China gooit de AI-deuren open, Washington raakt in paniek.

Open weights geven gebruikers meer keuze en controle en zetten de verdienmodellen van Amerikaanse AI-bedrijven onder druk.

jul 25, 2026

Twee noten vooraf.

1) Ik begon deze nieuwsbrief met de belofte jullie wekelijks op de hoogte te houden. Inmiddels stuur ik jullie regelmatig meerdere nieuwsbrieven in een week. Die verhalen moeten er nu eenmaal uit. Het is niet anders :-) Scan gewoon even de sectie In het kort en kijk of doorlezen voor jou interessant is. En neem het me niet kwalijk!

2) Toen ik solliciteerde op de functie van ‘Hoofd VPRO Digitaal’ kreeg ik een vraag over open source software. Ik had eerlijk gezegd nog geen idee. Inmiddels natuurlijk wel. En het is een van de mooiste voorbeelden van samen weten we meer in combinatie met autonomie. De software is van jou, je mag het gebruiken en aanpassen, jouw verbeteringen kunnen het geheel beter maken. En internet is op open source software gebouwd. Gratis en waardevol kunnen goed samen gaan. Open weights heeft overeenkomsten met open source, maar is net weer anders en het houdt de AI-gemoederen zeer bezig. Daarover gaar deze Handpicked AI.

China gooit de AI-deuren open, Washington raakt in paniek.

In het kort

Sterke Chinese AI-modellen worden snel goedkoper en vaak zijn de zogenoemde weights gratis te downloaden. In Washington wordt daarom door de Amerikaanse regering gesproken over maatregelen die het gebruik ervan kunnen afremmen.
NVIDIA, Microsoft en 23 andere organisaties waarschuwen de Amerikaanse overheid voor brede beperkingen. Eerlijkheidshalve: ze hebben er zelf ook belang bij. Meer modellen betekent meer vraag naar chips en cloudcomputing.
Open weights geven gebruikers meer keuze en controle. Ze zijn niet hetzelfde als open source en gratis downloaden is niet hetzelfde als gratis gebruiken.

-----

Jensen Huang, de baas van NVIDIA, gebruikte zijn eerste bericht ooit op X voor een open brief over open AI-modellen. Negen minuten later plaatste Microsoft-baas Satya Nadella dezelfde boodschap.

De timing was niet toevallig. Een Amerikaans AI-bedrijf als Anthropic en de regering maken zich zorgen over de snelle opmars van Chinese modellen. DeepSeek en Qwen hadden al laten zien dat China sterke modellen kan maken die veel goedkoper zijn dan Amerikaanse alternatieven. Nu trekt Kimi K3 van Moonshot AI ook de aandacht. Het model kan zich volgens tests van de maker op onderdelen meten met de Amerikaanse top en de weights gratis beschikbaar gesteld worden.

In Washington is gesproken over maatregelen die Amerikaanse bedrijven kunnen ontmoedigen of zelfs verhinderen om zulke Chinese modellen te gebruiken. Dat kan via een verbod, maar ook via inkoopregels, veiligheidswaarschuwingen of plaatsing van Chinese AI-labs op een zwarte lijst. De regering is er intern verdeeld over. De lijn die het Witte Huis nu kiest is dat open AI ruimte moet houden, terwijl vermeende diefstal van Amerikaanse modelkennis via zogenoemde distillatie hard kan worden aangepakt.

Precies op dat moment vragen NVIDIA, Microsoft en 23 andere organisaties dus om open weights niet te vroeg aan banden te leggen.

Open weights, open source en gesloten AI

Bij ChatGPT of Claude stuur je een vraag naar de computers van de aanbieder. Je mag het model gebruiken, maar je krijgt het model zelf niet. De maker bepaalt welke versie beschikbaar is, wat die kost en onder welke voorwaarden je ermee werkt.

