Il CEO di Anthropic Dario parla di modelli open source: - I pesi dei grandi modelli open source sono diversi da quelli del software open source, non esiste una comunità di sviluppatori che contribuisce in modo retroattivo. - L'open source è solo un pretesto per attirare attenzione, gli utenti si preoccupano solo di quanto sia utile il modello. Che Deepseek sia open source o meno non importa, come modello di grandi dimensioni, è molto difficile da inferire. - Open source non significa gratuito, l'esecuzione dei server di inferenza ha un costo.

CEO di Anthropic Dario： - I margini lordi sono piuttosto consistenti per quanto riguarda l'inferenza dei modelli. - Il disallineamento tra l'addestramento dei modelli e la generazione di entrate porta a credere erroneamente che l'AI non sia redditizia. - Un modello addestrato con 100 milioni di dollari nel 2023 genera 200 milioni di entrate nel 2024, mentre per la prossima generazione, con un investimento di 1 miliardo, si registrano perdite contabili di 800 milioni; nel 2025 si generano 2 miliardi di entrate, con un investimento di 10 miliardi per l'addestramento della prossima generazione. - Se calcolato in base ai modelli, ogni modello è redditizio.

Le informazioni contenute in questa intervista sono enormi, non capisco perché nessuno le abbia prese sul serio. Jack Clark, co-fondatore di Anthropic: - All'interno di Anthropic, gli ingegneri non scrivono più codice, ma gestiscono un gran numero di sistemi AI Agent per scrivere codice. - La quantità di lavoro completata da ciascuno è 2-3 volte superiore a quella di prima.