Default
Door Remote - 14 Jul 2026
Deze zomer was de AI-industrie wekenlang gefixeerd op de nieuwste grensmodellen van Anthropic en de strijd van Washington om te controleren wie er toegang toe kreeg. Maar terwijl iedereen naar de grens keek, bleven ontwikkelaars bouwen – en wachtten ze niet op toestemming van de Anthropics en OpenAI’s van de wereld.
Chinese open-weight-modellen waren dit voorjaar goed voor 41% van de downloads op Hugging Face, waarmee ze Amerikaanse modellen overtroffen. Op OpenRouter zijn de zes populairste modellen allemaal open modellen van Chinese bedrijven, waaronder Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax en Z.ai. Claude Opus 4.7 van Anthropic staat op het moment van schrijven op de zevende plaats. En gegevens van Vercel laten zien dat open modellen een groot deel van de volume-zware infrastructuur van AI-apps absorberen, terwijl gesloten modellen fungeren als de duurdere premiumlaag. Open modellen behandelden in juni bijna een derde van de AI-verzoeken op het platform.
Deze platforms vangen slechts een deel van het AI-ecosysteem op; in het bijzonder laten ze sessies achterwege die worden gehost door grote laboratoria, die waarschijnlijk het grootste deel van het gebruik van OpenAI en Anthropic voor hun rekening nemen. Maar het grote en groeiende marktaandeel van open source-modellen roept een moeilijke vraag op: hoeveel doen frontier-modellen er nog steeds toe als de meeste productie-AI uiteindelijk op goedkopere, aanpasbare alternatieven draait?
Sommigen zien de groei van open source-modellen als een teken dat de meest intelligente modellen uiteindelijk alleen voor de meest gespecialiseerde gebruiksscenario's zullen worden gebruikt. “Misschien zullen de frontier-modellen over een paar jaar bedoeld zijn om te experimenteren en voor een aantal echt hoogwaardige taken, en zullen de meeste productiewerklasten feitelijk worden aangedreven door particuliere modellen binnen bedrijven of door open source-modellen”, zei Clem Delangue, CEO van Hugging Face, in een recente aflevering van Equity.
De speler laden…
Hugging Face is een platform- en ontwikkelaarsgemeenschap die vooral bekend staat om het hosten, delen en helpen van bedrijven bij het implementeren van open modellen. Delangue zegt dat de klanten en leden van de gemeenschap van Hugging Face steeds vaker de voordelen aanprijzen van het bezitten van hun eigen AI-modellen in plaats van ze te huren, een trend die in het koude daglicht op gang is gekomen nadat ze de rekening kregen die verband hield met de kosten van het opschalen van closed frontier-modellen.
“Als je een AI-bedrijf of een technologiebedrijf bent, wil je je kerncapaciteiten niet uitbesteden aan een ander bedrijf, aan een black box API waar je geen controle over hebt, waar je geen zicht op hebt en waar je eigenlijk geen enkele vorm van eigendom over hebt”, zegt Delangue.
Die verschuiving, zo betoogt Delangue, wordt weerspiegeld in de activiteit die plaatsvindt op Hugging Face. Elke zeven seconden wordt er een nieuwe repository aangemaakt op het platform, dat per Delangue bijna drie miljoen publieke modellen en een miljoen publieke datasets host. Dat wijst op een ander beeld dan het ‘ene model dat ze allemaal regeert’, zegt hij. In werkelijkheid lijkt het er meer op dat bedrijven veel verschillende modellen gebruiken, waarvan er vele zijn aangepast voor hun specifieke gebruiksscenario. De helft van alle Fortune 500-bedrijven gebruikt Hugging Face om hun eigen privémodellen en open source-modellen in te zetten, zegt hij.
De groeiende populariteit van open modellen valt samen met een gestage stroom van steeds capabelere releases van Chinese AI-laboratoria.
Elke paar maanden brengt een ander Chinees AI-bedrijf een krachtig open-weight-model uit dat goedkoper in gebruik en gemakkelijker aan te passen is dan gesloten concurrenten, waardoor de economie van propriëtaire AI, waar Amerikaanse bedrijven miljarden in hebben gestoken, wordt ondermijnd. Recentelijk heeft het in Peking gevestigde AI-bedrijf Z.ai een open-weight-model uitgebracht, GLM-5.2 genaamd, dat uitblinkt in agentische codering en concurreert met de nieuwste modellen van Anthropic op het gebied van het identificeren van beveiligingskwetsbaarheden.
Delangue is niet de enige leidinggevende die beweert dat bedrijven zich niet aan één enkele modelaanbieder moeten binden.
Microsoft-CEO Satya Nadella waarschuwde onlangs voor de lock-in van één enkele provider, met het argument dat controle over gegevens een primaire zorg zou moeten zijn voor bedrijven die AI gebruiken.
“Hoewel de grote innovatie die voortkomt uit het feit dat modelaanbieders rechten hebben op eerlijk gebruik om modellen te trainen op basis van openbare data nodig is, vind ik het ironisch dat de status quo is om je vervolgens om te draaien en beperkende voorwaarden op te leggen aan destillatie, en je het recht voor te behouden om te leren van klantgebruik en interactiegegevens,” zei Nadella. "Als het leren slechts in één richting stroomt, convergeert de economische waarde naar de eigenaren van de leerinfrastructuur in plaats van naar de makers van de kennis zelf. Daarom is het absoluut noodzakelijk dat we de leerinfrastructuur onder elk bedrijf distribueren, zodat zij hun eigen leercyclus kunnen beheersen."
De opkomst van open modellen heeft ook het debat geïntensiveerd over de vraag of steeds capabelere modellen überhaupt breed beschikbaar moeten zijn.
Anthropic CEO Dario Amodei heeft betoogd dat het opschalen van krachtige open modelgewichten gevaarlijk zou kunnen worden, omdat ze, zodra ze worden vrijgegeven, moeilijk te controleren worden. Anderen hebben betoogd dat open modellen gemakkelijker toegankelijk zijn voor slechte actoren die ze zouden kunnen gebruiken om desinformatie te verspreiden of cyber- of biologische oorlogsvoering uit te voeren.
Delangue ziet de afweging anders.
“Het grootste risico bij AI is machtsconcentratie”, zegt Delangue. “De manier waarop je de wereld naar mijn mening veiliger maakt, is door de speelvelden gelijk te maken en transparantie te creëren over deze modellen.”
Transparantie betekent dat verdedigers gemakkelijker “de cyberveiligheidsrisico’s kunnen patchen waarvan ze al weten dat open source-modellen deze kunnen misbruiken”, zei hij.
De directeur van Hugging Face stelt dat het gesloten houden van krachtige modellen de risico's die gepaard gaan met geavanceerde AI-systemen niet elimineert, deels omdat het gemakkelijk is om voorbij de API-vangrails van grensmodellen te komen en de gewichten te stelen en deze openlijk te verspreiden. Het beperken van krachtige modellen, zo betoogt Delangue, concentreert simpelweg de technologie in de handen van een paar bedrijven, terwijl de transparantie over de manier waarop systemen werken wordt verminderd.
“Je maakt het niet echt veilig door het voor slechts een paar spelers achter gesloten deuren te houden”, zei Delangue. “Je maakt het gevaarlijker omdat je asymmetrie van macht en asymmetrie van mogelijkheden creëert.”
Chinese open-weight-modellen waren dit voorjaar goed voor 41% van de downloads op Hugging Face, waarmee ze Amerikaanse modellen overtroffen. Op OpenRouter zijn de zes populairste modellen allemaal open modellen van Chinese bedrijven, waaronder Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax en Z.ai. Claude Opus 4.7 van Anthropic staat op het moment van schrijven op de zevende plaats. En gegevens van Vercel laten zien dat open modellen een groot deel van de volume-zware infrastructuur van AI-apps absorberen, terwijl gesloten modellen fungeren als de duurdere premiumlaag. Open modellen behandelden in juni bijna een derde van de AI-verzoeken op het platform.
Deze platforms vangen slechts een deel van het AI-ecosysteem op; in het bijzonder laten ze sessies achterwege die worden gehost door grote laboratoria, die waarschijnlijk het grootste deel van het gebruik van OpenAI en Anthropic voor hun rekening nemen. Maar het grote en groeiende marktaandeel van open source-modellen roept een moeilijke vraag op: hoeveel doen frontier-modellen er nog steeds toe als de meeste productie-AI uiteindelijk op goedkopere, aanpasbare alternatieven draait?
Sommigen zien de groei van open source-modellen als een teken dat de meest intelligente modellen uiteindelijk alleen voor de meest gespecialiseerde gebruiksscenario's zullen worden gebruikt. “Misschien zullen de frontier-modellen over een paar jaar bedoeld zijn om te experimenteren en voor een aantal echt hoogwaardige taken, en zullen de meeste productiewerklasten feitelijk worden aangedreven door particuliere modellen binnen bedrijven of door open source-modellen”, zei Clem Delangue, CEO van Hugging Face, in een recente aflevering van Equity.
De speler laden…
Hugging Face is een platform- en ontwikkelaarsgemeenschap die vooral bekend staat om het hosten, delen en helpen van bedrijven bij het implementeren van open modellen. Delangue zegt dat de klanten en leden van de gemeenschap van Hugging Face steeds vaker de voordelen aanprijzen van het bezitten van hun eigen AI-modellen in plaats van ze te huren, een trend die in het koude daglicht op gang is gekomen nadat ze de rekening kregen die verband hield met de kosten van het opschalen van closed frontier-modellen.
