Perusahaan-perusahaan China seperti Kimi, Z.ai, Alibaba, dan DeepSeek dengan cepat mendapatkan perhatian di ruang model AI terbuka, meninggalkan AS tertinggal dalam area penting kemajuan teknologi. Nathan Lambert, pendiri Proyek ATOM (American Truly Open Models), menekankan perlunya AS mengembangkan model terbukanya sendiri untuk mempertahankan keunggulan kompetitif dalam AI.
Saat ini, model AI paling canggih dari perusahaan AS hanya dapat diakses melalui chatbot atau API, sementara model-model China lebih fleksibel, memungkinkan modifikasi dan memberikan dukungan yang lebih baik untuk pengembang. OpenAI dan Google telah merilis beberapa model dengan bobot terbuka, tetapi ini tidak sebanding dengan kemampuan rekan-rekan mereka dari China, yang mendapatkan manfaat dari kontribusi peneliti global.
Lambert, yang juga bekerja di Allen Institute for AI, mendirikan proyek ATOM untuk mengatasi risiko AS tertinggal dalam AI sumber terbuka. Ia berargumen bahwa ketergantungan pada model asing bisa merugikan jika model-model tersebut tiba-tiba ditarik atau dijadikan milik pribadi. Selain itu, model terbuka mendorong inovasi dan eksperimen, yang sangat penting bagi startup dan peneliti.
Proyek ATOM, yang diluncurkan pada 4 Juli, mengadvokasi peningkatan keterbukaan dalam pengembangan AI, menyoroti bagaimana model-model China telah melampaui penawaran AS. Menariknya, gerakan AI sumber terbuka dimulai oleh Meta, yang merilis model Llama-nya pada Juli 2023, dengan tujuan untuk menempatkan dirinya dalam perlombaan AI. Namun, sejak saat itu, perusahaan-perusahaan AS telah mengalihkan fokus mereka ke pengembangan AI canggih, yang mengakibatkan penurunan keterbukaan.
Sebaliknya, industri teknologi China telah mengadopsi keterbukaan yang lebih besar, yang dicontohkan oleh peluncuran model DeepSeek-R1 oleh DeepSeek pada Januari 2025, yang menunjukkan kemampuan canggih dengan biaya lebih rendah dibandingkan model-model AS. Para ahli seperti Percy Liang dari Universitas Stanford berargumen bahwa AS perlu mengadopsi praktik yang lebih transparan dalam pengembangan AI untuk tetap kompetitif. Liang menyarankan bahwa keterlibatan pemerintah mungkin diperlukan untuk mendorong lingkungan yang lebih terbuka, yang dapat mengarah pada ekosistem teknologi yang lebih sehat dan mencegah praktik monopoli.
Selain itu, Andrew Trask, CEO OpenMined, telah menyerukan inisiatif pemerintah untuk memfasilitasi akses ke data pelatihan non-publik, yang bisa menjadi kunci untuk kemajuan AI. Lambert mencatat bahwa beberapa perusahaan mulai mendukung pengembangan model frontier dengan bobot terbuka, memperkirakan bahwa hanya akan memerlukan sekitar $100 juta per tahun untuk bersaing dengan model-model terbuka China, sebuah investasi yang relatif kecil dalam lanskap AI.