Бен Томпсон освещает критическую проблему, касающуюся американских производителей моделей с открытым весом и их зависимости от китайских альтернатив. Американские компании сталкиваются с ограничениями в условиях обслуживания передовых лабораторий, что делает их модели неполноценными и вынуждает их перегонять уже перегнанные модели через китайских посредников. Томпсон ставит под сомнение присущий дистилляции негатив, отмечая, что сами большие языковые модели являются дистиллятами интернет-знаний. Он утверждает, что модели с открытым весом способствуют инновациям и верит, что передовые лаборатории адаптируются.Однако зависимость от Китая в этом процессе проблематична. Томпсон предлагает законодательство США, которое объявляет сбор данных для обучения моделей добросовестным использованием и запрещает условия обслуживания, ограничивающие дистилляцию для американских компаний. Он подчеркивает, что предотвратить дистилляцию, которая по сути является запросами к API, практически невозможно. Вместо этого он выступает за проактивную политику авторского права, которая защищает лаборатории, одновременно гарантируя, что их наработки способствуют более широким инновациям.Признавая, что ведущие китайские модели, такие как K3, не являются исключительно продуктами дистилляции, Томпсон заявляет, что это важный компонент их быстрого цикла разработки. Китайские организации рассматривают все модели как открытые, игнорируя условия обслуживания. Западные компании, уважающие авторские права, таким образом, вынуждены ждать китайских релизов, таких как K3. Томпсон выражает скептицизм по поводу возражений, выдвинутых OpenAI и Anthropic относительно дистилляции их моделей, учитывая парадоксальность ситуации.