Цукерберг попередив США про Китай у гонці ШІ та випустив нову модель Meta
Meta випустила нову модель штучного інтелекту Muse Glimmer, яку розробили для запуску безпосередньо на Mac або ПК з однією відеокартою. Одночасно CEO компанії Марк Цукерберг закликав США послабити обмеження для open-weight моделей, заявивши, що інакше американські розробники можуть програти Китаю гонку за відкритий ШІ.
Про це повідомляє Reuters.
Нова модель не претендує на звання найбільшої чи найпотужнішої ШІ-системи на ринку. Її головна перевага — можливість виконувати агентні завдання безпосередньо на користувацькому пристрої, не покладаючись повністю на хмарну інфраструктуру.
Meta випустила Muse Glimmer
Muse Glimmer — відносно компактна модель у порівнянні з найпотужнішими системами конкурентів.
Meta розраховує на інший сценарій використання: модель має запускатися на звичайному Mac або ПК з одним графічним процесором і виконувати агентні завдання.
Агентний ШІ відрізняється від звичайного чат-бота тим, що може не лише відповідати на запитання, а й виконувати послідовність дій для досягнення поставленої мети.
Наприклад, така система потенційно може самостійно розбивати складне завдання на етапи, працювати з файлами, кодом або іншими інструментами.
Для Meta це важливий напрям, оскільки компанія прагне зробити ШІ менш залежним від величезних дата-центрів.
Цукерберг: США не повинні відставати від Китаю
Разом із релізом нової моделі Марк Цукерберг опублікував 14-сторінковий текст «The Future is for Everyone», у якому виступив за ширше поширення технологій штучного інтелекту.
На його думку, небезпечно концентрувати розвиток ШІ в руках лише кількох компаній.
Цукерберг також закликав американську владу переглянути політику щодо open-weight моделей, щоб американські компанії могли ефективніше конкурувати з китайськими розробниками.
За його словами, американські лабораторії мають додаткові обмеження щодо використання даних для навчання моделей, тоді як іноземні конкуренти отримують певні переваги.
Глава Meta вважає, що США мають зменшити цю різницю, якщо хочуть зберегти лідерство в сегменті відкритого ШІ.
Що таке open-weight AI
Open-weight моделі — це ШІ-системи, ваги яких доступні для завантаження та використання розробниками.
Це відрізняється від повністю закритих моделей, які працюють переважно через API або сервіси самого розробника.
Відкриті ваги дозволяють компаніям та ентузіастам:
- запускати моделі на власному обладнанні;
- адаптувати їх під конкретні завдання;
- донавчати моделі;
- інтегрувати їх у власні продукти;
- працювати з ними без постійної залежності від зовнішнього API.
Це особливо цікаво для бізнесу, який хоче контролювати власні дані та зменшити витрати на хмарні ШІ-сервіси.
Китай швидко розвиває відкритий ШІ
Підписуйтеся на наші соцмережі
Саме тут для США виникає серйозна проблема.
Китайські компанії активно розвивають open-weight моделі, які вже конкурують із провідними американськими системами за можливостями.
Серед них Reuters називає Kimi K3 від Moonshot, Qwen3.8-Max від Alibaba та DeepSeek V4-Flash.
Водночас провідні американські розробники — OpenAI, Anthropic і Google — переважно роблять ставку на закриті моделі.
Meta опинилася між двома підходами.
Компанія історично активно підтримувала відкриті моделі та випускала Llama, однак після неоднозначної реакції на Llama 4 почала змінювати свою стратегію.
Тепер Meta знову посилює напрям open-weight AI.
Meta готує ще потужнішу модель
Muse Glimmer — не єдина новинка.
Meta також планує оприлюднити ваги Muse Spark 1.2 — своєї більш потужної моделі, яку розробляє спеціальна команда компанії.
Її створюють у межах масштабної спроби Meta посилити позиції в гонці штучного інтелекту.
Тобто Glimmer фактично може бути лише одним із елементів ширшої стратегії.
