A kínai fejlesztésű, nyílt súlyú mesterségesintelligencia-modellek új lehetőséget kínálhatnak a vállalkozásoknak az MI-használat költségeinek mérséklésére. A GLM és a Qwen egyes változatai akár saját számítógépen vagy vállalati szerveren is futtathatók.
Egyre több vállalat fordul a kínai fejlesztésű, nyílt súlyú mesterségesintelligencia-modellek felé, amelyek a nagy amerikai szolgáltatók megoldásainál jóval olcsóbb alternatívát kínálhatnak.
A GLM és a Qwen modellek akár saját számítógépen vagy vállalati szerveren is futtathatók, így a cégek az MI-költségek mellett az adatok kezelését is nagyobb ellenőrzés alatt tarthatják.
Egyre népszerűbbek a kínai MI-modellek
A generatív mesterséges intelligencia vállalati alkalmazása egyre jelentősebb kiadást jelenthet a cégek számára. Különösen igaz ez azokra a vállalkozásokra, amelyek rendszeresen használnak nagy teljesítményű, fizetős MI-modelleket és sok adatot dolgoznak fel velük.
A költségek mérséklésére új lehetőséget kínálhatnak a kínai fejlesztésű, nyílt súlyú modellek. Ezek közé tartozik például a pekingi Z.ai által fejlesztett GLM, valamint az Alibaba Qwen modellcsaládja. Egyes változataik akár laptopon vagy saját vállalati infrastruktúrán is működtethetők.
Az AI Business beszámolója szerint a kínai modellek használata látványosan növekedett: az OpenRouter adatai alapján a 2026. október 25-ével záruló héten a jelentett tokenforgalom több mint felét már kínai fejlesztésű modellek adták.
Az OpenRouter olyan szolgáltatás, amelyen keresztül egyetlen API-n keresztül többféle mesterségesintelligencia-modell is elérhető.
Saját környezetben is működhetnek a modellek
A nyílt súlyú megoldások egyik fontos előnye, hogy a vállalatok nem feltétlenül külső szolgáltatón keresztül használják őket. Saját szerveren, zárt informatikai környezetben is futtathatják a modelleket, ami bizonyos feladatoknál nagyobb ellenőrzést biztosíthat az adatok felett.
A Red Hat például már teszteli a Z.ai GLM modelljének saját infrastruktúrán működtetett változatát. A vállalat egyik vezető mérnöke, Stephen Watt elmondta: a kezdeti aggodalmak után azt tapasztalták, hogy a nyílt súlyú modellek számos feladatra megfelelő teljesítményt nyújtanak.
A tesztprogramban akár 1400 mérnök is használja a GLM-et – a vállalat adatai szerint a következtetési forgalom mintegy 70 százaléka már ezekre a modellekre jut. A munkatársak a feladat jellegétől függően választhatnak a nyílt súlyú és a zárt, fizetős rendszerek között.
A költségek ellenőrzése érdekében a Red Hat munkatársanként havi 300 dolláros keretet határozott meg a nagy teljesítményű, zárt modellek használatára. Így a mérnököknek mérlegelniük kell, mely feladatokhoz szükséges a drágább megoldás és mikor elegendő egy olcsóbb alternatíva.
Nem minden esetben jelent valódi megtakarítást
A kínai MI-modellek alacsonyabb ára önmagában még nem garantálja, hogy egy vállalkozás összességében is kevesebbet költ majd a mesterséges intelligenciára.
A teljesítmény, a válaszidő és a szükséges számítási kapacitás ugyanis jelentősen befolyásolja a tényleges költségeket. Jonathan Cornelissen, a DataCamp társalapítója és vezérigazgatója szerint a nyílt súlyú modelleket működtető szolgáltatóknál jelenleg még problémát jelenthet, hogy nem minden esetben képesek a megfelelő sebességet és kapacitást biztosítani.
A minőség és a hatékonyság szintén fontos szempont. Albert Ziegler, az autonóm kiberbiztonsági megoldásokkal foglalkozó Xbow MI-vezetője arról számolt be, hogy a GLM tesztelésekor bizonyos feladatok megoldásához a modell lényegesen több tokent használt fel, mint egy zárt rendszer. Ez részben ellensúlyozhatja az alacsonyabb használati díjat.
Vagyis nem elegendő kizárólag az egyes modellek tokenenkénti árát összehasonlítani: azt is vizsgálni kell, mennyi idő alatt és milyen minőségben végzik el a kívánt munkát.
Adatbiztonsági és geopolitikai kérdések is felmerülnek
A kínai fejlesztésű modellek vállalati alkalmazását nemcsak a technikai teljesítmény, hanem az adatbiztonság és a geopolitikai helyzet is befolyásolhatja.
Egyes cégek és állami szervezetek óvatosak a kínai szolgáltatások használatával kapcsolatban, különösen akkor, ha érzékeny üzleti információkat dolgoznak fel.
Az Egyesült Államok Belbiztonsági Minisztériuma 2026 októberében megtiltotta a szövetségi polgári ügynökségeknek a DeepSeek MI-technológiájának használatát, többek között az adatok Kínába kerülésével kapcsolatos kockázatokra hivatkozva.
A saját infrastruktúrán futtatott modellek ugyanakkor más lehetőséget kínálnak, mint a külső szolgáltatók által üzemeltetett változatok. A vállalatoknak azonban ebben az esetben is gondoskodniuk kell a megfelelő informatikai védelemről, az ellenőrzésről és a biztonságos működtetésről.
A fejlesztések arra utalnak, hogy a mesterséges intelligencia vállalati használatában egyre fontosabbá válik a megfelelő modell kiválasztása. A kisebb cégek számára is érdemes lehet megvizsgálni, mely feladatokhoz szükséges a legdrágább MI-szolgáltatás és hol elegendő egy olcsóbb, saját környezetben is futtatható alternatíva.
A megtakarítás azonban csak akkor lehet valódi, ha a költségek mellett a teljesítmény, az adatbiztonság és a működtetés feltételeit is figyelembe veszik.
Forrás: AI Business
B.A.
