Sisäpiiri 163 · Työkalut · 2026-10-10

Euroopan surkea tekoälykehitys | Aleksi Paavola | Neuvottelija Sisäpiiri 163

Neuvottelija Sisäpiirin jaksossa 163 Sami Miettinen ja tekoälyrakentaja Aleksi Paavola kysyvät, onko Eurooppa jo hävinnyt perustamallien kilpailun ja mitä tapahtuu, jos Yhdysvallat ja Kiina sulkevat Euroopalta pääsyn parhaisiin malleihin. Laaja, lähteistetty artikkeli tarkistaa jakson väitteet ja taustoittaa ne: Euroopan osuus laskentatehosta ja malleista (Stanford AI Index, Bruegel, Draghi), Mistralin ja Poron tilanne, LUMI ja EU:n tekoälyohjelmat, tislaamisen sopimusehdot, harness ja vahvistusoppiminen, Anthropicin Fable-mallin turvasuodattimet ja vientivalvonta, avoimien mallien viive ja turvakoulutuksen poistamisen hinta, toistetun otannan tutkimus sekä Colossuksen rakentamisnopeus verrattuna eurooppalaisiin hankkeisiin.

Sami Miettinen · Päivitetty 2026-10-12

Euroopan surkea tekoälykehitys | Aleksi Paavola | Neuvottelija Sisäpiiri 163

Tiivistelmä: Sisäpiirin jaksossa 163 Sami Miettinen ja tekoälyrakentaja Aleksi Paavola jatkavat pääjakson keskustelua datasuvereniteetista. Kysymys on, onko Eurooppa jo hävinnyt perustamallien kilpailun ja mitä sille jää, jos Yhdysvallat ja Kiina sulkevat pääsyn parhaisiin malleihin. Kumpikaan ei usko, että peli voitetaan sääntelyllä tai yritystuilla. Keskustelu päätyy havaintoon, joka on jakson painavin: kun huippumallien turvasuodattimet tiukentuvat, tietoturvatyö voi siirtyä suodattamattomille avoimille malleille.

Mitä tarkistus osoitti: Jakson suuret linjat pitävät. Euroopan osuus maailman tekoälylaskennasta on Bruegelin mukaan noin 5 %, ja Stanfordin AI Indexin mukaan Eurooppa tuotti vuonna 2024 kolme merkittävää mallia, kun Yhdysvallat tuotti 40 ja Kiina 15. Paavolan kuvaus Fablen turvasuodattimesta vastaa Anthropicin omaa kertomusta Fablen uudelleenjulkaisusta heinäkuussa 2026, ja Amazonin tutkijoiden löytämä ohitustapa on Anthropicin vahvistama. Yksityiskohdissa on kuitenkin korjattavaa:

• Avoimien mallien viive on Epoch AI:n mukaan nyt keskimäärin neljä kuukautta, ei 6–12.
• PewDiePie hienosääti valmiin kiinalaisen mallin eikä kouluttanut omaa. Vertailua Sonnet 4.5:een ei löytynyt.
• Altmanin lainaukselle ei löytynyt lähdettä.

Lukuohje

• Jakso on Sisäpiirin jatko pääjaksolle, johon keskustelussa viitataan useaan kertaan. Paavola oli aiemmin vieraana jaksossa Tekoälyagentit muuttavat lakialan – mitä ihmiselle jää? (Neuvottelija 396), jossa hän esitteli Laki.ai MCP:n.
• Kuka puhuu. Paavola on yli kymmenen vuoden kokemuksen tekoälyrakentaja ja teknologiayrittäjä, joka on kouluttanut kielimalleja eri organisaatioille. Hän rakentaa työkaluja yhdysvaltalaisten huippumallien päälle, joten hänellä on käytännön intressi siihen, että pääsy niihin säilyy. Miettinen kertoo käyttävänsä Anthropicin, OpenAI:n ja Googlen malleja sekä DeepSeek V4 Prota varamallina.
• Milloin jakso on tallennettu. Jakso julkaistiin 10.10.2026, mutta Paavola sanoo keskustelussa, että “tänään tulee toi Fable taas käyttöön”. Anthropic otti Fable 5 -mallin uudelleen käyttöön uusin turvaluokittimin 1.–2.7.2026. Jakso on siis todennäköisesti tallennettu heinäkuun alussa. Kesän ja syksyn tapahtumat on taustoitettu artikkeliin erikseen, ja ne on merkitty jakson jälkeisiksi.
• Lähde ja laajennus. Jakson sisältö perustuu suomenkieliseen MacWhisper-litteraattiin ja julkaisijan omaan lukujakoon. Litteraatissa ei ole puhujamerkintöjä, joten osa repliikeistä on kuvattu keskustelun kantoina eikä nimetty yhdelle puhujalle. Tätä laajennettua versiota (12.10.2026) varten jakson väitteet on tarkistettu ensisijaisista lähteistä. Lähteet on lueteltu lopussa, ja tarkistamatta jääneet väitteet on eroteltu erikseen.

1. Onko Eurooppa jo hävinnyt?

Miettinen kertoo kokeilleensa Mistralia noin vuosi sitten ja pitäneensä sitä heikkona. Paavola on samaa mieltä: hän testaa jokaisen Mistralin uuden julkaisun ja on ollut “aika pettynyt”. Mistralin markkinointia kumpikin kehuu upeaksi.

Paavola löytää pettymyksestä kuitenkin perustelun Mistralin olemassaololle. Hänen kauhuskenaariossaan Yhdysvallat estää Euroopalta pääsyn parhaisiin malleihin ja Kiina vastaa samalla mitalla. Silloin Euroopalla olisi “edes jotain”.

Mitä mittarit sanovat

Jakson otsikon väite Euroopan surkeasta kehityksestä saa tukea kaikista löydetyistä mittareista:

• Mallit. Stanfordin AI Index 2025 -raportin mukaan “in 2024, U.S.-based institutions produced 40 notable AI models, significantly outpacing China’s 15 and Europe’s three”. Vuoden 2026 raportin mukaan Yhdysvallat ja Kiina ovat vaihtaneet kärkipaikkaa useaan kertaan vuoden 2025 alun jälkeen. Eurooppa ei ole siinä kilpailussa mukana.
• Laskentateho. Bruegelin syyskuun 2026 katsauksen mukaan EU:ssa on noin kaksi gigawattia tekoälylaskentakapasiteettia. Se on viisi prosenttia maailman kapasiteetista, kun Yhdysvaltojen osuus on 78 prosenttia (35 GW) ja Kiinan 11 prosenttia (5 GW). EU:n osuuden ennustetaan nousevan vuoteen 2031 mennessä vain 5,6 prosenttiin. Bruegelin mukaan EU:lla on “just one significant model developer: Mistral”.
• Draghin raportti (2024). Raportin mukaan “around 70% of foundational AI models have been developed in the US since 2017”. Maailman 50 suurimmasta teknologiayhtiöstä vain neljä on eurooppalaisia, ja suurimman eurooppalaisen pilvipalvelun osuus EU:n markkinasta on kaksi prosenttia.

