Будучи генеральным директором и соучредителем Featherless AI — в настоящее время крупнейшей платформы инференса моделей с открытым исходным кодом на Hugging Face, поддерживающей более 40 000 моделей, — он последние два года делает необъятную вселенную открытых моделей доступной через единый API.
В апреле 2026 года компания привлекла 20 миллионов долларов в рамках раунда Серии А, совладельцами которого выступили AMD Ventures и Airbus Ventures. Инвесторы поддержали тезис, идущий вразрез с общепринятым мнением ведущих лабораторий: будущее ИИ принадлежит не самой большой модели, а самой надежной, переносимой и широко распространенной.
Чи, живущий в Сан-Франциско и стоявший у истоков создания эффективной архитектуры RWKV (альтернативы трансформерам), придерживается твердых и нестандартных взглядов практически на все: что такое AGI на самом деле, где сосредоточена реальная ценность индустрии и какого размера должна быть компания, чтобы иметь значение.
Мы встретились, чтобы поговорить обо всем этом, начав с самого главного вопроса в этой сфере.
Александру Стан: Как вы думаете, кто-нибудь действительно создаст полноценный AGI?
Юджин Чи: Я считаю, что фундаментально это задача поиска по архитектуре; Ян Лекун говорил нечто подобное. Это решаемо, но у нас пока нет ресурсов для должного поиска по этому пространству. Честно говоря, я считаю, что у нас уже может быть достаточно графических процессоров для запуска AGI. Узким местом является вовсе не инфраструктура.
Александру Стан: То есть дело не в инфраструктуре, а в исследованиях?
Юджин Чи: Да, это вопрос исследований. Мы работаем над архитектурами нового поколения — например, линейными трансформерами. У Лекуна тоже есть своя теория и собственная архитектура. Существуют альтернативы архитектуре трансформеров, на которой сегодня работает абсолютно все.
Проблема трансформеров заключается в том, что по мере увеличения контекста затраты растут квадратично. В этом нет никакого смысла, поскольку люди так не устроены. Если бы мой мозг масштабировался квадратично, к десяти годам он бы просто взорвался. Люди работают иначе.
Так что существуют принципиально иные способы создания моделей ИИ. Дело не в том, что мы исследовали абсолютно все; просто мы нашли один подход, который начал реально работать, и остановились на нем.
Это как изобрести паровой двигатель и заявить: «Так, больше никаких исследований двигателей не нужно». А затем пытаться приспособить паровой двигатель для выполнения любых задач, хотя изначально он создавался только для того, чтобы тянуть поезда.
Александру Стан: Как вы определяете AGI? В Сан-Франциско все только и говорят, что о суперинтеллекте.
Юджин Чи: Именно поэтому мне нравится спрашивать людей, что они имеют в виду на самом деле. В Сан-Франциско часто говорят о суперинтеллекте, «Эйнштейне в коробке».
Но когда я общаюсь с представителями крупного бизнеса, они говорят, что им не нужна более умная модель. Они хотят, чтобы лучшая модель сегодняшнего дня стала более надежной.
Современные модели в некоторых аспектах уже умнее большинства из нас. Но попросите такую модель оформить заказ на доставку — скажем, десять пицц или сто, — и вероятность того, что она все сделает правильно, составит от силы 60%. Вот что вызывает больше всего разочарования.
Компании на самом деле хотят получить модель с более высокой надежностью при текущем уровне интеллекта. Некоторые из них уже называют это AGI, потому что этого уровня достаточно для использования в их бизнесе.
То, что я называю AGI, — это нечто иное; я называю это персональным общим интеллектом (personal general intelligence). Допустим, вы поместили модель ИИ в тело робота (мы не робототехническая компания, но представьте себе это) и поставили его на кухню, где он абсолютно ничего не смыслит в кулинарии.
Моя мама могла бы сказать: «Сделай так. Нет, это неправильно. В следующий раз делай вот так». После десяти ошибок робот научится готовить. Для меня это и есть персональный общий интеллект.
