Китайська MiniMax представила ШІ-модель M1 - її навчання обійшлося в 200 разів дешевше за GPT-4

Це стає звичною практикою: кожні кілька місяців маловідома компанія з Китаю випускає велику мовну модель (LLM), що спростовує уявлення про вартість навчання та експлуатації передових ШІ-алгоритмів. Цього разу в центрі уваги опинився стартап MiniMax, який оголосив про запуск нової ШІ-моделі M1, на навчання якої було витрачено значно менше коштів порівняно із західними аналогами, такими як GPT-4 від OpenAI.

У січні цього року в центрі уваги був стартап DeepSeek і її алгоритм R1. У березні в центрі уваги ненадовго опинився стартап Butterfly Effect з ШІ-моделлю Manus, який хоч і базується в Сінгапурі, але значна частина співробітників розташовується в Китаї. Цього тижня увагу привернула компанія MiniMax із Шанхая, раніше відома розробкою сервісу для створення відеоігор за допомогою алгоритмів на базі штучного інтелекту.

Цього разу приводом згадати MiniMax став запуск ШІ-моделі M1, яка дебютувала 16 червня. За словами розробників, цей алгоритм може конкурувати з аналогами провідних галузевих гравців, включно з OpenAI, Anthropic і DeepSeek, у плані продуктивності та креативності, але водночас нова ШІ-модель значно дешевша в навчанні та експлуатації. MiniMax заявила, що витратила всього $534 700 на оренду обчислювальних потужностей центру обробки даних для навчання M1. Для порівняння, галузеві експерти підрахували, що навчання алгоритму GPT-4o обійшлося приблизно в 200 разів дорожче, і OpenAI витратила на це понад $100 млн. Офіційні дані розробника з цього питання не розголошуються.

Якщо дані MiniMax точні, а їх ще належить перевірити незалежним чином, то, ймовірно, вони викличуть певне занепокоєння серед великих інвесторів, які вклали мільярди доларів у такі компанії, як OpenAI і Anthropic, а також серед акціонерів Microsoft і Google. Це пов'язано з тим, що бізнес у сфері ШІ вкрай збитковий. Дослідження видання The Information показало, що OpenAI може втратити до $14 млрд наступного року і навряд чи компанія зможе досягти беззбитковості до 2028 року.

Якщо клієнти можуть домогтися таких самих результатів, як із моделями OpenAI, використовуючи для цього ШІ-моделі з відкритим вихідним кодом MiniMax, це, ймовірно, знизить попит на продукти OpenAI. Розробник ChatGPT уже активно знижує ціни на свої найпродуктивніші ШІ-моделі, щоб зберегти частку ринку. Нещодавно виробник знизив вартість використання своєї моделі GPT-o3, що міркує, на 80 %, але це було ще до випуску алгоритму MiniMax M1.

Результати MiniMax також означають, що компаніям, можливо, не доведеться витрачати так багато коштів на обчислювальні потужності для запуску та експлуатації передових ШІ-алгоритмів. Потенційно це може знизити прибуток хмарних провайдерів, таких як Amazon AWS, Microsoft Azure і Google Cloud. Це зі свого боку може означати зниження попиту на ШІ-прискорювачі Nvidia, які використовуються для навчання ШІ-моделей у центрах обробки даних.

Ефект від запуску MiniMax M1 зрештою може стати таким самим, як від появи алгоритму DeepSeek R1. Стартап заявив, що нейромережа R1 функціонує нарівні з ChatGPT за менших витрат на навчання. Заява DeepSeek призвела до падіння курсу акцій Nvidia на 17 % за один день і зниження ринкової вартості компанії приблизно на $600 млрд. Поки новина про появу алгоритму MiniMax не призвела до чогось подібного.

Згідно з наявними даними, MiniMax підтримують найбільші технологічні компанії Китаю, такі як Tencent і Alibaba. Неясно, скільки людей працює в компанії, а також майже немає інформації про гендиректора MiniMax Яна Цзюньцзе (Yan Junjie). В арсеналі компанії також є генератор зображень Hailuo AI і додаток для створення віртуальних аватарів Talkie. Завдяки цим додаткам у MiniMax є десятки мільйонів користувачів у 200 країнах, а також 50 000 корпоративних клієнтів, багато з яких були залучені Hailuo через здатність сервісу створювати відеоігри «на льоту».