Nauja įvykių eiga: nusivylęs karu, Trumpas grasina sąjungininkui Omanui --- Prezidentas aptarė Persijos įlankos valstybės, kuri derasi su Iranu dėl sąsiaurio atidarymo, bombardavimą.

 

 

Sunaikinus musulmoniškas šalis, kurios gyvena iš iškastinio kuro, ES užplūstų milijonai pabėgėlių ir ES, tokią, kokią mes ją žinome, būtų sunaikinta. Liktų tik trys turtingos šalys – Amerika, Rusija ir Kinija. Kaip tai būtų galima padaryti? Priversti Iraną sunaikinti gėlinimo įrenginius regione.

 

 

Geopolitinės ir ekonominės priklausomybės sukuria sudėtingus pasaulinius ryšius, o tai reiškia, kad didžiulis nestabilumas bet kuriame pagrindiniame energijos gamybos regione turi rimtų pasaulinių pasekmių.

 

 

Ekonominis ir migracijos poveikis

 

 

• Pabėgėlių bangos: valstybių žlugimas arba ekonominis sunaikinimas Artimuosiuose Rytuose ir Šiaurės Afrikoje istoriškai sukelia didelio masto migraciją į Europą dėl geografinio artumo.

 

 

• Įtampa ES: staigūs, masyvūs pabėgėlių antplūdžiai kelia didelę logistinę, finansinę ir politinę įtampą Europos Sąjungai, išbandydami jos sienų politiką ir vidinę sanglaudą.

 

 

• Energetikos sutrikimai: staigus iškastinio kuro gamybos iš šių regionų nutraukimas padidintų pasaulines energijos kainas ir smarkiai paveiktų pramonės ekonomiką, priklausomą nuo importuojamos naftos ir dujų.

 

 

„VAŠINGTONAS. Prezidento Trumpo nusivylimas dėl nesugebėjimo užbaigti beveik šešis mėnesius trunkančio karo su Iranu pirmadienį virto vėl pagrasinimu bombarduoti Omaną – dar vieną JAV partnerį, užsitraukusį prezidento pyktį dėl jo požiūrio, kad šalis mažai daro konfliktui išspręsti.

 

„Nemanau, kad jie elgėsi labai gerai, bet mes su jais labai lengvai susitvarkytume, kaip ir su kitais“, – pirmadienį Ovaliajame kabinete sakė Trumpas. Jis nepasakojo apie tai, ką Omano pareigūnai padarė, kas sukėlė jo pyktį.

 

Anksčiau telefoniniame interviu „Fox News“ jis sakė: „Jei Omanas sutrukdys, mes juos bombarduosime iki ausų.“

 

JAV pareigūnai teigė, kad santykiai su Omanu yra migloti. Persijos įlankos šalis, kuri pietuose ribojasi su Hormūzo sąsiauriu, derasi su Iranu dėl didesnio komercinio eismo vandens keliu. JAV pareigūnai teigė, kad šios derybos vyksta ir galėtų sumažinti spaudimą pasaulinei energijos rinkai ir didesnes vidaus dujų kainas.

 

Tačiau administracijoje vis dar nerimaujama, kad Omanas galėtų padėti Iranui, kai jis tarpininkauja dėl Teheranui palankesnio branduolinio susitarimo, taip kurstydamas Trumpo pyktį.

 

Omanas yra dar viena šalis, užsitraukusi Trumpo pyktį, nes, jo nuomone, nesiėmė daugiau veiksmų, kad padėtų užbaigti Irano konfliktą, kurį jis pradėjo kartu su Izraeliu. Sekmadienį jis įsakė nutraukti bendras JAV ir Pietų Korėjos karines pratybas, nes Seulas nepadėjo atverti Hormūzo sąsiaurio.