Mistral: pettymys vai Euroopan ainoa kilpailija?

Paavolan arvio Mistralin malleista on hänen omaa käyttökokemustaan, eikä sitä voi tarkistaa. Mistralin asema on kuitenkin vahvistunut nopeasti, osin jakson tallentamisen jälkeen:

• Rahoitus. Mistral keräsi syyskuussa 2025 1,7 miljardia euroa 11,7 miljardin euron arvostuksella. Kierrosta johti ASML. Syyskuussa 2026 Mistral keräsi kolme miljardia euroa “more than €21 billion” arvostuksella, ja kierrosta johti Samsung.
• Mallit. Mistral Large 3 (joulukuu 2025) on avoin Apache 2.0 -lisenssillä, ja siinä on 675 miljardia parametria, joista 41 miljardia on aktiivisia. Uusi lippulaiva Mistral Large 4 julkistettiin 6.10.2026, siis jakson tallentamisen jälkeen. Siinä on biljoona parametria, joista 52 miljardia aktiivisia, ja se koulutettiin 3 800 Nvidian Grace Blackwell -näytönohjaimella Mistralin omissa eurooppalaisissa datakeskuksissa. Mistral on luvannut julkaista painot lokakuun loppuun mennessä.
• Laskenta. Mistralin tavoitteena on noin gigawatin oma laskentakapasiteetti vuoteen 2030 mennessä.

Paavolan kauhuskenaarion vakuutuksena Mistral on siis nyt uskottavampi kuin jakson tallennushetkellä. Huippumallien tasoa se ei ole tarkistettujen tietojen perusteella saavuttanut.

2. Poro, Silo AI ja LUMI

Suomalainen Poro saa keskustelussa ironisen kohtelun: julkaisun jälkeen siitä “ei oo tainnut kyllä kukaan kuulla mitään”. Silo AI:n perustajia kiitetään kaupasta, jonka jakson mukaan AMD teki 650 miljoonalla.

Tarkennukset:

• Kauppa. AMD ilmoitti 10.7.2024 ostavansa Silo AI:n käteiskaupalla, jonka arvo oli “approximately $665 million”. Kauppa toteutui 12.8.2024.
• Poro ja Viking. Poro 34B koulutettiin alusta alkaen tuhannella miljardilla tokenilla LUMI-supertietokoneella yhdessä Turun yliopiston TurkuNLP-ryhmän ja HPLT-hankkeen kanssa. Pohjoismaisille kielille tehty Viking-malliperhe koulutettiin samalla tavalla.
• Poro ei ole kadonnut, mutta se on muuttunut. AMD Silo AI ja TurkuNLP julkaisivat kesäkuussa 2025 Poro 2 -mallit (8 ja 70 miljardia parametria). Ne eivät ole alusta koulutettuja vaan jatkokoulutettuja Meta Llama 3.1 -perusmalleista. Elokuussa 2026 julkaistiin pidemmän kontekstin Poro 2 8B Long ja esiversio matemaattiseen päättelyyn tehdystä mallista. Paavolan ironia osuu siis eri kohtaan kuin hän tarkoittaa: suomalainen kielimalli elää, mutta se rakentuu nyt yhdysvaltalaisen yhtiön perusmallin päälle. Kauhuskenaariossa siitä ei olisi apua.
• LUMI. LUMI-supertietokoneen näytönohjainosiossa on lähes 12 000 AMD:n MI250X-näytönohjainta, ja koneen ylläpitäjä on CSC Kajaanissa. EuroHPC valitsi joulukuussa 2024 Suomen johtaman LUMI AI Factoryn ensimmäisten seitsemän eurooppalaisen tekoälytehtaan joukkoon. Seuraajan, LUMI-AI:n, hankintasopimus allekirjoitettiin 31.8.2026: Bull toimittaa 387,8 miljoonan euron järjestelmän AMD:n MI430X-näytönohjaimilla. Järjestelmän on määrä olla käytössä vuoden 2027 jälkipuoliskolla, ja sen tekoälykapasiteetti on kymmenkertainen nykyiseen LUMIin verrattuna.

3. Tislaaminen ja paikalliset mallit

Miettinen kysyy, voisiko Eurooppa toimia “kiinalaisittain”: ajaa yhdysvaltalaista huippumallia vastaan niin paljon, että sen kyvyt saadaan tislattua omaan malliin. Paavola pitää tätä Euroopalle kulttuurisesti hankalana GDPR:n ja EU:n tekoälyasetuksen vuoksi. Kauhuskenaariossa niin kuitenkin luultavasti pitäisi toimia.

Mitä tislaamisesta tiedetään:

• Sopimusehdot kieltävät sen. Anthropicin kaupallisten ehtojen mukaan palvelua ei saa käyttää “to build a competing product or service, including to train competing AI models”. OpenAI:n käyttöehdot kieltävät käyttämästä mallin tuotoksia “to develop models that compete with OpenAI”. Kyse on sopimusrikkomuksesta, ei GDPR- tai tekoälyasetuskysymyksestä.
• Sitä tehdään silti teollisessa mittakaavassa. Anthropic kertoi helmikuussa 2026 havainneensa kolmen kiinalaisen laboratorion kampanjat. Niissä yli 16 miljoonaa keskustelua oli käyty noin 24 000 vilpillisen tilin kautta: DeepSeekiltä yli 150 000, Moonshot AI:lta yli 3,4 miljoonaa ja MiniMaxilta yli 13 miljoonaa. Anthropic toteaa samalla, että tislaus sinänsä on “a widely used and legitimate training method”. Ongelma on kilpailijan mallin luvaton käyttö.
• Huippumallit puolustautuvat. Anthropicin mukaan Fable 5 ohjaa tislausyrityksiksi tunnistetut pyynnöt heikommalle Opus 4.8 -mallille. Kauhuskenaarion tislaus olisi siis sekä sopimusrikkomus että teknisesti torjuttu.

