Eine neue Folge von Gedankenkettedie Brownstone-Forschung Newsletter geschrieben von Ben Lilly, argumentiert, dass der Kampf um Open Source künstliche Intelligenz folgt dem gleichen Weg, den Bitcoin vor einem Jahrzehnt eingeschlagen hat, und dass Anleger, die das Muster erkennen, davon profitieren werden.
Die Notiz beginnt mit einer Aussage, die Anthropic-CEO Dario Amodei im Juli 2023 vor dem Kongress hielt. Amodei räumte ein, dass Open Source in den meisten wissenschaftlichen Bereichen „eine gute Sache“ sei und dass die Risiken bisher veröffentlichter offener Modelle „relativ begrenzt“ seien, warnte jedoch, dass die Skalierung von Open-Source-Modellen „auf einen sehr gefährlichen Weg“ gehe.
Lilly liest den Untertext deutlich: Wenn offene Modelle gefährlich sind, dann sind die geschlossenen Modelle, die von Unternehmen wie Anthropic verkauft werden, die sichere Wahl – und die folgende Politik besteht darin, das Offene einzuschränken und das Geschlossene zu fördern.
Die frühen Skeptiker von Bitcoin spiegeln wider, was der KI bevorsteht
Anleger, die sich mit digitalen Vermögenswerten befassen, kennen diesen Rahmen gut.
Er greift die frühen Bitcoin-Skeptiker auf, vom Abgeordneten Jared Polis, der 2014 den ersten Bitcoin auf dem Capitol Hill kaufte, über den Aufruf von Senator Joe Manchin, eine „gefährliche Währung“ zu verbieten, bis hin zu den Anschuldigungen im Jahr 2023, dass Regulierungsbehörden versucht hätten, Kryptowährungen vom Bankensystem abzuschneiden, was Kritiker als „Operation Choke Point 2.0“ bezeichneten.
Die Branche habe überlebt, stellt er fest, und Washington strebe nun klarere Regeln an bestanden GENIUS Act und die ausstehend CLARITY Act.
Die dezentrale KI, die Lilly „DeAI“ nennt, kämpft derzeit mit demselben Kampf. Er verweist auf die jüngsten Entwicklungen als Beweis dafür, dass die Mauern hochgehen: ein US-Exportverbot für die neueste Version von Anthropic, das das Unternehmen seiner Meinung nach zu einem autorisierten Zugriff drängen wird, der die Identität eines Benutzers überprüft, bevor ein Modell gewährt wird, und die Entscheidung von OpenAI, die Einführung von GPT-5.6 auf vertrauenswürdige Partner zu beschränken.
Er rechnet mit einer Ausweitung der Identitätspflichten. „Es dient Ihrem Schutz, verstehen Sie“, schreibt er. „Das ist es immer.“
Die Notiz stützt sich auf eine Anekdote aus dem Bereich der nationalen Sicherheit, um die Angst hinter diesen Schritten zu erklären. Lilly zitiert NSA-Chef Joshua Rudd über Senator Mark Warner und beschreibt, wie das „Mythos“-Modell von Anthropic „in fast unser gesamtes geheimes System eingebrochen ist, nicht innerhalb von Wochen, sondern innerhalb von Stunden“.
Doch Open Source schließe die Lücke, heißt es in dem Artikel. Lilly sagt, dass der aktuelle GLM-5.2 mit dem Sonnet 4.6 von Anthropic vom Februar gleich gut abschnitt, offene Modelle also etwa drei bis vier Monate hinter der Grenze zurückbleibt, und prognostiziert, dass es im Herbst einen offenen Rivalen zu Mythos und GPT-5.6 geben wird.
Er argumentiert, dass die größere Chance ein dezentrales Training in Peer-to-Peer-Netzwerken sei, die Bitcoin und Ethereum widerspiegeln – und dabei Computer gegen Netzwerksicherheit durch Computer gegen Modelltraining eintauschen. Er stellt fest, dass das verteilte Training in zwei Jahren von Parametern unter einer Milliarde auf 100 Milliarden angewachsen ist.
Er nennt drei frühe Projekte: Dark Bloom, das kostengünstige private Rückschlüsse auf inaktiven Macs ermöglicht; compute, ein dezentrales Inferenznetzwerk; und Pluralis, das KI auf verteilten Verbraucher-GPUs trainiert – und erwartet, dass weitere Unternehmen Token einführen und Benutzer für ihren Rechenbeitrag belohnen.
Die Notiz endet mit der Vorstellung, dass Regierungen versuchen werden, offene Modelle zu verbieten, und dass sie scheitern werden. Für ihn wird eine Investition in diesen Bereich „wie der Kauf von Bitcoin im Jahr 2014 sein, damals, als es noch ‚gefährlich‘ war.“
