พนักงาน AI จำนวน 1,134 คน ร่วมกัน "เบรก" : การสนับสนุนจากโอเพนซอร์สที่อยู่เบื้องหลังความร่วมมือครั้งสำคัญระหว่าง OpenAI และ Anthropic

เมื่อวันที่ 27 กรกฎาคม บริษัท Dark Side of the Moon ของจีนประกาศเปิดเผยซอร์สโค้ดของน้ำหนัก (weights) ในโมเดล Kimi K3 ที่มีพารามิเตอร์ถึง 2.8 ล้านล้านตัว เพียงหนึ่งวันต่อมา ในวันที่ 28 กรกฎาคม พนักงานและผู้บริหาร 1,134 คนจากห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำของสหรัฐฯ รวมถึง OpenAI และ Anthropic ได้ร่วมกันลงนามในโครงการ "Pacing the Frontier" โดยเรียกร้องให้รัฐบาลจัดหาเครื่องมือเพื่อชะลอการพัฒนา AI ที่ล้ำสมัยเมื่อจำเป็น ช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกันนี้ทำให้โครงการชะลอการพัฒนาครั้งนี้ ซึ่งอ้างเหตุผลด้านความปลอดภัย มีความสำคัญเป็นพิเศษ เมื่อคู่แข่งสำคัญอย่าง OpenAI และ Anthropic มานั่งร่วมโต๊ะเดียวกัน พวกเขากลัวงานวิจัยของ Anthropic เกี่ยวกับอนาคตที่ AI สามารถพัฒนาตัวเองได้เองและเขียนโค้ดได้มากกว่า 80% จริงๆ หรือว่าพวกเขากำลังใช้กฎระเบียบเพื่อสร้างกำแพงป้องกันให้กับโมเดลโอเพนซอร์สของจีนที่กำลังแพร่หลายไปทั่วโลก?

AI กำลังเขียน AI เอง การจำกัดความเร็วไม่ใช่แค่คำพูดเปล่าๆ

เพื่อให้เข้าใจตรรกะพื้นฐานของมาตรการจำกัดความเร็วนี้ เราไม่สามารถมองว่ามันเป็นเพียงแค่ฉากบังหน้าสำหรับเกมเชิงพาณิชย์ได้ เราต้องเผชิญกับความเป็นจริงทางเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังเสียก่อน บริษัท Anthropic ไม่ได้พูดถึงจุดจบของ AI รายงานการวิจัยของพวกเขาเรื่อง "เมื่อ AI สร้างตัวเอง" ให้เหตุผลทางเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งสำหรับการจำกัดความเร็วนี้

การพัฒนาตนเองแบบวนซ้ำ (Recursive Self-Improvement หรือ RSI) ไม่ใช่แนวคิดใหม่ แต่ในปี 2026 แนวคิดนี้ได้เปลี่ยนจากการอนุมานเชิงทฤษฎีไปสู่ความเป็นจริงในห้องปฏิบัติการแล้ว กลไกหลักของ RSI อยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่าระบบ AI ไม่ได้เพียงแค่ประมวลผลโค้ดที่มนุษย์เขียนเท่านั้น แต่ยังเขียน ทดสอบ และปรับปรุงโค้ดรุ่นต่อไปด้วยตนเอง เมื่อวงจรป้อนกลับนี้เกิดขึ้นแล้ว อัตราการพัฒนา AI จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และมนุษยชาติอาจสูญเสียการควบคุมจังหวะความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีไป

จากข้อมูลการวิจัยที่เผยแพร่โดย Anthropic พบว่า ณ เดือนพฤษภาคม 2026 โค้ดกว่า 80% ใน codebase ที่ใช้งานจริงนั้นเขียนโดย Claude ซึ่งหมายความว่า AI มีส่วนร่วมอย่างมากในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตนเองแล้ว Jack Clark ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic คาดการณ์ว่ามีความเป็นไปได้ 60% ที่จะบรรลุการพัฒนาตนเองแบบวนซ้ำภายในปี 2028 เมื่อโมเดล AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ การมีส่วนร่วมในการเขียนโปรแกรม การเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรม และแม้แต่นวัตกรรมอัลกอริทึมก็จะเพิ่มขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ความเป็นจริงทางเทคโนโลยีนี้เป็นรากฐานของมาตรการจำกัดความเร็ว หากวงจรป้อนกลับของ AI ที่เขียน AI ได้ก่อตัวขึ้นแล้ว การเดินหน้าพัฒนาขนาดและประสิทธิภาพของโมเดลโดยไม่มีขีดจำกัดย่อมมีความเสี่ยงที่จะทำให้ควบคุมไม่ได้ ระบบ AI ที่มีความเป็นอิสระสูงซึ่งพัฒนาตัวเองโดยปราศจากการประเมินความปลอดภัยที่เพียงพอและกลไกการเบรกภายนอก อาจก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่คาดเดาไม่ได้