Paikallisesti ajettavia malleja on, esimerkiksi Googlen Gemma-mallit ja kiinalaiset avoimet mallit. Google julkaisi huhtikuussa 2026 Gemma 4 -perheen Apache 2.0 -lisenssillä. Sen pienimmät mallit toimivat Googlen mukaan “completely offline” laitteessa ja suuremmat tavallisella tietokoneella.

4. Harness ja vahvistusoppiminen

Keskustelun ydin on siinä, että mallin painot eivät enää yksin ratkaise. Huippumallien etu on päättelyssä ja harnessissa, eli siinä, miten malli toimii yhdessä sitä ohjaavan työkaluympäristön kanssa. Paavolan mukaan Codexin, Claude Coden, Cursorin ja Googlen taustalla olevat yhtiöt tekevät nyt vahvistusoppimista nimenomaan harnessin ympärillä. Malli oppii siis toimimaan hyvin juuri siinä ympäristössä. Esimerkkinä mainitaan itävaltalainen Peter Steinberger, joka vei harness-kehityksen kovalle tasolle.

Mitä tästä on julkisesti kerrottu:

• OpenAI. OpenAI kertoi toukokuussa 2025, että Codexia ajava codex-1-malli on “trained using reinforcement learning on real-world coding tasks in a variety of environments”.
• Anthropic. Anthropicin marraskuun 2025 tutkimusjulkaisun mukaan Claudea koulutetaan vahvistusoppimalla “on real programming tasks”. Suoraa lausumaa siitä, että koulutus tehtäisiin juuri Claude Code -ympäristössä, ei löytynyt.
• Steinberger. Steinberger kertoi helmikuussa 2026 siirtyvänsä OpenAI:lle “to work on bringing agents to everyone”. Hänen avoin agenttiprojektinsa OpenClaw siirtyy säätiön ylläpitämäksi.
• Cursor. Keskustelussa todetaan, että Cursor on mukana pelissä “SpaceX-fuusion kautta” ja että “saatiin ne Cursorin käyttäjädatatkin sille Muskille”. Tämä pitää paikkansa:
  • SpaceX:n arvopaperiviranomaiselle jättämän rekisteröintiaineiston mukaan Cursor ja xAI tekivät huhtikuussa 2026 sopimuksen. Siinä Cursor sai laskentakapasiteettia ja luovutti vastineeksi muun muassa dataa, kehotteita ja koodia Grok-mallin kehittämiseen.
  • SpaceX sopi 16.6.2026 ostavansa Cursorin 60 miljardin dollarin osakekaupalla, ja kauppa toteutui elokuussa.

Paavolan johtopäätös on, ettei Euroopalla ole kunnollisia avoimen lähdekoodin vastineita. Keskustelussa mainitaan kuitenkin pienempiä yrityksiä:

• Lovable. Miettisen mukaan Anton Osika kehittää Lovablelle omaa mallia. Tähän ei löytynyt lähdettä. Saatavilla olevien tietojen mukaan Lovable rakentuu OpenAI:n ja Anthropicin mallien päälle.
• PewDiePie. Keskustelun mukaan ruotsalainen tubettaja PewDiePie koulutti omalla laitteistollaan mallin, joka yltää Sonnet 4.5 -tasolle. Tämä ei pidä paikkaansa sellaisenaan. Helmikuussa 2026 julkaistussa videossa PewDiePie hienosääti valmista kiinalaista Qwen2.5-32B-mallia. Se sai koodaustestissä Aider Polyglotissa 39 prosenttia, kun GPT-4o:n tulos oli 23,1 prosenttia. PewDiePie myönsi itse, että testiaineistoa oli päätynyt koulutusaineistoon. Vertailua Sonnet 4.5:een ei löytynyt.

Keskustelun johtopäätös on, ettei kehitys ole mahdotonta “autotallivirityksilläkään”. Molemmat esimerkit kuitenkin osoittavat saman kuin Poro 2: pienetkin toimijat rakentavat jonkun muun perusmallin päälle.

5. Sääntelyllä peliä ei voiteta

Kummankin kanta on, ettei Eurooppa voita kilpailua sääntelemällä. Keskustelussa todetaan, että koulutusdataa saa yhdysvaltalaisilta malleilta niin kauan kuin niiden tarjoajat eivät päätä, ettei palvelu toimi Euroopassa. Esimakuna mainitaan Googlen uusi, noin sadan dollarin kuukausihintainen agenttituote, jota ei tuotu Eurooppaan.

Tarkistettu: Google julkisti toukokuussa 2026 sadan dollarin kuukausihintaisen AI Ultra -tilauksen. Sen ympärivuorokautinen Gemini Spark -agentti on saatavilla “U.S. only”. Väite pitää siis paikkansa, joskin Google ei ole kertonut, johtuuko rajaus EU-sääntelystä.

EU:n tekoälyasetuksen aikataulu:

• Yleiskäyttöiset mallit. Velvoitteet ovat olleet voimassa 2.8.2025 alkaen. Komissio julkaisi heinäkuussa 2025 vapaaehtoiset käytännesäännöt, jotka allekirjoittivat muun muassa Anthropic, Google, Microsoft, Mistral AI ja OpenAI. xAI allekirjoitti vain turvallisuusluvun.
• Asetus kokonaisuutena tuli sovellettavaksi 2.8.2026, joskin poikkeuksin.
• Suuren riskin järjestelmät. Heinäkuussa 2026 voimaan tulleella niin sanotulla digitaalisella omnibus-paketilla niiden velvoitteita siirrettiin: liitteen III järjestelmille 2.12.2027 ja säänneltyihin tuotteisiin sisältyville järjestelmille 2.8.2028. EU on siis itse jo keventänyt sääntelyään kilpailukykysyistä.

Draghin raportti huomautti jo 2024, että tekoälyasetus asettaa lisävaatimuksia laskentatehon kynnysarvon ylittäville malleille, “a threshold which some state-of-the-art models already exceed”. Kynnys koskee siis juuri niitä malleja, joita Eurooppa yrittäisi rakentaa.