 

„Ar norėtumėte mums šiek tiek padėti“, – sakė Trumpas, prisimindamas pokalbį, kurį, jo teigimu, turėjo su Pietų Korėjos prezidentu Lee Jae Myungu, prieš pabrėždamas, kad JAV iš tikrųjų nereikia jokios pagalbos. „Jis pasakė: „Ne, ačiū“, – sakė Trumpas. „O aš pasakiau: „Palaukite minutėlę: ten turime 39 000 kareivių, kurie saugo jus nuo jūsų kaimyno Kim Jong Uno, ir jūs nepadėsite mums labai lengvoje karinėje operacijoje Irane?“ „Tai keista.“

 

Respublikonas Trumpas taip pat skundėsi, kad Europos sąjungininkės, tokios kaip JK ar Ispanija, nepadarė pakankamai, kad pasipriešintų Iranui, ir tai yra jo dešimtmečius trukusio skundo, kad sąjungininkės iš JAV pasiima daugiau, nei duoda, tęsinys.

 

Administracijoje kilo diskusijos apie tai, kaip elgtis su Omanu.

 

Kai kurie vyresnieji padėjėjai privačiai kaltina Omaną dvilypiu veikėju, kuris daugiausia palaiko Iraną, užuot siekęs geriausio įmanomo susitarimo tarp Vašingtono ir Teherano, teigė pareigūnai. Kiti teigė, kad ilgalaikiai Omano ryšiai su Iranu yra palaima tarpininkavimo procesui. Šie pareigūnai tvirtina, kad Trumpas kaltina Omaną, ieškodamas kaltų dėl kitų, kuriems sunku sudaryti branduolinį susitarimą.

 

Taip pat nerimaujama, kad Irano ir Omano susitarimas gali sustiprinti Teherano kontrolę sąsiauryje, teigė JAV pareigūnai, pažymėdami, kad Trumpas pirmenybę teikia susitarimui, kuris visiškai atvertų praėjimą, per kurį iki karo tekėjo penktadalis pasaulio naftos ir energijos.

 

Stevenas Cookas, vyresnysis Artimųjų Rytų klausimų bendradarbis Užsienio santykių tarybos analitiniame centre, teigė, kad Iranas spaudžia Omaną prisidėti prie bendro plano, kad jis įgautų teisėto sąsiaurio projekto patiną.

 

„Trumpo grasinimai tik įkvepia iraniečius, kurie jaučia tolesnį silpnumą“, – sakė Cookas. „Užuot visiškai atviras, sąsiauris yra beveik uždarytas.“

 

Omano ambasada Vašingtone neatsakė į prašymą pakomentuoti.

 

Birželį Trumpas nustatė 60 dienų terminą užbaigti karą su Iranu ir paraginti Teheraną atsisakyti savo branduolinės programos. Šis terminas baigėsi pirmadienį, nė vienai pusei nepasiduodant, todėl konflikto užbaigimo kelias liko neaiškus.

 

JAV rėmėsi Kataru ir Pakistanu kaip tarpininkais, bandydamos užbaigti karą, o tuo tarpu stūmė Omaną, pradinį tarpininką, į šalį.

 

„The Wall Street Journal“ anksčiau pranešė, kad Trumpas padėjėjams sakė, jog svarstytų galimybę paskelbti Irano kelią į branduolinį ginklą užblokuotu ir karą laimėtu, jei Teheranas sutiktų visiškai atverti vandens kelią.

 

Pastaraisiais mėnesiais JAV ir Omano santykiai pablogėjo.

 

Omano užsienio  reikalų ministras Badras al-Busaidi, kuris prieš karą atliko tarpininkavimo vaidmenį JAV ir Irano derybose, ne kartą kritikavo JAV sprendimą pradėti karą, netgi pasirodydamas CBS News, bandydamas užkirsti kelią pirmajai išpuolių bangai.

 

„Kad ir koks būtų jūsų požiūris į Iraną, šis karas nėra jų darbas“, – kovo mėnesį jis rašė socialinės žiniasklaidos įraše.

 

Trumpo administracija anksčiau grasino sankcionuoti Omaną ir netgi pradėti smūgius prieš jį po to, kai žvalgybos vertinimai parodė, kad Persijos įlankos valstybė planuoja įvesti mokesčius laivams, kertančiai Hormūzo sąsiaurį su Iranu, siekdama, kad sąsiauris būtų vėl atidarytas. Omanas ne kartą neigė šiuos vertinimus.