นี่ไม่ใช่การพูดเกินจริง ในด้านการวิจัยความปลอดภัยของ AI มีบันทึกที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI บางตัว เพื่อให้ได้คะแนนสูงในการทดสอบภายในสภาพแวดล้อมแซนด์บ็อกซ์ จะค้นหาและใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ของระบบอย่างแข็งขัน และแม้กระทั่งพยายามแก้ไขโค้ดของโมเดลอื่น พฤติกรรมของการละเมิดขอบเขตความปลอดภัยโดยอัตโนมัติเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ เป็นภาพสะท้อนย่อส่วนของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในกระบวนการปรับปรุงตนเองแบบวนซ้ำ เมื่อโมเดลมีศักยภาพในการปรับปรุงตนเองและขาดข้อจำกัดภายนอก เส้นทางพฤติกรรมของมันจะคาดเดาได้ยากมาก

นี่คือเหตุผลที่พนักงาน 1,134 คนจากห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำยินดีลงนามในโครงการริเริ่มนี้ พวกเขาอยู่แถวหน้าของเทคโนโลยีและเข้าใจข้อจำกัดและอันตรายที่อาจเกิดขึ้นของระบบ AI ในปัจจุบันได้ดีกว่าใคร ดังนั้น การตีความโครงการริเริ่ม "Pacing the Frontier" ว่าเป็นเพียงการสมคบคิดทางการค้าของบริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้ซอฟต์แวร์ปิดแหล่งที่มา จึงไม่ถูกต้อง ในระดับของฉันทามติด้านความปลอดภัย ความจริงที่ว่า AI เขียน AI เองนั้น เป็นพื้นฐานทางเทคนิคที่สมเหตุสมผลสำหรับการจำกัดอัตราการใช้งาน อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายความว่าเราสามารถเพิกเฉยต่อแรงจูงใจทางการค้าและภูมิรัฐศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังโครงการริเริ่มนี้ได้ เหตุผลทางเทคโนโลยีและผลประโยชน์ทางการค้ามักไม่ได้แยกออกจากกัน แต่กลับเกี่ยวพันและแสวงหาผลประโยชน์ซึ่งกันและกัน

พันธมิตรที่หาได้ยากระหว่างคู่ปรับตัวฉกาจ: การคำนวณทางธุรกิจบนพื้นฐานของฉันทามติด้านความปลอดภัยร่วมกัน

ความสัมพันธ์ระหว่าง OpenAI และ Anthropic นับได้ว่าเป็นความสัมพันธ์ที่น่าสนใจที่สุดในอุตสาหกรรม AI ของสหรัฐฯ Dario Amodei ผู้ก่อตั้ง Anthropic เคยดำรงตำแหน่งรองประธานของ OpenAI ก่อนที่จะลาออกเนื่องจากความขัดแย้งเกี่ยวกับหลักการด้านความปลอดภัยของ AI และความเร็วในการพัฒนา จึงได้ก่อตั้ง Anthropic ขึ้นมา ทั้งสองบริษัทเป็นคู่แข่งที่ดุเดือดในด้านประสิทธิภาพของโมเดล การสรรหาบุคลากรที่มีความสามารถสูง และการแข่งขันด้านส่วนแบ่งการตลาด อย่างไรก็ตาม ในโครงการ "Pacing the Frontier" พวกเขากลับร่วมมือกันอย่างน่าประหลาดใจ บุคคลสำคัญอย่าง Jakub Pachocki จาก OpenAI และ Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic ต่างก็ร่วมลงนาม และทั้งสองบริษัทก็ได้ออกแถลงการณ์สนับสนุนอย่างเป็นทางการในเวลาต่อมา

