Почему американские вендоры LLM не публикуют патентов и статей по архитектурам и как это может подорвать их позиции в Азии и ЕС

Релиз Qwen 3.8 и Kimi K3 показывает, что китайцы перешли на новое поколение архитектуры из гибрида GPT-моделей со State. Это априори даёт выигрыш перед чистым GPT, т.к. State позволяет лучше помнить модели главные факты контекста и намного лучше генерировать код, если архитектура позволяет прямо моделировать его поведение нативно через эволюцию State. В случае Qwen 3.8 продолжается ещё стратегия обучения Agent First на длинные траектории, что имеет преимущество перед Reasoning First у Claude, если вам нужна долгая автономность. В этом посте я бы затронул вопрос о частой обывательской байке, что американцы «секретно» делают аналоги китайских технологий, просто не публикуют и не патентуют. На деле тут скорее технологическое отставание от Китая и надежда на санкционный режим, а не на патенты. 

Для начала миф, что американские вендоры LLM делают «секретные патенты». Invention Secrecy Act (1951) — это система секретных патентов в США, которая управляется строго агентствами оборонного сектора (DoD, NSA, DoE). Это патенты прямо для разработки оружия, любые попытки патентовать LLM тут бесперспективны. Поэтому никаких секретных патентов ни у Anthropic, ни у OpenAI нет.

Второй миф, что китайские MIT-лицензии на LLM открывают патенты за ними. Важно понимать принцип: «MIT License - патентная защита».

На самом деле Anthropic и OpenAI тут рассчитывают на норму 35 U.S.C. § 273 (Prior User Rights), т.е. если они начали использовать что-то до китайского патента и могут доказать, что именно до него, то могут использовать. Проблема в том, что это не признаётся в ЕС и странах Азии, да и в самих США на вендоры LLM ляжет бремя доказывания, что без открытых публикаций не так-то и просто. Вторая надежда на прецедент Alice Corp. v. CLS Bank (2014), где в значительной части случаев алгоритмы внутри LLM могут не подлежать патентованию, но это также не означает отклонения патентной заявки китайцев в США автоматически и ничего не даёт для международной патентной защиты.

На самом деле проблема китайских патентов уже очень серьёзная, и Правительство США пытается с ними бороться теми же санкциями, просто ограничивая санкциями патентные права в США. Однако как международный инструмент это всё более слабый инструмент, времена господства Запада в мировой торговле уже в прошлом.

На деле из этого обзора правовой ситуации скорее следует вывод, что особо патентовать-то американцам в архитектурах LLM просто нечего. Тут не «очень хитрый план», а банальное технологическое отставание от Китая в самих архитектурах. Тот же Anthropic по факту сидит на Reinforcement Learning примерно 3-х летней давности, и Дарио своей постоянной вознёй с AI Constitution это подтверждает. В штате Anthropic всего 3% персонала по RL-обучению, как я публиковал ранее по данным LinkedIn. Американцы больше сдвигают акцент на разработку datasets и рассчитывают преодолеть технологическое отставание в GPT-архитектурах банальным brute force их огромных ЦОД.

Основной тут риск, кроме юридического, что себестоимость инференса американских LLM нереально высокая. Разрыв с тем же DeepSeek V4 уже более 60 раз, как я показывал на калькуляторе KV Cache ранее. При завершении дотаций инвесторов за токены это всё всплывёт огромными ценами, а переключиться на китайские технологии за стеной патентов будет непросто.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: