灯台は、AIの分布力に対する秘密の戦争である社会のために、道、火を導きます

By Zhixiong パン

「パラメータサイズ」「リスト番号」や「新しいモデルが誰をつぶす」などのトピックで、AIについて話したら簡単に取り出せます。 これらのノイズは意味がないとは言えませんが、より根本的なサブサーフェスを阻害する泡の層になる傾向があります。今日のテクニカルマップでは、AIの配電力に対する隠された戦争が起こっています。

文明インフラの規模まで、あなたの視点を引き出すと、人工知能が同時に2つの異なるが絡み合った形態を提示していることがわかります。

高層海岸のような「灯台」で、小さな数の巨人によって制御され、最も遠くの照射距離を求め、人間が遭遇することができる認知限界を表します。

別の, 手でトーチのような, 運ぶことを目指しています, プライベート, 公共にアクセス可能なレプリカのベースライン。

これらの2つのライトを理解するために、マーケティングギャップから飛び出し、AIがどこに導かれるかを明確に判断し、誰が明るくなり、誰が暗闇に残されるかを明らかにすることができます。

ライトハウス: SOTAで定義された認知の高さ

「灯台」とは、フロンティア/SOTAレベルのモデルを指します。 複雑な推論、多角的な理解、長いチェーンの計画および科学的な調査の次元の面では、それらは最も可能な、高価および組織されたタイプのシステムを表します。

OpenAI、Google、Anthropic、XAIなどは、モデル名だけでなく「境界線遮断のためのエクストリームスケール」の生産を造る典型的な「タワービルダー」です。

なぜ灯台が数少ないのか

フロントラインモデルとその反復的な性質の訓練は、基本的に一緒に3つの非常に希少なリソースを結合しています。

最初は、高価なチップだけでなく、Vankaクラスクラスクラスクラスクラスター、ロングサイクルのトレーニングウィンドウと非常に高いインターネットコストを意味します。 第二は、データとフィードバックです。これは、大きな言語材料のクリーニング、および設定、複雑なアセスメントシステムおよび高強度マニュアルフィードバックに関する定数および反復的なデータを要求します。 最後に、エンジニアリングシステムです。これは、分散トレーニング、エラー管理、推論の加速、および利用可能な製品パイプラインの完全なパイプラインの研究の変換をカバーします。

これらの要素は、非常に高いしきい値を構成します。, 大量の産業システムのような, 資本強度, 複雑なチェーン, ますます高価なマージン上昇。

その結果、灯台は自然に集中しています:それはしばしば訓練され、いくつかの機関によって閉鎖されたデータであり、API、サブスクリプションまたはクローズド製品の形で社会によって最終的に使用されます。

ライトハウスのツインの意味:ブレークスルーとプル

灯台は「誰でも簡単に書ける」とは存在しませんが、その値は2つのハードコアにあります。

まず認知天井の探査です。 ミッションが複雑な科学的な仮定の生成、学際的な推論、多角的な認識および制御、または長期計画のような人間の能力の端に近づくとき最も強いビームを必要とします。 それは絶対に正しいではありませんが、さらに「可能な次のステップ」を取ることができます。

第2は、技術経路の多様化です。 フロントラインシステムは、多くの場合、新しいパラダイムにつながる:より良いアライメント、より柔軟なツールを呼び出し、より良い推論フレームワークとセキュリティ戦略。 その後、単純化されても、蒸留し、オープンソース化しても、初期のパスは灯台で開いていることが多い。 つまり、Lighthouseは、私たちが「どれだけの知能が得られるか」を示し、産業チェーン全体の効率性を促す社会レベルの研究室です。

Lighthouse Shadow: 依存症とシングルポイントリスク

しかし、灯台には明確なシャドウがあり、これらのリスクは製品起動時に書かれていないことが多いです。

ほとんどの直接、アクセシビリティは制御されます。 あなたがそれを使用できる範囲は、それがプロバイダの戦略と価格設定に完全に依存する余裕があります。 これは、プラットフォーム上で高いレベルの信頼性が続く: 主にクラウドベースのサービス、個人や組織に存在するインテリジェンスは、実際にプラットフォームに重要な能力を外部委託する場合。

設備は脆弱です:ブレイクアップ、ブレイクアップ、ポリシーの変更、価格の増加、インターフェイスの変更、仕事の流れを即座に無効化することができます。

より深い落とし穴は、プライバシーとデータに依存しています。 コンプライアンスとコミットメントにも関わらず、データの流れは構造上のリスクです。 特に、医療、金融、政治、ビジネス関連のコンテキストについては、「社内の知識」は、単に技術的な問題ではなく、重大なガバナンスの問題ではありません。

加えて、より多くの業界がモデルプロバイダー、全身バイアス、ブラインドゾーン、カウンタータック、サプライチェーンの混乱が重要な社会的リスクとして認識されるため、モデルプロバイダー、システムバイアス、ブラインドゾーン、カウンタータック、さらにはサプライチェーンの混乱の数よりも重要な意思決定ポイントをオンにします。 灯台は海を明るくすることができますが、海岸線の一部です。方向性を提供しますが、目に見えないルートも提供します。

火トーチ: オープンソース定義スマートボトムライン

距離から戻って目を取り戻すと、別の光源:オープンソースとローカルで展開可能なモデルエコロジーが表示されます。 DeepSeek、Qwen、Mistralなどは、より目に見える代表者だけであり、その背後にあるのは、 "unique Scarce services"から "downable、デプロイ可能、適応可能なツール"へのかなりの量の知的能力を変換するまったく新しいパラダイムです。

トーチです。 容量の天井には対応していませんが、むしろベースラインに。 これは「低容量」という意味ではなく、無条件に公開されているインテリジェントなベンチマークではありません。

トーチの意味:インテリジェンスをアセットに変える

トーチのコアバリューは、リースサービスから個人所有、可搬性、組み合わせの3次元で実証されるように、独自の資産にインテリジェンスを変換することです。

いわゆるプライベートな性質は、イントラネットまたは独自のクラウド上で、重量と推論能力をローカルで動作させることができます。 「私は仕事の知能を持っている」と基本的には「会社の知性を雇っている」と異なっています。

移行とは、異なるハードウェア、異なる環境、および異なるサプライヤーの間で、重要な機能を API にバインドすることなく自由に切り替えることができることを意味します。

一方で、モデルを検索(RAG)、微調整、ナレッジベース、ルールエンジン、アクセスシステムと組み合わせることで、一般的な製品ではなく、ビジネスの制約を満たすシステムを形成することができます。

これは現実の非常に具体的なシナリオです。 知識の質問の自動化と企業内での回答やプロセスは、多くの場合、厳格な権限、監査および物理的な分離を必要とします。健康、政府、金融などの規制産業は、「データ・イン・ザ・エリア」の厳しい赤線を持っています。そしてエンド・サイドの推論は、製造、エネルギー、オンサイト輸送などの弱いWebやオフライン環境でより迅速に行われます。

個人の場合、メモ、メール、プライバシー情報の長期蓄積は、ローカルインテリジェンスエージェントが「無料サービス」にデータを渡すのではなく、それを処理する必要があります。

トーチは、もはやアクセス権ではなく、むしろ生産手段を構成します。ツール、プロセス、フェンスを組み込むことができます。

なぜトーチがより明るくなるのですか

オープンソースモデルの能力のアップグレードは、事故ではなく、2つの経路からの流れです。 1つは、最先端の紙、訓練技術、および推論パラダイムが急速に吸収され、コミュニティによって再現される研究の普及です。 2つ目は、定量化(例えば、8ビット4ビット)、蒸留、推論の加速、ストラティフィケーションとMoE(混合専門家)技術によってエンジニアリングの効率の最適化です。これにより、ハードウェアと低デプロイメントのしきい値に「スマート」を維持します。

そのため、非常に現実的な傾向があります。最も強いモデルは天井を決定しますが、"greater"モデルは貫通の速度を決定します。 社会生活におけるタスクの大半は「最も強力」ではなく、「信頼性、管理性、コスト安定」を必要としません。 そのようなニーズに対応するトーチ。

トーチのコスト: ユーザに委託された安全

トーチはもちろん、自然正義ではなく、その価格は責任でシフトしています。 プラットフォームによって生まれていれば、そうでなければならずに発生するリスクやエンジニアリングの負担の多くは、現在ユーザーに転送されます。

よりオープンなモデルは、不正、悪意のあるコード、または深い偽造を生成するためにより簡単に使用されます。 オープンソースは害を及ぼさない。彼らは単に制御を分散させ、同時に、責任を崩壊させます。 また、ローカルの展開は、評価、監視、誘導保護、特権の分離、データ消毒、モデルの更新、ロールバック戦略などのさまざまな問題に自分自身に対処する必要があることを意味します。

いわゆる「オープン・ソース」の多くは、より正確に「オープン・ウェイト」であり、商用の規模や流通に制約があります。また、倫理の問題だけでなく、コンプライアンスも持っています。 火のトーチは無料で設定しますが、自由は「ゼロコスト」ではありません。 ツールの様なもの: ビルドでき、痛むことができ、それ自体を保存するためのトレーニングが必要です。

