Le imprese americane ed europee abbandoneranno OpenAI e Anthropic e adotteranno modelli cinesi

Non credo che l'open source funzioni allo stesso modo nell'IA come ha funzionato in altri settori. Principalmente perché con l'open source puoi vedere il codice sorgente del modello. Qui non possiamo vedere all'interno del modello, spesso viene chiamato open weights invece di open source per distinguere un po'. Ma molti dei vantaggi, che è che molte persone possono lavorarci sopra e che è in qualche modo additivo, non funzionano allo stesso modo.

Quindi in realtà l'ho sempre visto come un diversivo. Quando vedo un nuovo modello uscire, non mi interessa se è open source o no. Se parliamo di Deep Seek, non credo che abbia importanza che Deep Seek sia open source. Penso di chiedere: è un buon modello? È migliore di noi nelle cose che contano? Questa è l'unica cosa che mi interessa.

In realtà non importa in nessun caso. Perché alla fine devi ospitarlo sul cloud. Le persone che lo ospitano sul cloud fanno l'inferenza. Questi sono modelli grandi, è difficile fare l'inferenza su di loro.

Quando penso alla concorrenza, penso a quali modelli sono bravi nei compiti che facciamo. Penso che l'open source sia in realtà un diversivo.

Non è gratuito. Devi eseguirlo sull'inferenza e qualcuno deve renderlo veloce sull'inferenza.