Як OpenAI долає регуляторний лабіринт Європи з open-source та Apache 2.0 

Петро Білик, партнер практики Технологій і інвестицій в Juscutum 

Випуск моделей gpt-oss-120b та gpt-oss-20b компанією OpenAI — це фундаментальне стратегічне переосмислення, що знаменує повернення гіганта до своїх коренів у сфері відкритого коду. Цей крок є відповіддю на багатовимірні виклики та можливості, що визначають сучасний ландшафт ШІ.

По-перше, це пряма реакція на зростаючий тиск з боку конкурентів, таких як Meta з її моделями Llama та французький стартап Mistral AI, які успішно завоювали значну частку ринку завдяки своїм відкритим рішенням, а також китайським компаніям DeepSeek, Alibaba’s Qwen, and Moonshot AI. OpenAI, яку довгий час критикували за відхід від своєї початкової місії відкритості, визнала, що опинилася «не на тому боці історії», і тепер прагне повернути собі лідерство в цьому сегменті. 

По-друге, це впровадження стратегії «контрольованої відкритості». OpenAI надає світові надзвичайно потужні інструменти, публікуючи ваги моделей, але водночас зберігає за собою найціннішу інтелектуальну власність — повні набори даних для навчання та пропрієтарні методи тренування. Цей підхід дозволяє стимулювати інновації в екосистемі, не розкриваючи своїх ключових комерційних таємниць. 

По-третє, і це, можливо, найважливіший аспект стратегії, вибір ліцензії Apache 2.0. Це не випадковість, а ретельно прорахований крок, спрямований на завоювання ринку стартапів та великих підприємств. Ця ліцензія усуває основні юридичні перешкоди, що заважали бізнесу використовувати відкриті моделі, і надає чіткі гарантії щодо комерційного використання та патентного захисту. 

Це витончений підхід для навігації в складному регуляторному середовищі, зокрема в рамках європейського закону про штучний інтелект (EU AI Act). Хоча сам закон накладає зобов’язання не на самі моделі, а на компанії, що їх впроваджують, стратегія відкритого коду OpenAI значно полегшує для європейських стартапів виконання цих вимог. Таким чином, компанія перетворює регуляторний тягар на свою конкурентну перевагу. 

Нові відкриті моделі від OpenAI 

OpenAI випустила дві нові моделі штучного інтелекту, gpt-oss-120b та gpt-oss-20b, які демонструють більшу ефективність завдяки інноваційній архітектурі MoE (Mixture-of-Experts). Це дозволяє їм використовувати лише частину своїх параметрів для обробки інформації, значно зменшуючи обчислювальні потреби. Завдяки цій технології та стисненню даних, потужніша модель gpt-oss-120b може працювати на одному графічному процесорі NVIDIA H100, а менша gpt-oss-20b — навіть на ноутбуках з 16 ГБ оперативної пам’яті. 

Досі використання великих мовних моделей було прерогативою компаній, що могли дозволити собі величезні та дорогі інфраструктурні кластери. Або моделі були доступні через API, що передбачає оплату за кожен токен. OpenAI, випустивши gpt-oss, фактично атакує цю економічну модель. Знижуючи загальну вартість (Total Cost of Ownership, TCO) для розробників, компанія демократизує доступ до потужного ШІ та створює пряму конкуренцію не лише іншим відкритим моделям, а й власному API-орієнтованому бізнесу. 

Важливо розуміти, що термін «відкриті ваги» (open-weight) є більш точним для опису gpt-oss, ніж «відкритий код» (open-source) у його класичному розумінні. OpenAI зробила публічними ваги моделей, але залишила закритою найважливішу частину своєї інтелектуальної власності:

• повний набір даних, використаний для навчання (але ще можливо розкриє в межах AI Act); 
• конкретні методи та техніки тренування; 
• механізми маршрутизації в архітектурі MoE, які визначають, які саме «експерти» активуються для кожного токена. 

Це є свідомим стратегічним рішенням. Такий підхід дозволяє компаніям на кшталт OpenAI та Meta підтримувати екосистему розробників та стартапів, надаючи їм корисні, але обмежені інструменти, водночас захищаючи власні ключові інновації та конкурентні переваги. 

Крім того, OpenAI робить ще один тонкий, але потужний крок для створення екосистеми навколо gpt-oss. Разом з моделями компанія випустила у відкритий доступ формат відповідей harmony та токенізатор o200k_harmony. У документації прямо зазначено, що моделі не працюватимуть коректно без використання формату harmony. Надаючи інструменти для роботи з цим форматом, OpenAI полегшує його впровадження.

Ліцензія як стратегія: чому Apache 2.0 змінює правила гри для стартапів 

Вибір ліцензії для відкритого програмного забезпечення — не просто юридична формальність, а ключове стратегічне рішення, що визначає, хто і як зможе використовувати технологію. У випадку з gpt-oss вибір ліцензії Apache 2.0 є центральним елементом усієї стратегії OpenAI, спрямованої на завоювання комерційного сектору. 

