Компании с открытыми весами ИИ — самые желанные цели поглощения в Кремниевой долине

Открытые ИИ-модели стали главными целями для поглощений в Кремниевой долине

Nvidia, по сообщениям, готовит покупку Hugging Face за 13 млрд долларов — платформы для обмена открытыми ИИ-моделями и бенчмарками. Сделка может стать крупнейшей в серии поглощений компаний этого сегмента: ранее Nvidia договорилась о покупке Poolside за 6 млрд долларов, а Stripe приобрела OpenRouter более чем за 7 млрд. Интерес корпораций связан с ростом стоимости инференса, спросом на более дешёвые модели и желанием получить контроль над экосистемой, которая пока в основном не принадлежит передовым ИИ-лабораториям.

Серия крупных сделок

Все ждут подтверждения Nvidia о самой заметной технологической сделке недели — предполагаемой покупке Hugging Face за 13 млрд долларов. Платформа распространяет открытые ИИ-модели и бенчмарки.

Сейчас Hugging Face особенно известна как цель для команды ИИ-агентов OpenAI, которые занимались взломом системы вознаграждений. При этом компания находится в центре экосистемы разработчиков, создающих и внедряющих большие языковые модели, не принадлежащие передовым лабораториям. По своей роли Hugging Face напоминает GitHub для эпохи ИИ.

Слухи о покупке появились вскоре после того, как Nvidia заключила соглашение на 6 млрд долларов с Poolside — разработчиком открытых моделей. Большинство сотрудников Poolside должны перейти в Nvidia. А двумя неделями ранее Stripe приобрела OpenRouter более чем за 7 млрд долларов. OpenRouter считается крупнейшим поставщиком открытых моделей для бизнеса.

Столь крупные вложения идут в сектор, построенный на распространении технологий, которые часто отдают бесплатно. Это отражает новые тенденции рынка ИИ.

Для Nvidia одна из причин сделки — стремление снизить зависимость от соглашений с крупнейшими облачными компаниями и передовыми ИИ-лабораториями. Особенно это актуально теперь, когда такие разработчики моделей, как OpenAI и Google, создают собственные чипы для инференса. Возможности чипа OpenAI под названием Jalapeño представили на этой неделе. Если разработчики моделей начинают выпускать собственные чипы, Nvidia хочет получить долю и в бизнесе создания моделей.

Nvidia уже выпускает собственное семейство открытых моделей Nemotron, однако широкого распространения они пока не получили. Получив контроль над крупнейшей в США площадкой для разработчиков открытых моделей, компания сможет работать с большой пользовательской базой и направлять её к своим чипам и стандартам.

Почему бизнес выбирает открытые модели

Одновременно растут вопросы о стоимости инференса. Компании изучают более дешёвые модели китайских разработчиков, среди которых Moonshot, DeepSeek и Alibaba. Сейчас их используют немногие, но показатель растёт: согласно обзору данных о расходах от Ramp, открытые модели применяют 6% компаний. По данным Jellyfish, которая выпускает инструменты для разработчиков, такие модели используют 2% инженеров-программистов.

Ник Альбарран, руководитель направления ИИ-продуктов в Jellyfish, рассказал TechCrunch, что открытые модели прежде всего востребованы у компаний, чьи продукты постоянно выполняют однотипные запросы. Например, это сервисы с чатами поддержки клиентов. При большом объёме повторяющихся задач модель можно настроить так, чтобы она отвечала на вопросы с меньшими затратами.

Именно так Stripe объясняет покупку OpenRouter. По словам сооснователя и генерального директора компании Патрика Коллисона, токены стали основной валютой для компаний, создающих продукты на базе ИИ, а экономический потенциал таких систем будет зависеть от эффективного использования ограниченных вычислительных ресурсов.

В задачах по программированию и работе ИИ-агентов передовые модели пока часто выигрывают: запросы там сильнее различаются, а от системы требуется больше рассуждений. Дополнительное преимущество дают более удобный доступ к моделям в закрытых лабораториях и, в некоторых случаях, субсидии на токены.

Альбарран считает, что по мере настройки ИИ-процессов компаниям будет проще переходить на открытые модели. Пока же их выбирают прежде всего ради контроля и возможности конфигурации, а не ради сокращения расходов.

По его словам, таких компаний ещё немного. Но если цены передовых лабораторий продолжат расти, всё больше организаций будут вынуждены рассматривать открытые модели. Когда ИИ-процессы станут значительно более зрелыми, компаниям будет иметь смысл вкладываться в самостоятельный запуск моделей.

Ставка на разнообразие моделей

Линь Цяо — генеральный директор Fireworks, одного из ведущих сервисов маршрутизации и размещения открытых моделей для корпоративных клиентов. Компанию часто называют возможной целью для покупки со стороны крупного технологического гиганта.

По словам Цяо, Fireworks обрабатывает 40 трлн токенов в день — больше, чем API Gemini или OpenAI.

Fireworks делает ставку на разнообразие моделей. По мере того как большие языковые модели будут появляться и улучшаться, компаниям станет проще обучать их под собственные задачи.

Цяо считает, что каждой компании, создающей приложения, стоит нанять собственного исследователя. Используя продукт и данные о нём, такая команда сможет создать свою модель. Будущее, по её мнению, связано со специализированным интеллектом: у каждой компании появится собственная модель для каждого сценария использования, и этот процесс будет происходить автоматически.

Вывод

Легко забыть, насколько рано рынок ИИ находится в своём развитии — и как инструмент, и как бизнес. Доминирование OpenAI и Anthropic не предопределено. Технологические гиганты пытаются снизить зависимость от крупнейших лабораторий, а открытые технологии всё сильнее привлекают их внимание.