Александру Стан: Можете ли вы очень просто, для нетехнического специалиста, объяснить, чем занимается ваша компания?
Юджин Чи: В Featherless AI мы предоставляем мгновенный доступ к лучшей коллекции открытых моделей ИИ. Мы хостим более 40 000 моделей. На сегодняшний день на Hugging Face доступно около трех миллионов моделей, и многие из них являются экспериментальными, версиями 1.0, незавершенными разработками, но возможность опробовать что угодно и свободно экспериментировать имеет огромную ценность.
Александру Стан: Вы только что выпустили обновление — то самое обновление GLM, о котором упоминалось в вашем письме?
Юджин Чи: Да, GLM 5.2, которую мы теперь обслуживаем на нашей платформе, включая развертывание в частном облаке, работающем нативно на оборудовании AMD.
В качестве выделенного узла она стоит от 7 500 долларов в месяц по фиксированной ставке, в то время как аналогичные закрытые модели при таком масштабе обойдутся в 50 тысяч долларов и более. Это отличная отправная точка для всех, кто заботится о суверенитете, конфиденциальности и безопасности.
Она работает почти с качеством передовых моделей, поэтому команда может эффективно заменить весь свой рабочий процесс с AI-агентами одной настройкой, и при этом все данные остаются внутри собственного периметра безопасности компании.
Александру Стан: То есть вы работаете в параллельной с OpenAI индустрии — на стороне open-source?
Юджин Чи: Верно, это параллельный трек. ИИ с открытым исходным кодом.
Александру Стан: Как вы думаете, со временем индустрия открытого исходного кода станет крупнее закрытой?
Юджин Чи: Со временем — да. В этом году — нет. Посмотрите на индустрию программного обеспечения: этот сценарий уже в точности реализовался. Сначала операционные системы, затем базы данных. Раньше повсюду были Oracle и Microsoft; все компании, с которыми я работал в молодости, пользовались только ими.
Теперь все сидят на Postgres и MySQL. На это ушли десятилетия, причем разрыв между коммерческим продуктом и конкурентом с открытым исходным кодом часто составлял шесть лет и более. В сфере ИИ сегодня этот разрыв намного меньше.
Но главный урок, который я извлек из этого, заключается в следующем: пока существует финансовый стимул для создания открытого софта (а для важнейшей технологии из всех, что мы когда-либо создавали, он определенно есть), это произойдет. Вопрос лишь во времени. И сейчас мы движемся гораздо быстрее, чем раньше.
Александру Стан: Каковы ваши планы на компанию?
Юджин Чи: Стать главной платформой для инференса моделей с открытым исходным кодом. Сегодня мы сосредоточены на том, чтобы сделать ИИ доступным. Я часто говорю о языках и стоимости, и для меня это личное дело — я родом из Юго-Восточной Азии.
Моя бабушка говорит на семи языках, но не по-английски и не по-китайски. Чтобы пользоваться ИИ, ей нужна модель, дообученная для ее родного языка. В Европе та же проблема: множество языков в разных странах. Эта задача до сих пор не решена.
Поэтому мы хостим модели для таких обделенных вниманием языков — более тысячи NLP-моделей на сотнях языков, включая ранние модели для регионов и наречий, доступ к которым больше никто не брался обеспечивать.
Александру Стан: Вы создаете собственные модели или комбинируете существующие?
Юджин Чи: Мы обеспечиваем хостинг. Когда исследователь обучает модель, кто-то должен разместить ее на инфраструктуре, чтобы люди могли ею пользоваться; этим мы сегодня и занимаемся.
В будущем, по мере нашего роста, мы хотим помочь в создании нейтральных, полностью проверенных моделей с открытым исходным кодом, на базе которых люди смогут строить свои решения. Прямо сейчас существует много опасений по поводу того, откуда родом модель — из США, Китая или откуда-то еще, — и насколько ей можно доверять.