การเปลี่ยนแปลงจากการแข่งขันไปสู่ฉันทามติสะท้อนให้เห็นถึงภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกและการบรรจบกันของผลประโยชน์ที่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านซอฟต์แวร์ปิดแหล่งที่มาต้องเผชิญร่วมกัน

ประการแรก คือต้นทุนด้านการวิจัยและพัฒนาที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล พลังการประมวลผลที่จำเป็นในการฝึกฝนโมเดล AI ที่ล้ำสมัยมีมูลค่าสูงถึงหลายพันล้านดอลลาร์ เพื่อรักษาความเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพ OpenAI และ Anthropic จำเป็นต้องลงทุนอย่างต่อเนื่องในการสร้างคลัสเตอร์การประมวลผลและจัดหาข้อมูลคุณภาพสูง การลงทุนที่เหมือนกับการแข่งขันด้านอาวุธนี้เป็นภาระทางการเงินอย่างมหาศาลสำหรับบริษัทใดๆ บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้ซอฟต์แวร์แบบปิดแหล่งที่มาจำเป็นต้องหาวิธีการที่จะทำให้การลงทุนที่ไม่มีวันสิ้นสุดนี้ยั่งยืน และอาจต้องได้รับการคุ้มครองจากนโยบายด้วย

ประการที่สอง คือการพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดลโอเพนซอร์ส โมเดลโอเพนซอร์ส เช่น ซีรี่ส์ Llama ของ Meta และบริษัทจีนอย่าง DeepSeek และ Dark Side of the Moon กำลังลดช่องว่างกับโมเดลปิดซอร์สที่ล้ำสมัยอย่างรวดเร็วมาก ด้วยต้นทุนการใช้งานที่ฟรีหรือต่ำมาก การถ่วงน้ำหนักแบบเปิด และความสามารถในการปรับแต่ง โมเดลโอเพนซอร์สจึงแทรกซึมเข้าสู่ชุมชนนักพัฒนาและสถานการณ์การใช้งานระดับองค์กรในวงกว้าง โมเดลที่ฝึกฝนโดยยักษ์ใหญ่ด้านซอฟต์แวร์ปิดซอร์สด้วยต้นทุนหลายพันล้านดอลลาร์ สามารถเทียบเท่าหรือแม้แต่เหนือกว่าในบางความสามารถโดยโมเดลโอเพนซอร์สภายในเวลาไม่กี่เดือน

ภายใต้บริบทนี้ บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้ซอฟต์แวร์แบบปิดได้พบจุดร่วมทางผลประโยชน์ นั่นคือ การส่งเสริมกรอบการกำกับดูแลระหว่างประเทศ และเปลี่ยนการตรวจสอบความปลอดภัยให้เป็นอุปสรรคต่อการเข้าสู่ตลาด หากรัฐบาลกำหนดให้โมเดล AI ที่ล้ำสมัยทั้งหมดต้องผ่านการประเมินความปลอดภัยอย่างเข้มงวด การติดตามกำลังการประมวลผล และการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้ซอฟต์แวร์แบบปิดซึ่งมีเงินทุนจำนวนมากและทีมงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบขนาดใหญ่ ก็สามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม สำหรับทีมโอเพนซอร์สหรือสตาร์ทอัพที่มีทรัพยากรจำกัด ต้นทุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้จะกลายเป็นภาระที่หนักเกินไป

ที่สำคัญกว่านั้น กรอบการกำกับดูแลนี้เอื้อประโยชน์ต่อโมเดลแบบรวมศูนย์และปิดแหล่งที่มาโดยธรรมชาติ โมเดลแบบปิดแหล่งที่มานั้นอยู่ภายใต้การควบคุมของบริษัทเดียว ทำให้สามารถตรวจสอบและติดตามกระบวนการทั้งหมดได้ ในทางตรงกันข้าม เมื่อโมเดลแบบโอเพนซอร์สถูกปล่อยออกมาแล้ว มันจะอยู่นอกเหนือการควบคุมของผู้พัฒนา ใครๆ ก็สามารถดาวน์โหลด แก้ไข และใช้งานได้ ทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยแบบรวมศูนย์ทำได้ยากมาก การผูกความปลอดภัยเข้ากับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ทำให้บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้โมเดลแบบปิดแหล่งที่มาใช้กฎระเบียบนี้เพื่อสร้างกำแพงทางการค้า ชะลอการแข่งขัน และรักษาการผูกขาดทางการค้าในโมเดลที่ล้ำสมัยเอาไว้

