Зашто Кина поклања своје најбоље AI моделе

Овај текст пишем из Пекинга, где сам одржао предавање на конференцији о вештачкој интелигенцији у образовању. Дан пред почетак конференције, када сам отворио лаптоп да дорадим презентацију, схватио сам да немам чиме то да урадим. ChatGPT се не отвара. Claude приказује празну страницу. Gemini исто тако.

Мислио сам да је проблем до хотелског вај-фаја. Међутим, није. Приступ је, заправо, блокиран са обе стране, што се код нас ретко помиње. Кинески „Велики заштитни зид“, национални систем филтрирања и блокирања саобраћаја који контролише дигиталне комуникације између Кине и спољног света, не дозвољава приступ западним AI сервисима. Али и саме америчке компаније ограничавају рад својих сервиса у Кини: OpenAI је од јула 2024. прекинуо приступ из Кине, Хонгконга и Макаа, Anthropic Кину никада није ни ставио на списак подржаних земаља, а Гугл овде не нуди Gemini. Један део ограничења је последица политичке одлуке Пекинга, а други пословних и правних одлука Вашингтона и америчких AI компанија.

За мене је крајњи резултат био исти. Већ ме је хватала паника да ћу морати ручно да поправљам изглед презентације и да можда нећу стићи све да завршим на време.

Тако сам први пут озбиљно пробао AI алате које сви користе у Кини: DeepSeek, Qwen, GLM и Kimi.

Прво сам приметио да им српски није баш најбољи. Све је разумљиво и читљиво, падежи су углавном у реду, одговори су тачни, али је стил неприродан. Реченица звучи као да ју је написао неко ко одлично зна граматику, али никада није живео у Србији и није имао прилику да чује како се код нас заиста говори. Занимљиво је да је на MMLU-ProX, вишејезичном тесту који обухвата и задатке на српском, DeepSeek-R1 постигао 80,9 поена, боље од GPT-4.1 са 76,9. Модел, дакле, разуме српски и тачно одговара. Само пише као странац. Али ми, и онако, није требао српски него енглески.

Друга занимљивост је цена ових алата. Неки су били десет пута јефтинији од америчких, а поједини и више од тога. О томе сам, уз кафу, разговарао са својим домаћинима и колегама са Beijing Normal University, првог универзитета за образовање наставника у Кини, основаног 1902. године, који је данас најбољи у тој области. Питање је било једноставно: како ови AI модели могу да буду толико јефтини и зашто Кина своје најбоље моделе даје бесплатно? Њихов одговор био је занимљив.

Ко има чипове, тај има и зараду

Америка држи око 75 одсто светских рачунарских ресурса намењених вештачкој интелигенцији. Кина око 15 одсто. Цео остатак планете дели преосталих десет. Ови бројеви су преузети из базе података истраживачке групе Epoch AI, а користе се и у извештајима УН-а, уз исто ограничење: у рачуницу улазе само јавно познати кластери графичких чипова, па је стварна слика вероватно нешто другачија, али не толико да би променила овај редослед.

Из ове асиметрије следи све остало. Кад имате графичке чипове, можете да наплаћујете приступ моделу. Тежине модела држите код себе, затворене за јавност, а коришћење модела наплаћујете према броју утрошених токена. Најчешћа обрачунска јединица је милион токена. Тако вам сваки нови корисник доноси додатни приход на инфраструктури коју сте већ изградили, својеврсној AI фабрици. На том принципу послују OpenAI, Anthropic, xAI и Google.

Када имате AI модел, а немате довољно чипова, иста рачуница почиње да ради против вас. За сваког корисника који вам плати претплату морате негде да обезбедите хардвер, а хардвера нема довољно и неће га бити све док су на снази санкције и забране извоза графичких чипова у Кину. Што је ваш модел успешнији и има више корисника, то су већи и трошкови инференције.

Како онда кинеске компаније тај трошак пребацују на крајњег корисника?