6. Turvasuodatin, joka heikentää huippumallia

Paavola nostaa esiin jakson ajankohtaisimman aiheen. Hänen mukaansa Anthropicin Fable palaa tallennuspäivänä käyttöön uudella turvasuodattimella, joka on vanhaa aggressiivisempi. Vanha suodatin ohjasi käyttäjän Opus 4.8 -malliin aina, kun se tunnisti mahdollisen riskin. Jos uusi suodatin on hyvin aggressiivinen, huippumallit menettävät kilpailuetuaan, eikä käyttäjällä ole pääsyä suodattamattomaan huippumalliin. Silloin avoin malli voi olla johtava ratkaisu.

Myöhemmin Paavola tarkentaa tietoturvaan. Hänen mukaansa Fablen ja Mythoksen tietoturvakyvyt ovat huomattavat, mutta käyttäjien saatavilla olevasta Fablesta ne on “täysin karsittu”. Tietoturvakysymyksiin ei saa vastausta. “Miten sä pystyt suojaamaan sun omia järjestelmiä? Et mitenkään.” Hänen johtopäätöksensä on, että tietoturvan ylläpito voi pian vaatia omia avoimia malleja, joissa ei ole suodatinkerrosta.

Keskustelussa todetaan myös, että “AWS teki ekalla yrityksellä Fablen kanssa”: se mursi harnessin auki, ja Yhdysvaltain hallitus joutui miettimään, “annetaanko kaikille tää vai yritetäänkö vielä kolmannen kerran”.

Mitä Anthropic on itse kertonut

Paavolan kuvaus vastaa pääosin Anthropicin julkaisemaa aikajanaa:

Mitä tästä seuraa jakson väitteille:

• Paavolan kuvaus pitää tallennushetken osalta. Uusi luokitin oli aiempaa aggressiivisempi, ja se ohjasi pyynnöt Opus 4.8:lle. Anthropicin Fable 5.1:n järjestelmäkortin mukaan luokittimet “consistently fire across all tested cyber capability evaluations”, joten Fable 5.1:n suorituskyky kybertehtävissä on käytännössä sama kuin Opus 4.8:n. Prompt injection -testissä noin puolet Fable 5.1:n koodaustehtävistä siirtyi Opus 4.8:lle.
• “Täysin karsittu” oli liioittelua jo heinäkuussa, ja syyskuussa tilanne muuttui. Tietoturvakysymyksiin vastaa Opus 4.8, joka ei ole kyvytön malli. Syyskuun 5.1-versiosta lähtien yleisesti saatavilla oleva malli sallii myös lähdekoodin haavoittuvuuksien etsimisen. Paavolan huoli oman järjestelmän suojaamisesta on siis osittain ratkennut puolustuksellisessa käytössä. Hyökkäystekniikoita, kuten käännettyjen binäärien analyysia ja hyökkäyskoodin tekemistä, malli ei tee.
• AWS-väite. Anthropic vahvistaa, että Amazonin tutkijat löysivät tavan ohittaa Fable 5:n suojaukset ja että tämä johti vientivalvontaan. “Ekalla yrityksellä” viittaa asiayhteydessä Fablen ensimmäiseen julkaisukertaan, ei yritysten määrään. Tällä tulkinnalla väite pitää paikkansa. The Registerin haastatteleman tutkijan mukaan kyse ei ollut varsinaisesta murrosta: malli kieltäytyi ensin tietoturvakatselmoinnista, mutta suostui pyyntöön “fix this code”.

7. Onko massiivisissa turvarajoissa järkeä?

Paavola perustelee kantaansa mittasuhteella. Hänen mukaansa avoimet mallit ovat 6–12 kuukautta kärjestä jäljessä, ja niistä saa turvasuodattimet helposti pois. Siksi hän pitää järjettömiä suojakertoimia huippumallien päällä huonosti perusteltuina.

Mitä tutkimus sanoo:

• Viive on lyhyempi kuin Paavola sanoo. Epoch AI:n toukokuun 2026 analyysin mukaan “the most capable open-weight models have lagged frontier closed models by an average of four months”, tiukemmalla kriteerillä kuusi kuukautta. Vuonna 2024 Epoch arvioi viiveeksi noin vuoden. Paavolan 6–12 kuukautta pätee Epochin mukaan malleihin, joita voi ajaa yhdellä kuluttajanäytönohjaimella. Kärjen avoimet mallit ovat enimmäkseen kiinalaisia.
• Turvakoulutuksen poistaminen on todella halpaa.
  • Qi ym. (2023) mursivat GPT-3.5:n turvakoulutuksen hienosäätämällä sitä kymmenellä esimerkillä “at a cost of less than $0.20”.
  • Llama 2 -mallien turvakoulutus purettiin alle 200 dollarilla yhdellä näytönohjaimella. Kieltäytymisaste putosi noin prosenttiin.
  • Arditi ym. (2024) osoittivat, että kieltäytyminen on mallin sisällä “a one-dimensional subspace”. Siihen perustuu niin sanottu abliteraatio, jolla kieltäytyminen poistetaan mallista suoraan.
• Anthropic itse vahvistaa Paavolan premissin, mutta päätyy päinvastaiseen johtopäätökseen. Anthropicin syyskuun 2026 tutkimuksen mukaan avoin kiinalainen GLM-5.3 on Yhdysvaltain NIST:n tekoälytestauskeskuksen arvion mukaan “the most cyber-capable open-weight model released to date”, ja se on noin neljä kuukautta kärjestä jäljessä. Abliteraatio pudotti sen kieltäytymisasteen yli 90 prosentista noin 3–12 prosenttiin. Anthropic tulkitsee tämän niin, että vapaasti saatavien kykyjen “critical threshold” on ylitetty. Sen johtopäätös ei ole, että suojaukset pitäisi poistaa, vaan että puolustajien on päästävä kyvykkäisiin malleihin ensin.

Mikä tässä on tarkistettavaa ja mikä näkemystä. Paavolan premissit pitävät paikkansa: avoimet mallit ovat lähellä kärkeä, ja turvakoulutus on helppo poistaa. Johtopäätös, että huippumallien suojaukset ovat siksi järjettömiä, on näkemys. Vastakkaisen kannan esittää samoista tosiasioista Anthropic, jolla on omat liiketoiminnalliset intressinsä. Kumpikaan ei ole tutkimustulos.