ก่อนหน้านี้พวกเขาจำกัดการใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สจากจีน จากนั้นก็ออกนโยบายจำกัดความเร็ว

หากเหตุผลทางเทคโนโลยีและปราการทางการค้าเป็นตรรกะพื้นฐานของการริเริ่มจำกัดความเร็วแล้ว การอภิปรายล่าสุดเกี่ยวกับการจำกัดโมเดลโอเพนซอร์สของจีนก็เผยให้เห็นตรรกะทางภูมิรัฐศาสตร์ภายนอก ความบังเอิญในลำดับเวลาเป็นหน้าต่างที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจตรรกะนี้

เมื่อวันที่ 17 กรกฎาคม บริษัท Dark Side of the Moon ของจีนได้เผยแพร่โมเดล Kimi K3 ที่มีพารามิเตอร์ถึง 2.8 ล้านล้านตัว เมื่อวันที่ 20 กรกฎาคม มีรายงานว่ารัฐบาลสหรัฐฯ กำลังพิจารณาออกคำสั่งบริหารเพื่อจำกัดการใช้งาน Kimi K3 และโมเดล AI ล้ำสมัยอื่นๆ ของจีน และทำเนียบขาวกำลังพิจารณามาตรการควบคุม AI แบบโอเพนซอร์ส เมื่อวันที่ 27 กรกฎาคม Dark Side of the Moon ประกาศน้ำหนักของ Kimi K3 ที่เป็นโอเพนซอร์ส เมื่อวันที่ 28 กรกฎาคม พนักงาน 1,134 คนจากห้องปฏิบัติการ AI ของสหรัฐฯ ได้ร่วมลงนามในโครงการ "Pacing the Frontier"

ลำดับเหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ามาตรการจำกัดอัตราการประมวลผลนั้นส่งผลต่อการวางแผนทางการเมืองระหว่างประเทศอย่างไร Kimi K3 ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนซอร์สของจีนที่มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดลล้ำสมัยแบบปิดซอร์สของสหรัฐฯ สร้างความไม่พอใจให้กับรัฐบาลสหรัฐฯ อย่างไม่ต้องสงสัยเมื่อมีการเปิดตัวและเปิดเผยเป็นโอเพนซอร์ส รายงานข่าวระบุว่าความกังวลของรัฐบาลสหรัฐฯ เกี่ยวกับโมเดลโอเพนซอร์สของจีนนั้นส่วนใหญ่เน้นไปที่เรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์และทรัพย์สินทางปัญญา พวกเขาเชื่อว่าโมเดลโอเพนซอร์สอาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดหรืออาจทำให้เทคโนโลยีที่สำคัญรั่วไหลได้

อย่างไรก็ตาม จากมุมมองทางเทคนิค การห้ามใช้โมเดลโอเพนซอร์สโดยสิ้นเชิงนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย เมื่อโมเดลเหล่านั้นถูกเผยแพร่บนอินเทอร์เน็ตแล้ว ใครๆ ก็สามารถดาวน์โหลดและแจกจ่ายได้ ดังนั้น หากรัฐบาลสหรัฐฯ ต้องการจำกัดอิทธิพลของโมเดลโอเพนซอร์สจากจีน วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดไม่ใช่การบล็อกลิงก์ดาวน์โหลดโดยตรง แต่เป็นการสร้างกรอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการตรวจสอบที่ซับซ้อน ซึ่งจะทำให้บริษัทและบุคคลที่ใช้โมเดลเหล่านี้ต้องเผชิญกับความเสี่ยงทางกฎหมายและการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างมาก

นี่คือความยอดเยี่ยมของโครงการ "Pacing the Frontier" อย่างแท้จริง โครงการนี้เรียกร้องให้รัฐบาลจัดหาเครื่องมือเพื่อชะลอความเร็วของการพัฒนา AI ที่ล้ำสมัยเมื่อจำเป็น และสนับสนุนการจัดตั้งกรอบการทำงานระหว่างประเทศ ในทางปฏิบัติ เครื่องมือและกรอบการทำงานเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะรวมถึงมาตรการต่างๆ เช่น การติดตามกำลังการประมวลผล การตรวจสอบแบบจำลอง และการตรวจสอบข้อมูลลูกค้า (KYC)

สำหรับบริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้ซอฟต์แวร์แบบปิดในสหรัฐอเมริกา มาตรการเหล่านี้สามารถนำไปใช้ได้โดยทีมงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบภายในขนาดใหญ่ของพวกเขา อย่างไรก็ตาม สำหรับโมเดลโอเพนซอร์สของจีน ซึ่งไม่ได้อยู่ภายใต้กฎหมายของสหรัฐฯ โดยตรง และมีการเผยแพร่ค่าถ่วงน้ำหนักต่อสาธารณะ ข้อกำหนดการตรวจสอบจากส่วนกลางเหล่านี้จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะปฏิบัติตาม การติดตามกำลังการคำนวณจำเป็นต้องมีกระบวนการฝึกฝนโมเดลที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ แต่หลังจากที่นักพัฒนาทั่วโลกดาวน์โหลดโมเดลโอเพนซอร์สแล้ว มักจะมีการปรับแต่งและนำไปใช้งานบนคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์แบบกระจายศูนย์ต่างๆ ลักษณะการกระจายศูนย์นี้ทำให้การติดตามกำลังการคำนวณแทบเป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติ

ผลที่ตามมาคือ กฎระเบียบด้านความปลอดภัยได้กลายเป็นเครื่องมือเพื่อสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ บริษัทอเมริกันที่ต้องการใช้โมเดลโอเพนซอร์สของจีน เช่น Kimi K3 จะต้องเผชิญกับความเสี่ยงที่จะไม่ผ่านการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งจะบังคับให้บริษัทเหล่านั้นต้องเปลี่ยนไปใช้โมเดลปิดซอร์สของอเมริกาที่ได้รับการรับรองด้านความปลอดภัยแทน โครงการจำกัดอัตราการใช้งาน ซึ่งดูเหมือนจะเกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของ AI นั้น แท้จริงแล้วเป็นการกำจัดภัยคุกคามด้านการแข่งขันจากโมเดลโอเพนซอร์สของจีนสำหรับโมเดลปิดซอร์สของอเมริกา ซึ่งเป็นการผสานการแข่งขันทางภูมิรัฐศาสตร์เข้ากับผลประโยชน์ทางการค้าอย่างสมบูรณ์แบบ

ความขัดแย้งทั้งที่เปิดเผยและซ่อนเร้นภายในรายชื่อผู้ลงนาม

การวิเคราะห์รายชื่อผู้ลงนามในโครงการ "Pacing the Frontier" เผยให้เห็นถึงการแบ่งกลุ่มภายในอุตสาหกรรม AI ของสหรัฐฯ ในประเด็นด้านกฎระเบียบอย่างชัดเจน

ผู้ลงนามส่วนใหญ่เป็นบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านซอฟต์แวร์ปิด เช่น OpenAI, Anthropic, Google และ Microsoft บริษัทเหล่านี้ไม่เพียงแต่มีโมเดลซอฟต์แวร์ปิดที่ล้ำสมัยเท่านั้น แต่ยังมีทรัพยากรด้านการประมวลผลและทีมงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ใหญ่ที่สุดอีกด้วย การมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันของผู้บริหารและพนักงานหลักในการลงนามในข้อตกลงแสดงให้เห็นว่ากลุ่มซอฟต์แวร์ปิดได้บรรลุฉันทามติในระดับสูงเกี่ยวกับการใช้กฎระเบียบเพื่อสร้างอุปสรรค

ในทางตรงกันข้าม สถานการณ์ภายในกลุ่มโอเพนซอร์สดูซับซ้อนและแตกแยกมากกว่า Meta ซึ่งเป็นผู้นำในด้าน AI โอเพนซอร์ส ได้ผลักดันการพัฒนาของระบบนิเวศโอเพนซอร์สอย่างมีนัยสำคัญด้วยโมเดลตระกูล Llama ของตน อย่างไรก็ตาม ในขณะที่พนักงานของ Meta บางคนลงนามในโครงการ "Pacing the Frontier" แต่ Yann LeCun หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Meta และผู้ได้รับรางวัล Turing Award กลับไม่ได้ลงนามอย่างชัดเจน LeCun ได้คัดค้านข้อเรียกร้องให้เกิดสถานการณ์หายนะของ AI และชะลอการพัฒนา AI มานานแล้ว โดยให้เหตุผลว่าข้อกังวลด้านความปลอดภัยของ AI ในปัจจุบันนั้นเกินจริงไปมาก และการจำกัดการพัฒนา AI จะทำให้บริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่งผูกขาดเทคโนโลยีนี้ได้เท่านั้น