Када модел преузмете и покренете на сопственој инфраструктури, трошак његовог рада преузимате ви. Програмер који пише код користећи Qwen купио је графичку картицу, плаћа струју коју троши његов рачунар и затим Алибабин модел бесплатно уграђује у апликације које прави. Уз то, бесплатан модел притиска конкуренте да снижавају цене својих услуга. Тако Кина једним потезом добија две ствари: шири употребу сопствених модела и обара цену конкуренцији, а да притом нема додатни трошак за сваког новог корисника који модел покреће на сопственом хардверу.

Колеге са којима сам разговарао то не доживљавају као великодушност. За њих је то једноставно једини могући начин да се уђе у игру у којој супарник има пет пута више хардвера.

Бројеви су се преокренули за годину дана

Hugging Face је 14. августа објавио годишњи извештај о стању отворених AI модела. Qwen модели су ове године имали две милијарде преузимања на тој платформи. Гуглови модели су имали 418 милиона, а Метини 227 милиона. Дакле, модели једне кинеске AI компаније имају три пута више преузимања него Гугл и Мета заједно.

Занимљивији је контраст унутар саме Кине. Компанија Moonshot, власник модела Kimi, објављује само своје најјаче моделе и стигла је до 37 милиона преузимања, што је педесет пет пута мање од Qwen-а, Алибабиног производа. Алибаба нуди више од 460 модела различитих величина, од оних који могу да се покрећу на телефону без интернета до оних намењених великим серверским системима.

Програмери се не везују за један модел, већ за читаву породицу модела. Када једном научите да радите са Qwen-ом од 4 милијарде параметара, који можете да покренете на телефону, следећи пут ћете вероватно испробати Qwen од 27 милијарди параметара, који може да ради на рачунару са графичком картицом намењеном видео-играма. Овог месеца изашао је управо такав модел, Qwen3.8-27B, под Apache 2.0 лиценцом. За три дана преузет је више од три милиона пута.

Друга страна исте приче види се на OpenRouter-у, веб-посреднику преко којег програмери за своје апликације могу да бирају међу стотинама доступних AI модела. Пре годину дана на америчке моделе отпадало је око 70 одсто свих токена генерисаних на тој платформи. Данас је њихов удео око 30 одсто. DeepSeek појединачно има највећи удео од 17,6 одсто, а Qwen га прати са 13,9. Метина Llama, која је 2023. дефинисала шта уопште значи „отворени AI модел“, пала је испод једног процента.

Разлог је једноставан и нема везе са геополитиком. Кинески отворени модели су, према речима људи из самог OpenRouter-а, између 60 и 90 одсто јефтинији од водећих америчких модела. Стартап Lindy AI јавно је навео да је преласком на DeepSeek смањио трошкове инференције за 90 одсто. Кад систем са AI агентима направи четрдесет позива за један задатак, разлика у цени више није само буџетска ставка: од ње може да зависи да ли ће пројекат уопште бити покренут.

Где је Кина прва, тамо ништа не поклања

Овај пример можда најбоље показује да је кинеска отвореност више ствар тактике него уверења. Тридесет првог јула ове године, у размаку од неколико сати, изашла су два кинеска модела за генерисање видеа. ByteDance је објавио Seedance 2.5, затворени модел којем можете приступити само преко API-ја. MiniMax је објавио H3, модел са отвореним тежинама, по цени која је десети део цене конкуренције.

ByteDance је лидер у генерисању AI видеа. MiniMax тек покушава да га сустигне. Тежине је, дакле, отворила компанија која покушава да преузме део тржишта од лидера.

И ту се прича мало компликује. MiniMax-ова лиценца дозвољава бесплатну комерцијалну употребу организацијама које имају годишњи приход испод двадесет милиона долара, а поједине земље изузете су из тог правила. Алибаба је најавила да ће почети да наплаћује коришћење својих отворених модела корисницима који троше велике количине токена. Испада да реч „бесплатно“ овде заправо значи: бесплатно док нам се исплати.

Разлика у квалитету је стварна, и то је поента

Не бих да испадне да тврдим како је разлика у квалитету нестала. Није. На индексу Artificial Analysis, који је данас вероватно најпоштенији независни покушај мерења квалитета AI модела, водећи амерички модел има резултат 61,4. Најбољи кинески отворени модели су негде између 52 и 54.