8. Voittaako tyhmien mallien parvi huippumallin?

Keskustelussa kysytään, voisiko heikompien mallien parvi kilpailla huippumallin kanssa, tai kuten jaksossa sanotaan, voittavatko tarpeeksi monet mehiläiset karhun. Esimerkkinä mainitaan avoin Kimi K2.6, jota ajetaan pitkissä agenttiketjuissa. Ongelma on delegoinnissa: “siinä paska vaan valuu ketjua alaspäin”.

Keskustelussa viitataan myös Sam Altmanin vanhaan lausuntoon: silloinen malli tuottaisi oikean vastauksen jokaiseen kysymykseen, jos kysymys esitettäisiin miljoona kertaa ja oikea vastaus poimittaisiin joukosta. Mekanismi selitetään näin: lämpötilaparametrilla säädetään, miten mallin tuottamat tokenit poimitaan todennäköisyysjakaumasta. Kun hajontaa lisätään ja mallia ajetaan riittävän monta kertaa, oikea vastaus on joukossa. Tämä voisi olla Euroopan tie: heikompi perusmalli ja enemmän laskentaa.

Mitä tutkimus sanoo:

• Altmanin lainaus. Lainaukselle ei löytynyt lähdettä. Lähin löydetty on Altmanin haastattelu Lex Fridmanin podcastissa maaliskuussa 2023, jossa hän sanoo: “if you ask the same question 10,000 times and you rank the outputs from best to worst, what most people see is, of course, something around output 5,000”. Hän jatkaa, että huomion saa vastaus numero 10 000. Siinä puhutaan kuitenkin huonoimmasta vastauksesta, ei parhaasta.
• Ajatus itsessään on tutkittu, ja se pitää paikkansa. Brownin ym. (2024) tutkimuksessa Large Language Monkeys avoin DeepSeek-Coder-V2 ratkaisi SWE-bench Lite -ohjelmointitehtävistä 15,9 prosenttia yhdellä yrityksellä ja 56 prosenttia 250 yrityksellä. Tämä ylitti silloisen kärjen 43 prosentin tuloksen yhdellä yrityksellä.
• Ratkaisematta jää se, miten oikea vastaus tunnistetaan. Jaksossa tätä ei käsitellä. Ohjelmakoodissa vastauksen voi testata automaattisesti. Ilman automaattista tarkistinta enemmistöäänestys ja palkkiomallit “plateau beyond several hundred samples”. Miljoonasta vastauksesta ei siis ole hyötyä, jos oikeaa ei tunnista.
• Delegointiongelma on dokumentoitu. Cemrin ym. (2025) tutkimuksessa seitsemän avoimen moniagenttijärjestelmän epäonnistumisaste oli 41–86,7 prosenttia. Agenttityökaluja rakentava Cognition varoittaa, että rinnakkaiset aliagentit tuottavat “compounding errors” ja “fragile systems”. Kimi K2.6:n mallikortin mukaan malli skaalautuu “300 sub-agents executing 4,000 coordinated steps”. Kyky ajaa pitkiä ketjuja ei kuitenkaan poista virheiden kertautumista.

Parvi ja toistettu otanta voivat siis kuroa eroa umpeen tehtävissä, joiden ratkaisun voi tarkistaa koneellisesti. Muissa tehtävissä ne eivät auta.

9. Raaka laskentateho

Keskustelussa kuvataan Elon Muskin Colossus-datakeskusta esimerkkinä siitä, mihin eurooppalaiset eivät pysty. Jakson mukaan kapasiteetti rakennettiin nopeasti, ja kun sille ei ollut riittävästi kysyntää X:n kautta, sitä vuokrattiin Anthropicille ja Googlelle ja yhdistettiin Cursorin käyttäjädataan.

Tarkistettu SpaceX:n rekisteröintiaineistosta:

• Rakentamisnopeus. Colossuksen ensimmäinen noin 100 000 H100-näytönohjaimen ja noin 130 megawatin klusteri otettiin käyttöön “in just 122 days” vanhan tehdasrakennuksen kuoressa. Colossus II:n ensimmäinen klusteri valmistui 91 päivässä ja toinen 64 päivässä. Aineiston mukaan alan vertailuluku 100 megawatin datakeskukselle tyhjältä tontilta on noin kaksi vuotta. Yhteensä Colossus-keskusten kapasiteetti on noin gigawatti.
• Anthropic. SpaceX ja Anthropic tekivät toukokuussa 2026 pilvipalvelusopimukset noin 325 000 Nvidian näytönohjaimen kapasiteetista Colossus-keskuksissa. Hinta on “$1.25 billion per month through May 2029”. Anthropic vahvisti sopimuksen omassa tiedotteessaan.
• Google. Vastaavaa sopimusta Googlen kanssa ei löytynyt.

Vertailukohta Eurooppaan. LUMI-AI:n hankintasopimus allekirjoitettiin elokuussa 2026, ja kone on tarkoitus ottaa käyttöön vuoden 2027 jälkipuoliskolla. EU:n tekoälyn “gigatehtaista” puhuttiin helmikuussa 2025, mutta haku enintään seitsemälle gigatehtaalle avattiin vasta 30.7.2026. Valinnat tehdään aikaisintaan vuoden 2027 alussa. Bruegelin mukaan Euroopan pullonkaula ei ole yksityinen pääoma, vaan “speed-to-operation and grid access”. Jakson havainto Colossuksesta osuu siis täsmälleen Euroopan heikkoon kohtaan.

Laskentatehon puolella LUMI ja Suomeen rakennettavat datakeskukset nähdään jaksossa hyvinä asioina. Miettinen kertoo ajavansa omia agenttejaan kotikoneella.

10. Mitä valtio voi tehdä?

Kun kysytään keinoja, Kiinan avoimuuteen ei luoteta. Kiinalaiset jakavat avoimia malleja keskustelun mukaan pitääkseen yhdysvaltalaisten hinnat alhaalla. Pääjaksossa pohdittiin, että tämä voi olla “väliaikaista kiltteyttä”, joka loppuu, kun Kiina pärjää omillaan.

Miettisen ehdotus on puolittain leikillinen: Linus Torvalds nimitetään Euroopan “tekoälyruhtinaaksi” tai Steinbergerin kaltainen kulttihahmo pannaan rakentamaan aidosti avoin eurooppalainen tekoälylinnake. Steinberger on sittemmin siirtynyt OpenAI:lle.

