מנכ״לית Thinking Machines עזבה את OpenAI — ועכשיו בונה על מודל סיני
ה-CTO לשעבר של OpenAI, Mira Murati, שחררה את מודל ה-AI הראשון של החברה שלה, Thinking Machines Lab, שגייסה 2 מיליארד דולר. המודל מבוסס על ארכיטקטורה סינית ומאומן על מודל סיני — במקביל לשני בכירים סינים לשעבר שמקימים חברות AI חדשות כדי לאתגר אותה. הסטארטאפ הישראלי Yoolee AI מתמקד בפתרונות AI עסקיים במקום במרוץ ה-AGI.
אז מי באמת מוביל את מרוץ ה-AI? מייסדת Thinking Machines Lab, ה-CTO לשעבר של OpenAI, Mira Murati, עשתה השבוע צעד מרתק: החברה שלה, שגייסה 2 מיליארד דולר בסבב סיד לפי שווי 12 מיליארד דולר, הוציאה את מודל ה-AI הראשון שלה, Inkling. אבל הסיפור האמיתי נמצא בפרטים הטכניים.
מרדף אחרי ה-AGI או התמקדות מעשית?
במקביל, שניים מהמנהיגים לשעבר של מעבדות AI מובילות בסין מכריזים על סטארטאפים חדשים שמכוונים ישר ל-Murati. Zhang Fan, מייסד Yoolee AI ולפני כן ב-Zhipu AI, טוען שכולם רודפים אחרי "תקרת האינטליגנציה הכללית", אבל עסקים בעולם האמיתי לא רואים מזה הרבה ערך עסקי אמיתי. הסטארטאפ שלו מתכנן לייצר "סוכני AI מתפתחים" בתחומים כמו בריאות ותיירות, שיבצעו משימות שכיום יקר מדי לתת לבני אדם לעשות.
ההצהרה הזו מציבה מראה מול הגישה האמריקאית המוכרת – זו ש-Murati, עם כל הידע והמשאבים, מנסה כנראה לאמץ.
Inkling: מודל בינלאומי עם DNA סיני
בואו ננתח את Inkling של Thinking Machines. המפרט מרהיב: 975 מיליארד פרמטרים, 41 מיליארד פעילים בטוקן, אימון על 45 טריליון טוקנים מטקסט, תמונות, אודיו ווידאו, וחלון הקשר של מיליון טוקנים. אלו מספרים מטורפים. אבל בביצועים? החברה מודה בעצמה: Inkling אינו המודל החזק ביותר הקיים כיום, פתוח או סגור.
ב-Benchmarks מרכזיים כמו Humanity’s Last Exam הוא מפגר אחרי מודלים סיניים חופשיים כמו GLM 5.2 של Zhipu ו-Kimi K2.6 של Moonshot AI.
וזה החלק המרתק באמת: מסתבר של-Inkling יש DNA סיני מובהק. הארכיטקטורה שלו מבוססת במידה רבה על DeepSeek-V3, מודל סיני. וחשוב מכך, החברה הודיעה ששלב ה-post-training שלה התבסס על Supervised Fine-Tuning עם data סינתטי ממודלים פתוחים, כולל Kimi K2.5 הסיני.
אז מה בעצם קרה כאן?
חושבים על זה רגע: מעבדת AI אמריקאית, בשווי 12 מיליארד דולר, מאוישת באנשים שפיתחו את ChatGPT, בוחרת בארכיטקטורה סינית ומלמדת את הדגם הדגל שלה ממודל סיני. אף אחד לא קורא לזה גניבה, וצודקים. המודלים האלה חופשיים ברישיון Apache 2.0.
אבל האסימטריה ברטוריקה בלתי אפשרית להתעלם ממנה: כשמעבדות סיניות לומדות ממודלים אמריקאים – זה גניבה. כשמעבדות אמריקאיות לומדות מסיניות – זה הנדסה. אי אפשר לנהל מדיניות טכנולוגיה רצינית על כזאת צביעות סלקטיבית.
למה לשחרר מודל לא הכי טוב?
למה בעצם Thinking Machines שחררה מודל כזה? התשובה היא אסטרטגיה גאונית שמנצלת פוליטיקה. Inkling הוא מודל פתוח במשקל, מוצע כבסיס להתאמה אישית דרך פלטפורמת ה-Tinker שלהם. החברה מהמרת שעסקים מתעניינים פחות במודל הכי חכם ויותר במודל שהם יכולים להפוך לשלהם.
אבל למה חברות אמריקאיות לא יכולות פשוט להשתמש במודלים סינים מעולים ו/או חינם? הן ניסו. חברות אמריקאיות נהרו למודלים סיניים, שכ-45% מהטוקנים הארגוניים שהועברו דרך OpenRouter עברו דרכם. Coinbase חתכה את חשבון ה-AI שלה כמעט בחצי עם מודלים סינים. Cursor בנתה את ה-Composer Model על Kimi.
אבל עכשיו וושינגטון נכנסת לפעולה. מחלקת המדינה הזהירה חברות מפני סיכונים של מודלים סיניים. ועדות קונגרס פתחו בחקירות על Airbnb ו-Cursor בגלל השימוש ב-AI סיני. איסורי רכש מתגבשים. לכל חברה שנוגעת בעבודה ממשלתית, ויותר ויותר לכל חברה שחרדה מזימונים של הקונגרס, מודלים סיניים פתוחים הופכים בלתי-נגעים, בלי קשר לחוקים הסופיים. ה-Overhang של הסיכון עצום.
המסקנה: הואקום נמשך
Inkling קיים כדי למלא את הואקום הזה. הוא אינו המודל הטוב ביותר, אלא המודל המותר, בסיכון נמוך.
והפואנטה: כשאדם שמנהל את טכנולוגיית OpenAI בונה מ-0 עם 2 מיליארד דולר ו-GB300 של Nvidia, ובוחר בתוכניות סיניות במקום בכל דבר שמזכיר את המעסיק לשעבר שלו – השוק צריך, כמו כל ביייזיאן טוב, לעדכן את אמונותיו לגבי גודל התעלה שעוד נותרה ל-OpenAI.