Chińskie modele open source dominują na OpenRouter i Vercel. Waszyngton wszczyna śledztwa

Na Vercel udział chińskich modeli wzrósł do 55% w sierpniu, z 11% w styczniu. Tak podało CNBC 26 września. Żadna z tych liczb nie jest wynikiem benchmarku. Obie pokazują, przez co deweloperzy i firmy faktycznie przepuszczają ruch. Dlatego w Waszyngtonie wywołały większe poruszenie niż kolejna aktualizacja rankingu.

Dwie komisje Izby Reprezentantów badają skutki tego skoku popularności. CNBC informuje, że powody to konkurencja technologiczna, bezpieczeństwo i globalne wpływy Pekinu. AI znalazła się też na agendzie spotkania prezydenta USA Donalda Trumpa i prezydenta Chin Xi Jinpinga w tym tygodniu.

Najbardziej zaawansowane amerykańskie modele wciąż prowadzą w większości benchmarków. CNBC zauważa, że amerykańskie modele frontier przyciągają też więcej łącznych wydatków na tych samych platformach. Ciekawa jest różnica między udziałem w użyciu a udziałem w wydatkach. Tanie modele mogą wygrywać wolumenem długo, zanim zaczną wygrywać przychodami.

Najpierw cena, potem możliwości

Peter Walker, szef działu analiz w OpenRouter, powiedział CNBC, że chińskie modele open source wydane w tym roku „mogą wiarygodnie działać w zaawansowanych zastosowaniach agentowych, zwłaszcza w kodowaniu, w sposób, który pod koniec 2025 roku po prostu nie był możliwy”. Dodał, że są „niesamowicie opłacalne w porównaniu z większością modeli z amerykańskich laboratoriów”.

Harpreet Arora, szef infrastruktury agentowej w Vercel, ujął mechanizm wprost: „Chińskie modele stają się wystarczająco zdolne do coraz większej liczby zadań przy znacznie niższym koszcie. Gdy model spełnia próg jakości wymagany do danego zadania, ta różnica w cenie staje się przekonująca”. Arora zaznaczył też, że firmy wciąż wybierają amerykańskie modele frontier do bardziej złożonych zadań. To ważne zastrzeżenie: liczby tokenów nie oznaczają jeszcze całkowitej zmiany.

Dane OpenRouter obejmują firmy w USA, Europie i w regionie określanym jako „Globalne Południe”, czyli 82 kraje w Ameryce Środkowej i Południowej, Afryce i Azji. Vercel nie podał rozkładu geograficznego swoich danych.

„Wszędzie od Lagos po São Paulo i Dżakartę, gdzie przedsiębiorcy i rządy szukają tanich, otwartych modeli, najpierw spojrzą na chińskie AI”.

Ta wypowiedź należy do Daniela Remlera, starszego fellowsa w programie technologii i bezpieczeństwa narodowego w Center for a New American Security. Remler powiedział CNBC, że chińskie AI niesie „realne ryzyko gospodarcze i bezpieczeństwa dla Stanów Zjednoczonych”. Dodał, że „największą obawą jest to, że integracja chińskich modeli AI wciąga kraje w chińską strefę wpływów technologicznych, która twardnieje w geopolityczne sojusze”.

Liczby stojące za tą obawą są skoncentrowane. Ponad dwie trzecie, czyli 67%, tokenów używanych przez firmy klasyfikowane przez OpenRouter jako Globalne Południe trafia do chińskich modeli. Około połowy wszystkich tokenów na OpenRouter zużywają firmy z USA. Remler wskazał Azję Południowo-Wschodnią jako prawdopodobny rynek wzrostu, powołując się na bliskie związki gospodarcze i kulturowe z Chinami oraz rosnącą infrastrukturę cyfrową.

Dwie linie ataku Waszyngtonu

USA próbowały utrzymać przewagę, ograniczając chińskim firmom AI zakup najbardziej zaawansowanych chipów przez kontrolę eksportu. CNBC informuje, że Waszyngton niepokoi się dostępem tych firm do chipów Nvidia zdalnie przez centra danych za granicą oraz „destylacją”, w której nowe modele naśladują starsze, bardziej ugruntowane.

Destylację trudno kontrolować. Model uczący się na wynikach innego modelu wygląda w logu treningowym podobnie jak ten, który uczył się na czymkolwiek innym. Kontrolę eksportu też trudno egzekwować. Chipy w centrum danych w trzecim kraju to wciąż chipy, a nabywcą jest umowa, nie adres wysyłki.

Amerykańskie laboratoria odpowiedziały obniżkami cen, a nie zapowiedziami o suwerenności. Wcześniej w tym tygodniu OpenAI i Anthropic ogłosiły nowe, tańsze modele. Dianne Penn, szefowa działu zarządzania produktem, badań i laboratoriów w Anthropic, powiedziała CNBC, że firma stara się, by odpowiedzi jej modeli były „bardziej wydajne, żeby zużywały mniej tokenów w zależności od ustawienia wysiłku”.

Wspólną nicią w tekście CNBC jest koszt na zadanie, nie surowa zdolność. Chińskie laboratoria, w tym DeepSeek, Z.ai i Alibaba, wydały modele z dużymi postępami w kodowaniu i innej pracy agentowej. To zadania, za które firmy płacą od tokena, więc zmiany są dla nich widoczne. Benchmarki dominujące w relacjach z premier mierzą coś innego.

Nic z tego nie rozstrzyga, czy ten zwrot się utrzyma. Tydzień 14 września w OpenRouter to migawka. Sierpniowa liczba Vercel to inna migawka z platformy, która nie ujawniła swojej geografii. Obie pokazują, że decyzje o wdrożeniach zapadają na podstawie ceny w punkcie krzywej jakości, którego rok temu nie było. Śledztwa Izby Reprezentantów sprawdzą, czy polityka może działać szybciej.