Een AI-model bestaat voor een belangrijk deel uit miljarden getallen die tijdens de training zijn afgesteld. Dat zijn de weights. Als die worden vrijgegeven, kun je het getrainde model downloaden, op eigen of gehuurde computers draaien en voor eigen toepassingen aanpassen. De precieze ruimte die je krijgt hangt af van de licentie.

Open weights geeft minder openheid dan open source. Bij open-source-software is de broncode beschikbaar en krijg je rechten om die te bestuderen, te veranderen en verder te verspreiden. Voor AI hoort daar genoeg informatie bij om te begrijpen hoe het systeem is gemaakt. Bij een open-weightmodel kunnen de trainingsdata, trainingscode en recepten van de maker gesloten blijven. Je krijgt dan het eindproduct in handen, zonder precies te kunnen reconstrueren hoe het is gemaakt.

De termen lopen in het publieke debat voortdurend door elkaar. Ik heb me daar ook wel schuldig aan gemaakt. Ook Amerikaanse media noemen Chinese open-weightmodellen vaak open source. Voor een gebruiker is het verschil praktisch. Met open weights kun je een bestaand model zelf gebruiken en aanpassen. Zonder trainingsdata en volledige werkwijze kun je de totstandkoming ervan niet helemaal controleren of herhalen.

Gratis downloaden is niet hetzelfde als gratis draaien

De weights van veel Chinese modellen kosten dus niets om te downloaden, maar het gebruik kan nog steeds veel geld kosten.

Een groot model heeft zware computers, energie en technisch beheer nodig. Een klein bedrijf zal een model meestal bij een cloudaanbieder draaien of een goedkope API gebruiken. Een onderzoeker of grotere organisatie kan besluiten het zelf te hosten. In beide gevallen blijft er een rekening voor rekenkracht.

Gratis betekent hier vooral dat de modelmaker geen bedrag vraagt voor iedere vraag die je stelt. Je kunt kiezen waar het model draait en wie je voor de infrastructuur betaalt. Dat zet druk op gesloten aanbieders die hun geld juist verdienen met toegang tot hun eigen model.

Een kosteloze download is maar een deel van de Chinese opmars. De modellen worden goed genoeg voor steeds meer dagelijks werk en hun gebruikstarieven liggen vaak veel lager. Amerikaanse bedrijven kiezen ze inmiddels omdat ze goedkoper en praktisch bruikbaar zijn.

Waarom Washington zenuwachtig wordt

De Verenigde Staten hebben de afgelopen jaren geprobeerd China af te remmen door de export van geavanceerde chips te beperken. China blijkt desondanks modellen te kunnen bouwen die dicht bij de Amerikaanse top komen.

Dat leidt tot twee zorgen. De eerste gaat over veiligheid. Een model waarvan de weights eenmaal zijn verspreid, kun je niet terugroepen en de oorspronkelijke maker kan de beveiliging niet overal bijwerken. De tweede gaat over economische macht. Als sterke Chinese modellen voor weinig geld beschikbaar zijn, kunnen ze de standaard worden waarop bedrijven buiten China hun toepassingen bouwen.

OpenAI en Anthropic waarschuwden Washington recentelijk voor de risico’s van krachtige Chinese open modellen. Hun argumenten verdienen aandacht, maar, jawel, ook zij hebben een verdienmodel. Beide bedrijven verkopen toegang tot gesloten modellen en hebben voordeel bij strengere regels voor goedkope concurrenten. Overigens heeft OpenAI zijn naam inmiddels toch ook maar onder de brief van NVIDIA / Microsoft gezet.

De discussie over distillatie maakt het nog lastiger. Bij distillatie leert een kleiner model van de antwoorden van een groter model. Dat is een gewone techniek in AI-ontwikkeling. Amerikaanse bedrijven beschuldigen Chinese labs ervan dat ze op grote schaal antwoorden uit gesloten modellen hebben gebruikt om vergelijkbare systemen te bouwen. Het Witte Huis spreekt in zulke gevallen over diefstal van intellectueel eigendom. Men is kennelijk vergeten dat ongeveer alle modellen zonder toestemming van de eigenaren op tekst, beeld en geluid getraind zijn.

