Индустрия в шоке: компания Zoom, известная своими видеоконференциями, обогнала флагманскую модель Google Gemini 3 Pro в сложном тесте на рассуждение Humanity’s Last AI. Результат — 48,1% против 45,8% — заставил многих задаться вопросом: «Неужели Zoom теперь ИИ-компания?» Ответ не так прост, как кажется. Успех Zoom основан не на создании собственной гигантской языковой модели, а на умной «федеративной» стратегии, которая комбинирует собственные небольшие модели (SLM) с мощными внешними решениями, такими как GPT от OpenAI и Claude от Anthropic.
Федеративный ИИ: как работает стратегия Zoom
В основе подхода Zoom лежит идея, что «ни одна отраслевая ИИ-модель не может решить все проблемы». Вместо того чтобы вкладывать миллиарды в разработку собственного супер-ИИ, компания создала систему, которая за 0,1 секунды выбирает наиболее подходящую модель для конкретного запроса пользователя. Например, простые приветствия обрабатываются собственной SLM Zoom, а сложные логические задачи, такие как резюмирование встречи, делегируются GPT или Claude.
Данные бенчмарка HLE / источник: zoom.com
Эта стратегия не уникальна для Zoom. Microsoft предлагает предприятиям что-то вроде «магазина приложений» для ИИ, позволяя вручную выбирать модели для разных задач. IBM в своей платформе Watsonx использует подход «оркестрованного ИИ», где сложные инструкции последовательно обрабатываются разными моделями, как инструментами в оркестре под управлением дирижера.
Победа Zoom над Gemini — это не триумф одного алгоритма над другим, а триумф архитектуры над грубой силой. Это классический пример того, как грамотная инженерная работа и стратегический выбор инструментов могут дать результат, превосходящий вложения гигантов. Вместо того чтобы пытаться построить «универсальный солдат», Zoom создала эффективного «менеджера проектов», который знает, какого специалиста позвать для каждой задачи. Это разумный путь для компаний, которые хотят оставаться гибкими и не зависеть от капризов одного поставщика ИИ.
Мультимодельный подход как путь к «суверенному ИИ»
Аналитики видят в стратегиях, подобной Zoom, ключ к достижению так называемого «суверенного ИИ». Большинство стран за пределами США и Китая не имеют капитала и ресурсов для создания глобально конкурентоспособных моделей-гигантов. В этом случае более практичным решением становится комбинация локализованных ИИ (например, обученных на местном языке, правовых или культурных особенностях) с мощными внешними моделями для решения общих задач, таких как программирование.
Отчет Deloitte «Tech Trends» подчеркивает растущую стоимость разработки ИИ и призывает к диверсификации инфраструктуры и моделей. Мультимодельный подход позволяет странам и компаниям сохранять контроль над критически важными областями, полагаясь на лучшие в мире инструменты для остального, вместо того чтобы проигрывать гонку за создание единой модели-монолита.
По материалам The Chosun Ilbo.