Flo Crivello, fondatorul startup-ului Lindy.ai din San Francisco, a trăit această realitate pe propria piele. Compania sa creează „asistenți” AI pentru gestionarea e-mailurilor și a calendarelor. La început, Lindy.ai s-a bazat pe modelele de top ale Anthropic, dar întâlnirile cu directorul financiar au scos la iveală un adevăr incomod: „De departe, cea mai mare cheltuială a noastră era Anthropic. Mai mult decât salariile”, a declarat Crivello. Mai mult decât salariile pentru peste două duzini de angajați, mai mult decât chiria, mai mult decât orice altceva. Așa că, luna trecută, Crivello a anunțat că Lindy a migrat 100% din trafic către modelul chinezesc DeepSeek-V4. „Era de 10 ori mai ieftin”, a spus el, adăugând că această decizie a salvat compania de milioane de dolari. „A fost o decizie de afaceri foarte, foarte simplă.”
Inteligența artificială a devenit una dintre cele mai rapid crescânde cheltuieli pentru afacerile americane, dacă nu chiar cea mai rapidă. Pentru multe companii, este o sabie cu două tăișuri: necesară, dar costisitoare. Pentru a supraviețui, un număr tot mai mare de firme fac trecerea de la modelele americane la AI-ul chinezesc mai ieftin. În cursa pentru a crea cele mai bune modele AI, companiile americane precum Anthropic, OpenAI și Google conduc în lume. Experții spun că modelele chinezești sunt cu șase până la douăsprezece luni în urmă în ceea ce privește capacitățile. Dar China și-a creat o nișă în modelele open-source, care sunt gratuite de descărcat și adaptat.
„Scena open-source este acum dominată absolut de chinezi. Nici măcar nu se compară”, a spus Crivello. El a adăugat că fiecare fondator pe care îl cunoaște și care lucrează în domeniul AI fie se gândește să treacă la modele chinezești, fie a și făcut-o. Costurile tot mai mari ale AI nu sunt doar o problemă a startup-urilor. Dara Khosrowshahi, CEO-ul Uber, a vorbit despre asta luna trecută în podcastul „Invest Like the Best”: „Ne-am ars bugetul de AI într-un trimestru, pentru tot anul, practic. Și ne forțează să ne ajustăm.” (Uber nu a răspuns solicitării NPR de informații despre dacă folosește modele chinezești.) Bloomberg a relatat că Brian Chesky, CEO-ul Airbnb, a spus că anul trecut compania s-a bazat pe modelul Qwen de la Alibaba, care era „bun”, „rapid și ieftin”. Perplexity și Nvidia au folosit, de asemenea, Qwen.
Multe companii sunt reticente să-și anunțe utilizarea modelelor chinezești din cauza sensibilităților politice, dar modelele sunt disponibile pe scară largă pe platforme precum Hugging Face, GitHub și prin intermediul agregatorilor de modele și al furnizorilor de inferență din afara Chinei. Printre acestea se numără Featherless, o companie din San Francisco care oferă acces la aproximativ 30.000 de modele AI. Fondatorul și CEO-ul Eugene Cheah a spus că modelele chinezești sunt populare, chiar dacă nu sunt „de frontieră” sau cele mai bune din clasă. „Este ca diferența dintre a conduce un Ferrari și un Honda. Poți avea cea mai bună mașină de lux, sau poți avea un Honda la scară care funcționează”, a explicat el. „De fapt, multe grupuri open-source de AI sunt perfect mulțumite să fie N-1, N fiind unde se află frontiera. Pentru că, pe măsură ce decalajul se micșorează, la un moment dat întrebarea este: contează cu adevărat?”
OpenRouter, o altă platformă unde startup-urile pot accesa o gamă largă de modele AI, a raportat că utilizarea DeepSeek din China a crescut de la aproximativ 9% la aproape 20% din ianuarie. Utilizarea modelelor de la companiile chinezești MiniMax, Xiaomi și Tencent a crescut, de asemenea. Unii utilizatori descarcă și găzduiesc singuri modele AI open-source chinezești, dar mulți le folosesc prin intermediul companiilor de găzduire AI plătite, precum Featherless și OpenRouter, astfel încât datele utilizatorilor să rămână în Statele Unite.
Victor Su-Ortiz, care se ocupă de marketing global de produs la MiniMax, cu sediul în Shanghai, a participat recent la o conferință a inginerilor AI din San Francisco. Companiile plătesc pentru a folosi modele AI plătind pentru tokeni, sau unități de muncă AI. Su-Ortiz a spus că totul se reduce la costul per token. „Multe sarcini repetitive pot fi realizate cu un model care este la fel de performant, dar are un cost mult mai mic per token”, în comparație cu modelele AI de top, a spus el. „Și asta este, în esență, ceea ce a adus aceste modele cu greutăți deschise în Statele Unite.” El a spus că companiile trec de la „tokenmaxxing” – utilizarea cât mai multor AI posibil – la economisirea costurilor prin limitarea utilizării, trecerea la modele mai ieftine sau direcționarea diferitelor tipuri de muncă AI către diferite tipuri de modele. Pentru cercetare sau „raționament profund”, de exemplu, modelele de ultimă oră pot performa mai bine, a spus Su-Ortiz. „Dar dacă direcționezi o sarcină de codare care este repetitivă, de volum mare... acolo unul dintre modelele noastre, în special MiniMax M3, va performa excepțional de bine la doar o zecime din cost.”
Pentru unele companii, modelele chinezești încă nu sunt suficient de bune. Jon Gordner, CEO și co-fondator al Comment.io, o companie fondată acum câteva săptămâni care dezvoltă un produs asemănător cu Google Docs pentru programatori și agenți AI, a spus: „Trebuie să facem cel mai bun software posibil cât mai repede posibil. Și pentru noi, a economisi câțiva dolari pe un model mai ieftin nu merită dacă trebuie să petrecem două sau trei săptămâni în plus corectându-i greșelile.”
Această tendință reflectă o schimbare majoră în economia AI. Pe măsură ce modelele chinezești open-source devin din ce în ce mai performante, iar costurile modelelor americane continuă să crească, tot mai multe startup-uri vor face alegerea rațională: eficiență financiară în detrimentul prestigiului. Rămâne de văzut dacă această migrație va afecta dominația SUA în domeniul AI sau dacă va stimula inovația americană să găsească soluții mai accesibile.