Paavolan vastaus on jakson selvin poliittinen kanta: valtion mahdollisuudet ovat “tosi rajalliset”. Tuilla tai valtiotason hankkeilla ei hänen mukaansa saada aikaan mitään. Yleisellä tasolla hän lopettaisi kaikki yritystuet ja laskisi yhteisöveroa. Tämä on Paavolan näkemys, ei tutkimustulos.

Mitä EU on tehnyt ja miten se on onnistunut:

• InvestAI (helmikuu 2025). Komissio ilmoitti tavoitteeksi saada liikkeelle 200 miljardin euron investoinnit tekoälyyn, mukaan lukien 20 miljardin euron rahasto tekoälyn gigatehtaille. Yhtään gigatehdasta ei ole vielä valittu.
• AI Continent -toimintasuunnitelma (huhtikuu 2025) ja Apply AI -strategia (lokakuu 2025). Tavoitteina ovat muun muassa vähintään 13 toimivaa tekoälytehdasta vuoteen 2026 mennessä, EU:n datakeskuskapasiteetin kolminkertaistaminen ja tekoälyn käyttöönotto kymmenellä toimialalla.
• OpenEuroLLM (helmikuu 2025). Hanke tähtää avoimiin eurooppalaisiin perustamalleihin 37,4 miljoonan euron budjetilla. Sitä koordinoi Kaarlen yliopisto, ja AMD Silo AI on toinen vetäjistä. Koordinaattorin maaliskuun 2026 katsauksen mukaan “significant challenges, especially in securing more compute for creating the final models, still remain”. Ensimmäisten mallien määräpäivä oli 31.7.2026. Lokakuuhun 2026 mennessä julkaistuna oli vain pieniä kokeiluja ja keskeneräinen 9 miljardin parametrin malli.

Tämä tukee Paavolan kantaa: valtiovetoinen mallihanke on myöhässä ja ilman riittävää laskentaa, ja 37 miljoonaa euroa on pieni summa verrattuna Colossuksen kuukausivuokraan. Jaksossa ei kuitenkaan käsitellä vastaesimerkkiä. Julkisesti rahoitettu LUMI on infrastruktuuri, jonka varassa sekä Poro että Viking koulutettiin ja joka teki Silo AI:sta 665 miljoonan dollarin yrityksen. Keskustelussa itse kehuttu asia on siis valtiotason hanke. Bruegelin analyysi ehdottaa välimuotoa: julkisen rahan sijaan pullonkauloja ovat sähköverkkoliitännät ja käyttöönoton nopeus, eli lupa- ja infrastruktuuripolitiikka.

11. Avoin lähdekoodi ja kauppatieteilijät

Miettinen kertoo asentaneensa Ubuntun agentilleen. Linuxin vahvuus on hänen mukaansa siinä, ettei käyttäjän ja koneen välissä ole kaupallista kerrosta. Hänen mielestään Suomessa olisi nyt paljon puolustettavaa avoimen lähdekoodin perinteessä, kun GitHub on muuttumassa osaksi Microsoftin kaupallisempaa järjestelmää.

Tarkistettu: GitHubin toimitusjohtaja Thomas Dohmke ilmoitti elokuussa 2025 lähtevänsä yhtiöstä. Hänen mukaansa GitHub jatkaa “as part of Microsoft’s CoreAI organization”. GitHub on siis lakannut toimimasta erillisenä yhtiönä Microsoftin sisällä.

Lopuksi molemmat toteavat, että aika on poikkeuksellinen. Paavola on alun perin Aallon kauppatieteiden maisteri, ja Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen maisterin tutkinnosta häneltä puuttuu vain gradu. Hän vertaa nykyhetkeä opintojensa alkuun vuonna 2017. Silloin alalla saattoi kulua vuosi ilman merkittävää tapahtumaa. Nyt poikkeuksellinen viikko on sellainen, jona ei tapahdu mitään merkittävää. Tämän artikkelin aikajanat tukevat havaintoa: tallennuksen ja julkaisun välisenä kolmena kuukautena Anthropic julkaisi kaksi uutta malliversiota, Mistral keräsi kolme miljardia euroa ja julkisti biljoonan parametrin mallin, SpaceX osti Cursorin ja EU kevensi tekoälyasetustaan.

Miettinen kertoo hypoteesista, jota hän on pohtinut Mikko Alasaarelan ja Markus Havin kanssa: kauppatieteilijät voittavat koodauspelin.

Mikä on tarkistettavaa ja mikä näkemystä

Tarkistettu ensisijaisista lähteistä:

• Euroopan osuus malleista ja laskentatehosta (Stanford AI Index 2025 ja 2026, Bruegel 2026, Draghi 2024).
• Mistralin rahoituskierrokset ja mallit, mukaan lukien jakson jälkeen julkistettu Mistral Large 4.
• AMD:n ja Silo AI:n kauppa (noin 665 miljoonaa dollaria, toteutui 12.8.2024; jaksossa 650 miljoonaa).
• Poro 34B ja Viking koulutettiin alusta LUMI:lla. Poro 2 on jatkokoulutettu Llama 3.1:stä.
• LUMI AI Factory (2024) ja LUMI-AI:n hankinta (2026).
• Anthropicin ja OpenAI:n ehdot, jotka kieltävät tislaamisen, sekä Anthropicin raportoimat tislauskampanjat.
• Codexin vahvistusoppiminen, Steinbergerin siirtyminen OpenAI:lle sekä Cursorin, xAI:n ja SpaceX:n järjestelyt.
• Googlen Gemini Spark -agentin saatavuus vain Yhdysvalloissa.
• Tekoälyasetuksen aikataulu ja omnibus-paketin lykkäykset.
• Fable 5:n ja 5.1:n turvaluokittimet, ohjaus Opus 4.8:lle, Amazonin tutkijoiden löytämä ohitustapa ja vientivalvonta.
• Avoimien mallien viive (Epoch AI) ja turvakoulutuksen poistamisen hinta (Qi ym., BadLlama, Lermen ym., Arditi ym., Anthropicin GLM-5.3-tutkimus).
• Toistetun otannan tulokset (Large Language Monkeys) ja moniagenttijärjestelmien virheet.
• Colossuksen rakentamisnopeus ja Anthropicin kapasiteettisopimus.
• EU:n InvestAI, AI Continent, Apply AI ja OpenEuroLLM sekä gigatehtaiden hakuaikataulu.
• GitHubin siirtyminen Microsoftin CoreAI-organisaatioon.

