דיווח ב-FT: חברות אמריקאיות גדולות פונות למודלי AI "פתוחים" וזולים יותר

ה-Financial Times פרסם ב-27 בספטמבר 2026 כתבה בכותרת "Corporate America embraces cheaper 'open' AI models" ("החברות האמריקאיות מאמצות מודלי AI 'פתוחים' וזולים יותר"). לפי הכותרת, תאגידים בארה"ב פונים יותר ויותר למודלים שאפשר להוריד ולהריץ בעצמם, במקום להסתמך רק על המודלים הסגורים של ספקיות ה-AI הגדולות.

מה אנחנו יודעים ומה לא

החומר שעמד לרשותנו כולל את הכותרת ואת תאריך הפרסום בלבד. גוף הכתבה, שנמצא מאחורי חומת התשלום של ה-FT, לא היה זמין לנו. לכן אין בידינו נתונים על היקף המגמה, על החברות שעברו למודלים פתוחים או על המודלים שבחרו, ולא נכתוב פרטים כאלה.

הכתבה הופצה בין השאר בקהילת LocalLLaMA ברדיט, שעוסקת בהרצת מודלים על חומרה עצמאית. שם הפוסט היה חריף יותר: "FT: Corporate America rejects overpriced frontier, embraces open models". זה ניסוח של מי שפרסם את הפוסט, לא של העיתון. ה-FT לא כתב בכותרת שהחברות "דוחות" את המודלים המובילים, אלא שהן "מאמצות" חלופות זולות.

למה "פתוחים" במירכאות

המירכאות בכותרת של ה-FT לא נמצאות שם במקרה. רוב המודלים שנקראים "פתוחים" הם בפועל open-weight: החברה שפיתחה אותם מפרסמת את המשקלות, כלומר את הפרמטרים של המודל המאומן, ומאפשרת להריץ אותם. לעומת זאת, נתוני האימון והקוד המלא בדרך כלל לא מתפרסמים, ולכן אין כאן open source במובן המלא. מודלים כאלה פורסמו בשנים האחרונות על ידי מטא, עליבאבא (משפחת Qwen), DeepSeek ואחרות.

למה זה חשוב

הכותרת מדגישה את המחיר, וזה ככל הנראה הגורם המרכזי. חברה שמריצה מודל פתוח על שרתים משלה או אצל ספק ענן לא משלמת לפי כל קריאת API לספקית המודל. בשימוש בהיקף גדול, ההבדל הזה עשוי להצטבר לסכומים משמעותיים.

מעבר לעלות, מודל פתוח נותן לחברה יותר שליטה. היא יכולה להשאיר נתונים רגישים בתוך התשתית שלה, להתאים את המודל למשימות שלה (fine-tuning), ולהימנע מתלות בספק אחד שיכול לשנות מחירים או להוציא גרסאות משימוש.

אם המגמה שה-FT מתאר אכן רחבה, יש לה משמעות למודל העסקי של המעבדות המובילות. חברות כמו OpenAI, אנתרופיק וגוגל משקיעות סכומי עתק באימון מודלי frontier, כלומר המודלים המתקדמים ביותר, ומצפות להחזיר את ההשקעה ממכירת גישה אליהם לעסקים. אם עסקים מגיעים למסקנה שמודל פתוח "טוב מספיק" לחלק ממשימותיהם, זה עלול ללחוץ על המחירים ולחזק את הצורך של המעבדות להוכיח שהיתרון שלהן שווה את הפרמייה.

עם זאת, בלי הנתונים שבכתבה המלאה אי אפשר לקבוע אם מדובר בנטישה של המודלים המובילים או בשילוב של מודלים פתוחים לצדם. בפועל, תרחיש סביר הוא שחברות מפנות משימות שגרתיות וגדולות בהיקפן למודלים זולים, ושומרות את המודלים היקרים למשימות המורכבות.