Miért hagyják el a nagy AI-labokat a modellek alkotói, ha az AGI már közel van?

A GPT-6 Astra bemutatása után Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója az X-en azt írta: „Az AGI megérkezett.” Greg Brockman, az OpenAI elnöke fordulópontnak nevezte a modellt, és üdvözölte az emberiséget az „AGI-korszakban”. Mindezt úgy, hogy nincs elfogadott definíció arra, mit jelent az AGI — írja a The Decoder.

Sokan, akik a mai rendszereket építették, másként látják a dolgot. Ilya Sutskever az OpenAI társalapítója és korábbi főtudósa most a Safe Superintelligence (SSI) céget építi. Jerry Tworek, aki az OpenAI érvelő modelljeinek fejlesztését vezette, a Core Automationt vezeti.

David Silver, az AlphaGo egyik szellemi atyja a Google DeepMindtől az Ineffable Intelligence-hez ment. Yann LeCun tizenkét év után hagyta el a Metát, és az AMI-t alapította. Jeff Dean 27 évet töltött a Google-nél, utoljára főtudósként, és a Discovery Loopot indította.

Milliárdos befektetések kutatási cégekbe

A pénz is követi a neveket.

Az Nvidia júliusban fektetett be az SSI-ba — a Bloomberg szerint állítólag öt milliárd dollárt. A laboratórium azonban még egyetlen modellt vagy tanulmányt sem adott ki. A Jeff Bezos által alapított ipari AI-labor, a Prometheus júniusban tizenkét milliárd dolláros, 41 milliárdos értékelésen gyűjtött forrást. A Flapping Airplanes szintén nem rendelkezik nyilvános modellel, mégis egymilliárd dollárt vont be októberi sorozat A-körös befektetésben.

Az indítékok vegyesek, és nem csupán technikaiak. Ilyen értékeléseknél az alapítók gyorsan papíron milliárdossá válnak. LeCun a Metánál kialakult stratégiai vita után távozott. Sutskever terméknyomás nélkül akar kutatni. Mások olyan résnichet szeretnének betölteni, amely egy nagy laborban csak mellékszál lenne. Néhány távozás nem is tiszta szakítás: a Google maga is alapító befektető a Discovery Loopban.

A közös kétely

A legtöbb alapító közös kételye nem arra vonatkozik, hogy jóval erősebb AI érkezik-e — egyesek szerint az AGI már közel van. A kétely arra irányul, hogy a jelenlegi recept önmagában elég lesz-e: egyre nagyobb nyelvi modellek, internetes adatokon betanítva, megerősítéses tanulással finomítva.

Mit nevezünk neolabnak? Nincs hivatalos definíció. A kifejezést független alapítású, kutatásvezérelt AI-cégekre használjuk, amelyek egy hosszú távú technikai fogadásra építik az üzletüket. Azt akarják megváltoztatni, hogyan tanul, hogyan érzékeli a világot, hogyan old meg problémákat, hogyan irányítható és hogyan számol az AI.

A hullám 2024-ben vált láthatóvá, amikor a legerősebb modellekért folyt a verseny, és a felhőóriásoknak megvoltak a szövetségeseik: a Microsoft az OpenAI-t, az Amazon az Anthropicot támogatta. Sutskever júniusban alapította az SSI-t, és néhány hónap alatt egymilliárd dollárt gyűjtött egy termék nélküli kutatócsapatnak.

Az OpenAI és az Anthropic sikereik nyomán vállalatokká nőtt, és mindkettő rekordértékelésen készül tőzsdei bevezetésre. A belső kutatócsoportok versenyeznek a termékcsapatokkal a pénzért és a figyelemért. A megalapozott cégek nehezen kezelik az üzletüket fenyegető ötleteket — a menedzsmentkutatók ezt innovátordilemmának nevezik. Erre fogadnak a befektetők: egy kis csapat megtalálja azt, amit az óriások elmulasztanak.

Előzmények és a jelenlegi verseny

Volt már rá példa. A Transformert 2017-ben a Google-nél találták ki. A DeepMind az AlphaGóval a világ legjobb Go-játékosait győzte le. Mégis a tömegeknek szánt AI-asszisztens az OpenAI-tól érkezett, amelyet 2015-ben nonprofit szervezetként alapítottak. A második nagy áttörés egy OpenAI-s leágazásból jött: Dario és Daniela Amodei 2021-ben alapította az Anthropicot. A Bloomberg szerint 2026 júliusának végén az Anthropic éves szintű bevétele meghaladta a 65 milliárd dollárt.

A neolabok valódi fogadása azokra a kutatási hiányosságokra irányul, amelyeket a nagy szereplők nem töltenek ki — vagy azért, mert senki sem tudja az utat, vagy mert senki nem szán rá erőforrást. A nagy laboroknak több számítási kapacitásuk, kiépített adatcsatornáik és százmilliók visszajelzése van. Egy kis labor eredménye viszont akár az első termék piacra kerülése után rövidesen megjelenhet a piacvezetőnél. A TypeSafe AI megmutatja, milyen rövid lehet az előny: szeptember közepén a Jev döntési modellt indította, két héttel később pedig az OpenAI bemutatta a Decisions API-t.

Kivezetési útvonalak és a verseny jövője

Egy rövid előny is szakértelmet mutat, és kifizetődő lehet kivezetésként. A Microsoft az Inflection alapcsapatát vette fel. A Google megszerezte a Character.ai alapítóit és a Windsurf vezetését. Az AMD körülbelül 8,2 milliárd dollárért akarja megvásárolni a World Labst. A Financial Times szerint az Nvidia a Reflectionnel tárgyal.

A neolabok számára mindez egyetlen kérdésre fut ki: képesek-e olyat nyújtani, amit a nagy szereplőknek nincs, és amiért a vevők vagy maguk az óriások fizetnek? A kutatás 27 laboratóriumot vizsgált, főként az USA-ból és Európából, és elsődleges fogadásuk szerint hat csoportba sorolta őket. A Decoder szerint az Nvidia azonban mindig nyer, mivel az egész hullám a chip-infrastruktúrán nyugszik.