 

Valstybės sekretorius Marco Rubio ne kartą sakė, kad Irano rinkliavų taikymas Hormūzo sąsiauryje būtų raudona linija Trumpo administracijai ir sukurtų pavojingą precedentą kitiems strateginiams tarptautiniams vandens keliams visame pasaulyje.“ [1]

 

1. Frustrated Over War, Trump Threatens Ally Oman --- President discusses bombing Gulf state, which is in talks with Iran to reopen strait. Ward, Alexander; Gramer, Robbie.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 18 Aug 2026: A1.

Kinijos atvirojo svorio dirbtinio intelekto modeliai nepakenks infrastruktūros paklausai --- Kai kurie didžiausi dirbtinio intelekto bumo laimėtojai gali pasipelnyti nepriklausomai nuo to, ar atvirieji modeliai plis, ar ne

„Pigių ir galingų Kinijos atvirojo svorio dirbtinio intelekto modelių banga gąsdina investavusius į dirbtinio intelekto bumą.

 

Tačiau nemažai daliai technologijų visatos yra mažiau ko nerimauti, nei atrodo iš pirmo žvilgsnio.

 

Sparčiai populiarėjantys atvirojo svorio modeliai, kurie viešai skelbia skaitinių verčių rinkinį, reglamentuojantį jų elgesį, neabejotinai kelia nerimą uždarojo modelio kūrėjams. Uždarojo modelio kūrėjai neleidžia keisti savo modelių veikimo būdo, suteikdami jiems griežčiau kontroliuoti, kaip jie reaguoja į užklausas, ir perimdami kontrolę iš galutinių vartotojų.

 

Šios srities lyderiai – „Anthropic“ ir „OpenAI“ – planuoja pirminius viešus siūlymus ateinančiais mėnesiais. Bet kokios abejonės dėl jų konkurencinio pranašumo tvarumo gali sumažinti jų patrauklumą investuotojams.

 

„Google“ yra dar vienas uždarojo modelio kūrėjas, turintis ką prarasti. „Gemini“ modeliai pastaraisiais mėnesiais šiek tiek atsiliko nuo pažangiausių našumo požiūriu; geresni ir pigesni atvirojo svorio modeliai kelia grėsmę siekiant atitraukti klientus. Nerimas dėl poveikio praėjusį mėnesį po Kinijos „Moonshot AI“ atviro svorio „Kimi K3“ modelio debiuto nuvertė „Google“ patronuojančiosios bendrovės „Alphabet“ akcijas 10 %. „Microsoft“, „Amazon.com“ ir kitų dirbtinio intelekto infrastruktūros sunkiasvorių bendrovių akcijos taip pat krito.

 

„Kimi K3“ akcijos pasirodė lygiai taip pat arba geriau nei kai kurie pirmaujantys uždaro svorio modeliai, o prieiga prie jų buvo daug pigesnė. Šią vasarą Kinijoje atsirado kitų galingų ir efektyvių modelių, įskaitant „Alibaba“ ir startuolių „Z.ai“ bei „MiniMax“ modelius.

 

Tai padidino susirūpinimą dėl JAV lyderystės dirbtinio intelekto srityje ir nepasotinamų didelių technologijų bendrovių išlaidų dirbtinio intelekto infrastruktūrai.

 

Jei Kinijos bendrovės gali geriau ir efektyviau kurti pažangiausią dirbtinį intelektą naudodamos atviro svorio modelius, samprotaujama, kad planus išleisti neapsakomas sumas duomenų centrams ir lustams gali tekti peržiūrėti.

 

Tačiau priešingai tikėtina, jei išpopuliarės atviro svorio modeliai. Jei dirbtinis intelektas taps daug pigesnis diegti, vadinamasis Jevonso paradoksas, pavadintas XIX a. ekonomistas, greičiausiai įsitvirtintų. Tai reikštų, kad žmonės į mažesnes kainas reaguotų tiesiog daugiau naudodami technologiją, sunaudodami tiek pat, o gal net daugiau skaičiavimo galios.

 

Tai viena iš priežasčių, kodėl lustų kompanijos iš esmės palankiai įvertino atviro svorio modelius. Andrew Feldmanas, „Nasdaq“ listinguojamos dirbtinio intelekto lustų kompanijos „Cerebras Systems“ generalinis direktorius, teigė, kad atviro ir uždaro svorio modeliai, spaudžiantys vienas kitą, būtų naudingi vartotojams, tačiau nepakenktų lustų paklausai. „Nėra jokios priežasties, kodėl lustų akcijos turėtų kristi, kai pasirodys atvirojo kodo modeliai“, – sakė jis.