Решением является обучение на прозрачных, проверяемых датасетах. Один из проектов, над которыми мы работаем, — это первая модель ИИ, созданная для конкретного государства.
Александру Стан: Вы недавно привлекли капитал. Планируете ли новый раунд? Наша аудитория полна инвесторов.
Юджин Чи: В планах этого нет. Мы закрыли раунд всего несколько месяцев назад — это была Серия А на 20 миллионов долларов, которую совместно возглавили AMD Ventures и Airbus Ventures, — и тогда же объявили об этом. Сейчас мы сосредоточены на масштабировании. Наша цель к концу года — достичь нового рубежа выручки и продолжать движение дальше.
Александру Стан: Какова конечная цель — стать публичной компанией, остаться частной или быть приобретенной кем-то?
Юджин Чи: Прежде всего, я строю эту компанию для того, чтобы ИИ оставался доступным. Будет ли это выход на биржу или поглощение компанией, которая разделяет нашу миссию, — посмотрим. Гораздо важнее то, чтобы сама миссия была защищена: делать ИИ доступным.
Александру Стан: Насколько велика команда на данный момент?
Юджин Чи: Тридцать человек.
Александру Стан: Как вы думаете, увидим ли мы благодаря этой технологии «декакорнов» (стартапы стоимостью более $10 млрд) с штатом менее 50 человек?
Юджин Чи: Определенно. Раньше я масштабировал компании до ста с лишним человек и больше не хочу этого делать. Так что это вполне осуществимо — возможно, не с сегодняшним ИИ, но с ИИ будущего. Когда искусственный интеллект станет более управляемым, контролируемым и надежным, это обязательно произойдет.
И моя позиция заключается в том, что для повышения надежности ИИ вам не нужна большая модель; вам нужна модель, которая является более согласованной.
Александру Стан: Что бы вы посоветовали индустриям, которые пока не особо вовлечены в ИИ, но ощутят его влияние?
Юджин Чи: Некоторые крупные компании зарабатывают кучу денег и полагают, что мир не так уж сильно меняется, поскольку у них есть наличные и ощущение собственной силы. Но они окажутся в трудном положении, если проспали перемены. Например, Nestlé уже начала использовать ИИ в исследованиях и разработках; я знаю стартап, который специализируется именно на улучшении исследований и сокращении циклов разработки продуктов.
Помимо этого, таким компаниям следует подумать о том, как быстрее адаптироваться и повышать квалификацию сотрудников с учетом внедрения ИИ. Я не слепой фанатик тезиса «ИИ превыше всего». Я по-прежнему считаю, что лучше сохранять связку, где люди и ИИ идут рука об руку, так как мы дополняем друг друга.
Совершенно очевидно одно: компаниями можно управлять с гораздо меньшим количеством людей, которые делают гораздо больше работы. Поэтому компаниям необходимо готовиться и задаваться вопросом, чего они на самом деле могут достичь.
Если у вас уже есть отличные члены команды с глубокими знаниями в своей отрасли, возникает вопрос: как дать им такой мощный импульс, чтобы они двигались быстрее, чем раньше? В этом и заключается будущее.
Александру Стан: Какая проблема пугает вас на пути к масштабированию?
Юджин Чи: Это в меньшей степени относится к бизнесу. Уточню: в компании есть два направления: инфраструктурный бизнес и исследовательская работа, сосредоточенная на более новых моделях, которые лучше масштабируются и обладают большей надежностью.
Для меня главное — надежность. Если мы добьемся этого, ценность возрастет многократно, потому что сегодня, когда мы хотим отучить модель совершать ошибки, нам нужны такие эксперты, как я, которые будут писать ответы и примеры. Но в тот день, когда обычный человек сможет сказать:
«В следующий раз так не делай, сделай вот так», — и модель действительно извлечет из этого урок, произойдет фундаментальный сдвиг. Вам не должен быть нужен эксперт по ИИ, чтобы сделать ИИ пригодным для использования.
