Meta bu hafta Muse Glimmerni taqdim etdi. 30 milliard parametrli bu sunʼiy intellekt (AI) modeli foydalanuvchi kompyuterida mustaqil vazifalarni bajarish uchun ishlab chiqilgan. Eʼlon kompaniyaning bosh ijrochi direktori Mark Zuckerberg tomonidan imzolangan 14 sahifalik inshoga ham hamroh boʻldi. Hujjatida rahbariyat AQShdagi tartibga solish toʻsiqlarini pasaytirishni himoya qiladi. U shuni taʼkidlaydiki, aks holda mamlakat ochiq AI sohasidagi yetakchilikni DeepSeek, Alibaba va Moonshot AI kabi xitoy raqobatchilarga yoʻqotish xavfi ostida turadi.
AI ni mahalliy ishga tushirish imkoniyati maxfiylik va maʼlumotlar ustidan nazoratni qadrlaydigan kompaniyalar va foydalanuvchilarni jalb qiladi, bulut serverlariga bogʻliqlikdan qochadi. Biroq, amaliy qoʻllash apparat taʼminoti cheklovlari bilan duch keladi; masalan, Muse Glimmer hajmidagi model yuqori samarali maxsus videokartalarni talab qiladi.
Meta strategiyasini 'ochiq kod' (open-source) sifatida tasniflaydi. Anʼanaviy ochiq kod modelida butun jarayon oshkor qilinadi: asl koddan tortib qayta ishlanmagan oʻquv maʼlumotlarigacha. Muse Glimmer va Llama seriyasi holatida kompaniya faqat 'ogʻirliklarni', yaʼni AI oʻqitilishi natijasida olingan matematik parametrlarni taqdim etadi.
Amalda, ochiq ogʻirliklar (open-weight) deb nomlangan bu yondashuv har qanday odamga faylni yuklab olishga, modelni oʻz kompyuterida ishga tushirishga va aniq vazifalar uchun nozik sozlashni amalga oshirishga imkon beradi. Shu bilan birga, bu natijaga qanday erishilgani nomaʼlum boʻlib qoladi. Ishlab chiqaruvchilar modelni oʻqitish uchun qaysi kitoblar, veb-saytlar yoki fayllar ishlatilgani, shuningdek, dastlabki tayyorgarlik bosqichida qoʻllanilgan kod retsepti oshkor etilmaydi.
Maʼlumotlar bazasi haqidagi bu shaffoflik yetishmovchiligi yirik texnologiya kompaniyalari uchun huquqiy qalqonga aylanishi mumkin. Aluraʼdagi mahsulot menejeri Fabisiu Carraro Olhar Digitalga bergan intervyusida: 'Menimcha, bu yirik kompaniyalar maʼlumotlarni nashr etmaslikning asosiy sababi, u yerda mualliflik huquqi bilan himoyalangan narsa boʻlishi mumkin.'
Masalan, Anthropic yaqinda Claude oilasidagi modellar dastlabki oʻqitilishi paytida millionlab kitoblardan foydalanilganligi maʼlum boʻlgach, milliardlab dollar miqdoridagi sud jarayoniga duch keldi. Meta bilan bogʻliq holatda Olhar Digital maqolaning chop etilish vaqtida rasmiy pozitsiyani soʻradi, ammo u taqdim etilmadi.
AI mutaxassisi fikricha, open-weight amaliyoti audit va ilmiy tadqiqot imkoniyatlariga taʼsir qiladi, ammo kundalik bozordagi ilovalarni yaratuvchilarning ishlashiga toʻsqinlik qilmaydi. Carraro shunday dedi: 'Bu akademik muhitdagi odamlar yoki modelni oʻqitish uchun ishlatilgan kod qanday ishlashini koʻrmoqchi boʻlganlar uchun toʻsqinlik qilishi mumkin, chunki u yerda sanoat siri boʻlishi mumkin'. U qoʻshimcha qildi: 'Lekin tizimdan foydalanishni yoki aniq vazifa uchun nozik sozlashni xohlaydiganlar uchun, yakunda faqat ogʻirliklar mavjudligi katta toʻsiq boʻlmaydi. Bu ilmiy jamoatchilik uchun yomonroq, lekin foydalanmoqchi boʻlganlar uchun bu shunchaki halokatli emas.'
Bu texnik munozaraning ortida biznes modellari toʻqnashuvi yotadi. Bir tomondan, Anthropic va OpenAI kabi yopiq tizimlarga yoʻnaltirilgan kompaniyalar daromad topish uchun API lariga pullik kirish sotishga tayanadi. Boshqa tomondan, Metaʼning asosiy daromadi reklama va ijtimoiy tarmoqlardan kelib tushadi.
Shunday qilib, ogʻirliklarni bepul tarqatish orqali Zuckerberg kompaniyasi oʻz moliyaviy daromadini xavf ostiga qoʻymaydi. Bundan tashqari, u oʻz texnologiyasiga sodiq ishlab chiquvchilar ekotizimini shakllantiradi. Bu strategiya distilyatsiya deb ataladigan jarayonni tezlashtiradi. Ushbu texnika katta model tomonidan yaratilgan javoblardan foydalanib, kichikroq, yengilroq va arzonroq tizimlarni oʻqitishdan iborat.
Bundan tashqari, ogʻirliklar chiqarilishi koʻpincha optimallashtirish hisobotlari bilan birga keladi. Bu ishlab chiquvchilarga boshqa kompaniyalar testlaridan oʻrganish va oʻz vositalarini uzluksiz siklda takomillashtirish imkonini beradi.
Xuddi shu kamchilikda xitoy startaplari jahon bozorida oʻz oʻrnini egallashdi. DeepSeek, Moonshot AI (Kimi yaratuvchisi), MiniMax va GLM kabi nomlar ochiq ogʻirliklar bilan samarali modellar joylashtirishni boshladilar, bu yirik texnologiya kompaniyalari orasida xavotir uygʻotdi. Braziliya va butun dunyo korxonalari uchun bu variantlar doimiy korporativ obunalariga tayanmasdan oʻz yechimlarini yaratish imkoniyatini taqdim etadi.
Bu vaziyat yoritganda, tashkilotlarning texnologik avtonomiya istagi Meta tomonidan bildirilgan geopolitik ogohlantirishni kuchaytiradi. Carraro tushuntiradiki, bulut provayderlari bilan qattiq shartnomalar tuzish haqidagi xavotirlar Sharq alternativlariga bevosita oʻtish yoʻlini ochadi. Mutaxassis shunday deydi: 'Agar Amerika Qoʻshma Shtatlarida sifatli ochiq modellar boʻlmasa, kompaniyalar oxir-oqibat DeepSeek, Kimi, MiniMax, GLM-5.2 va boshqa juda yuqori sifatli xitoy modellaridan foydalanishadi.'
Carraro xulosa qiladiki: 'Men uzoq muddatda Amerika Qoʻshma Shtatlari uchun ham oʻz mahalliy ekotizimiga ega boʻlish foydali deb bilaman, bu yaxshi va kuchli, open-source modellar boʻlsin, hatto amerikalik bozorning sifati tufayli ham, bu bilimlar faqat Xitoyda jamlanmasdan, u yerda aylanishiga ruxsat beradi.'
