במשך כמה שבועות הקיץ הרגיש כמו טורניר: כולם הסתכלו על מודלי הפרונטיר האחרונים של אנתרופיק ועל הקרב בוושינגטון על מי יקבל גישה אליהם. אבל בזמן שהעולם צופה ב”הקצה”, מפתחים ממשיכים לעבוד. לא כי הם אדישים, אלא כי הם פשוט צריכים תוצרים: פחות דיונים, יותר מערכות שעובדות אצל משתמשים.
וכאן מתחיל החלק המעניין: המודלים הפתוחים עם משקלים (open-weight) תפסו נתח גדול יותר ויותר מהשימוש בפועל. באביב הזה, מודלים סיניים עם משקלים פתוחים היו כ-41% מההורדות ב-Hugging Face, ועקפו מודלים מארה"ב. גם ב-OpenRouter, ששת הדגמים הפופולריים ביותר היו כולם מודלים פתוחים מחברות סיניות כמו Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax ו-Z.ai. בזמן כתיבת הדברים, Claude Opus 4.7 של אנתרופיק נמצא במקום השביעי.
אבל זה לא רק מספרים של הורדות. גם התשתית שמאחורי אפליקציות ה-AI משתנה. נתונים מ-Vercel מצביעים על כך שמודלים פתוחים סופגים הרבה מהנפח, בעוד שמודלים סגורים מתפקדים יותר כמו שכבת פרימיום שעולה יותר. ביוני, מודלים פתוחים טיפלו כמעט בשליש מהבקשות לפלטפורמה. שימו לב: זה רק חלק מהתמונה, כי אתרים כאלה לא תופסים סשנים שמריצים מעבדות ענק ישירות. ועדיין, הכיוון ברור: יותר ויותר פרודקשן רץ על דברים זולים וגמישים.
אז מה נשאר למודלי הפרונטיר?
כאן מגיעה השאלה הכואבת למי שגדל על הרעיון של “מודל אחד ששולט בכולם”: אם רוב העבודה האמיתית הולכת לרוץ על מודלים פתוחים שאפשר להתאים, כמה משמעות נשארת למודלי פרונטיר? מנכ"ל Hugging Face, קלם דלנגואה, מצייר תמונה די חדה: בעוד כמה שנים, אולי מודלי הפרונטיר יהיו בעיקר לניסויים ולמשימות בעלות ערך גבוה במיוחד, אבל רוב העומס היומיומי יופעל על מודלים פרטיים בתוך חברות או על קוד פתוח שאפשר לשפצר לצרכים ספציפיים.
דלנגואה מדגיש שהמעבר הזה כבר מורגש בקהילה שלו. במקום “לשכור” מודל דרך API בקופסה שחורה, יותר לקוחות ומפתחים רוצים בעלות ושליטה. כי אם אתה חברה טכנולוגית, אתה לא רוצה שמנוע היכולות הליבה שלך יהיה משהו שאתה לא רואה, לא שולט בו, ואין לך עליו בעלות. (כן, זה נשמע כמו משפט של עו"ד. אבל זה גם משפט של מהנדס שמאס להיתקע עם מגבלות.)
איפה רואים את זה בפועל?
ב-Hugging Face, בכל שבע שניות נוצר ריפו חדש. בפלטפורמה יש כמעט 3 מיליון מודלים ציבוריים ו-1 מיליון דאטהסטים ציבוריים. זה לא בדיוק “עולם של מודל אחד”, אלא יותר כמו נוף של אלפי פתרונות, הרבה מהם מותאמים למשימות ספציפיות. דלנגואה גם טוען שכמחצית מחברות פורצ’ן 500 משתמשות ב-Hugging Face כדי לפרוס מודלים פרטיים ומודלים בקוד פתוח.
הצד השני: מודלים סיניים נהיים רציניים מהר
העלייה בפופולריות של מודלים פתוחים מתרחשת במקביל לשטף שחרורים של מעבדות AI בסין. כל כמה חודשים יוצא מודל חדש עם משקלים פתוחים: זול יותר לפריסה, קל יותר להתאמה, ומערער את הכלכלה של מודלים קנייניים שחברות אמריקאיות השקיעו בהם מיליארדים.
דוגמה טרייה: Z.ai מבייג’ינג הוציאה מודל open-weight בשם GLM-5.2 שמצטיין בקידוד “סוכני” ומתחרה ביכולות של מודלים מתקדמים בזיהוי פרצות אבטחה.
למה מיקרוסופט אומרת לא להינעל על ספק אחד?
דלנגואה לא לבד. סאטיה נדליה ממיקרוסופט הזהיר מפני מצב של lock-in מול ספק יחיד. הטענה שלו: השליטה בנתונים צריכה להיות בראש סדר העדיפויות. הוא גם דיבר על אירוניה שקיימת במצב שבו ספקים מאפשרים שימוש הוגן בנתונים ציבוריים כדי לאמן מודלים, ואז מציבים תנאים מגבילים לדיסטילציה ושומרים לעצמם את הזכות ללמוד מנתוני שימוש ואינטראקציה של לקוחות. אם “הלמידה” זורמת רק לכיוון אחד, הערך הכלכלי מתרכז אצל מי שמחזיק בתשתית הלמידה, ולא אצל יוצרי הידע עצמו.
לכן נדליה טוען שצריך להפיץ את תשתית הלמידה כך שכל חברה תוכל לשלוט על לולאת הלמידה שלה.
האם “פתוח” מסוכן יותר?
הדיון לא נגמר שם. יש ויכוח אמיתי סביב האם מודלים חזקים צריכים להיות זמינים לכל אחד. דוברי אנתרופיק טענו שהגברת קנה המידה של משקלים פתוחים עלולה להיות מסוכנת, כי ברגע שמשחררים אותם קשה יותר לשלוט בהם. אחרים אומרים שמודלים פתוחים נגישים גם ל”אנשים הלא נכונים”, שיכולים להפיץ דיסאינפורמציה או להפעיל מתקפות סייבר וביולוגיה.
דלנגואה רואה את הסיכון אחרת: “הסיכון הכי גדול ב-AI הוא ריכוז כוח”. הדרך להפוך את העולם לבטוח יותר, לדעתו, היא ליישר קו בין שחקנים, ולייצר שקיפות. שקיפות מאפשרת למגנים “לייסר” את בעיות האבטחה שהם כבר יודעים שמודלים בקוד פתוח יכולים לנצל. הוא גם טוען שסגירת מודלים חזקים לא מעלימה את הסיכונים, כי אפשר לעקוף בקלות מגבלות של API, לגנוב משקלים ולהפיץ אותם.
בתרגום חופשי לעברית של מהנדסים: אם רק מעט חברות מחזיקות את המפתחות, אתה לא באמת הופך את המערכת לבטוחה יותר. אתה פשוט יוצר חוסר סימטריה של כוח ושל יכולות. וזה לא מתכון לחיים קלים.
