Nakakakuha ng mga gumagamit sa ibang bansa ang mga bukas na AI model ng China, ngunit malaking bahagi ng kita ang napupunta sa mga cloud platform

Nangunguna ang DeepSeek sa paggamit habang lumilipat ang labanan sa kita

Umabot sa 24.5% ng mga text request sa OpenRouter ang bahagi ng DeepSeek noong linggong nagsimula noong Oktubre 5, 2026, na mas mataas kaysa 18.6% ng OpenAI at 17.8% ng Google. Gayunman, natuklasan sa tantiya ng Epoch AI na halos 8% lamang ng ginastos ng mga kostumer sa mga model nito na na-access sa platform ang napunta sa DeepSeek. Nakakakuha ng maraming gumagamit sa ibang bansa ang mga developer ng AI sa China habang nakikipagkompetensiya sila sa mga kumpanyang nagho-host at nagbebenta ng kanilang teknolohiya para sa kitang nalilikha nito.

Nanguna ang DeepSeek V4.1 Flash sa lingguhang ranggo ng paggamit ng OpenRouter, na may datos hanggang Oktubre 13, matapos itong magproseso ng 40.5 trilyong token. Sumunod ang Step 5 Preview na may 15.1 trilyon at GLM 5.3 Flash na may 12.9 trilyon. Ang mga token ay maliliit na piraso ng teksto o datos na pinoproseso ng isang AI model kapag nakatatanggap ito ng tanong at bumubuo ng sagot.

Nanguna ang mga model mula China kaysa sa mga model mula US sa lingguhang paggamit ng token sa OpenRouter sa loob ng 24 na sunod-sunod na linggo hanggang Oktubre 11. Kabilang sa mga dahilan ng kanilang popularidad ang mas mababang presyo, mas mahusay na performance at kalayaang iangkop ng mga negosyo ang mga model at patakbuhin ang mga ito sa provider na kanilang pinili.

Ayon kay Cynthia Zhang, founding partner ng FutureX Capital, malabong matapatan agad ng mga developer ng model sa China ang kita ng OpenAI at Anthropic, bagaman mabilis na lumalaki ang kanilang benta. Tinataya ng Epoch AI na pagsapit ng Setyembre, nasa halos 10% lamang ng pinagsamang kita ng dalawang kumpanyang US na ito sa AI ang kinita ng anim na nangungunang developer sa China.

Ano ang sinusukat ng mga bilang ng paggamit

Ikinokonekta ng OpenRouter ang mga application sa maraming AI model sa pamamagitan ng application programming interface, o API. Binibilang sa talaan ng mga request nito kung gaano kadalas tinatawag ang mga model. Binibilang naman sa ranggo ng token nito ang dami ng materyal na naproseso, kasama ang mga tanong at sagot. Inilalarawan ng mga bilang ang aktibidad na dumaraan sa OpenRouter at hindi kasama ang mga pribadong request.

Lumampas nang 5.9 na percentage point ang bahagi ng DeepSeek sa mga request kaysa sa OpenAI noong linggong nagsimula noong Oktubre 5. Umabot naman sa 13.4% ang bahagi ng Z.ai, 5.4% ang Qwen, 2.9% ang Xiaomi at 1.7% ang Tencent. Sama-samang umabot sa 47.9% ng mga text request ang bahagi ng limang developer na ito mula China. Posibleng kabilang din sa natitirang mga kategorya ang iba pang developer mula China.

Nasa pang-araw-araw na dataset ng token ng OpenRouter ang nangungunang 50 pampublikong model bawat araw, pati pinagsama-samang bilang para sa lahat ng iba pa. Sinusuportahan nito ang pang-araw-araw, lingguhan at buwanang mga panahon, at may mga filter para sa mga katangian gaya ng modality at haba ng context. Gumagamit ang mga filter para sa kategorya at wika ng mga tantiyang hinango sa mga sample. Magkakaiba rin ang paraan ng mga provider sa paghahati ng materyal sa mga token, kaya bahagyang nakadepende ang kabuuang bilang sa kani-kanilang paraan ng pagbilang. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), hanggang Oktubre 13, 2026.

Bakit pinipili ng mga negosyo ang mga model na maaari nilang iangkop

Bumubuo ang Harvey, na gumagawa ng mga AI tool para sa legal na gawain, at Genspark, na bumubuo ng mga agent na gumagamit ng maraming model, ng mga sistemang nakabatay sa bukas na teknolohiya ng China upang mabawasan ang pagdepende sa mga saradong provider. Ang AI agent ay software na gumagamit ng model upang magsagawa ng sunod-sunod na gawain, gaya ng pagpaplano, pagsulat ng code at pagsuri sa resulta.

Ang mga open weight ay ang mga numerikal na setting na natutuhan ng isang model at gumagabay sa mga sagot nito. Kapag ginawang available ang mga ito, maaaring i-download ng ibang kumpanya ang model, patakbuhin ito sa sarili nitong mga server at iangkop para sa partikular na gawain. Nakadepende sa lisensiya ang eksaktong mga karapatan. May mga release ding may kasamang source code, samantalang may iba na nagbibigay ng mga weight na may restriksiyon sa komersiyal na paggamit.

Maaaring gumamit ang mga negosyo ng sarili nilang datos upang iangkop ang mga model na ito sa kanilang pangangailangan. Maaari rin nilang piliin kung saan patatakbuhin ang sistema sa halip na ipadala ang bawat request sa orihinal na developer. Nakakatulong ang kakayahang ito na ipaliwanag kung bakit maaaring maging bahagi ng produktong Amerikano o Europeo ang isang model mula China habang nananatili sa labas ng China ang hosting at ugnayan sa mga kostumer.

Inilarawan ni Intel chief executive Lip-Bu Tan bilang “napakabilis” ang paggamit sa mga nangungunang model ng China sa isang panel ng DBS sa Singapore noong Oktubre 12. Sinabi niyang “sapat na” ang performance ng DeepSeek, Kimi at GLM at idinagdag na ang merkado ang magtatakda kung aling mga model ang pinakaangkop sa iba't ibang gamit. Ipinaliwanag ni Tan ang pagkiling niya sa bukas na teknolohiya:

Matibay akong naniniwala sa open source; iyan ang pinakamahusay na paraan upang mapahusay ang kahusayan,

Nakaaapekto ang mas mababang presyo sa pang-araw-araw na pagpapasya

Ayon kay Stu Clott, operations manager at paminsan-minsang developer sa San Diego, nagkakahalaga ng humigit-kumulang $10 ang isang oras ng pagko-code gamit ang Claude, kumpara sa wala pang 50 sentimo gamit ang DeepSeek. Ipinakikita ng mga bilang na iyon na wala pang ikadalawampu ng gastos sa Claude para sa gawaing iyon ang ginastos niya sa DeepSeek.

Hinahati ni Ruben Garcia Jr., isang developer sa Dallas na gumagawa ng mga website at mobile application, ang mga gawain sa iba't ibang provider. Gumagastos siya ng $500 kada buwan sa Claude at ChatGPT para sa mas mahihirap na pagpaplano at pagsusuri, at $200 naman sa mga model mula China, kabilang ang MiniMax, Kimi at Xiaomi MiMo. Ayon sa kanya, nagagawa ng mga model mula China ang 90% ng kanyang mga gawain, kabilang ang pagko-code at voice recognition.

Sinabi ni Lindy founder Flo Crivello na milyon-milyong dolyar ang natipid ng kanyang kumpanya matapos ilipat ang mga AI assistant sa trabaho mula sa mga model ng Anthropic patungo sa DeepSeek. Ina-access ng Lindy ang DeepSeek sa pamamagitan ng isang provider sa Amerika. Ipinaliwanag ni Crivello kung bakit maaaring angkop ang mas murang model sa karaniwang gawain:

Hindi mo kailangan ng Diyos para isulat ang email mo,

Ayon kay Kyle Chan, fellow sa Brookings Institution, umuusbong na merkado para sa mga developer mula China ang mga katamtamang laki ng negosyong nagsisimula nang gumamit ng AI ngunit nag-aalala sa gastos. Sinabi ni Zhang na maaaring tumagal lamang nang halos anim na buwan ang panahon ng mataas na kita ng isang nangungunang model mula US bago magsimulang bumaba ang mga presyo dahil sa kompetisyon.

Sapat na ang lapit ng performance para sa maraming gawain

Inilarawan ng Center for Strategic and International Studies (CSIS) na kayang makipagkompetensiya ng mga model mula China sa maraming praktikal na gawain sa pagtatasa nito sa AI ng China. Isinulat ng may-akda nitong si Yasir Atalan, deputy director at data fellow sa CSIS Futures Lab, na may humigit-kumulang 750 bilyong parameter ang GLM-5.2 at isang milyong token ang context window nito. Ang mga parameter ay mga setting na natutuhan ng model; ang context window naman ay ang dami ng materyal na kaya nitong isaalang-alang nang sabay-sabay.

Binanggit sa pagtatasa ang natuklasan ng Center for AI Standards and Innovation na halos walong buwan ang agwat ng DeepSeek V4 Pro sa mga nangungunang model mula US. Inilarawan din nito ang mahusay na resulta ng GLM at Moonshot sa pagko-code at mga agent. Para sa negosyong pumipili ng sistema, ang mahalagang tanong ay kung nagagawa nito nang maaasahan ang kinakailangang gawain sa katanggap-tanggap na halaga.

Nagbigay ng kongkretong halimbawa ang paghahambing ng gobyerno ng US. Nakatala sa ulat na Two Loops ng US-China Economic and Security Review Commission ang mga presyong $1.20 kada milyong token para sa Kimi K2.5 at $4.81 para sa GPT-5.2 noong Enero 2026. Kapwa nakakuha ng markang 47 ang mga ito sa Intelligence Index ng Artificial Analysis, kaya nasa halos sangkapat ng nakalistang presyo ng GPT-5.2 ang presyo ng Kimi.

Itinaguyod ng mga AI lab sa China ang mas episyenteng mga paraan ng training at pagpapatakbo ng mga model. Sinabi ng DeepSeek na gumamit ang huling training run ng V3 ng 2.788 milyong H800 GPU hour, na tinatayang nagkakahalaga ng $5.6 milyon. Inilarawan din ng CSIS ang knowledge distillation, kung saan ginagamit bilang mga halimbawa sa training ng ibang model ang mga sagot at hatol mula sa mas mahusay na model. Inakusahan ng OpenAI at Anthropic ang mga AI lab sa China na kumuha ng ganitong materyal sa pamamagitan ng mga mapanlinlang na account, kaya naging paksa ng komersiyal at pampolitikang alitan ang gawaing ito.

Lumalagong ecosystem ang nakararating sa mga pandaigdigang platform

Ayon sa datos ng mga download sa Hugging Face na binanggit ng CSIS, umabot sa 41% ng mga download noong nakaraang taon ang bahagi ng mga model mula China. Sinabi sa ulat ng komisyon na nalampasan ng mga ito ang mga model mula US sa kabuuang download noong Agosto 2025 at napunta sa mga model mula China ang pito sa sampung pinakamaraming na-download sa platform mula Nobyembre hanggang Disyembre ng taong iyon.

Ipinakikita ng pamilyang Qwen ng Alibaba ang laki ng pag-aangkop sa mga model. Nagtala ang komisyon ng mahigit 100,000 derivative model noong inilathala ang ulat. Pagsapit ng tag-init ng 2026, umabot sa humigit-kumulang 2.045 bilyon ang download ng Qwen at 151,448 ang mga derivative nito, halos 2.6 na beses ng bilang ng mga model na nakabatay sa mga model ng Meta. Ang derivative ay bersiyong binuo mula sa isang umiiral na model, na kadalasang iniangkop para sa isang wika, industriya o partikular na trabaho.

Nagdagdag ang Amazon Web Services ng anim na open weight model mula China sa Amazon Bedrock, kabilang ang DeepSeek V3.2, MiniMax M2.1 at Qwen3 Coder Next. Idinagdag ang Kimi K3 noong Setyembre at sinundan ito ng GLM-5.3 noong unang bahagi ng Oktubre. Nagbibigay ang Bedrock sa mga negosyo ng paraan upang gumamit ng mga model sa pamamagitan ng cloud infrastructure ng Amazon. Ginawang available din ng Baseten ang Kimi K3 at GLM-5.3 sa loob ng coding tool na Codex ng OpenAI at pinangangasiwaan nito ang hosting at computing na kailangan upang makabuo ng mga sagot.