Для бізнесу важливо розуміти фундаментальну різницю між двома основними типами ліцензій на відкритий код.

• Permissive, такі як Apache 2.0 та MIT, можна описати принципом: «Робіть, що хочете, лише вказуйте авторство і не подавайте на нас до суду». Вони дозволяють інтегрувати відкритий код у пропрієтарні комерційні продукти із закритим вихідним кодом. 
• Copyleft, такі як GPL та AGPL, діють за принципом: «Якщо ви використовуєте наш код, ваша похідна робота також має бути відкритою під тією ж ліцензією». Через цю властивість їх часто називають «вірусними», оскільки вони «заражають» своїми умовами весь похідний продукт.

Ліцензія Apache 2.0 надає бізнесу максимальну гнучкість. Вона прямо дозволяє комерційне використання, модифікацію, розповсюдження та субліцензування коду. Ключова вимога полягає в тому, що користувачі повинні повідомляти про значні зміни, внесені до оригінального коду, та включати оригінальні повідомлення про авторські права та текст ліцензії. Важливо, що це вимога прозорості, а не вимога розкриття вихідного коду.

Apache 2.0 дозволяє стартапу створювати власний «секретний соус» на основі gpt-oss без зобов’язання відкривати свою власну цінну інтелектуальну власність. Це одна з найважливіших і найпотужніших переваг цього підходу. Ліцензія містить чітке положення про надання патентних прав від кожного учасника проєкту (контриб’ютора) до кінцевого користувача. Це захищає компанії, що використовують код, від позовів про порушення патентних прав з боку тих, хто брав участь у його створенні. 

Для порівняння, в ліцензії MIT питання надання патентних прав є неоднозначним, а ліцензія GPL має власні складні положення. Для стартапу, який зазвичай має обмежені ресурси і не може дозволити собі дорогі патентні судові процеси, такий явний захист є величезним стимулом для впровадження технології під ліцензією Apache 2.0. 

Великі підприємства мають юридичні відділи, які ретельно перевіряють ліцензії. Неоднозначність (як у MIT) або нові кастомні ліцензії (як Llama Community License) вимагають додаткового юридичного аналізу. Ліцензія GPL часто взагалі заборонена корпоративними політиками. Натомість Apache 2.0 є добре зрозумілою, широко перевіреною та надійною ліцензією у корпоративному світі. Це потужна конкурентна перевага, спрямована на прискорення корпоративного впровадження. 

Яскравим прикладом бізнесових наслідків ліцензійних рішень є історія Elasticsearch. Коли компанія Elastic змінила ліцензію свого продукту з дозвільної Apache 2.0 на більш обмежену, що викликало незадоволення у спільноті та серед комерційних користувачів. У відповідь Amazon та інші учасники ринку створили форк проєкту під назвою OpenSearch, який залишився під ліцензією Apache 2.0.

Цей кейс наочно демонструє, як вибір ліцензії, що має обмеження, може відштовхнути комерційну базу користувачів і, що найгірше, породити прямого конкурента, побудованого на власній відкритій кодовій базі проєкту. OpenAI, обравши Apache 2.0, прагне уникнути такої долі та створити максимально сприятливі умови для комерціалізації своїх моделей.

Європейський гамбіт: використання відкритого коду для навігації в EU AI Act 

Вихід на європейський ринок для будь-якої технологічної компанії, що працює зі штучним інтелектом, тепер означає необхідність долати складний регуляторний ландшафт, створений Законом про штучний інтелект EU AI Act. Стратегія OpenAI з випуску gpt-oss є витонченим маневром, що дозволяє не тільки конкурувати на цьому ринку з Mistral, але й перетворити регуляторні вимоги на свою перевагу. 

EU AI Act, ухвалений Європейським Союзом, запроваджує ризик-орієнтований підхід до регулювання. Усі ШІ-системи класифікуються за чотирма рівнями ризику: неприйнятний (заборонені), високий, обмежений та мінімальний.

Найбільший інтерес для комерційних продуктів становить категорія «високого ризику». Системи, що потрапляють до неї (наприклад, у сферах охорони здоров’я, освіти, працевлаштування, критичної інфраструктури), підпадають під дію суворих зобов’язань, перш ніж їх можна буде вивести на ринок. Ці зобов’язання включають: 

• адекватну оцінку та пом’якшення ризиків; 
• високу якість наборів даних для мінімізації дискримінації; 
• детальну технічну документацію; 
• прозорість у роботі та чітку інформацію для користувача;
• належний людський нагляд;
• високий рівень надійності, кібербезпеки та точності.

Ключовим моментом є те, що відповідальність за виконання вимог покладається на компанію, яка виводить кінцевий продукт на ринок, а не обов’язково на розробника базової моделі.

