Як одна компанія з штучного інтелекту допомагає бізнесам орієнтуватися у новому хаосі тарифів Трампа після рішення Верховного суду

Вітаємо вас у Eye on AI. У цьому випуску… Хаотичний саміт з штучного інтелекту в Індії закінчився добровільними зобов’язаннями та 200 мільярдами доларів для країни-господаря… Anthropic звинувачує китайських конкурентів у використанні відповідей Claude для покращення своїх моделей… OpenAI запускає альянс з провідними консалтинговими компаніями для продажу платформи Frontier AI… 650 мільярдів доларів на інфраструктуру штучного інтелекту цього року можуть бути ризикованими… і можливо, не варто довіряти AI-моделі у питаннях використання ядерної зброї.

Спершу, багато найважливіших людей у світі штучного інтелекту зібралися минулого тижня в Нью-Делі, Індія, на глобальному саміті з впливу AI. Цей міжнародний захід іноді був хаотичним, повідомляє моя колега Беа Нолан, яка була на місці в Делі. Але в кінці кінців було зроблено кроки щодо добровільних зобов’язань для більш справедливого поширення переваг технологій AI по всьому світу. І сама Індія залучила 200 мільярдів доларів нових інвестицій у AI. Більше про результати саміту можна прочитати у Беа тут.

Далі, китайська компанія DeepSeek ще навіть не випустила свою модель V4 — очікується будь-якої миті — але вона вже викликає багато суперечок.

Рекомендоване відео

Вчора Anthropic заявила, що виявила так звану «промислову кампанію» з боку DeepSeek та ще двох відомих китайських лабораторій AI — Moonshot AI і MiniMax — з метою дистиляції моделей Claude. Дистиляція — це метод, який використовують дослідники AI для підвищення продуктивності менших, зазвичай слабших моделей, шляхом їх доопрацювання на вихідних даних більшої та потужнішої моделі. У цьому випадку Anthropic стверджує, що три китайські компанії створили 24 000 фальшивих акаунтів для генерації 16 мільйонів обмінів з Claude, які потім використовували для тренування своїх моделей, порушуючи умови користування Anthropic. (Згідно з Anthropic, DeepSeek відповідав лише за 150 000 з цих обмінів, але акаунти, пов’язані з DeepSeek, здавалися особливо зацікавленими у дистиляції розумових можливостей Claude.)

Ще вчора Reuters повідомила, посилаючись на анонімного високопосадовця уряду США, що США вважають, що DeepSeek тренувала V4, використовуючи найновіші графічні процесори Blackwell від Nvidia, що ймовірно порушує американські експортні обмеження, які мали запобігти китайським компаніям отримувати найсучасніші чіпи Nvidia. У статті йшлося, що США вважають, що DeepSeek має дата-центр у Внутрішній Монголії, наповнений Blackwells — хоча й не впевнені, як саме вони їх отримали.

З одного боку, обидві новини можна вважати хорошими для американської індустрії AI. Тривалий час формувався наратив, що китайські лабораторії швидко наздоганяють США у технологіях AI і незабаром можуть їх обігнати. Але якщо китайські лабораторії використовують таємну дистиляцію для досягнення рівня американських моделей, то ризик втрати переваги США у передовій продуктивності значно зменшується. (Ринкова частка — інша справа; поза межами США та Європи, впровадження китайських моделей зростає, оскільки більшість з них є відкритим кодом і значно дешевші за американські аналоги. В кінцевому підсумку важливі не лише продуктивність, а й співвідношення ціна-якість.) Більше того, китайці наполегливо намагаються створити внутрішні AI-чіпи, які б були не гіршими за Nvidia. Витік інформації до Reuters, схоже, свідчить, що ці зусилля, зосереджені здебільшого навколо китайського виробника обладнання Huawei, ще не закрили розрив із Blackwells Nvidia.

Використання AI для картографування глобальних ланцюгів постачання

Тепер перейдемо до ще однієї важливої новини минулого тижня: скасування Верховним судом США тарифів «День звільнення» за президентства Дональда Трампа. Це рішення одразу нагадало мені про мою розмову кілька тижнів тому з Еваном Смітом, генеральним директором і співзасновником компанії Altana — стартапу з Нью-Йорка, який створив так званий AI-підсилений «знаний граф» всього глобального ланцюга постачання. Компанія, яка існує вже сім років, зібрала близько 340 мільйонів доларів венчурних інвестицій і, за словами, вона має намір перевищити 100 мільйонів доларів річного доходу вже цього року.

Основний продукт Altana — це фактично карта світової економіки: які компанії виробляють що, де, для кого, використовуючи дані з різних джерел. Компанія збирає публічно доступні торгові дані — накладні, вантажні документи, реєстрації компаній — і з’єднує їх у постійно оновлювану картину зв’язків між сотнями мільйонів підприємств і об’єктів по всьому світу. Але справжня цінність платформи Altana, за словами Сміта, полягає в тому, що відбувається, коли її клієнти, наприклад, гігант судноплавства Maersk або General Motors або митна служба США, підключаються до платформи. Тоді всі їхні дані додаються до знаного графа.

Зараз близько 60% інформації у карті глобального ланцюга постачання Altana походить із даних перших сторін — клієнтів компанії, — каже Сміт. І хоча іноді потенційні клієнти висловлювали незгоду щодо ідеї ділитися даними ланцюгів постачання з конкурентами, він стверджує, що більшість компаній усвідомлюють, що можливість оптимізувати ланцюги постачання, планувати їхню стійкість і моделювати різні шоки набагато важливіша за ризик, що конкуренти дізнаються, хто їхні постачальники. «Якщо ви думаєте, що у 21-му столітті існування ваших відносин із постачальниками — це ваш конкурентний перевага, то бажаю вам удачі», — каже Сміт.

‘Складність, ймовірно, погіршиться ще більше’

Що все це має спільного з рішенням щодо тарифів минулого тижня? Все. Адже один із ключових продуктів Altana — це фактично AI-управління тарифами. Сміт описує «агентний» робочий процес, що автоматизує відомо складний процес присвоєння кодів Гармонізованої системи (HS) товарам — класифікації, яка визначає, який тариф застосовувати до імпорту, — а також обчислення країни походження згідно з торговими правилами, що стало особливо складним у епоху транзитних поставок і ухилення від тарифів. До того ж, є сценарій планування тарифів, що дозволяє компаніям моделювати вплив змін торгових правил на всю їхню розширену мережу постачальників. Використання тарифного калькулятора Altana за останній тиждень зросло на 213%, повідомляє компанія. Близько 50% цих розрахунків стосувалися товарів із металів, а 32% — продуктів із країною походження — Китай.

У листі Сміт зазначив, що після рішення Верховного суду адміністрація Трампа, ймовірно, знайде нові правові підстави для введення тарифів. «Ефективні ставки, ймовірно, не знизяться суттєво, а складність, безумовно, погіршиться», — каже він. Особливо він стежить за так званим «накладанням тарифів», коли на один товар на кордоні накладається кілька окремих тарифів залежно від різних компонентів. «Коли мита почнуть поширюватися на компоненти і підкомпоненти, ризик буде глибше в ланцюгу постачання, і більшість компаній навіть не знає, що саме входить до їхніх Tier 2 і Tier 3 — входів», — написав він.

Але раніше, до появи Altana та її AI, вони цього не знали.

З цим — ще більше новин про AI.

Джеремі Кан
[email protected]
@jeremyakahn