光の交差:天井とベースラインの共通の進化

灯台とトーチだけが「ビッグヘッド対オープンソース」と見なされなければ、よりリアルな構造は見逃せません。 同じ技術川の2つの部分です。

ライトハウスは、ボーダーをプッシュし、新しいアプローチとパラダイムを付与する責任を負います。これにより、これらの結果を普遍的な生産性に圧縮、エンジニアリング、そしてシンクする責任があります。 この増殖チェーンは今日は明らかです。紙から再結合まで、蒸留から定量化まで、ローカル展開や業界カスタマイズまで、最終的にベースライン全体を引き上げます。

そしてベースラインの上昇はライトハウスに影響を与えます。 誰もが「ベースラインの強い十分な」が入手可能な場合、長期的にモノポリを維持するために巨人にとっては困難であり、画期的なリソースを投資し続けることが重要です。 同時に、オープンソースのエコシステムは、より堅牢な評価、対向性、使用に関するフィードバックを生成し、より安定した管理可能なフロントラインシステムに貢献します。 パイロテクニクスに多くのアプリケーションが配置され、軽量化が進んでおり、容量とトーチが土壌を供給しています。

したがって、2つのキャンプではなく、それは2つのシステムアレンジです:天井のブレークスルーのための交換で極端なコストを一緒に持って来るもの。そして、普遍的な、回復力、そして社会のために交換する能力を分ける別のもの。 これら2つは必須です。

灯台がなければ、技術は「お金のための価値をやっているだけ」停滞する傾向にあります。トーチなしで、社会はいくつかのプラットフォームで「能力モノポライゼーション」に脆弱です。

より困難で重要な部分:私たちは何を戦うか

オープンソース戦略と同じモデル容量であるように見える灯台とトーチは、AI分布力に関する秘密戦争です。 この戦争は煙の戦場ではありませんが、未来を決定する3つの一見落ち着きのある次元で展開します

まず、「デフォルトインテリジェンス」の定義の権利。 インテリジェンスがインフラとなると「デフォルトオプション」はパワーを意味します。 誰? 誰? デフォルトのレビュー、好み、ビジネスインセンティブは何ですか? これらの問題は、強力な技術のために自動的に消えません。

第二に、外部タイプの負担の悩みがあります。 エネルギーとコンピューティングを消費するトレーニングと推論, データ収集は、著作権を含みます, プライバシーと労働, モデルの出力は、公共の意見に影響を与える, 教育と雇用. 灯台やトーチは、外部性を生み出しますが、別々に配布されています。灯台は、より一元化され、監視可能であるだけでなく、単一の点などです。トーチは、より分散され、弾力性があり、管理が困難です。

第三に、システム内の個人の位置を競う。 すべての重要なツールが「接続、ログイン、支払われ、プラットフォームルールに準拠する必要がある場合は、個々のデジタルライフはレンタルのようになります:便利で、彼自身は決してありません。 トーチは、自分の手でプライバシー、知識、作業の流れをコントロールするために「オフラインの能力」の一部を持っている別の可能性を提供しています。

2つのトラック戦略は正常となります

予期せぬ未来では、業務の最も合理的な状態は、完全なクローズドソースまたは完全なオープンソースではありませんが、パワーシステムの組み合わせのようなものです。

私たちは、最も強力な推論、フロントラインのマルチモジュール、クロスカット探査と複雑な科学援助を必要とするシーンに対処するための極端な使命のための照明器具を必要としています。また、プライバシー、コンプライアンス、コア知識、長期安定化コストとオフラインの可用性を含むシーンで防衛ラインを構築するために重要な資産のための火災が必要です。 一方、独自のモデル、業界モデル、蒸留されたバージョン、ハイブリッドルーティング戦略(単純ミッションはローカルで行く、複雑なタスクは曇りに行く)、多くの「インターメディアト」レイヤーがあります。

これは妥協ではありませんが、エンジニアリング現実:天井はブレークスルーを探し、ベースラインは普遍的なアクセスを求めています。一つは完璧です、一つは信頼性があります。

結論: 灯台は遠くにガイドし、トーチは自分の足を保持します

lighthouse は、知能をプッシュできるほどの高さを決定します。これは未知の顔の文明の攻撃です。

ファイアライトは、社会の「パワーの所有権」である、知能を分配できる幅を決定する。

SOTAのブレークスルーの拍手は合理的です。なぜなら、人間が考えることができる問題の境界を広げるからです。また、オープンソースやプロキシを査読するのと同じくらい正当です。なぜなら、知能は単なるいくつかのプラットフォームよりも多くの人のためのツールと資産になることを可能にするからです。

AIの流水は「強烈なモデル」ではないかもしれませんが、夜が来ると、誰から借りる必要のない光はありますか。