ТОКИО — В своей программной речи на саммите Open Source в Японии в понедельник исполнительный директор Linux Foundation Джим Землян заявил, что «искусственный интеллект, возможно, находится не в полноценном пузыре, а в больших языковых моделях». [LLMs] просто может быть.
Почему? Землян начал с того, что указал на ошеломляющие цифры инвестиций, которые доминировали в заголовках. По оценкам Morgan Stanley, в период до 2028 года на центры обработки данных искусственного интеллекта будет потрачено 3 триллиона долларов, причем на такие гипермасштабирующие компании, как Amazon, Google, Meta и Microsoft, придется примерно половина этой суммы.
«Это больше инвестиций, чем ВВП многих малых стран», — сказал Землян собравшимся, подчеркнув, что большинство предприятий и даже большинство стран не могут значимо конкурировать в таком капиталоемком инфраструктурном строительстве.
Более важным, по его словам, является спрос на энергию, связанный с ускоряющимися рабочими нагрузками ИИ. Он сослался на 50-кратный рост объема выводов Google по сравнению с прошлым годом, в частности на использование искусственного интеллекта в Google, которое выросло с 9,7 триллионов токенов в апреле 2024 года до более чем 480 триллионов токенов в апреле 2025 года.
Более того, он повторил мнение президента AWS Энди Ясси о том, что самым большим препятствием для роста ИИ сегодня является власть. Землян утверждал, что бум искусственного интеллекта — это, по сути, история о физической инфраструктуре, графических процессорах, энергетике и центрах обработки данных, а не только об алгоритмах, моделях и программном обеспечении.
Тем не менее, несмотря на эту перегруженную аппаратным обеспечением среду, Землян сказал, что реальные преимущества открытого исходного кода лежат в другом месте: на уровнях модели и программной инфраструктуры.
В частности, только за последний год появившиеся в Китае модели с открытым весом, такие как DeepSeek, сократили разрыв в производительности с передовыми коммерческими моделями. Землян добавил: «Мы также видим, что эти модели с открытым весом используются для создания более мелких отраслевых моделей». Например, он указал на TinyLlama для Llama 3 и DistilBert для BERT.
Экономика ИИ
Такое сочетание моделей открытого веса и методов дистилляции изменило экономику сектора искусственного интеллекта. По словам Землина, «в сша открытый исходный код во многом догнал передовые модели, проприетарные модели. Модели с открытым исходным кодом обычно отстают на три-шесть месяцев».
Этого более чем достаточно для экономичной работы ИИ. Землян процитировал главного экономиста Linux Foundation Фрэнка Нэгла, который недавно дал количественную оценку этому несоответствию. По словам Землина, анализ Нагеля показывает, что, хотя открытые модели значительно дешевле и почти так же эффективны, закрытые модели по-прежнему приносят 95% доходов, в результате чего ежегодные перерасходы на проприетарные системы составляют около 24,8 миллиардов долларов.
Поэтому «я думаю, что мы не находимся в пузыре искусственного интеллекта», — сказал Землян. «Но мы можем оказаться в пузыре LLM».
Поскольку предприятия начинают отдавать приоритет эффективному и доступному развертыванию, он прогнозирует, что 2026 год станет «эрой производительности и эффективности», в которой доминируют открытые экосистемы.
PARK — это новый стек LAMP?
Землян также рассказал о появлении того, что он называет стеком PARK: PyTorch, AI, Ray и Kubernetes. (Ray — это платформа распределенных вычислений с открытым исходным кодом, упрощающая масштабирование ИИ и машинного обучения. [ML] Он верит, что поколение искусственного интеллекта определит технологический стек завтрашнего дня, так же как стек LAMP определил раннюю эпоху Интернета. По его словам, PARK уже быстро становится платформой по умолчанию для масштабного развертывания ИИ.
Он сравнил этот момент с эволюцией ядра Linux, где коллективное давление со стороны глобального сообщества разработчиков неоднократно приводило к повышению эффективности различного оборудования. В области искусственного интеллекта инструменты с открытым исходным кодом, такие как vLLM и DeepSpeed, теперь выжимают больше производительности из графических процессоров, сокращая энергопотребление и снижая стоимость токена.
«Это то, в чем действительно хорош открытый исходный код», — сказал Землян. «Улучшение цены за токен и цены за киловатт». Именно здесь программное обеспечение с открытым исходным кодом помогает снизить постоянно растущие затраты на электроэнергию для аппаратной инфраструктуры искусственного интеллекта.
Затем Землян обратился к формирующемуся «агентному» уровню ИИ, то есть к системам, которые планируют, рассуждают и действуют автономно. Землян описал стек, который все еще находится в подростковом возрасте, но быстро формализуется вокруг открытых протоколов, включая ранние развертывания серверов Model Context Protocol (MCP) и Agent2Agent (A2A).
Хотя сегодня лишь меньшинство организаций используют MCP в производстве, Землян предположил, что 2026 год ознаменует волну настоящей автоматизации предприятий: многоагентные рабочие процессы, изученная оркестровка, структуры проверки и новые сочетания детерминированных и недетерминированных систем.
«Агентный ИИ не обязательно должен определяться размером модели», — подчеркнул он. «Речь идет о том, как вы разрабатываете решение».
«ИИ еще не сильно изменился»
Землян завершил свое выступление, подчеркнув, что, несмотря на шумиху, «ИИ пока не сильно изменился». По его мнению, что изменит ситуацию, так это открытое сотрудничество.
Открытый исходный код, по его словам, предотвращает привязку к поставщику, повышает доверие и прозрачность и обеспечивает «универсальные соединители» для наступающей эры совместимых систем искусственного интеллекта. По его словам, от обучения до вывода и оркестровки Linux Foundation намерен служить центральным центром этой работы вместе с глобальными исследовательскими лабораториями и отраслевыми партнерами.
«Мы очень, очень рады быть маленькой частью этого мира», — сказал он, пообещав, что важные объявления еще впереди.
ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Стивен Дж. Воан-Николс, он же sjvn, писал о технологиях и технологическом бизнесе с тех пор, как CP/M-80 была новейшей операционной системой для ПК, скорость 300 бит/с — высокоскоростное подключение к Интернету, WordStar — современный текстовый процессор, и он нам понравился. Узнайте больше от Стивена Дж. Воана-Николса.
