Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia Jensen Huang secara terbuka telah berputus asa dengan Rumah Putih berhubung salah satu soalan yang paling banyak didakwa dalam persaingan AI AS-China: sama ada model latihan makmal China mengenai output model Amerika sama dengan persaingan atau kecurian yang sah. Ditanya di Squawk Box CNBC pada hari Isnin sama ada penyulingan "bukan rompakan," Huang menjawab: "Itu namanya persaingan."
Kenyataannya meletakkan ketua pembuat cip paling berharga di dunia bertentangan dengan pembingkaian rasmi pentadbiran. Setiausaha Perbendaharaan Scott Bessent menyifatkan amalan itu sebagai "kecurian" pada bulan Julai dan mengancam sekatan terhadap syarikat luar negara yang menggunakannya untuk mengekstrak keupayaan daripada model yang dibina AS, menurut CNBC. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Apakah Itu Penyulingan — dan Mengapa Ia Menjadi Titik Kilat
Penyulingan, dalam penggunaan industri AI, merujuk kepada melatih satu model pada output yang lain — biasanya model pelajar yang lebih kecil dan lebih murah untuk belajar meniru guru yang lebih besar dan berkebolehan. Ia adalah teknik standard yang diamalkan secara meluas, dan syarikat AI AS menggunakannya secara meluas pada model mereka sendiri.
Kontroversi berpunca daripada siapa yang melakukan penyulingan. Pegawai AS telah menuduh syarikat AI China menggunakan teknik itu untuk memerah keupayaan maju daripada model sempadan Amerika, dan penyulingan telah menjadi titik kilat utama dalam perlumbaan antara Washington dan Beijing untuk ketuanan AI, lapor CNBC.
Tuduhan semakin tajam dalam beberapa minggu kebelakangan ini. Awal bulan ini, Agensi Keselamatan Siber dan Infrastruktur AS menuduh syarikat AI China menjalankan "kempen penyulingan pengetahuan berskala industri" yang melanggar syarat penggunaan syarikat AS. Anthropic secara berasingan mengatakan bulan ini bahawa ia telah menemui Alibaba, syarikat di belakang keluarga model Qwen, dan DeepSeek kedua-duanya terlibat dalam apa yang dipanggil penyulingan haram.
Cara Penyulingan Berfungsi, dan Mengapa Sukar untuk Polis
Teknik itu sendiri adalah mudah. Pembangun menggesa model yang berkuasa berjuta-juta kali, menuai responsnya dan melatih model yang lebih kecil untuk menghasilkan semula model itu — memampatkan keupayaan guru menjadi sesuatu yang cukup murah untuk dijalankan pada skala. Oleh kerana data latihan adalah teks dan bukannya kod atau pemberat, biasanya tiada cap jari teknikal yang membuktikan guru mana yang menghasilkannya.
Itulah yang menjadikan penguatkuasaan menjadi perbalahan. "Pelanggaran" yang dikatakan dalam kebanyakan pertikaian penyulingan adalah berkontrak dan bukannya teknikal: syarat penggunaan secara amnya melarang menggunakan output model untuk melatih model bersaing, tetapi syarikat yang memperoleh output melalui langganan API biasa sukar dibezakan daripada mana-mana pelanggan lain. Pengesanan biasanya bergantung pada bukti statistik — frasa yang tersendiri, ralat atau corak tingkah laku penanda aras — dan bukannya pistol merokok.
Komen "kenali pelanggan anda, dan lumpuhkan perkhidmatan" Huang bercakap terus kepada realiti itu: dalam pembingkaiannya, pihak yang paling sesuai untuk mencegah emulasi yang tidak diingini ialah syarikat yang menjual akses, bukan pengawal selia yang menyemak data latihan selepas fakta itu.
Huang: 'Persaingan Menjadikan Segalanya Lebih Baik'
Huang tidak mempertikaikan bahawa amalan itu berlaku kepada produk Nvidia sendiri. "Anda dibenarkan untuk menguji produk orang lain semua yang anda mahukan," katanya kepada CNBC, sambil menambah bahawa produk Nvidia kadangkala dilucutkan "sampai ke tulang" ketika syarikat cuba mempelajari cara ia berfungsi.
"Saya lebih suka mereka tidak melakukannya," katanya. "Saya benar-benar lebih suka bahawa tiada siapa yang belajar daripada produk kami, dan kami mendapat manfaat daripada sekadar pelayaran bersama. Tetapi, anda tahu, terus terang, persaingan menjadikan segala-galanya lebih baik."
Dia juga mencadangkan ubat untuk syarikat yang bimbang akan dikaji adalah komersial, bukan undang-undang: "Jika anda tidak suka itu, jika anda tidak suka orang menggunakan produk anda, apa yang anda [perlu lakukan ialah] mengenali pelanggan anda, dan melumpuhkan perkhidmatan itu."
Rumah Putih tidak segera menjawab permintaan untuk komen daripada CNBC.
Mengapa Perbezaan itu Penting
Jurang antara "persaingan" dan "kecurian" bukan sekadar retorik. Jika penyulingan dianggap sebagai persaingan pasaran biasa, tindak balasnya ialah strategi produk — syarat perkhidmatan yang lebih ketat, pengesanan penggunaan, menyekat akses kepada output sempadan. Jika ia dianggap sebagai kecurian, tindak balasnya ialah sekatan, kawalan eksport dan pendedahan undang-undang untuk syarikat luar negara, jalan yang ditunjukkan oleh ancaman Julai Bessent.
Perbezaan itu mempunyai akibat langsung untuk rantaian bekalan AI. Nvidia menjual pemecut yang model sempadan di kedua-dua belah Pasifik dilatih, dan sebarang rejim sekatan yang ditujukan kepada syarikat yang menyaring model AS boleh membentuk semula siapa yang dibenarkan untuk membeli apa. Pembingkaian Huang — bahawa pembeli akan mengkaji apa yang mereka beli, dan penjual harus mengambil kiranya — sebenarnya, hujah menentang menganggap emulasi model sebagai masalah penguatkuasaan.
Ia juga berada di tengah-tengah perpecahan awam yang semakin meluas tentang cara AS harus bersaing dengan AI China. Agensi kerajaan telah menghabiskan bulan ini meningkatkan tuduhan, manakala salah seorang tokoh industri yang paling menonjol baru sahaja berhujah, di depan kamera, bahawa tingkah laku yang dituduh ialah cara pasaran berfungsi.
Buat masa ini, kedua-dua jawatan itu wujud bersama dengan tidak selesa: dakwaan Anthropic terhadap Alibaba dan DeepSeek kekal tidak dapat diselesaikan, tuduhan CISA tidak membawa kepada sekatan yang diumumkan, dan Huang - yang cipnya kekal dalam permintaan di mana-mana - telah membuat kes bahawa keterbukaan industri tidak dapat dipisahkan daripada kelajuannya.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