Meta хоче мати моделі різного масштабу — від компактних систем, які запускаються безпосередньо на комп'ютерах, до значно потужніших моделей для складніших завдань.
Чому запуск ШІ на ПК важливий
Моделі, які можуть працювати безпосередньо на пристрої користувача, мають кілька потенційних переваг.
По-перше, не потрібно постійно надсилати дані на віддалений сервер.
По-друге, зменшується залежність від інтернет-з'єднання.
По-третє, компанії можуть скоротити витрати на використання хмарних ШІ-сервісів.
Для користувача це може означати, що частина функцій штучного інтелекту працюватиме локально на ноутбуці або ПК.
Цей напрям особливо активно розвивається у виробників процесорів та комп'ютерів, які дедалі частіше інтегрують спеціальні блоки для локальних ШІ-обчислень.
Цукерберг хоче більше свободи для ШІ
Окрім моделей, глава Meta виступив за перегляд американської політики щодо штучного інтелекту.
Зокрема, він згадав використання даних для навчання моделей та дистиляцію.
Дистиляція — це метод, за якого результати роботи потужної ШІ-моделі використовуються для навчання меншої системи, яка може виконувати частину аналогічних завдань, але потребує значно менше обчислювальних ресурсів.
Ця технологія стала одним із найбільш спірних питань у відносинах між американськими та китайськими розробниками ШІ.
Цукерберг вважає, що надмірні обмеження можуть створити перевагу для іноземних компаній.
Meta також витратить $1 млрд на інфраструктуру
Паралельно компанія намагається вирішити іншу проблему — опір будівництву нових дата-центрів у США.
Meta планує створити фонд обсягом $1 млрд, який має допомогти громадам, де будуватимуться об'єкти компанії, та зменшити побоювання щодо впливу дата-центрів.
Для розвитку сучасного ШІ потрібні величезні обчислювальні потужності.
Meta цього року планує витратити на AI-інфраструктуру до $145 млрд.
Це включає будівництво та розширення дата-центрів, закупівлю обладнання та інші витрати, необхідні для навчання й роботи великих ШІ-моделей.
Чому Meta заговорила про Китай саме зараз
Американські технологічні компанії дедалі більше конкурують із китайськими не лише за розміром моделей, а й за вартістю їх використання та можливістю запускати їх локально.
Китайські розробники активно випускають open-weight моделі, які можна завантажувати та адаптувати.
Це створює тиск на американські компанії, особливо якщо бізнес починає відмовлятися від дорогих закритих моделей на користь дешевших альтернатив.
Додатковим фактором стали проблеми з безпекою ШІ-агентів. Останнім часом виникали випадки, коли автономні ШІ-системи використовувалися в кіберінцидентах.
На цьому тлі питання про те, наскільки відкритим має бути штучний інтелект, стає дедалі гострішим.
Meta хоче сама контролювати безпеку моделей
Попри заклик до більшої свободи, Цукерберг не пропонує повністю відмовитися від контролю.
Meta планує створити систему управління, за якої незалежні директори компанії отримають можливість затверджувати критерії безпеки перед випуском нових моделей.
Тобто компанія намагається поєднати дві речі: відкритість моделей для розробників і внутрішній контроль за потенційними ризиками.
Що це означає для користувачів
Якщо стратегія Meta спрацює, найбільша зміна може відбутися не у вигляді ще одного чат-бота.
Конкуренція поступово зміщується до питання: де саме працюватиме штучний інтелект — у дата-центрі чи безпосередньо на вашому пристрої.
Компактні моделі на кшталт Muse Glimmer можуть дозволити запускати складніші ШІ-функції без дорогого хмарного сервісу.
Для користувачів це означає потенційно швидший доступ до ШІ, більший контроль над даними та можливість працювати з моделями навіть за нестабільного інтернету.
А для Meta та США це вже питання не лише технологій, а й глобальної конкуренції з Китаєм за майбутнє штучного інтелекту.