Kes teenib tehisintellekti teisel lainel?

Roman Z., VC-turu analüütik

2026. aasta suvel näib tehisintellekti suurim uudis poliitiline. Vastastikused keelud, ekspordikontrollid ja eelnõu mudelite sulgemiseks. Ometi peitub peaaegu iga loo taga tavaline äriline arvestus. Vaatame, mis see täpselt on.

Sissejuhatus

Mitu aastat elas tööstus lihtsa loogika järgi. Mida targem mudel, seda väärtuslikum see on, ja kes ehitab esimesena kõige võimekama närvivõrgu, võidab turu. See loogika on nüüd lagunemas. Ameerika laborid hoiavad endiselt tugevaimaid mudeleid, kuid Hiina konkurendid suurendavad kiiresti oma osakaalu tegelikus kasutuses ning põhjus peitub vähem kvaliteedis kui päringu hinnas. Peaaegu kogu uus AI-kava tuleneb sellest lahknemisest, nii poliitilisest kui ka investeerimisalasest.

Keelud konkurentsi asemel

Juuli ja augusti jooksul vahetasid mõlemad pooled piiranguid. Hiina regulaatorid hoiatasid Anthropicu toodete tekitatud riskide eest ning Alibaba keelas oma töötajatel Claude’i kasutamise. Ametlikult puudutab see andmeturvet, kuid selle taga on ka äri. Ameerika laborid kardavad destilleerimist, st kellegi teise mudeli treenimist nende promptide ja vastuste põhjal. Alibaba insenerid olid Claude’i avalikult kasutanud juba pikka aega ning nüüd on sellest saanud õiguslik risk.

Süüdistused jõudsid valitsuste tasemele. Valge Maja teatas, et Kimi K3 oli treenitud Claude Fable’i vastuste põhjal. Seda on raske tõestada, kuid süüdistus toimib juba ise läbirääkimistes argumendina. Seni pole sõnadest kaugemale mindud, sest avatus ise jäi ette. Mudelid levivad tasuta litsentside all ja on ilma probleemideta majutatud lääne platvormidel.

Euroopa valis kolmanda tee ja tugevdas oma jõustamisvolitusi AI määruse alusel, mis liigitab tehisintellektisüsteemid riskitaseme järgi ja seab igale tasemele eraldi nõuded. EL-il pole enda AI-liidreid ning teiste ettevõtete reguleerimine on lihtsam kui järele jõudmine. Peking, Washington ja Brüssel järgivad kõik sama mustrit. Piirangud ilmuvad sinna, kus odavad avatud mudelid hakkavad konkureerima kallite suletud mudelitega.

Tark ei tähenda tõhusat

Turg on jagunenud kalliks premium-segmendiks ja odavaks massiturusegmendiks, millest viimane kasvab kiiremini.

Piirimudelid on tõesti väga targad, kuid tark ei tähenda kasumlikku. Keerulise ülesande puhul võivad nende võimed kõrget hinda õigustada. Lihtsa päringu puhul on selline võimsus sageli liigne, sest mudel kasutab rohkem tokeneid ja igaüks neist maksab rohkem. Ja lihtsaid päringuid on keerulistest suurusjärgu võrra rohkem.

Hinnavahe on juba märgatav. Miljon väljundtokenit Kimi K3-st maksab umbes 15 dollarit, Claude Fable 5 puhul aga 50 dollarit.

Tagajärjed paistavad kõige paremini välja ruuterites — platvormides, mis võimaldavad töötada kümnete mudelitega ühe liidese kaudu ja valida konkreetse ülesande jaoks sobiva. OpenRouteri andmete järgi moodustasid Hiina avatud kaaludega mudelid 2024. aasta lõpus vähem kui 2% nädalasest liiklusest ning 2026. aasta aprilliks oli nende osakaal ületanud 45%. Sama ajavahemiku jooksul kasvas platvormi päringumaht neli korda. Avatud mudelid võidavad seega osakaalu turul, mis kasvab ise kiiresti, mitte ei võta tükke seisakust nõudlusest.

