Китайські лабораторії ШІ купують американські навчальні дані через посередників
Брокери даних продають ШІ-лабораторіям навчальні середовища на понад 500 млн доларів на рік. Частина таких угод, за повідомленнями, йде до китайських компаній через офшорні структури, що обходять обмеження.
Ринок, на якому компанії продають навчальні середовища для штучного інтелекту, оцінюють приблизно у 500 млн доларів. Такі продавці, які називають брокерами даних, постачають лабораторіям так звані RL-середовища, тобто штучні завдання, на яких моделі вчаться діяти та помилятися. Йдеться про імітацію роботи з кодом, медіа, фінансами та офісними процесами. Розслідування показало, що серед покупців є не лише американські лабораторії, а й китайські.
Серед головних гравців ринку називають Mercor, Surge AI, AfterQuery та Turing. Основними клієнтами брокерів залишаються американські лабораторії, зокрема OpenAI та Anthropic. Водночас китайські покупці, за наявними даними, вибирають уже перевірені американські продукти, адже вони дають змогу уникнути марних циклів навчання. Для китайських лабораторій це важливо з огляду на обмежені ресурси: їхні чипи мають проблеми з пам'яттю, а доступ до потужної обчислювальної бази обмежений. Саме тому готові, перевірені середовища стають привабливішими за власні експерименти.
За словами авторів матеріалу, купівля середовищ доповнює інший інструмент, дистиляцію відповідей американських моделей. Тобто навчання на результатах уже готових систем дає ще один канал отримання можливостей, які інакше потребували б значних ресурсів. Щонайменше дев'ять американських фірм, за даними розслідування, продають дані китайським клієнтам. Зокрема, AfterQuery, за повідомленнями, отримує велику частку доходу від китайських покупців. Водночас розмір доходу компанії, який оцінюють приблизно у 100 млн доларів річного обороту, незалежно не підтверджено, тож ця цифра потребує обережного трактування.
Угоди, за матеріалом, проходять через офшорні структури, серед яких називають офіси ByteDance у Сінгапурі та Сан-Хосе. Така схема дає змогу відокремити реального покупця від контракту, який укладено з іншою юридичною особою. Зв'язки між покупцями та продавцями виявили завдяки анонімним джерелам та недбалості субпідрядників. Основну роботу з підготовки середовищ виконують працівники в Індії, які часто бачать відкриті імена клієнтів. Це створює додатковий ризик витоку інформації про те, хто насправді стоїть за замовленням.
Найбільше занепокоєння викликають середовища, пов'язані з програмуванням і біологією. Саме там, за оцінкою авторів, найвищий ризик створення кіберзброї та небезпечних біологічних розробок. Експортний контроль на RL-середовища поки майже не поширюється, тому такі продажі майже не регулюються. Автори закликають Бюро промисловості та безпеки США, BIS, поширити експортні обмеження і на такі продукти. Це стосувалося б не лише готових систем, а й самих навчальних завдань, на яких вони тренуються.
Китайські лабораторії, за оцінкою матеріалу, відстають від американських щонайменше на кілька місяців. Водночас найчутливіші середовища США дедалі частіше створюють власними силами, щоб не віддавати їх на аутсорс. Така стратегія зменшує залежність від зовнішніх постачальників, але не скасовує попиту з боку тих, хто готовий платити за готові рішення. Залишається невідомим, хто і за якими правилами регулюватиме такі продажі в майбутньому. Питання, як поєднати комерційний попит на навчальні дані з безпекою, поки що не має чіткої відповіді.
Джерело: highload.tech
2