“Als je een AI-bedrijf of een technologiebedrijf bent, wil je je kerncapaciteiten niet uitbesteden aan een ander bedrijf, aan een black box API waar je geen controle over hebt, waar je geen zicht op hebt en waar je eigenlijk geen enkele vorm van eigendom over hebt”, zegt Delangue.
Die verschuiving, zo betoogt Delangue, wordt weerspiegeld in de activiteit die plaatsvindt op Hugging Face. Elke zeven seconden wordt er een nieuwe repository aangemaakt op het platform, dat per Delangue bijna drie miljoen publieke modellen en een miljoen publieke datasets host. Dat wijst op een ander beeld dan het ‘ene model dat ze allemaal regeert’, zegt hij. In werkelijkheid lijkt het er meer op dat bedrijven veel verschillende modellen gebruiken, waarvan er vele zijn aangepast voor hun specifieke gebruiksscenario. De helft van alle Fortune 500-bedrijven gebruikt Hugging Face om hun eigen privémodellen en open source-modellen in te zetten, zegt hij.
De groeiende populariteit van open modellen valt samen met een gestage stroom van steeds capabelere releases van Chinese AI-laboratoria.
Elke paar maanden brengt een ander Chinees AI-bedrijf een krachtig open-weight-model uit dat goedkoper in gebruik en gemakkelijker aan te passen is dan gesloten concurrenten, waardoor de economie van propriëtaire AI, waar Amerikaanse bedrijven miljarden in hebben gestoken, wordt ondermijnd. Recentelijk heeft het in Peking gevestigde AI-bedrijf Z.ai een open-weight-model uitgebracht, GLM-5.2 genaamd, dat uitblinkt in agentische codering en concurreert met de nieuwste modellen van Anthropic op het gebied van het identificeren van beveiligingskwetsbaarheden.
Delangue is niet de enige leidinggevende die beweert dat bedrijven zich niet aan één enkele modelaanbieder moeten binden.
Microsoft-CEO Satya Nadella waarschuwde onlangs voor de lock-in van één enkele provider, met het argument dat controle over gegevens een primaire zorg zou moeten zijn voor bedrijven die AI gebruiken.
“Hoewel de grote innovatie die voortkomt uit het feit dat modelaanbieders rechten hebben op eerlijk gebruik om modellen te trainen op basis van openbare data nodig is, vind ik het ironisch dat de status quo is om je vervolgens om te draaien en beperkende voorwaarden op te leggen aan destillatie, en je het recht voor te behouden om te leren van klantgebruik en interactiegegevens,” zei Nadella. "Als het leren slechts in één richting stroomt, convergeert de economische waarde naar de eigenaren van de leerinfrastructuur in plaats van naar de makers van de kennis zelf. Daarom is het absoluut noodzakelijk dat we de leerinfrastructuur onder elk bedrijf distribueren, zodat zij hun eigen leercyclus kunnen beheersen."
De opkomst van open modellen heeft ook het debat geïntensiveerd over de vraag of steeds capabelere modellen überhaupt breed beschikbaar moeten zijn.
Anthropic CEO Dario Amodei heeft betoogd dat het opschalen van krachtige open modelgewichten gevaarlijk zou kunnen worden, omdat ze, zodra ze worden vrijgegeven, moeilijk te controleren worden. Anderen hebben betoogd dat open modellen gemakkelijker toegankelijk zijn voor slechte actoren die ze zouden kunnen gebruiken om desinformatie te verspreiden of cyber- of biologische oorlogsvoering uit te voeren.
Delangue ziet de afweging anders.
“Het grootste risico bij AI is machtsconcentratie”, zegt Delangue. “De manier waarop je de wereld naar mijn mening veiliger maakt, is door de speelvelden gelijk te maken en transparantie te creëren over deze modellen.”
Transparantie betekent dat verdedigers gemakkelijker “de cyberveiligheidsrisico’s kunnen patchen waarvan ze al weten dat open source-modellen deze kunnen misbruiken”, zei hij.
De directeur van Hugging Face stelt dat het gesloten houden van krachtige modellen de risico's die gepaard gaan met geavanceerde AI-systemen niet elimineert, deels omdat het gemakkelijk is om voorbij de API-vangrails van grensmodellen te komen en de gewichten te stelen en deze openlijk te verspreiden. Het beperken van krachtige modellen, zo betoogt Delangue, concentreert simpelweg de technologie in de handen van een paar bedrijven, terwijl de transparantie over de manier waarop systemen werken wordt verminderd.
“Je maakt het niet echt veilig door het voor slechts een paar spelers achter gesloten deuren te houden”, zei Delangue. “Je maakt het gevaarlijker omdat je asymmetrie van macht en asymmetrie van mogelijkheden creëert.”