Het onderzoek van Deutsche Bank komt overeen met onafhankelijke bevindingen dat de capaciteitsachterstand van open-weight modellen op propriëtaire topmodellen dramatisch is gekrompen: van wat ooit een meerjarige kloof was, naar nog maar 3-4 maanden medio 2026 . De gelijktijdige analyse van EpochAI plaatst de achterstand op ~3 maanden op hun holistische Capabilities Index, met een gemiddelde scorekloof van ongeveer 7 punten
. Deze ‘faseovergang’ in de snelheid van modelreleases (van een cyclus van 6 maanden in 2024 naar een cyclus van 72 uur in het eerste kwartaal van 2026) zorgt ervoor elk prestatievoordeel van korte duur is
.
Deutsche Bank benadrukt dat dit geen geografische tweedeling is (bijv. VS vs. China). De compressie van kosten en prestaties is een structureel, mondiaal fenomeen dat wordt aangedreven door de verspreiding van open-weight modellen uit meerdere regio's, waaronder China's DeepSeek en Zhipu AI, de VS's Meta (Llama), en anderen . De relevante as is open versus gesloten, niet Oost versus West. De bank benadrukt specifiek dat de doorbraken van DeepSeek begin 2025 het moment markeerden waarop de oude geografische benadering niet langer opging
.
Deutsche Bank gelooft dat deze dynamiek kan leiden tot een marktherwaardering van AI . De belangrijkste implicaties:
Comments
0 comments