Как одна компания в области ИИ помогает бизнесу ориентироваться в новом хаосе тарифов Трампа после решения Верховного суда

Здравствуйте и добро пожаловать в Eye on AI. В этом выпуске… Хаотичный саммит ИИ в Индии завершился добровольными обязательствами и 200 миллиардами долларов для страны-организатора… Anthropic обвиняет китайских конкурентов в использовании ответов Claude для улучшения своих моделей… OpenAI запускает альянс с крупными консалтинговыми компаниями для продажи платформы своих передовых ИИ-агентов Frontier… 650 миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ в этом году могут быть рискованными… и, возможно, не стоит полагаться на ИИ-модель при использовании ядерного оружия.

Во-первых, большая часть самых важных людей в мире ИИ собралась на прошлой неделе в Нью-Дели, Индия, на глобальном саммите по влиянию ИИ. Местное мероприятие было порой хаотичным, сообщает моя коллега Беа Нолан, которая находилась в Дели. Но в итоге было достигнуто некоторое движение по добровольным обязательствам, чтобы преимущества технологий ИИ распространялись более справедливо по всему миру. И сама Индия привлекла 200 миллиардов долларов новых инвестиций в ИИ. Подробнее о результатах саммита читайте у Беа здесь.

Далее, китайская компания DeepSeek еще даже не выпустила свою модель V4 — ожидается в любой момент, — но она уже вызывает много споров.

Рекомендуемое видео

Вчера Anthropic заявил, что обнаружил так называемую «промышленную кампанию» со стороны DeepSeek и двух других известных китайских лабораторий ИИ — Moonshot AI и MiniMax — по дистилляции своих моделей Claude. Дистилляция — это термин, используемый исследователями ИИ для описания метода повышения эффективности меньших, обычно слабых моделей ИИ путём их тонкой настройки на выходных данных более крупной и мощной модели. В данном случае Anthropic утверждает, что три китайские компании создали 24 000 фальшивых аккаунтов для генерации 16 миллионов обменов с Claude, которые затем использовались для обучения их собственных моделей, что нарушает условия использования Anthropic. (Из этих обменов DeepSeek отвечала только за 150 000, по данным Anthropic, но аккаунты, связанные с DeepSeek, казались особенно заинтересованными в дистилляции рассуждений Claude.)

Также вчера Reuters сообщил, ссылаясь на анонимного высокопоставленного американского чиновника, что США считают, что DeepSeek обучила свою модель V4 с помощью новейших графических процессоров Nvidia Blackwell, что, вероятно, нарушает экспортные ограничения США, предназначенные препятствовать китайским компаниям приобретать самые передовые чипы Nvidia. В статье говорится, что США считают, что у DeepSeek есть дата-центр в Внутренней Монголии, полный Blackwells — хотя неясно, как именно они их получили.

В некотором смысле обе новости должны восприниматься как хорошие новости для американской индустрии ИИ. Уже некоторое время существует нарратив о том, что китайские лаборатории быстро догоняют США в области ИИ и могут скоро обойти их. Но если китайские лаборатории используют скрытую дистилляцию для достижения сравнимой производительности с американскими моделями, то риск потери американских преимуществ в передовых технологиях значительно снижается. (Доля рынка — это другое дело; за пределами США и Европы внедрение китайских моделей растёт, потому что большинство из них — с открытым исходным кодом и значительно дешевле в использовании, чем американские аналоги. В конечном итоге важна не только производительность, но и соотношение цена-качество.) Более того, китайцы отчаянно пытаются создать отечественные чипы для ИИ, сравнимые с Nvidia. Утечка в Reuters, похоже, свидетельствует о том, что эти усилия, в основном связанные с китайским производителем оборудования Huawei, ещё не сократили разрыв с Blackwells Nvidia.

Использование ИИ для картирования глобальных цепочек поставок

Теперь перейдём к другой важной новости прошлой недели: Верховный суд отменил тарифы «День освобождения» президента США Дональда Трампа. Эта новость в пятницу сразу же напомнила мне о разговоре несколько недель назад с Эваном Смитом, генеральным директором и соучредителем Altana — нью-йоркской стартап-компании, которая создала так называемый ИИ-«граф знаний» всей глобальной цепочки поставок. Компания, которой семь лет, уже привлекла около 340 миллионов долларов венчурных инвестиций и заявляет, что в этом году выйдет за отметку в 100 миллионов долларов годового дохода.

Основной продукт Altana — это по сути карта мировой экономики: кто что производит, где, для кого, используя входные данные из каких источников. Компания собирает публичные торговые данные — грузовые накладные, судовые манифесты, корпоративную регистрацию — и объединяет их в постоянно обновляемую картину связей между сотнями миллионов предприятий и объектов по всему миру. Но настоящая ценность платформы Altana, по словам Смита, заключается в том, что происходит, когда её клиенты, такие как гигант судоходства Maersk, General Motors или таможенная служба США, подключаются к платформе. Тогда все их данные добавляются в граф знаний.

Сегодня около 60% информации, содержащейся в карте глобальной цепочки поставок Altana, поступает от самих клиентов, говорит Смит. И хотя иногда потенциальные клиенты возражают против идеи делиться информацией о цепочках поставок с конкурентами, большинство компаний приходит к пониманию, что возможность оптимизировать цепочки поставок, планировать их устойчивость и моделировать различные потрясения значительно важнее, чем то, что конкуренты узнают о их поставщиках. «Если вы думаете, что в XXI веке ваши отношения с поставщиками — это ваш источник конкурентного преимущества, удачи вам», — говорит Смит.

‘Сложность, скорее всего, ухудшится’

Что всё это имеет отношение к решению по тарифам прошлой недели? Всё. Потому что один из ключевых продуктов Altana — это по сути ИИ-«система управления тарифами». Смит описывает «агентский» рабочий процесс, который автоматизирует notoriously сложную задачу присвоения кодов Гармонизированной системы (HS) товарам — классификации, определяющей тарифную ставку — а также расчет страны происхождения по торговым правилам, что стало особенно сложным в эпоху транзитных перевозок и уклонения от тарифов. К тому же есть сценарий моделирования тарифов, позволяющий компаниям оценить влияние изменений торговых правил на всю их расширенную сеть поставщиков. Использование тарифного калькулятора Altana за последнюю неделю выросло на 213%, сообщает компания. Около 50% расчетов касались товаров из металлов, а 32% — товаров, происхождение которых — Китай.

В электронном письме Смит отметил, что после решения Верховного суда он ожидает, что администрация Трампа просто найдет новые юридические основания для введения тарифов. «Эффективные ставки, возможно, и не снизятся значительно, а сложность, скорее всего, ухудшится», — говорит он. Особенно он следит за «накладыванием тарифов», когда на один товар на границе налагается несколько различных тарифов в зависимости от происхождения его компонентов. «По мере того, как пошлины распространяются на компоненты и подсистемы, риск глубже в цепочке поставок, и большинство компаний даже не знают, что у них в Tier 2 и Tier 3 входных данных», — пишет он.

Или, по крайней мере, не знали до появления Altana и его ИИ.

На этом — ещё больше новостей об ИИ.

Джереми Кан
jeremy.kahn@fortune.com
@jeremyakahn