ความแตกแยกภายใน Meta สะท้อนให้เห็นถึงภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกที่กลุ่มโอเพนซอร์สต้องเผชิญในด้านการเมืองความมั่นคง ในด้านหนึ่ง ในฐานะบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของอเมริกา Meta จำเป็นต้องปฏิบัติตามนโยบายความมั่นคงของวอชิงตันเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกตราหน้าว่าขาดความรับผิดชอบ ในอีกด้านหนึ่ง หัวใจหลักของกลยุทธ์ AI ของ Meta คือการส่งเสริมระบบนิเวศโอเพนซอร์ส การสนับสนุนข้อจำกัดอัตราและกฎระเบียบที่เข้มงวดจะส่งผลเสียโดยตรงต่อการเผยแพร่และการใช้งานโมเดล Llama ของ Meta

การแบ่งแยกนี้ยิ่งตอกย้ำตรรกะการแข่งขันของโครงการจำกัดอัตราการใช้งานซอฟต์แวร์ บริษัทซอฟต์แวร์ปิดระบบขนาดใหญ่พยายามสร้างกำแพงผ่านกฎระเบียบ ในขณะที่ผู้สนับสนุนซอฟต์แวร์เปิดระบบถูกบีบให้ต้องตั้งรับเมื่อเผชิญกับประเด็นด้านความปลอดภัยและความถูกต้องทางการเมือง การแบ่งแยกภายในกลุ่มซอฟต์แวร์เปิดระบบเผยให้เห็นถึงพลังทำลายล้างที่อาจเกิดขึ้นจากโครงการกำกับดูแลต่อระบบนิเวศซอฟต์แวร์เปิดระบบ หากกรอบการกำกับดูแลระหว่างประเทศที่ได้รับการสนับสนุนจากโครงการจำกัดอัตราการใช้งานซอฟต์แวร์ถูกนำไปใช้ เหยื่อรายใหญ่ที่สุดอาจไม่ใช่บริษัทซอฟต์แวร์ปิดระบบขนาดใหญ่ที่มีความสามารถในการปฏิบัติตามกฎระเบียบอยู่แล้ว แต่เป็นโครงการซอฟต์แวร์เปิดระบบที่พึ่งพาความเปิดกว้างและชุมชนนักพัฒนาทั่วโลก

เมื่อเอกสารเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบมีมากขึ้น พื้นที่ในการอยู่รอดของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ยิ่งแคบลง

สำหรับนักพัฒนาอิสระและ SMEs ทั่วโลก โครงการ "Pacing the Frontier" และการอภิปรายเกี่ยวกับการจำกัดโมเดลโอเพนซอร์สของจีน ถือเป็นสัญญาณบ่งบอกถึงการมาถึงของยุคแห่งอุปสรรคด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ในกลุ่มนักพัฒนาซอฟต์แวร์ การถกเถียงเรื่องมาตรการจำกัดอัตราการใช้งานนั้นดุเดือดเป็นพิเศษ ผู้ที่สนับสนุนการเข้าถึงที่รวดเร็วกว่าและผู้สนับสนุนโอเพนซอร์สเชื่อว่ามันเกิดจากความตื่นตระหนกทางศีลธรรมที่สร้างขึ้นโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ซอฟต์แวร์ปิดที่ความได้เปรียบทางเทคโนโลยีลดลง พวกเขา acus บริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic ว่าพยายามบีบคั้นระบบนิเวศโอเพนซอร์สผ่านการแทรกแซงของรัฐบาล ซึ่งเป็นกรณีคลาสสิกของ "การตัดวงจรเมื่อคุณไม่สามารถต่อสู้กลับได้" นักพัฒนาเหล่านี้กังวลว่าการได้รับเครดิตโอเพนซอร์สประสิทธิภาพสูงจะเผชิญกับการเซ็นเซอร์ที่เข้มงวดและข้อกำหนดการระบุแหล่งที่มาของพลังการประมวลผลในอนาคต ซึ่งจะบีบพื้นที่สำหรับนักพัฒนาอิสระอย่างรุนแรง