Volg het verdienmodel

De open brief heet *Open Weights and American AI Leadership*. Onder de eerste 25 ondertekenaars stonden NVIDIA, Microsoft, Meta, Mistral, Hugging Face, IBM en Mozilla. OpenAI en Anthropic ontbraken. Zoals gezegd heeft OpenAI zijn naam er nu ook bij gezet. Op het moment van schrijven is Anthropic de belangrijke naam die nog ontbreekt.

De brief pleit voor toegang, concurrentie en meer controle voor gebruikers. Organisaties hoeven dan niet voor iedere taak het duurste model te gebruiken. Ze kunnen een model op hun eigen data afstemmen en op een plek draaien die bij hun eisen past. Onderzoekers kunnen het gedrag en de zwakke plekken beter bestuderen.

NVIDIA verdient aan de chips waarop al die modellen draaien. Het bedrijf hoeft niet te voorspellen welk model wint. Ieder nieuw model dat wordt getraind of op grote schaal gebruikt kan de vraag naar zijn hardware vergroten.

Microsoft zit in een vergelijkbare positie met Azure. Het kan rekenkracht en beheer verkopen voor modellen van OpenAI, Meta, Mistral of een Chinese aanbieder die wel wordt toegestaan. Een markt met veel modellen is aantrekkelijk voor een bedrijf dat de infrastructuur levert.

Hun pleidooi voor openheid is dus geen liefdadigheid. Maar dat maakt het argument natuurlijk nog niet onwaar. Het laat zien dat open weights de inkomsten verschuiven. De modelmaker kan minder makkelijk voor ieder gebruiksmoment geld vragen. De waarde komt meer te liggen bij chips, cloud, toepassingen en de eigen kennis die een organisatie aan een model toevoegt.

Op X: steun voor het idee, wantrouwen tegen de afzenders

Met Monid (mooie dienst, aanrader) bekeek ik ruim 170 reacties onder de berichten van Huang en Nadella, aangevuld met een bredere zoekopdracht op X. Het is een momentopname, geen representatieve peiling.

Veel mensen steunden het idee achter open weights. Ze wezen op keuzevrijheid, eigen beheer en minder macht voor een paar gesloten AI-bedrijven. De kritiek richtte zich vooral op de motieven. Een chipverkoper verdient aan ieder model dat rekenkracht gebruikt. Microsoft kan ieder toegestaan model in zijn cloud onderbrengen.

Onder Nadella’s bericht was het wantrouwen sterker. Reageerders wezen op Microsofts investering in OpenAI en op de geschiedenis van het bedrijf met gesloten software. Huang kreeg veel welkomstberichten omdat dit zijn eerste post op X was, waardoor de inhoudelijke discussie daar meer werd verdund.

De rode draad was duidelijk. Mensen willen de voordelen van open weights, terwijl vrijwel niemand gelooft dat de bedrijven er zonder eigenbelang voor pleiten.

Wat je hier zelf aan hebt

Deze strijd lijkt te gaan over Amerika, China en grote AI-bedrijven. De keuze tussen gesloten diensten en open weights komt ook terecht bij iedereen die AI in werkprocessen bouwt.

Hoe meer eigen documenten, instructies en vaste werkwijzen je aan één aanbieder koppelt, hoe duurder een verhuizing wordt. Een goed antwoord vandaag zegt weinig over de vrijheid die je volgend jaar nog hebt.

Ik zou daarom bij een AI-dienst twee vragen stellen. Kan ik mijn data en opgebouwde kennis meenemen als de prijs of voorwaarden veranderen? En kan ik hetzelfde werk op een ander model laten draaien zonder opnieuw te beginnen? En je daarop voorbereiden kan. In Blom-OS schrijf ik alles wat gedaan en geleerd is weg op .MD-files die eenvoudig van de ene naar de andere provider of model kunnen.