Dumaan sa ilang yugto ang paglawak:

• Agosto 2025: Nalampasan ng mga model mula China ang mga model mula US sa kabuuang download sa Hugging Face.
• Nobyembre hanggang Disyembre 2025: Hawak ng mga model mula China ang pito sa sampung nangungunang puwesto sa download sa Hugging Face.
• Hulyo 2026: Inilabas ng Moonshot ang Kimi K3 na may mga kahingian sa paghahati ng kita para sa ilang malalaking service provider.
• Setyembre 2026: Naging available ang Kimi K3 sa Amazon Bedrock.
• Unang bahagi ng Oktubre 2026: Nakarating ang GLM-5.3 sa Bedrock sa pamamagitan ng komersiyal na kasunduang may paghahati ng kita.
• Oktubre 12, 2026: Inilarawan ng chief executive ng Intel ang mabilis na paggamit sa mga model sa panel ng DBS sa Singapore.

Sino ang kumikita kapag lumaganap ang isang bukas na model?

Ipinakikita ng karanasan ng Z.ai kung paano maaaring sumikat ang isang model habang nababawasan ang negosyong napupunta sa lumikha nito para sa hosting. Natuklasan ng Epoch AI na nag-alok ang 12 panlabas na provider ng GLM-5.3 Flash sa pamamagitan ng OpenRouter sa loob ng isang araw mula nang ilabas ang mga weight nito noong Agosto. Pagkaraan ng 20 araw, umabot sa 26 ang mga provider na nag-aalok nito at walo sa mga ito ang naniningil nang mas mababa kaysa sa Z.ai.

Bumaba mula 88% tungo sa 22% ang bahagi ng Z.ai sa mga token na inihatid para sa model na iyon. Bumaba nang 70% ang pang-araw-araw na dami ng token nito, kahit tumaas nang 17% ang kabuuang paggamit sa model. Lalong bumibili ang mga kostumer ng access mula sa ibang host.

Nagtala ang Vercel ng katulad na agwat sa pagitan ng aktibidad at kita: tumaas mula mas mababa sa 1% tungo sa 17% noong Mayo ang bahagi ng DeepSeek sa mga token, samantalang nanatili sa halos 1% ang bahagi nito sa kita. Maaaring gumanap ng malaking bahagi sa trabaho ang mga murang model habang maliit na bahagi lamang ng paggastos ang napupunta sa mga ito.

Nag-ulat ang Z.ai ng 24.6% na API gross margin sa unang kalahati ng 2026, mula sa 18.9% noong 2025. Ang gross margin ay bahagi ng kita na natitira matapos ibawas ang direktang gastos sa serbisyo, bago ibawas ang iba pang gastusin. Tinataya ng Epoch AI na 85% ang margin ng saradong alok na Opus 4.8 ng Anthropic at 70% hanggang 80% naman para sa DeepSeek, na bukod-tangi sa mga developer ng bukas na model dahil mababa ang gastos nito sa pagpapatakbo.

Sinisikap ng Moonshot na kumita nang mas malaki sa pamamagitan ng lisensiya ng Kimi K3, na nag-aatas sa ilang malalaking provider na nagbebenta ng access na pumasok sa mga kasunduan sa paghahati ng kita. Iniulat na humingi ito ng hanggang 30% ng kaugnay na kita sa serbisyo mula sa malalaking cloud platform. May paghahati rin ng kita batay sa paggamit sa kasunduan ng Z.ai sa Bedrock. Hindi pa isiniwalat ang eksaktong mga komersiyal na tuntunin at ang kikitain ng mga kasunduang ito.

Nagdudulot ng mga kostumer at pagdepende ang pakikipagsosyo sa cloud

Inilarawan ni Wang Peng, mananaliksik sa Beijing Academy of Social Sciences, ang umuusbong na kasunduan bilang paghahati-hati ng mga responsibilidad: binubuo ng mga developer ang teknolohiya, nagbibigay ang mga pandaigdigang cloud ng imprastraktura at access sa mga negosyo, at kumikita ang mga developer kapag ginagamit ng mga kostumer ang kanilang mga model.

Ipinakikita ng Fireworks AI ang oportunidad para sa mga provider ng imprastraktura. Ayon kay Zhang, naglalagay ang kumpanyang ito sa California, na karamihan sa pangunahing pangkat ng pamamahala ay may lahing Tsino, ng mga bukas na model mula China para sa malalaking negosyo sa ibang bansa at lumampas na sa $1 bilyon ang taunang kita nito batay sa kasalukuyang takbo. Ipinapakita ng taunang kita batay sa kasalukuyang takbo kung magkano ang kikitain sa loob ng isang buong taon kung magpapatuloy ang kasalukuyang antas ng kita.

