# Anthropic: відкриті моделі ШІ не рятують від централізації влади > Даріо Амодеі, CEO Anthropic, заявив, що ШІ централізує владу за своєю природою, а відкриті моделі лише переносять контроль до власників чипів. - Опубліковано: 18 серпня 2026 р. (2026-08-18T13:50:22.867189+00:00) - Розділ: Безпека AI - На основі публікації: [The Decoder](https://the-decoder.com/anthropic-ceo-says-ai-centralizes-by-nature-and-open-models-just-shift-power-to-whoever-owns-the-chips/) - Видання: AiiN (https://aiin.news) - URL: https://aiin.news/article?slug=anthropic-%D0%B2%D1%96%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D1%96-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%96-%D1%88%D1%96-%D0%BD%D0%B5-%D1%80%D1%8F%D1%82%D1%83%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D0%B2%D1%96%D0%B4-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97-%D0%B2%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8 --- Даріо Амодеі, CEO Anthropic, заявив, що штучний інтелект за своєю природою централізує владу, а відкриті ваги моделей не «демократизують» технологію — вони лише переносять реальний контроль до того, хто володіє обчислювальними чипами. [За даними The Decoder](https://the-decoder.com/anthropic-ceo-says-ai-centralizes-by-nature-and-open-models-just-shift-power-to-whoever-owns-the-chips/), це продовження публічної позиції Anthropic щодо ризиків концентрації влади через ШІ — теми, яку компанія регулярно піднімає в есеях про безпеку та довгострокові наслідки розвитку технології. Теза звучить контрінтуїтивно для спільноти, яка звикла вважати відкриті ваги моделей (open weights) синонімом демократизації — мовляв, будь-хто може завантажити модель, дообучити її під себе й не залежати від однієї компанії. Амодеі, за словами видання, аргументує інакше: сама вага моделі — лише файл. Щоб перетворити її на реальну силу — інформаційну, економічну чи військову — потрібні дата-центри, електроенергія й тисячі GPU. А ці ресурси історично сконцентровані в руках кількох гравців. Для AI-білдерів це не абстрактна філософія, а питання, яке визначає, наскільки «незалежним» насправді є ваш стек, навіть якщо в основі — відкрита модель. ## Що саме стоїть за тезою CEO Anthropic? Головний аргумент — розрив між «відкритістю коду» і «відкритістю влади». Модель із відкритими вагами (наприклад, ваги Llama від Meta чи моделей DeepSeek) можна завантажити безкоштовно, але запустити її в масштабі, що конкурує з провідними лабораторіями, можна лише маючи доступ до кластерів на десятки тисяч GPU. Амодеі, як пише The Decoder, наполягає, що саме цей інфраструктурний бар'єр, а не ліцензія на модель, визначає, хто реально керує тим, як ШІ впливає на економіку й суспільство. ## Чому відкриті ваги не гарантують рівного доступу до сили? Щоб перетворити відкриту модель на реальну перевагу — продукт, сервіс чи інструмент впливу — потрібно набагато більше, ніж файл із вагами: - обчислювальні потужності для інференсу в масштабі мільйонів запитів; - капітал на оренду або будівництво дата-центрів; - доступ до передових чипів, виробництво яких сконцентроване буквально в кількох фабриках у світі; - енергетичні контракти, яких вистачає не кожній країні чи компанії. Тому навіть у відкритій моделі влада не розподіляється рівномірно — вона осідає там, де є чипи, електрика й гроші на дата-центри. Це напряму пов'язано з тим, наскільки дорогим лишається інференс навіть у великих постачальників: ми вже писали, що [токени Anthropic на Vercel коштують у 4,4 раза дорожче за середні](https://aiin.news/article?slug=токени-anthropic-на-vercel-коштують-у-4-4-раза-дорожче-за-середні) — інфраструктурна вартість інференсу нікуди не зникає, незалежно від того, відкрита модель чи закрита. ## Чи варто довіряти цій тезі беззастережно? Тут доречна певна обережність: Anthropic — компанія із закритою моделлю розробки (Claude ніколи не публікувався у відкритих вагах), і вона конкурує саме з тими лабораторіями, які роблять ставку на відкритість — Meta, Mistral, DeepSeek. Теза про те, що відкритість не рятує від централізації влади, зручно узгоджується з бізнес-інтересом Anthropic захищати власну закриту модель розповсюдження. Це не спростовує аргумент про чипи як вузьке місце — він відповідає реальній структурі ринку GPU й дата-центрів, — але варто зважати на позицію того, хто його озвучує. ## Висновок AiiN: що робити AI-білдерам із цією тезою? За нашою оцінкою, головний практичний висновок — не плутати «відкриту модель» із «незалежністю від інфраструктурних гігантів». Якщо ваш продукт побудовано на open-weight моделі, але інференс усе одно йде через орендовані GPU в хмарі одного з трьох-чотирьох великих провайдерів, ваша реальна залежність від «власників чипів» не менша, ніж у користувача закритого API. Практичний висновок для команд, що масштабують AI-продукти: диверсифікуйте постачальників обчислень і рахуйте вартість інференсу як окремий ризик бізнес-моделі, а не як деталь, яку вирішить «відкритість» ваг. ## Що таке open-weight модель? Це модель, ваги якої (навчені параметри) публічно доступні для завантаження й локального запуску чи дообучення — на відміну від закритих моделей, доступ до яких можливий лише через API компанії-розробника. ## Хто контролює основні постачання чипів для ШІ? Виробництво найпередовіших чипів для ШІ зосереджено практично в межах кількох компаній і країн — розробку архітектур GPU контролює Nvidia, а їх фізичне виготовлення на найтонших техпроцесах відбувається переважно на потужностях TSMC на Тайвані. США запровадили експортні обмеження на постачання найпотужніших чипів до Китаю, що й перетворює доступ до обчислень на геополітичний важіль, а не лише комерційний ресурс. ## Чи випускає Anthropic власні відкриті моделі? Ні — модельна лінійка Claude лишається закритою, доступною лише через API та партнерські хмарні платформи, на відміну від Llama (Meta) чи моделей DeepSeek, які публікуються з відкритими вагами. --- Теги: AI, Anthropic, OpenWeights, Чипи, ШІполітика Джерело: AiiN — https://aiin.news/article?slug=anthropic-%D0%B2%D1%96%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D1%96-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%96-%D1%88%D1%96-%D0%BD%D0%B5-%D1%80%D1%8F%D1%82%D1%83%D1%8E%D1%82%D1%8C-%D0%B2%D1%96%D0%B4-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%97-%D0%B2%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8. Цитуючи, посилайтесь на канонічний URL.