То није мала разлика. На задацима на којима је модел ионако на граници својих могућности, као што су сложена правна анализа, дугачак ланац закључивања или рефакторисање кода које мора одмах да буде исправно, тих осам поена може да одлучи да ли ћете добити исправан или погрешан резултат.

Али баш то је Клејтон Кристенсен, професор са Харварда, описао 1995. године. Производ који мења тржиште (disruptive product) улази на тржиште са лошијим карактеристикама од постојећих и кошта знатно мање од њих. Довољно је добар за купце које лидер на тржишту ионако не жели, јер на њима не зарађује. И, што је овде заиста важно, такав производ напредује брже него што расту захтеви тих купаца.

И Intel је својевремено посматрао исти процес док му је ARM преузимао тржиште, не верујући све до самог краја да то заиста може да се догоди.

Најзанимљивија ми је, ипак, реакција америчких AI компанија. Уместо расправе о цени услуга и трошковима генерисања токена, из Вашингтона су овог лета стигле претње санкцијама кинеским AI компанијама, уз образложење да су кинески модели тренирани на одговорима најбољих америчких модела, коришћењем процеса дестилације.

Али кад лидер престане да одговара производом и почне да се позива на правила игре, то је обично знак да му конкуренција озбиљно угрожава тржишну позицију.

Шта ово мења за фирму и за школу у Србији?

Више није свеједно колико инференција кошта. Ако вам кроз систем месечно пролазе хиљаде страна, као што су тендери, уговори, фактуре, пријемнице, разлика између пет долара и четрнаест центи по милиону улазних токена може да одлучи да ли пројекат има пословног смисла. У грађевини смо то видели на анализи тендерске документације, где један конкурс може да има и по 200 страна.

Још озбиљније је питање да ли ће модел који данас користите сутра уопште бити доступан. Дванаестог јуна ове године Anthropic је, због одлуке америчког Министарства трговине, морао да суспендује приступ својим најбољим моделима. Приступ је враћен првог јула. Деветнаест дана.

Овде, у Пекингу, схватио сам нешто што ми је постало важније од саме цене: седео сам за лаптопом без алата којим бих могао да преправим презентацију. Ако вам аутоматизовани пословни процес зависи од једног API-ја и одједном изгубите приступ том API-ју, због одлуке владе или зато што сте отпутовали у земљу у којој није доступан, ваш проблем више нема никакве везе са квалитетом модела.

Модел чије тежине имате код себе, на сопственом серверу, нико не може да вам угаси једним дописом.

На крају, да разјасним и једну недоумицу са којом се стално сусрећем на састанцима. Запослени ми кажу: „Не можемо да користимо кинески модел, јер подаци иду у Кину.“ Да, ако кинеском моделу приступате преко API-ја који ради на серверима у Кини, подаци се шаљу тамо. Али ако сте исти тај модел преузели са веба и покренули га на сопственом серверу у Београду, подаци не морају да напусте вашу инфраструктуру.

То су две потпуно различите ствари. Разлика је само у једном: на чијем хардверу се модел покреће?

За школе и факултете ствар је још једноставнија, и због тога сам и дошао овде. Студент који на графичкој картици од хиљаду евра покреће отворени модел, први пут не зависи од тога да ли има новца за API да би учио о вештачкој интелигенцији.

Петнаест година смо у настави информатике имали исти проблем: озбиљне ствари из света ИТ-а учили смо и испробавали само на туђој инфраструктури. Тај проблем је од прошле године бар делимично решен. И то зато што је једна земља остала без чипова.

Остаје питање језика, које се у оваквим текстовима обично прескочи. Модел који пише српски као странац није употребљив ни за наставу ни за писање дописа, ма колико био јефтин. Али отворени модел можемо додатно обучити на сопственом корпусу и прилагодити га свом језику и начину писања. Код затвореног модела ту могућност немамо. Управо је тај недостатак данашњих отворених модела уједно и оно што код њих можемо сами да отклонимо.

Што се моје презентације тиче, на крају сам је успешно довршио ослањајући се на алате који су ми у Кини били доступни. И то је, на неки начин, заокружило целу причу: понекад је модел који је нешто слабији, али је доступан и под вашом контролом, вреднији од најбољег модела до којег не можете да дођете.