Ipinaliwanag ng CSIS na binabawasan din ng hosting ng ikatlong panig ang pasaning maglaan ng computing capacity para sa pandaigdigang mga kostumer sa mga developer mula China. Gayunman, maaaring manatili sa host o kostumer ang mga prompt, feedback at tala ng paggamit. Dahil dito, nababawasan ang impormasyong nakukuha ng orihinal na lab tungkol sa paggamit ng mga tao sa model nito at kung saan pa ito kailangang pahusayin.

Tinutukoy sa ulat na Two Loops ng komisyon ang isa pang paraan upang matuto: ang paggamit ng mga model sa mga pabrika, logistics network at robotics. Makalilikha ang mga gamit na ito ng espesyalisadong datos na magpapahusay sa mga susunod na sistema. Maaaring makakuha ng feedback ang mga AI lab sa China mula sa paggamit sa industriya at mga pag-aangkop ng komunidad kahit limitado ang direktang access nila sa mga interaksiyon ng mga kostumer sa ibang bansa.

Inilarawan ni Shen Yang, propesor sa Tsinghua University, ang magkakaibang oportunidad sa ibang bansa: mas matibay na katiyakan sa komersiyo sa Timog-Silangang Asya, mas malaking halaga kada kostumer sa mga merkado sa Gulpo at malaking hindi pa natutugunang pangangailangan sa Latin America. Binanggit din niya ang lumalaking interes sa soberanya sa AI, o kakayahang kontrolin ng isang bansa ang mahahalagang imprastraktura, datos at access sa AI.

Nakaaapekto sa paggamit ang seguridad at tiwala ng mga kostumer

Itinitigil na ng Ecosia, kumpanyang search sa Berlin, ang pakikipagsosyo nito sa Mistral AI ng France at nakikipagtulungan na sa Melious upang gumamit ng mga model kabilang ang Qwen, GLM at Kimi. Sinabi ni founder at chief executive Christian Kroll na nahati sa dalawa ang mga gastos sa pagpapatakbo habang bumuti ang kalidad at performance. Binanggit niya ang mga problema sa performance ng Mistral, pagkawala ng serbisyo ng mga server at mga alalahanin tungkol sa suplay ng enerhiya at kasarinlan nito. Hinikayat naman ni Mistral cofounder Guillaume Lample ang Ecosia na subukan ang paparating na model na Large 4.

Naniniwala si Kroll na maaaring tugunan ng mga naka-target na pagbabago ang mga kahinaang pampolitika ng mga model mula China. Mas maingat naman si Rasmus Rothe ng German Federal Association for Artificial Intelligence. Ayon sa kanya, maaaring alisin ng muling pagsasanay ang tuwirang censorship ngunit mahirap baguhin ang mas banayad na impluwensiya sa datos ng training. Natukoy rin sa isang pag-aaral ng NewsGuard na hindi itinatama ng mga sistemang Tsino ang maling impormasyong naaayon sa interes ng Beijing.

Iba ang naging hakbang ng Atlassian. Sinabi ni chief executive Mike Cannon-Brookes na gumagamit ito ng Nvidia Nemotron, Mistral at iba pang model, habang inilalaan ng isang AI gateway team ang mga gawain sa mga sistemang angkop para rito. Ipinaliwanag niya ang patakaran ng kumpanya sa mga sistemang ginagamit nito:

Hindi kami gumagamit ng anumang model mula China sa aktuwal na operasyon at napakalinaw namin tungkol diyan,

Ayon kay Cannon-Brookes, may ilang kostumer na tumututol sa mga model mula China ngunit tumatanggap sa mga bukas na model. Inimbestigahan din ng mga mambabatas ng US ang Airbnb at Anysphere matapos ibunyag ang paggamit ng mga model na Qwen at Kimi. Sinabi ni Airbnb chief executive Brian Chesky na hindi nagpapadala ng datos ang kumpanya sa mga developer ng model.

Binanggit ng komisyon ang mga natuklasan ng NIST na mas madaling malagay sa panganib mula sa cyberattack ang mga open model ng DeepSeek kaysa sa mga katulad na model mula US. Ayon kay Gu Zhaoqin, partner sa sangay ng Hongqiao ng Duan & Duan Law Firm, pinagsasama ng mga hamon sa pagsunod sa mga regulasyon sa ibang bansa ang mga alalahanin sa privacy at seguridad at ang proteksiyunismong pangkalakalan na inuudyukan ng geopolitics. Nagbibigay sa mga kostumer ng kontrol sa lokasyon ng pagproseso ang lokal na hosting; kailangan pa ring hiwalay na bigyang-pansin ang asal ng model, pagsusuri sa seguridad at pagsunod sa batas.