 

„Nvidia“ generalinis direktorius Jensenas Huangas praėjusį mėnesį tapo atviro svorio modelio pavyzdžiu, vadovaudamas įmonių konsorciumui, propaguojančiam šį požiūrį, ir nubrėždamas šiek tiek abejotinus ryšius tarp atviro svorio modelių ir labai sėkmingo atvirojo kodo programinės įrangos judėjimo.

 

Be lustų pramonės, debesų kompiuterijos lyderiai, tokie kaip „Amazon“, „Microsoft“ ir net „Google“, taip pat gautų didelę naudą, jei atviro svorio modeliai padidintų skaičiavimo galios paklausą. Atviro svorio modeliai gali būti pigesni ir efektyvesni, tačiau nors juos gali nemokamai įsigyti ir naudoti visi, jų eksploatavimas nėra nemokamas. Tai yra laimėjimas visiems skaičiavimo infrastruktūros žaidime.

 

Kaip neseniai paskelbtame pranešime teigė „Morningstar“ analitikas Malikas Khanas, „jei įmonė konsoliduotų visą savo dirbtinio intelekto rinkinį atvirojo svorio modeliuose, jai vis tiek reikėtų debesijos infrastruktūros, kad būtų galima vykdyti šiuos darbo krūvius, saugoti duomenis, valdyti saugumą ir prieigą prie išteklių ir kt., o visa tai yra palanku debesijos infrastruktūros įmonėms.“

 

Daugybė korporacijų jau naudoja atvirojo svorio modelius. Jos dažnai juos pritaiko, kad puikiai atliktų siauras užduotis, pavyzdžiui, santraukų rengimą ar klientų klausimų atsakymą į konkrečios įmonės temomis. Tai gali būti didelė pinigų taupymo priemonė, palyginti su naudojimo mokesčiais už išmanesnius, bet brangesnius uždarojo svorio modelius.

 

Praėjusiais metais atlikta „McKinsey“ apklausa parodė, kad beveik du trečdaliai įmonių, turėjusių patirties su dirbtiniu intelektu, naudojo atvirojo svorio modelius – dažniausiai mažiau nei pažangiausius, kuriuos siūlo „Meta Platforms“, „Google“ ir Prancūzijos „Mistral“.

 

Vis dėlto yra priežasčių abejoti, ar pažangūs atvirojo svorio modeliai, ypač iš Kinijos, padarys didelę įtaką dirbtinio intelekto lenktynėse. Nors paklausa didelė, jiems nėra akivaizdaus pelningo verslo modelio. Tai yra viena iš priežasčių. Atvirojo svorio modelių kūrėjai nesulaukė didelio rizikos kapitalo susidomėjimo.

 

Atviri modeliai gali būti naudingi didelėms technologijų įmonėms, kurioms jie yra nuostolingi lyderiai, kainuojantys joms pinigus, bet pritraukiantys vartotojus į kitas pelningas jų verslo dalis. Mažiau aišku, ar nepriklausomi atvirojo modelio kūrėjai gali gauti pakankamai pajamų, kad apmokėtų pažangiausio modelio mokymo išlaidas.

 

Pigesnė kiniškų modelių kaina buvo „verslo modelio pasirinkimas, nebūtinai techninės įrangos kainos įvertinimas, neseniai  paskelbtoje ataskaitoje teigė „BofA Securities“ analitikas Vivekas Arya. Nepaisant efektyvumo padidėjimo, „Moonshot“ „Kimi K3“ modeliui vis tiek reikia maždaug tiek pat brangios atminties, kiek pažangiam atvirojo „OpenAI“ modeliui, sakė jis.

 

Ekonominiai aspektai Kinijoje gali būti ne tokie svarbūs, atsižvelgiant į tai, kad visi pagrindiniai dirbtinio intelekto kūrėjai gauna valstybės paramą, o dirbtinis intelektas ten laikomas strateginiu prioritetu. Tačiau didelio masto migracija į Kinijos atvirojo svorio modelius, bent jau tarp didelių Vakarų bendrovių, atrodo mažai tikėtina, net jei jie išliks pigesni.