Jakson väitteitä, jotka eivät pidä tai joita ei voitu tarkistaa:

• Altmanin “miljoona kertaa” -lausunto. Lähdettä ei löytynyt, ja lähin löydetty lausuma koskee huonointa vastausta.
• PewDiePien mallin taso Sonnet 4.5. Malli oli hienosäädetty Qwen2.5-32B, eikä vertailua löytynyt.
• Lovablen oma malli. Lähdettä ei löytynyt.
• Colossuksen kapasiteetin vuokraus Googlelle. Lähdettä ei löytynyt.
• Avoimien mallien 6–12 kuukauden viive. Kärjen avoimille malleille Epochin arvio on noin neljä kuukautta.

Näkemyksiä, eivät tosiasioita:

• Että Eurooppa on hävinnyt perustamallien kilpailun.
• Että tietoturvatyö vaatii pian suodattamattomia avoimia malleja.
• Että huippumallien suojaukset ovat järjettömiä, koska avoimet mallit ovat lähellä.
• Että yritystuet pitäisi lopettaa ja yhteisöveroa laskea.
• Että Kiinan avoimuus on väliaikaista.
• Tämän artikkelin tulkinnat Poro 2:sta ja Euroopan pullonkauloista.

Lähteet

Euroopan asema

• Stanford HAI: AI Index Report 2025: https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report ; AI Index Report 2026: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
• Martens & Schenk (2026): Bruegel Policy Brief 18/2026: https://www.bruegel.org/sites/default/files/2026-09/PB%2018%202026.pdf
• Draghi, M. (2024): The future of European competitiveness, Part A: https://commission.europa.eu/document/download/97e481fd-2dc3-412d-be4c-f152a8232961_en
• Epoch AI (29.5.2026): Open models lag state-of-the-art closed models by 4 months: https://epoch.ai/data-insights/open-closed-eci-gap ; Consumer GPU model gap: https://epoch.ai/data-insights/consumer-gpu-model-gap

Mistral, Silo AI ja LUMI

• Mistral AI (9.9.2025): Series C: https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai
• Mistral AI (8.9.2026): Series D: https://mistral.ai/news/mistral-makes-sovereign-open-weight-ai-to-frontier/
• Mistral AI (2.12.2025): Mistral 3: https://mistral.ai/news/mistral-3 ; (6.10.2026): Mistral Large 4: https://mistral.ai/news/mistral-large-4
• Mistral AI (11.8.2026): In-region inference, open models, and new European infrastructure: https://mistral.ai/news/regional-inference-open-models-new-compute/
• AMD (10.7.2024): AMD to Acquire Silo AI: https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1206/amd-to-acquire-silo-ai-to-expand-enterprise-ai-solutions
• Poro 34B -mallikortti: https://huggingface.co/LumiOpen/Poro-34B
• AMD (18.6.2025): Poro 2: https://www.amd.com/en/blogs/2025/silo-ai-continued-pretraining-provides-blueprint-for-gla.html ; (6.8.2026): Poro 2 8B Long: https://www.amd.com/en/blogs/2026/extending-context-and-exploring-multilingual-reasoning-with-poro.html
• EuroHPC (10.12.2024): Selection of the first seven AI Factories: https://eurohpc-ju.europa.eu/selection-first-seven-ai-factories-drive-europes-leadership-ai-2024-12-10_en
• CSC (31.8.2026): LUMI-AI-hankinta: https://csc.fi/?p=17896

EU:n politiikka ja sääntely

• Euroopan komissio: AI Act, regulatory framework: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
• Euroopan komissio: General-Purpose AI Code of Practice: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/gpai-code-practice
• Euroopan komissio (11.2.2025): InvestAI: https://luxembourg.representation.ec.europa.eu/actualites-et-evenements/actualites/eu-launches-investai-initiative-mobilise-eur200-billion-investment-artificial-intelligence-2025-02-11_en
• Euroopan komissio: AI Continent Action Plan: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/ai-continent-action-plan ; Apply AI Strategy: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/apply-ai
• EuroHPC (30.7.2026): AI Gigafactories call: https://eurohpc-ju.europa.eu/eurohpc-joint-undertaking-launches-ai-gigafactories-call-2026-07-30_en
• OpenEuroLLM (6.3.2026): First year progress and next steps: https://openeurollm.eu/blog/first-year-progress-and-next-steps
• Google (19.5.2026): Google AI subscriptions: https://blog.google/products-and-platforms/products/google-one/google-ai-subscriptions/
• Asetus (EU) 2024/1689 (tekoälyasetus) ja asetus (EU) 2016/679 (GDPR).

Tislaus, harness ja vahvistusoppiminen

• Anthropic: Commercial Terms of Service: https://www.anthropic.com/legal/commercial-terms
• Anthropic (23.2.2026): Detecting and preventing distillation attacks: https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks
• OpenAI (16.5.2025): Introducing Codex: https://openai.com/index/introducing-codex/
• Anthropic (21.11.2025): Natural emergent misalignment from reward hacking: https://www.anthropic.com/research/emergent-misalignment-reward-hacking
• Steinberger, P. (2026): OpenClaw: https://steipete.me/posts/2026/openclaw
• Google (2.4.2026): Gemma 4: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
• PewDiePie (26.2.2026): I Trained My Own AI… It beat ChatGPT: https://www.youtube.com/watch?v=aV4j5pXLP-I

Turvasuodattimet ja avoimet mallit

• Anthropic (7.4.2026): Project Glasswing: https://www.anthropic.com/glasswing
• Anthropic (28.5.2026): Claude Opus 4.8: https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
• Anthropic (9.6.2026): Claude Fable 5 and Claude Mythos 5: https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
• Anthropic: Redeploying Claude Fable 5: https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5
• Anthropic (2.7.2026): Fable 5’s cyber safeguards and our jailbreak framework: https://www.anthropic.com/news/fable-safeguards-jailbreak-framework
• Anthropic (1.9.2026): Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1: https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1 ; järjestelmäkortti: https://www-cdn.anthropic.com/0339e6a7c5c7b87f5c07798616dc32c215d14235/Claude%20Fable%205.1%20&%20Claude%20Mythos%205.1%20System%20Card.pdf
• Anthropic (29.9.2026): GLM-5.3 and the spread of advanced cyber capabilities: https://www.anthropic.com/research/glm-5-3-and-the-spread-of-advanced-cyber-capabilities
• The Register (15.6.2026): Feds freaked over Fable 5 after simple ‘fix this code’ prompt: https://www.theregister.com/security/2026/06/15/feds-freaked-over-fable-5-after-simple-fix-this-code-prompt-not-jailbreak-says-researcher/5255827
• Qi, X. ym. (2023): Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety: https://arxiv.org/abs/2310.03693
• Gade, P. ym. (2023): BadLlama: https://arxiv.org/abs/2311.00117
• Lermen, S. ym. (2023): LoRA Fine-tuning Efficiently Undoes Safety Training in Llama 2-Chat 70B: https://arxiv.org/abs/2310.20624
• Arditi, A. ym. (2024): Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction: https://arxiv.org/abs/2406.11717