Dahil sa mas murang AI, sinusuri ang paggastos sa imprastraktura

Tinataya ng Jefferies na may humigit-kumulang $2.3 trilyong nakakontratang backlog ang Microsoft, Alphabet, Amazon at Oracle, at halos kalahati nito ay kaugnay ng OpenAI at Anthropic. Ang backlog ay negosyong nakasaad sa mga kontrata para sa paghahatid sa paglipas ng panahon. Nagdudulot ng presyon sa inaasahang kita ng mga developer ng AI ang pagbaba ng presyo ng mga model, gayundin sa perang ginagamit nila upang bumili ng kapasidad sa cloud.

Binanggit ng Jefferies ang mga bilang ng OpenRouter na nagpapakitang nagproseso ng 76.12 trilyong token ang mga model mula China noong linggong nagtapos noong Setyembre 27, kumpara sa 4.37 trilyon noong huling bahagi ng Abril. Nagproseso naman ng 14.2 trilyong token ang apat na nangungunang provider mula US sa linggong iyon noong Setyembre. Iba ang panahong saklaw ng mga bilang na ito sa ranggo ng OpenRouter noong Oktubre.

Kinukuwestiyon ng investment bank ang mga plano sa paggastos na $600 bilyon hanggang $800 bilyon para sa mga data center sa 2026 at ang iminumungkahing $993 bilyong capital expenditure para sa 2027. Sinabi rin nito na umabot sa $581 bilyon ang taunang kita batay sa kasalukuyang takbo ng apat na pangunahing cloud company hanggang ikalawang quarter ng 2026, at nonoperating income ang pinagmulan ng buong $222 bilyong pagtaas. Magkaibang bahagi ng kita ang mga pakinabang sa pamumuhunan at ang kinikita sa pagbebenta ng mga serbisyo sa computing.

Tinataya sa 2026 Global Technology Report ng Bain & Company na mangangailangan ang AI ng $6 trilyong taunang kita pagsapit ng 2031 upang pondohan ang imprastraktura para sa inaasahang pangangailangan. Inilalaan nito ang $1.8 trilyon sa mga kasalukuyang application at $1.5 trilyon sa mga umuusbong na application, na nag-iiwan ng kakulangan na $2.7 trilyon na kailangang punan ng mga bagong produkto at gamit.

Nananatili sa mga kumpanyang US ang malalaking bentahe sa mga subscription, ugnayan sa mga kostumer at mga sikat na application. Binanggit ng komisyon ang mga tantiya ng Microsoft na 28.3% ang paggamit sa United States at 16.3% sa China sa ikalawang kalahati ng 2025, bagaman hindi gaanong matibay ang saklaw ng datos para sa China. Lumilikha ng ibang oportunidad sa komersiyo ang lumalawak na papel ng mga model mula China sa mga produkto ng ibang kumpanya: malawakang magamit bilang pundasyon habang nakikipagnegosasyon para sa mas malaking bahagi ng kinikita ng mga produktong nakasalalay sa mga ito.

Mahahalagang Punto

• Nanguna ang DeepSeek sa mga text request sa OpenRouter sa 24.5% noong linggong nagsimula noong Oktubre 5, 2026.
• Naakit ng mas mababang presyo, praktikal na performance at malayang pagpapatakbo ang mga model mula China ng mga kostumer sa ibang bansa.
• Malaking bahagi ng ginagastos sa mga model na binuo ng mga AI lab sa China ang napupunta sa mga host na ikatlong panig.
• Nagbibigay ng mga paraan para sa paghahati ng kita ang pakikipagsosyo sa Amazon Bedrock at mga bagong tuntunin sa paglilisensiya.
• Nakaaapekto sa mga desisyon sa pagbili ng negosyo ang seguridad, censorship, privacy at pampolitikang pagsusuri.
• Nagdudulot ng presyon sa kita ng mga developer at sa ekonomiya ng pamumuhunan sa cloud infrastructure ang pagbaba ng presyo ng mga model.