Глава Meta Марк Цукерберг считает, что США необходимо пересмотреть регулирование моделей с открытыми весами, иначе американские разработчики рискуют уступить Китаю лидерство в этом сегменте. На этом фоне Meta представила компактную AI-модель Muse Glimmer, рассчитанную на работу непосредственно на пользовательских устройствах, передает Tech-news.
Новая модель заметно меньше флагманских систем конкурентов и ориентирована прежде всего на агентские задачи. По замыслу Meta, для ее запуска достаточно Mac или ПК с одной видеокартой. Такой подход отражает растущий интерес к AI, который работает локально, без постоянной зависимости от облачных сервисов.
Модели с открытыми весами обычно дешевле закрытых систем и позволяют разработчикам самостоятельно адаптировать их под конкретные задачи. Meta делает ставку именно на этот формат, пытаясь усилить свои позиции в гонке искусственного интеллекта.
По словам Цукерберга, американским компаниям приходится соблюдать дополнительные требования, связанные с данными для обучения моделей. Он считает, что эти ограничения создают преимущество для зарубежных разработчиков.
Глава Meta также раскритиковал идею ограничивать доступ американских пользователей к иностранным открытым моделям. По его мнению, такой подход не решит проблему технологического лидерства США.
Особое внимание Цукерберг уделил Китаю. Китайские компании и лаборатории активно развивают модели с открытыми весами, включая Kimi K3 от Moonshot, Qwen3.8-Max от Alibaba и V4-Flash от DeepSeek. При этом крупнейшие американские разработчики — OpenAI, Anthropic и Google — преимущественно выпускают закрытые модели.
Meta делает ставку на локальный AI
Запуск Muse Glimmer происходит на фоне масштабной перестройки AI-стратегии Meta. Компания сформировала дорогостоящую команду, занимающуюся разработкой систем искусственного интеллекта общего назначения, и стремится сократить отставание от лидеров рынка.
Одновременно растет спрос на более доступные модели, которые можно запускать и дорабатывать самостоятельно. Для бизнеса это означает меньше зависимости от нескольких крупных поставщиков AI-сервисов, а для разработчиков — больше возможностей контролировать данные и архитектуру решений.
Цукерберг также выступил за развитие дистилляции моделей — подхода, при котором более мощная AI-система используется для обучения компактной модели. Такой метод позволяет переносить часть возможностей крупных моделей в системы, требующие значительно меньше вычислительных ресурсов.
При этом Meta намерена усилить внутренний контроль за безопасностью своих открытых моделей. Компания планирует создать систему управления, которая даст независимым директорам полномочия утверждать критерии безопасности перед выпуском новых моделей.
На этом фоне спор об открытом AI выходит за рамки технической конкуренции. Для США вопрос становится одновременно технологическим и политическим: от регуляторного подхода может зависеть, смогут ли американские компании сохранить лидерство в разработке моделей с открытыми весами или преимущество перейдет к китайским разработчикам.