Siin on üks oluline mööndus. Märkimisväärne osa lääne laborite liiklusest ei jõua ruuteriteni üldse, sest nad majutavad oma mudeleid ise ning premium-hind teeb ühe tokeni sama kalliks kui tosin odavat. Seega näitavad need arvud pigem liikumise suunda kui jõudude täpset vahekorda. Suund on üsna lihtne. Turg on jagunenud kalliks premium-segmendiks ja odavaks massiturusegmendiks, millest viimane kasvab kiiremini.

Kvaliteedivahe väheneb

Kuni kvaliteedivahe püsis märgatav, oli premium-segment kaitstud. Suve jooksul see kaitse nõrgenes. Artificial Analysisi koondindeksis jääb parim avatud mudel, Moonshot AI Kimi K3, juhtivast Claude Opus 5-st maha vaid kolme punktiga 63-st. Reitingu 14 parima mudeli seas on kuus Hiina avatud kaaludega mudelid.

Kimi K3 annab tulemusi ka väljaspool võrdlusnäitajaid. Mudel töötab koodi kirjutamisel agendina ja saab hakkama suurte repositooriumidega, st tervete projektikoodibaasidega, kus tuleb korraga hallata kümneid seotud faile. Need on juba põhjalikult rakendatud ülesanded.

Varsti pärast seda välja antud Qwen3.8 Alibabalt hoiab seitsmendat kohta ja on programmeerimisülesannetes Kimi tasemel, kuid kulutab keskmisest rohkem tokeneid ja maksab rohkem kui enamik avatud konkurente. Kasulik meeldetuletus, et „avatud” ei tähenda enam automaatselt „odavat”.

Anthropicule teeb see eriti haiget. Ettevõte pidi oma tokenihindu kahekordistama, sest võimsusest ei piisanud kogu nõudluse katmiseks. Turg võttis hinnatõusu vastu ning Anthropicust sai esimene suurtest AI laboritest, mis jõudis tegevuskasumisse. Kui jätkusuutlik see mudel on, jääb lahtiseks küsimuseks. Turg aktsepteeris kõrget hinda hüpeperioodi tipus ning võib väga hästi keelduda selle pikaajalisest maksmisest, eriti siis, kui samaväärse võimekusega avatud mudelid ilmuvad kõrvale kolmandiku hinnaga.

Kiirem tähendab odavamat

Suletud mudelitel on kaks peamist eelist ja esimese oleme juba läbi käinud. Tõeliselt keeruliste ülesannete puhul võib tugev mudel kulutada vähem tokeneid ja tulla lõpuks odavam. Teine eelis on kiirus. Kasutajat huvitab mitte ainult hind, vaid ka see, kui kaua ülesanne aega võtab. 10 000 koodirea saamine 5 dollari eest on mõistlik, kui see võtab viis minutit, mitte mitu tundi.

Kiirus sõltub riistvarast, mudeli arhitektuurist ja serveritarkvarast. Kimi K3 Moonshoti serverites toodab 40–80 tokenit sekundis, samal ajal kui Claude ja ChatGPT oma serverites toodavad üle 200. Keerulise ülesande puhul võib suletud mudel seega kulutada vähem tokeneid ja töötada samal ajal kiiremini.

Ka see eelis ei ole lõplik. Võimsal taristul sulgevad avatud mudelid kiirusevahe, säilitades samal ajal madalama hinna.

Tõeliselt keeruliste ülesannete puhul võib tugev mudel kulutada vähem tokeneid ja tulla lõpuks odavam.

Raha liigub taristusse

Võitlus inferentsi tõhususe pärast (treenitud mudel töötab siis, kui ta päringule vastab) on riistvaraturgu ümber kujundanud. 2025. aasta lõpus sõlmis NVIDIA Groqiga mitteeksklusiivse litsentsilepingu selle inferentsitehnoloogia jaoks ning palkas asutaja koos meeskonnaga. Formaalselt säilitas Groq oma sõltumatuse, kuid selle tehnoloogia ja võtmespetsialistid töötavad nüüd endise potentsiaalse konkurendi heaks.