И я твердо верю, что этого можно добиться без гигантской модели; мы говорим о моделях с 200 миллионами параметров — достаточно маленьких, чтобы запускаться на ноутбуках будущего. Когда это случится, ИИ сможет использовать каждый, а не только эксперты. И это изменит всё.
Александру Стан: Вы много путешествуете. Азия, Европа, США. Как вы думаете, станет ли какая-то одна страна или регион безусловным победителем в гонке ИИ?
Юджин Чи: Победителем станет тот, кто торгует с помощью этой технологии, а не обязательно тот, кто ее создает. Я не думаю, что исход будет столь однозначным, как многие полагают, поскольку глобальная экономика по-прежнему глубоко завязана на физические товары и логистику, которые никуда не денутся из-за ИИ. Именно эти отрасли определяют основы функционирования государств.
Для Сингапура и Азии в целом срочность внедрения ИИ может ощущаться не так остро, но возможности здесь огромные. Азия отстает от США по темпам внедрения, поэтому главный вопрос заключается в том, сумеют ли эти регионы извлечь выгоду самостоятельно или же американские игроки придут и сделают это за них. В различных отраслях открывается множество возможностей.
Александру Стан: Как вы отслеживаете деятельность конкурентов?
Юджин Чи: Честно говоря, я об этом особо не думаю. Я слежу за ситуацией, но мы находимся лишь на ранних этапах внедрения ИИ. Если верить новостям, в мире наблюдается дефицит вычислительных мощностей. Так что речь идет скорее о том, как удовлетворить потребности клиентов там, где они находятся, поскольку спрос огромен.
Рынок инференса ИИ может стать трехтриллионной игрой. Я здесь не для того, чтобы стать новым триллионером и забрать себе все; я более чем доволен одним кусочком пирога в той сфере, на которой специализируюсь.
И это перекликается с нашей миссией. Я не хочу, чтобы очередной миллиардер или триллионер решал за вас, какой моделью ИИ вам разрешено пользоваться. Именно поэтому мы делаем акцент на открытом исходном коде.
Если вы запускаете открытую модель на нашей платформе, а завтра я решу, что вы мне не нравитесь, или мое правительство прикажет мне заблокировать вам доступ, вы можете просто скачать модель и перенести ее в другое место. Ничто вас не остановит. Вот что для меня действительно важно. Мы не хотим, чтобы горстка людей решала, как вам пользоваться этими технологиями.
Александру Стан: Если бы вы могли задать Янну Лекуну один вопрос, что бы это было?
Юджин Чи: Как мало можно обойтись параметров для общего интеллекта человеческого уровня? У нас очень разные взгляды на архитектуру, но мы оба сходдимся во мнении, что нечто принципиально иное способно изменить правила игры.
А что если я неправ? Может быть, дело вовсе не в 200 миллионах параметров. Возможно, система сможет работать на еще меньших ресурсах. Никаких приложений, никаких подписок, ничего. У него может быть другое мнение, но вопрос именно в этом: насколько маленькими мы можем стать?
Если через все ответы Чи проходит какая-то одна красная нить, так это отказ ставить знак равенства между прогрессом и размерами.
В то время как бо́льшая часть индустрии гонится за все более крупными моделями и гигантскими оценками стоимости, он делает ставку на противоположное: модели, достаточно компактные для запуска на ноутбуке; компании, достаточно гибкие, чтобы достичь миллиардной капитализации силами всего нескольких десятков человек; и экосистему, открытую настолько, чтобы ни одна компания — включая его собственную — не могла запереть пользователя в своих границах.
Он оставил нас с тем же вопросом, который задал бы Янну Лекуну, и он же служит тезисом для всего, что он строит: не насколько грандиозным может стать интеллект, а насколько миниатюрным он может быть. Это главный вопрос сегодняшнего дня и, вполне возможно, тот самый вопрос, который решит, кому достанется следующая волна искусственного интеллекта.
Опубликовано 3 августа 2026 - 01:18 Наверх