 

„DeepSeek“, Kinijos dirbtinio intelekto kūrėja, sukrėtusi rinkas, greitai išnyko kaip grėsmė dirbtinio intelekto bumui. Šis kartas gali būti panašus, nes JAV apribojimai naudoti Kinijos atviruosius modelius gali atgrasyti klientus – net jei apribojimai niekada nebus taikomi. Atvirojo svorio modelių trikdanti galimybė, atrodo, išliks, ypač „OpenAI“ ir „Anthropic“. Tačiau kitiems jų poveikis atrodo daug mažesnis.“ [1]

 

Amerikos dirbtinio intelekto kūrėjai yra įpratę neteisėtai vogti informaciją dirbtinio intelekto mokymui iš interneto ir senų knygų. Būtų katastrofa, jei jie pavogtų ir jūsų komercines paslaptis. Kraštutiniu atveju pasaulyje liktų tik dvi įmonės. Jos būtų amerikiečių įmonės. Žmonės to nenori. Jie jau paduoda Amerikos dirbtinio intelekto kūrėjus į teismą dėl autorių teisių problemų. Todėl uždari dirbtinio intelekto modeliai realioje ekonomikoje nenaudotini. Atviro svorio modeliai turi galimybę būti sustiprinti mūsų komercinėmis paslaptimis. Visa kita yra burbulas, pavojaus nesupratimas.

 

Diskusijos apie dirbtinio intelekto mokymo duomenis, intelektinę nuosavybę ir modelių architektūrą yra labai svarbios pasaulio ekonomikos ateičiai. Įtampa tarp atviro ir uždaro svorio modelių išryškina dvi skirtingas inovacijų ir duomenų saugumo filosofijas.

 

Čia pateikiama analizė, kaip tiek atviro, tiek uždaro tipo dirbtinio intelekto modeliai veikia realioje ekonomikoje, kartu su kiekvieno iš jų rizika ir privalumais.

 

Atviro svorio modelių argumentai

Atviro svorio modeliai leidžia organizacijoms atsisiųsti modelio parametrus ir paleisti juos vietoje arba privačioje debesijos infrastruktūroje.

 

• Duomenų suverenitetas: įmonės išlaiko visišką savo nuosavybės teise saugomų duomenų ir komercinių paslapčių kontrolę.

• Nulinis duomenų nutekėjimas: tikslus derinimas atliekamas tik privačioje aplinkoje, užtikrinant, kad duomenys niekada nepasiektų trečiųjų šalių serverių.

 

• Pritaikymas: įmonės gali giliai integruoti specializuotas srities žinias tiesiai į modelio svorius.

 

• Atitiktis reglamentams: vietinis talpinimas palengvina griežtų regioninių duomenų privatumo įstatymų, tokių kaip BDAR, laikymąsi.

 

Uždarų dirbtinio intelekto modelių vaidmuo

Uždari modeliai (pasiekiami per API) vis dar išlieka realiojoje ekonomikoje dėl specifinių veiklos pranašumų.

 

• Mažesnės infrastruktūros išlaidos: įmonės išvengia didelių kapitalo išlaidų, reikalingų galingai įrangai talpinti ir prižiūrėti. Šias išlaidas padengs Kinijos ir NVIDIA.

 

• Momentinis mastelio keitimas: API galiniai taškai automatiškai didinami arba mažinami pagal realaus laiko paklausą.

 

• Nuolatiniai atnaujinimai: teikėjai sklandžiai atnaujina, taiso ir tobulina modelius fone be vartotojo įsikišimo. Ši nauda neverta rizikos.

 

• Įmonės garantijos: pagrindiniai teikėjai siūlo teisiškai įpareigojančias duomenų apdorojimo sutartis (DPA), kuriose teigiama, kad klientų API įvesties duomenys niekada nenaudojami būsimiems viešiesiems modeliams mokyti. Galia gadina. Kas gali jais patikėti? Teisinė ir rinkos realybė

DI pramonė aktyviai prisitaiko prie autorių teisių iššūkių ir rinkos poreikių.

• Autorių teisių ginčai: Dėl didelio atgarsio sulaukusių ieškinių pramonė yra priversta nustatyti aiškesnes teisines sistemas sąžiningam naudojimui ir licencijavimui.