Nõudlus kiire ja odava inferentsi järele tõstab Cerebrast ja Etchedi, samal ajal kui Anthropic ja OpenAI on juba alustanud oma kiipide arendamist. Augustis teatas Anthropic ametlikult meeskonna loomisest kohandatud riistvara arendamiseks ning OpenAI esitles oma inferentsikiipi Jalapeñot.

Minu hinnangul peitub siin kogu loo peamine järeldus. AI investeeringute esimene laine oli äärmiselt kontsentreeritud ja raha läks eelkõige laboritesse endisse. Teine laine paistab palju laiem, sest fookus hõlmab nüüd füüsilist AI-d, optimeeritud kiipide arendajaid, andmekeskuste taristut ja energiat, mis neid andmekeskusi käitab.

Crusoe ja Lambda illustreerivad seda hästi. Esimene tegeleb küsimuse energiapoolega, alates andmekeskuste paigutamisest odavate energiaallikate kõrvale kuni oma energia tootmiseni turbiinidega. Teine rendib välja arvutusvõimsust treenimiseks ja inferentsiks. Mõlemad kasvasid taristukihil, mitte oma mudelite peal.

Paralleelselt muutub teravamaks suveräänsuse küsimus. Arvutusvõimsust on vähe; märkimisväärne osa sellest on mõne Ameerika labori käes ning needsamad laborid määravad suuresti ka ettevõtete ja tervete riikide jaoks mudelitele ligipääsu hinna. Pole ime, et jutt riiklikust arvutusvõimsusest on liikunud esitlustest eelarvetesse.

Buumil on ka kõrvalmõjud. AI-sektori palgad on tõstnud inflatsiooni Californias ning kui Anthropic ja OpenAI tõesti börsile lähevad, ületab nende koondturukapitalisatsioon kõigi viimase 25 aasta riskikapitalist väljumiste summa, tekitades suure kapitalikontsentratsiooni riski.

Kõige targem ei võida

Odavate ja kallite mudelite konkurents näeb välja nagu geopoliitika, kuigi see algas majandusliku küsimusena.

Selle teksti alguses ütlesin, et poliitiliste uudiste taga seisab äriline arvestus. Siin see ongi. Mudelite intelligentsuse võidujooks on põrkunud nende mudelite kasutamise majandusega. Tark mudel tasub end ära keerulistes ülesannetes ja kaotab lihtsates, mida on suurusjärgu võrra rohkem.

Jääb üks küsimus: miks vaidlus kulges nii selgelt Hiina ja USA vahelisel joonel. Siin on põhjus ja tagajärg kohad vahetanud. Hiina panustab avatud mudelitele mitte ideoloogia pärast, vaid seetõttu, et Ameerika piirangud on juba mitu aastat sulgenud tema arendajatele tavapärase tee lääne turule. Tasuta litsentsist sai üks väheseid viise selle turu tagasi võitmiseks ning vajadusest sündinud strateegia osutus võitvaks. Seetõttu näeb odavate ja kallite mudelite konkurents välja nagu geopoliitika, kuigi see algas majandusliku küsimusena.

Suletud mudeleid on vara maha matta. Anthropic vastab survele enamaga kui hinnad. Ettevõte arendab oma kiipi ja värbab juba kiibidisaini meeskonda. Kui tokeni hind ja kiirus on saanud peamiseks konkurentsiväljaks, ei saa probleemi lahendada ainult mudeli arhitektuuriga. Laborid, mis sulgevad ahela kiibist tooteni enda kontrolli alla, saavad turvamarginaali, mida kellegi teise võimsust rentivad ettevõtted ei oma.

Investori jaoks kaldub järeldus optimistlikuks. Võitlus hõlmab nüüd mitte ainult intelligentsust, vaid ka ühe tokeni hinda ja kiirust. Neid optimeerivad mitte ainult laborid. Seda teevad ka kiibitootjad, andmekeskused ja energiaettevõtted. Just sealt otsiksin mina järgmise võitjate kihi.