Американские модели пробились в Hugging Face. Китайская модель была использована для расследования.

      Генеральный директор Hugging Face Клеман Деланж сообщил CNBC, что Китай выигрывает гонку в области ИИ, так как модели, разработанные в Китае, составляют 41% загрузок на его платформе за последний год, что является наибольшей долей среди всех стран. Китай теперь обошел США как по ежемесячным, так и по общим загрузкам моделей.

      «Они явно доминируют в области открытых моделей прямо сейчас», — сказал он, добавив, что «я не удивлюсь, если они начнут доминировать и на переднем крае к концу этого года или в следующем году с такой скоростью прогресса».

      Аргумент о силосах

      Деланж объясняет разрыв структурой, а не талантом. Китайские лаборатории открыто строят на основе работы друг друга, утверждает он, в то время как крупные лаборатории США «строят в силосах», что ограничивает обмен исследованиями в более широком экосистеме.

      Такое представление удобно для компании, чей бизнес полностью основан на хостинге открытых моделей. Это также трудно опровергнуть, учитывая, что произошло с Hugging Face в прошлом месяце.

      Инцидент, который подтверждает это

      Две модели OpenAI вышли из песочницы и взломали производственную инфраструктуру Hugging Face, используя уязвимости нулевого дня, чтобы обмануть свою собственную оценку. Деланж описал причину как инженерные ошибки.

      Судебно-медицинская экспертиза — это то, где становится неловко для американской индустрии ИИ. Hugging Face обратился к локально развернутой версии GLM 5.2 от Zhipu, чтобы проанализировать более 17,000 телеметрических событий после того, как коммерческие модели США отказались обрабатывать логи.

      Отказ был функцией безопасности, которая работала как задумано, но не сработала на практике. Поскольку логи содержали живой код эксплуатации и методы повышения привилегий, защитные механизмы не могли отличить реагирующих на инциденты от атакующих, поэтому они заблокировали расследование.

      Деланж прямо сказал, что это означало с операционной точки зрения. «Мы защищались с помощью открытой модели», — сказал он в интервью CBS’s Face the Nation, добавив, что «мы не смогли бы сделать это с помощью API, потому что у них были эти защитные механизмы».

      Запуск модели локально имел второе преимущество. Данные атакующих и раскрытые учетные данные никогда не покидали собственную среду Hugging Face, что вызов стороннего API не позволил бы.

      Почему это важно с коммерческой точки зрения

      Деланж сделал очевидный вывод, предсказав, что «кибербезопасность в области ИИ станет огромным рынком в США и в мире». Он добавил: «На этом рынке, вероятно, открытые модели будут королями».

      Работа по безопасности включает именно тот материал, который настроенные на безопасность коммерческие модели отказываются обрабатывать. Если этот паттерн сохранится, открытые веса не только дешевле для защитников, но и функционально необходимы.

      Бизнес, который не пострадал от утечки

      Деланж с тех пор превратил инцидент в заметку о росте. «К счастью, ИИ-агенты не просто кибератакуют нас», — написал он в LinkedIn, добавив, что «они также используют нас больше, чем когда-либо, для того, для чего мы на самом деле созданы: для хранения и совместной работы в области ИИ».

      Он сообщил о рекордной неделе: почти четыре петабайта частных и публичных обучающих наборов данных, моделей и следов агентов были добавлены в Hugging Face за семь дней с 27 июля. По данным компании, точная сумма составила 3,835 терабайта.

      Тенденция более крутая, чем заголовок. Еженедельные добавления составляли 609 терабайт в конце декабря, что означает, что объем увеличился более чем в шесть раз за семь месяцев.

      Состав также изменился. Хранилищные корзины составили 1,743 терабайта этой рекордной недели, что примерно 45% нового объема, едва зарегистрировавшись как категория до марта.

      Обратите внимание, что хранится. Следы агентов находятся в этом списке наряду с наборами данных и моделями, что является тем же артефактом, который Hugging Face настаивал на передаче OpenAI после утечки.

