieszyć migrację klientów ku otwartym rozwiązaniom. Microsoft uruchamia Frontier Company, co pokazuje, że firma sama szuka nowych modeli biznesowych. Dostawcy zamkniętych modeli będą musieli odpowiedzieć na te obawy.

W dłuższej perspektywie może to zmienić układ sił na rynku AI. Klienci zyskają większą siłę negocjacyjną, a otwarte modele zyskają na znaczeniu. Branża stoi przed decyzją, czy kontynuować obecny model, czy dostosować się do nowych oczekiwań.

Źródła:

TechCrunch, The Verge, Ars Technica, Wired