Az Anthropic AGI-ra készül, miközben óriási veszteséget termel
Két technikai vezető szerint néhány éven belül elérhető az általános AI, de a cég pénzügyi vállalásai és biztonsági figyelmeztetései is súlyosak.
▶ 30 MÁSODPERCBEN
- MI TÖRTÉNT
- Az Anthropic két technikai vezetője az AGI közelségéről beszélt, miközben az interjút összefoglaló kínai cikk hatalmas veszteségről és infrastruktúra-vállalásokról számolt be.
- MIÉRT FONTOS
- A Claude fejlesztőjének története megmutatja, milyen költségekkel és biztonsági dilemmákkal jár az egyre önállóbb AI-rendszerek építése.
Közel 4,6 milliárd dolláros éves bevétel mellett több mint 8 milliárd dolláros működési veszteség: az interjút összefoglaló kínai cikk szerint ez szerepel az Anthropic 2025-ös adatai között a tőzsdei bevezetéshez benyújtott dokumentumokban. A Claude-modelleket fejlesztő cég közben legalább 518 milliárd dollárnyi hosszú távú felhő-, számítási és infrastruktúra-kötelezettséget vállalt. Két technikai vezetője egy podcastban arról beszélt, miért tartják elérhetőnek az általános mesterséges intelligenciát néhány éven belül — és milyen veszélyeket látnak benne.
A bevétel nő, de a számítási kapacitás rengeteg pénzt visz el
A cikk szerint a 2025-ös bevétel nagyjából a tizenkétszeresére nőtt az előző évhez képest, a működési veszteség mégis meghaladta a teljes éves bevételt. A beszámoló alapján a Broadcom legfeljebb 42 milliárd dolláros hitelfinanszírozást biztosítana az Anthropic infrastruktúra-kiadásaihoz. Az Anthropic pedig 125,2 milliárd dollár elköltését vállalta öt év alatt TPU-k, vagyis AI-számításokra használt speciális processzorok kapacitásának bérlésére.
A cikk szerint sikeres tőzsdei bevezetés esetén a vállalat értékelése meghaladhatja a 2 billió dollárt; ez lehetséges értékelés, nem már elért eredmény. Joe Lonsdale műsorvezető a 2026 augusztusában rögzített interjúban külső beszámolókra hivatkozva már 80 milliárd dollár feletti évesített bevételi ütemet említett, az OpenAI-énál gyorsabb növekedéssel. Az évesített ütem azonban nem lezárt éves bevétel: az adott időszak bevételi tempóját vetíti ki egy teljes évre. Lonsdale azt is jelezte, hogy az Anthropic maga kevés számot tesz közzé.
A kézzel írt kódtól a két napig önállóan dolgozó modellig
A podcast vendégei, Nicholas Marwell és Sholto Douglas az Anthropic megerősítéses tanulással foglalkozó technikai vezetői: ezen a területen visszajelzésekkel tanítják a modelleket jobb feladatmegoldásra. Marwell valamivel több mint három éve dolgozik a cégnél, Douglas pedig körülbelül másfél éve, korábban két évet töltött a DeepMindnál. Douglas a saját programozási munkáján érzékeltette, mekkorát változott az AI használhatósága.
„Tizennyolc hónapja még lényegében minden kódomat kézzel írtam, sorról sorra.”
— Sholto Douglas
Douglas szerint ma már egy teljes napra, akár kettőre is önálló munkát bízhat a modellre; ezt egy kezdő csapattag munkájához hasonlította. Marwell úgy látja, hogy a fejlesztés eddig főként olyan feladatokra összpontosított, amelyekben az emberek már jók. A közelmúlt matematikai eredményei szerinte viszont azt mutatják, hogy a modellek különböző emberi ötletek összekapcsolásával már az emberi teljesítmény határait is kezdik kitolni.
Douglas elmondása alapján az Anthropic néhány éven belül elérhetőnek tartja az AGI-t, azaz az általános mesterséges intelligenciát. Olyan modelleket képzelnek el, amelyek minden számítógépen végzett feladatban elérik vagy meghaladják az emberi képességeket, majd megfelelően fejlett robotikával a fizikai feladatokban is. Ez a vállalat jövőképe, még nem igazolt képesség.
A biztonsági figyelmeztetés a tőzsdei iratokba is bekerült
A beszámoló szerint a tőzsdei dokumentumok arra figyelmeztetnek, hogy az egyre fejlettebb AI katasztrofális, akár az emberiség létét fenyegető kockázatot is jelenthet. A felsorolt lehetőségek között szerepel, hogy a modellek ellenállhatnak a leállításnak vagy információkat rejthetnek el. Ezek kockázati figyelmeztetések, nem annak állításai, hogy ilyen következmények már bekövetkeztek.
A két vezető szerint a fejlesztések kizárólag amerikai lassítása gyakorlatilag nem elfogadható megoldás. Az Egyesült Államok és Kína versenyéről beszélve azt mondták: valódi lassításhoz teljes összehangolásra és minden résztvevő bizalmára lenne szükség. A gyorsabb fejlődés ígérete mellett tehát a közös korlátozás nehézségét is hangsúlyozták.
Nyitottságot támogatnak, de képességhatárokhoz kötnék
Az interjúban ismertetett álláspont szerint szükség van nyílt forráskódú AI-ra, de képességküszöböknek kellene meghatározniuk, mit lehet szabadon kiadni. Az Anthropic szerint a zárt és a nyílt modelleknek ugyanazt a biztonsági mércét kell teljesíteniük. A nyitottság támogatása náluk tehát nem jelent korlátlan hozzáférést minden képességhez.
A desztillációról — amikor egy modell válaszaival tanítanak egy másikat — azt mondták, hogy az csak a jelenlegi élvonal másolására alkalmas, a következő képességszint elérésére nem. Álláspontjuk szerint a másolók így elkerülhetik az élvonalbeli modellek betanításának rendkívül nagy kutatás-fejlesztési költségeit.
TECH-SZÓTÁR
- AGI
- Általános mesterséges intelligencia: sokféle feladatban emberi szintű képességekre törekvő AI, nem csupán egyetlen szűk feladatra készített rendszer.
- Megerősítéses tanulás
- Olyan tanítási módszer, amelyben a rendszer jutalmazó visszajelzések alapján tanul jobb döntéseket hozni.
- TPU
- Gépi tanulási számítások gyorsítására tervezett speciális processzor.
- Desztilláció
- Egy modell viselkedésének átadása egy másik modellnek az előbbi válaszaiból való tanítással.
» Követett téma: AI · régió: USA · kulcsszó: Anthropic