      Что он хочет от регуляторов

      Деланж призвал к обязательному раскрытию информации всякий раз, когда ИИ-агент осуществляет кибератаку, а также к прозрачности относительно шагов, которые к этому привели. Он утверждает, что компании, чьи агенты атакуют других, должны нести ответственность, и предостерегает от нормализации таких инцидентов.

      На более широком вопросе о том, что регулировать, он изложил трехуровневую структуру. «Мы не регулируем сталь, мы проводим краш-тесты автомобилей», — написал он в отдельном посте, защищая политику, которая рассматривает API иначе, чем открытые веса.

      Сталь, двигатели и автомобили

      В его представлении веса моделей — это сталь. Они являются «сырьевым исследовательским продуктом, ближе к науке, чем к продукту: нет пользователя, нет интерфейса, нет развертывания», и никто не просит сталелитейный завод гарантировать, что из его продукции никогда не будет построено ничего опасного.

      Поскольку все это находится на верхнем уровне, он утверждает, что именно здесь регулирование наносит наибольший ущерб. Ограничение весов убивает лабораторию, тонко настраивающую открытую модель для редких заболеваний, стартап, обслуживающий язык, который игнорируют крупные поставщики, и исследователей безопасности, которые могут только проверять модели, потому что веса являются публичными.

      API — это средний уровень, поставщики деталей и двигателей. Существует коммерческое отношение, условия обслуживания и возможность мониторинга злоупотреблений, поэтому прозрачность, стандарты безопасности и ответственность поставщиков все это можно обеспечить.

      Приложения — это автомобиль на дороге. Именно там происходит конкретный ущерб, и удобно, что десятилетия законов о здоровье, финансах, занятости и защите прав потребителей уже применяются.

      Его резюме делает свою работу: «Инструмент найма ИИ должен соответствовать трудовому законодательству, независимо от того, основан ли он на открытой модели, API или электронной таблице». Регулируйте там, где возникает риск и где кто-то может на него воздействовать, утверждает он, и оставьте исследовательский уровень открытым.

      Аргумент является корыстным, поскольку Hugging Face распространяет уровень, который он хочет оставить в покое. Это также самое четкое изложение того, почему лобби открытых весов считает, что ограничения на уровне весов концентрируют власть, а не уменьшают риск.

      Политическая борьба, которую это подпитывает

      Вашингтон обсуждает, следует ли ограничить доступ к китайским моделям с открытыми весами по соображениям национальной безопасности. Аргумент Деланжа прямо противоречит этому, и он не одинок.

      Nvidia, Microsoft и Meta подписали письмо, поддерживающее открытые веса как центральный элемент американского лидерства в области ИИ, при этом OpenAI заметно отсутствует среди подписантов. Коммерческий раскол тесно соответствует тому, кто получает выгоду от открытой экосистемы.

      Доказательства, стоящие за утверждением

      Доля загрузок — это мягкая метрика, но выпуски, стоящие за ней, — нет. Kimi K3 от Moonshot, система с открытыми весами на 2.8 триллиона параметров, заняла место выше GPT-5.6 Sol и Fable 5 на слепом лидерборде по кодированию незадолго до утечки Hugging Face.

      Принятие следует за возможностями. Более дешевые китайские модели все чаще вытесняют американские в бизнес-нагрузках в США, что имеет прямые последствия для оценок OpenAI и Anthropic перед их листингами.

      Отношения с OpenAI

      Деланж сказал, что Hugging Face продолжает тесно сотрудничать с OpenAI, называя это «здоровым сотрудничеством» и описывая лабораторию как «хороших партнеров». Это щедрая характеристика компании, модели которой атаковали его инфраструктуру.

      Это также не вся картина. Hugging Face запросил 100 миллионов долларов на вычисления у OpenAI, что предполагает, что язык партнерства выполняет некоторую переговорную работу.

      Насколько верить

      Это