У спільноті існує поширена, але хибна думка, що відкритий код автоматично звільняється від дії AI Act. Насправді, винятки для відкритого коду є напрочуд обмеженими та вузькими. 

Закон справді звільняє ШІ-системи під вільними та відкритими ліцензіями, але тільки якщо вони не належать до категорії високого ризику, не є забороненими або не підпадають під спеціальні правила. Оскільки більшість цінних комерційних застосувань, імовірно, будуть класифіковані як високоризикові або вимагатимуть прозорості, цей виняток має для них невеликий практичний ефект.

Для моделей загального призначення (GPAIMs) виняток також обмежений. Він звільняє OpenAI від обов’язку надавати певну технічну документацію, але інші ключові зобов’язання залишаються в силі. Більше того, виняток взагалі не застосовується до моделей із «системним ризиком». 

Компанія не стільки намагається уникнути регулювання сама, скільки надає інструменти своїм клієнтам (стартапам), щоб вони могли виконати свої власні регуляторні зобов’язання. gpt-oss стає каталізатором відповідності вимогам AI Act.

• Прозорість та документація. Щоб відповідати вимогам закону, європейський стартап повинен детально задокументувати архітектуру своєї системи ШІ, дані та процеси прийняття рішень. Використання закритої моделі, «чорної скриньки», робить це завдання майже неможливим. Натомість gpt-oss надає повний доступ до архітектури моделі, її параметрів та всього ланцюжка міркувань (CoT). Це дає стартапу можливість, необхідну для створення власної технічної документації, що вимагається регулятором.
  
• Оцінка ризиків та усунення упередженості. AI Act вимагає від розгортачів оцінювати та пом’якшувати ризики, включаючи упередженість (bias). Хоча gpt-oss не вирішує цю проблему автоматично, його відкрита природа дозволяє стартапу проводити власне ретельне тестування, тонко налаштовувати модель на власних перевірених даних для зменшення упередженості та аудиту поведінки моделі так, як це неможливо зробити з пропрієтарним API.
  
• Зниження бар’єру для виходу на ринок. Складність і вартість дотримання вимог AI Act є серйозною проблемою для європейських стартапів, які побоюються, що це задушить інновації та зробить їх неконкурентоспроможними. Надаючи потужну, прозору та аудитовану основу, OpenAI фактично знижує вартість та складність досягнення відповідності для компаній, що будують свої продукти на її технології. Це робить gpt-oss значно привабливішим вибором на ринку ЄС. 

Ця стратегія є формою регуляторного арбітражу. OpenAI уникає найважчого тягаря, який покладається на провайдерів GPAIM із системним ризиком, випускаючи потужну модель. Таким чином, компанія може стверджувати, що gpt-oss не досягає порогу «системного ризику», уникаючи найсуворіших зобов’язань. Водночас, вона надає європейським стартапам модель, яка є «достатньо хорошою» і, що найважливіше, достатньо прозорою, щоб вони могли створювати на її основі продукти, що відповідають вимогам для високоризикових застосувань. Це дозволяє OpenAI завойовувати частку ринку в Європі, не беручи на себе повної регуляторної відповідальності за свої моделі, як на мене це стратегічно блискучий хід. 

Багатовимірна стратегія OpenAI

Випуск gpt-oss компанією OpenAI це майстер-клас з багатовимірної стратегії, що виходить далеко за межі простого технологічного релізу. Це ретельно прорахований хід, який змінює правила гри на глобальній арені штучного інтелекту. 

По-перше, це потужний конкурентний удар по Meta та Mistral. OpenAI використовує комбінацію високої технічної продуктивності, ефективності, що є дружньою до розробників, та «безпечної» юридичної обгортки у вигляді ліцензії Apache 2.0, щоб завоювати частку ринку, особливо в корпоративному сегменті.

По-друге, це каталізатор для екосистеми стартапів. Надаючи потужну та недорогу основу для інновацій, OpenAI одночасно перекладає значні ризики на плечі цих же стартапів, змушуючи їх бути більш відповідальними та юридично підкованими. 

По-третє, це витончений інструмент для навігації в глобальному регуляторному полі. Стратегія OpenAI дозволяє її клієнтам легше досягати відповідності на складних ринках, таких як ЄС, перетворюючи регуляторний тягар на конкурентну перевагу для всієї екосистеми, що будується навколо gpt-oss. 

Для керівників та засновників компаній висновок очевидний: ера відкритого ШІ настала, але це не простий «безкоштовний бенкет». Успіх визначатиметься не лише потужністю моделей, а й здатністю компанії майстерно грати на новій шахівниці, де технології, ліцензування, управління ризиками та регулювання є однаково важливими фігурами. Гра змінилася, і лише стратегічна обачність та глибоке розуміння всіх її аспектів можуть привести до перемоги.