# Венчурный фонд a16z назвал стоимость обучения ИИ-систем главным барьером для open-source

> Партнёр венчурного фонда Andreessen Horowitz Мартин Касадо (Martín Casado) заявил, что затраты на обучение передовых моделей искусственного интеллекта — от $2 млрд до $4 млрд — делают невозможной конкуренцию открытых разработок с проприетарными решениями.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/venchurnyj-fond-a16z-nazval-stoimost-obuchenija-ii-sistem-glavnym-barerom-dlja-open-source
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/venchurnyj-fond-a16z-nazval-stoimost-obuchenija-ii-sistem-glavnym-barerom-dlja-open-source.md
- Section: Новости
- Published: 2026-05-31T21:37:35+03:00
- Modified: 2026-05-31T21:37:35+03:00

Партнёр венчурного фонда Andreessen Horowitz Мартин Касадо (Martín Casado) заявил, что затраты на обучение передовых моделей искусственного интеллекта — от $2 млрд до $4 млрд — делают невозможной конкуренцию открытых разработок с проприетарными решениями. 

Порог входа в разработку передовых моделей искусственного интеллекта достиг уровня, недоступного для большинства участников рынка. По оценке Мартина Касадо, партнёра венчурного фонда Andreessen Horowitz (a16z), стоимость обучения таких систем выросла до $2–4 млрд. Эти цифры, по его словам, исключают возможность для open-source-проектов соревноваться с проприетарными моделями от крупных технологических компаний.

Касадо подчеркнул, что речь идёт не только о прямых затратах на вычисления, но и о необходимости привлечения высококвалифицированных специалистов, доступа к уникальным данным и инфраструктуре. В условиях, когда лишь несколько корпораций могут позволить себе такие инвестиции, открытые инициативы оказываются в заведомо проигрышном положении. «Это не вопрос технологий, а вопрос капитала», — отметил он в своём анализе.

Дискуссия развернулась на фоне растущей критики доминирования закрытых моделей, таких как GPT-4 от OpenAI или Gemini от Google DeepMind. Сторонники open-source указывают на риски монополизации рынка и ограничения инноваций, однако, как считает Касадо, без радикального снижения стоимости обучения или появления принципиально новых подходов ситуация вряд ли изменится.

Ранее другие эксперты, в том числе исследовательница из Google Brain Майтра Рагу (Maithra Raghu), также обращали внимание на экономические барьеры в разработке ИИ. Однако Касадо привёл конкретные цифры, которые стали предметом обсуждения в профессиональном сообществе.

Источники: X-пост Мартина Касадо (Martín Casado), 30 мая 2026 г.; публикация на платформе Digg.