ミス氏が引用したツイートは、最近AIコミュニティで熱く議論されている現象について簡単に言えば語っている。 中国はオープンソースモデルをキャベツ価格にし、ソフトウェアの利益を非常に低く抑え、収益性の高いハードウェアと規模に頼って勝利する可能性があり、DeepSeekはほんの始まりにすぎません。 アイデアは非常に単純で、中国は物を非常に低く、大量に生産し、価格を下げることが得意です。 オープンソースモデルは数多くあり、クローズドソースモデルが高額でコストを回収することは困難です。 国家レベルではプロモーションが加速しており、地方と企業の両方が協力して名声とリソースにアクセスしています。 したがって、モデルを利益が少ない、または利益のないレイヤーとして扱い、スマートホーム、自動車、ドローン、ロボット犬などのハードウェアに価値を置くことを選択する可能性があります。 個人的な意見では、次期モデルは標準パーツのようにどんどん安くなると思います。 本当に価値があるのは、実装できるコンピューティング能力とエネルギー、データとフィードバック、流通チャネル、ハードウェアスタックです。 中国はハードウェアと製造において優位に立っていますが、米国は信頼、コンプライアンス、エンタープライズサービスにおいて優れています。 アプリケーション層にはまだ多くの余地があり、複数のモデルやツールを安定して使いやすいワークフローに調整できる人は誰でもプレミアムを得ることができます。 ちなみに、Sentient @SentientAGI、モデル層の利益が非常に薄いレベルに絞られたとしても、オープンソースだからといって無駄になるわけではありません。 どのプラットフォームがオープンソースの作成者により合理的な収入とより安定したチャネルを獲得できるか、どのプラットフォームが発言権を占めるか。 Sentient が行っていることは、オープンソース モデルを法的に分割し、監査可能にし、持続可能な方法で収益を上げることです。 そのコアはOMLと呼ばれ、Oはオープンで再利用可能、Mは収益化可能で収益化可能であり、貢献して共有し、Lは忠実であり、ルール、検証可能なソース、および使用に忠実です。 簡単に理解すると、モデルとルールをフィンガープリントします。 誰が電話をかけたか、どこで使用されたか、どのポリシーがトリガーされたかを記録できます。 このようにして、チームはモデルを資産としてリリースし、使用するために開くことができますが、自動的に調整して共有でき、企業はコンプライアンスと監査の記録を取得し、あえて使用することもできます。 オープンソースが多ければ多いほど、機能を課金可能なサービスに変えるこのプロトコル層の重要性が高まります。