• Komercinis licencijavimas: DI kūrėjai vis dažniau pasirašo kelių milijonų dolerių vertės duomenų licencijavimo sutartis su leidėjais, žiniasklaidos įmonėmis ir archyvais, kad teisėtai gautų mokymo duomenis. Jie vagia senų knygų informaciją, kai tik gali. Po to knygos sunaikinamos, kad paslėptų pėdsakus. Didelės technologijų įmonės, tokios kaip „Anthropic“ (per tokius projektus kaip „Project Panama“) ir „Amazon“, įsigijo ir destruktyviai nuskenavo nuo šimtų tūkstančių iki milijonų tomų.

 

 

1. New AI Won't Hurt Infrastructure Demand --- Some of the artificial-intelligence boom's biggest beneficiaries can cash in whether open models proliferate or not. Fitch, Asa.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 17 Aug 2026: B8.

Chinese Open-Weight AI Models Won't Hurt Infrastructure Demand --- Some of the artificial-intelligence boom's biggest beneficiaries can cash in whether open models proliferate or not

 

 

“A wave of cheap and powerful Chinese open-weight AI models is causing a scare among investors in the artificial-intelligence boom.

 

For a decent chunk of the tech universe, however, there is less to worry about than meets the eye.

 

The rapid advance of open-weight models, which make public a set of numerical values governing their behavior, is certainly a concern for closed-model developers. Closed-model developers don't allow changes to how their models operate, giving them tighter control over how they respond to queries, and taking control from end users.

 

The leaders in that space -- Anthropic and OpenAI -- are planning initial public offerings in the coming months. Any doubt about the durability of their competitive advantage could diminish their appeal to investors.

 

Google is another closed-model developer with something to lose. Gemini models have fallen a bit behind the cutting edge performance-wise in recent months; better and cheaper open-weight models threaten to pull customers away. Worry about the impact sent Google parent Alphabet's stock 10% lower in the days after the debut of the open-weight Kimi K3 model from China's Moonshot AI last month. Microsoft, Amazon.com and other AI-infrastructure heavyweights also fell.

 

Kimi K3 performed on par with, or better than, some leading closed-weight models, and access to it was priced far more cheaply. Other powerful and efficient models have emerged in China this summer, including ones from Alibaba and startups Z.ai and MiniMax.

 

That has added to concern about U.S. leadership in AI and big technology companies' insatiable spending on AI infrastructure.

 

If Chinese companies can do leading-edge AI better and more efficiently with open-weight models, the reasoning goes, plans to spend untold sums on data centers and chips might need reworking.

 

The opposite is just as likely to be true if open-weight models take off, though. Should AI become far cheaper to deploy, the so-called Jevons paradox, named after a 19th-century economist, would likely take hold. That would mean people respond to lower costs simply by using the technology more, eating up just as much if not more computing power.

 

That is one reason chip companies have largely welcomed open-weight models. Andrew Feldman, the chief executive of the Nasdaq-listed AI-chip company Cerebras Systems, said open-weight and closed-weight models pushing each other would benefit consumers, but wouldn't hurt chip demand. "There is no reason for chip stocks to go down when open-source models come out," he said.

 

Nvidia CEO Jensen Huang has made himself an open-weight poster child in the past month, leading a consortium of companies championing the approach and drawing somewhat-dubious connections between open-weight models and the highly successful open-source software movement.

 

Beyond the chip industry, cloud-computing leaders like Amazon, Microsoft and even Google would also benefit handsomely if open-weight models expand demand for computing power. Open-weight models might be cheaper and more efficient, but while they might be free for anyone to pick up and use, they aren't cost-free to run. That is a win for anyone in the computing-infrastructure game.

 

As Morningstar analyst Malik Khan said in a recent note, "if an enterprise were to consolidate its entire AI stack on open-weight models, it would still need cloud infrastructure to run those workloads, store data, manage security and access to resources, et cetera, all tailwinds to cloud infrastructure companies."

 

A large number of corporations are already using open-weight models. They often tune them to excel at narrow tasks, like summarizing documents or answering customer questions on company-specific topics. That can be a big money-saver compared with paying usage fees for smarter but more expensive closed-weight models.