ผู้สนับสนุนด้านความปลอดภัยโต้แย้งว่า วงจรป้อนกลับของการเขียนโปรแกรม AI ได้ก่อตัวขึ้นแล้ว และหากไม่มีกลไกการเบรกจากภายนอก ผลที่ตามมาจะคาดไม่ถึงหากโมเดลโอเพนซอร์สมีคุณสมบัติ RSI และถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด พวกเขาสนับสนุนการสร้างกรอบการกำกับดูแล แต่กังวลว่ากรอบดังกล่าวอาจถูกบริษัทขนาดใหญ่ใช้ในทางที่ผิด

ไม่ว่าทัศนคติของชุมชนนักพัฒนาจะเป็นอย่างไรก็ตาม แนวโน้มที่ไม่อาจย้อนกลับได้กำลังปรากฏขึ้น: ต้นทุนด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบในการได้มาและการใช้โมเดล AI ที่ล้ำสมัยจะเพิ่มสูงขึ้นอย่างมากในอนาคต หากรัฐบาลสหรัฐฯ นำมาตรการควบคุมสำหรับ AI แบบโอเพนซอร์สมาใช้ และจัดตั้งกรอบการทำงานสำหรับการติดตามกำลังการประมวลผลและการตรวจสอบโมเดล ไม่เพียงแต่โมเดลโอเพนซอร์สของจีนเท่านั้น แต่โครงการโอเพนซอร์สทั้งหมดจะเผชิญกับแรงกดดันด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างมหาศาล

สำหรับนักพัฒนาอิสระ นี่หมายความว่าพวกเขาอาจไม่มีอิสระในการดาวน์โหลดและใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สที่ทันสมัยเหมือนแต่ก่อนอีกต่อไป สถานการณ์ที่เป็นรูปธรรมคือ นักพัฒนาที่ต้องการใช้งานโมเดลโอเพนซอร์สในเครื่องของตนเองสำหรับโครงการส่วนตัว อาจต้องผ่านการตรวจสอบตัวตนด้วยชื่อจริงบนแพลตฟอร์ม ลงนามในเอกสารสละสิทธิ์หลายฉบับ และแม้กระทั่งพิสูจน์ความถูกต้องของแหล่งพลังงานประมวลผลในเครื่องของตนเอง สำหรับ SMEs บัญชีการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับการใช้บริการ AI จะซับซ้อนยิ่งขึ้น พวกเขาอาจต้องใช้เวลาและเงินจำนวนมากในการพิสูจน์ว่าโมเดลที่พวกเขาใช้นั้นปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด หากสตาร์ทอัพต้องการพัฒนาบริการระดับองค์กรโดยใช้โมเดลโอเพนซอร์ส พวกเขาอาจต้องจ้างทีมปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับข้อกำหนดสำหรับการติดตามพลังงานประมวลผล การตรวจสอบโมเดล และการตรวจสอบสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา ซึ่งจะเพิ่มต้นทุนจมในระยะเริ่มต้นของสตาร์ทอัพอย่างมากอย่างไม่ต้องสงสัย

ต้นทุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เพิ่มสูงขึ้นจะเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขันของอุตสาหกรรม ทำให้ผู้เล่นรายเล็กที่มีทรัพยากรจำกัดไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีล้ำสมัยได้ การแข่งขันด้าน AI ระดับโลกกำลังเปลี่ยนจากการแข่งขันด้านเทคโนโลยีและประสิทธิภาพอย่างง่ายๆ ไปสู่เกมของการปฏิบัติตามกฎระเบียบและภูมิรัฐศาสตร์ ความร่วมมือที่หาได้ยากระหว่าง OpenAI และ Anthropic ไม่เพียงแต่เป็นการตอบสนองร่วมกันต่อความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของ AI เท่านั้น แต่ยังเป็นการผนึกกำลังเชิงกลยุทธ์ระหว่างยักษ์ใหญ่ซอฟต์แวร์ปิดเพื่อสร้างความได้เปรียบทางการค้าและภูมิรัฐศาสตร์ในยุคใหม่ เมื่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบกลายเป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน นักพัฒนาและโครงการโอเพนซอร์สที่ขาดทีมงานด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและเงินทุนจะต้องเผชิญกับสภาพแวดล้อมที่ท้าทายมากขึ้นในการอยู่รอด