Thomas Wolf, a Hugging Face társalapítója, a TechCrunch Disrupt 2025 rendezvényen adott interjúban átfogó képet ad az aktuális mesterséges intelligencia (AI) ökoszisztéma folyamatairól és dilemmáiról. Az első témák között kiemeli, hogyan alakul világszerte az open source és a zárt AI modellek versenye, valamint milyen szerepet játszanak benne a kínai fejlesztők és laborok. Külön kitér arra, hogy a nyílt forráskódú modellek életképessége a számítási kapacitás növekedésével együtt komoly kérdéseket vet fel, főleg az USA és Kína közötti technológiai rivalizálás kontextusában.
Az interjú egy sor kritikus témát vizsgál, például hogy a jelenlegi nagy nyelvi modellek (LLM-ek) képesek-e az általános mesterséges intelligencia (AGI) vagy akár szuperintelligencia irányába haladni. Thomas Wolf óvatosan nyilatkozik az LLM-ek kreativitásáról, hangsúlyozva, hogy ezek a rendszerek egyelőre főként meglévő adatokat elemző, „igenember” típusú feladatokra alkalmasak, ellenben az emberi tudományos kutatás vagy valódi matematikai felfedezés terén erős korlátjaik vannak.
Felmerülnek üzleti és gazdasági aspektusok is: mennyire fenntartható az AI szektor mára kialakult „buboréka”, milyen mértékben indokoltak a startupok értékelései, illetve milyen mellékhatásokkal járhatnak a szektorba áramló tőkeberuházások. A beszélgetés kiemeli a szimulációs környezetek és a grafikus chipek fejlődésének tudományos és mérnöki jelentőségét is.
Bepillantást nyerünk a Hugging Face üzleti modelljébe, különösen abba, hogyan váltanak át tanácsadói tevékenységről vállalati szolgáltatásra a Hub platformon, ahol egyre több vállalat, köztük a Salesforce is, saját modelleket tárol és fejleszt. Végül szó esik a cég robotikai kezdeményezéseiről, a open source fejlesztésű Reachy Mini humanoid robotról, és hogy a jövőben az AI és robotika összefonódása újfajta közösségi innovációkhoz vezethet.