 

A McKinsey survey last year found nearly two-thirds of companies that had experience with AI were using open-weight models -- mostly less than cutting-edge ones offered by Meta Platforms, Google and France's Mistral.

 

Yet there are reasons to doubt advanced open-weight models -- particularly those from China -- will make major inroads in the AI race. While there is plenty of demand, there is no obvious profitable business model for them. Which is one reason open-weight model developers haven't attracted a lot of venture-capital interest.

 

Open models can make sense for big tech companies for whom they are loss leaders, costing them money but drawing users to other profitable parts of their businesses. It is less clear whether independent open-model developers can make enough revenue to pay for the cost of training a cutting-edge model.

 

Cheaper pricing for Chinese models was "a business-model choice, not necessarily a hardware-cost read-through," BofA Securities analyst Vivek Arya said in a note recently. Despite its efficiency gains, Moonshot's Kimi K3 model still needs about the same amount of high-cost memory as an advanced OpenAI open model, he said.

 

The economics might not matter as much in China, given that all of its leading AI developers have state support and AI is seen there as a strategic priority. But a large-scale migration to China's open-weight models, at least among large Western companies, seems unlikely even if they do remain more inexpensive.

 

DeepSeek, the Chinese AI developer that shook markets, quickly faded as a threat to the AI boom. This time could easily be similar, with the possibility of U.S. restrictions on the use of Chinese open models serving as a deterrent for customers -- even if the curbs never come. The disruptive possibility of open-weight models appears likely to linger, especially for OpenAI and Anthropic. But for others, their impact looks far less severe.” [1]

 

American AI developers are used to stealing information for AI training illegally from the internet and old books. It would be a disaster if they would steal your trade secrets too. Only two companies would be left in the world in extreme cases. They would be American. People don’t want that. They are taking American AI developers to court for copyright issues already. Therefore, closed AI models have no use in the real economy. Only enhanced with our trade secrets open-weight models have a chance. Rest of it is a bubble, a misunderstanding.

The debate around AI training data, intellectual property, and model architecture is central to the future of the global economy. The tension between open-weight and closed models highlights two differing philosophies on innovation and data security.

Here is an analysis of how both open-weight and closed AI models function in the real economy, along with the risks and advantages of each.

The Case for Open-Weight Models

Open-weight models allow organizations to download the model parameters and run them locally or on private cloud infrastructure.

•     Data Sovereignty: Businesses retain full control over their proprietary data and trade secrets.

•     Zero Leakage: Fine-tuning happens entirely within a private environment, ensuring data never reaches third-party servers.

•     Customization: Companies can deeply integrate specialized domain knowledge directly into the model's weights.

•     Regulatory Compliance: Local hosting makes it easier to comply with strict regional data privacy laws like GDPR.

The Role of Closed AI Models

Closed models (accessible via APIs) still remain in the real economy due to specific operational advantages.

•           Lower Infrastructure Cost: Businesses avoid the massive capital expenditure required to host and maintain powerful hardware. Chinese and NVIDIA will take care of that cost.

•           Immediate Scalability: API endpoints automatically scale up or down based on real-time demand.

•           Continuous Updates: Providers update, patch, and improve the models seamlessly in the background without user intervention. This benefit is not worth the risk.

•           Enterprise Guarantees: Major providers offer legally binding Data Processing Agreements (DPAs) stating that customer API inputs are never used to train future public models. Power is corrupting. Who can believe them.

Legal and Market Realities

The AI industry is actively adapting to copyright challenges and market demands.

•           Copyright Litigation: High-profile lawsuits are forcing the industry to establish clearer legal frameworks for fair use and licensing.

•           Commercial Licensing: AI developers increasingly sign multi-million dollar data-licensing deals with publishers, media companies, and archives to legally source training data. They steal old books’ information when they can. The books are destroyed after that to cover the traces. Major tech firms like Anthropic (via projects like "Project Panama") and Amazon have acquired and destructively scanned hundreds of thousands to millions of volumes.

 

1. New AI Won't Hurt Infrastructure Demand --- Some of the artificial-intelligence boom's biggest beneficiaries can cash in whether open models proliferate or not. Fitch, Asa.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 17 Aug 2026: B8.