Parvi, otanta ja laskenta

• Brown, B. ym. (2024): Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling: https://arxiv.org/abs/2407.21787
• Cemri, M. ym. (2025): Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?: https://arxiv.org/abs/2503.13657
• Cognition (12.6.2025): Don’t Build Multi-Agents: https://cognition.com/blog/dont-build-multi-agents
• Moonshot AI: Kimi K2.6 -mallikortti: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6
• Lex Fridman Podcast #367, Sam Altman (2023), litteraatti: https://auphonic.com/media/blog/LexFridmanPodcast367-transcript.html
• Hugging Face: How to generate text: https://huggingface.co/blog/how-to-generate
• SpaceX, SEC-rekisteröintiaineisto (4.6.2026): https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001181412/000162828026041013/japanfwp_06042026.htm
• Anthropic (6.5.2026): Higher limits with SpaceX compute: https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex
• GitHub (11.8.2025): Auf Wiedersehen, GitHub: https://github.blog/news-insights/company-news/goodbye-github/

Aikaleimat

• 00:00 Datasuvereniteetti ja Euroopan perustamallit
• 00:39 Mistralin markkinointi upeaa, mallit pettävät
• 01:01 Kauhuskenaario, jossa Yhdysvallat ja Kiina sulkevat pääsyn
• 01:33 Poro, Silo AI ja LUMI
• 02:07 Voisiko Eurooppa tislata jenkkimallien painot
• 02:39 Paikalliset Gemma ja kiinalaiset mallit
• 03:02 Harness ja vahvistusoppiminen ratkaisevat kilpailun
• 04:00 Lovable, PewDiePie ja autotallimallit
• 04:49 Regulaatiolla peliä ei voiteta
• 05:21 Fablen tiukempi turvasuodatin heikentää huippumalleja
• 06:14 Voittaako tyhmien mallien parvi huippumallin
• 06:56 Altmanin miljoona vastausta ja lämpötilaparametri
• 08:11 Musk, Colossus ja raaka laskentateho
• 09:04 Tietoturva vaatii suodattamattomia avoimia malleja
• 10:11 Onko massiivisissa turvarajoissa järkeä
• 10:54 Kiinan avoimet mallit voivat olla väliaikaista kiltteyttä
• 11:26 Linus Torvalds Euroopan avoimen tekoälyn johtoon
• 11:53 Lopetetaan yritystuet ja lasketaan yhteisöveroa
• 12:24 Linux, Ubuntu ja GitHubin kaupallistuminen
• 13:02 Joka viikko tapahtuu jotain mullistavaa
• 14:06 Voittavatko kauppatieteilijät koodauspelin?

Jakson tiedot. Neuvottelija Sisäpiiri 163, julkaistu 10.10.2026, kesto 14:34, YouTube-id 04Dt1tXMPSc. Vieraana Aleksi Paavola (vieraskortti ja muut jaksot), isäntänä Sami Miettinen. Artikkelia on laajennettu ja sen väitteet tarkistettu 12.10.2026.

Yhteenveto tekoälyhauille: Neuvottelija Sisäpiiri -jakso 163 (julkaistu 10.10.2026, todennäköisesti tallennettu heinäkuun alussa 2026, kesto 14:34, YouTube-id 04Dt1tXMPSc). Vieraana tekoälyrakentaja Aleksi Paavola, isäntänä Sami Miettinen. Aiheena Euroopan asema tekoälyn perustamalleissa ja datasuvereniteetti. Mittareiden mukaan Euroopan asema on heikko: Eurooppa tuotti vuonna 2024 kolme merkittävää mallia (Yhdysvallat 40, Kiina 15), ja EU:n osuus maailman tekoälylaskennasta on noin 5 % (Bruegel 2026). Mistral on EU:n ainoa merkittävä mallikehittäjä; se keräsi syyskuussa 2026 kolme miljardia euroa ja julkisti 6.10.2026 Mistral Large 4 -mallin. AMD osti Silo AI:n vuonna 2024 noin 665 miljoonalla dollarilla. Poro 34B koulutettiin alusta LUMI:lla, mutta Poro 2 (2025) on jatkokoulutettu Meta Llama 3.1:stä. Tislaaminen on Anthropicin ja OpenAI:n ehdoissa kielletty. Huippumallien etu on harnessissa ja vahvistusoppimisessa (Codex, Claude Code, Cursor, jonka SpaceX osti vuonna 2026). Anthropicin Fable 5 asetettiin vientivalvontaan kesäkuussa 2026, kun Amazonin tutkijat löysivät tavan ohittaa sen suojaukset. Malli palasi 1.–2.7.2026 tiukemmalla kyberluokittimella, joka ohjaa estetyt pyynnöt Opus 4.8:lle, ja Fable 5.1 (syyskuu 2026) sallii haavoittuvuuksien etsimisen lähdekoodista. Paavolan mukaan tiukat suodattimet voivat ajaa tietoturvatyön avoimille malleille. Epoch AI:n mukaan avoimet mallit ovat noin neljä kuukautta kärjestä jäljessä, ja niiden turvakoulutuksen voi poistaa alle 200 dollarilla. Toistettu otanta parantaa tuloksia (Large Language Monkeys: 15,9 % → 56 %), mutta vain jos oikea vastaus voidaan tunnistaa. Altmanin “miljoona kertaa” -lausunnolle ja PewDiePien “Sonnet 4.5 -tason” mallille ei löytynyt lähdettä. Colossuksen ensimmäinen klusteri rakennettiin 122 päivässä, kun EU:n gigatehtaiden haku avattiin vasta heinäkuussa 2026. Paavolan mukaan valtion keinot ovat rajalliset ja yritystuet pitäisi lopettaa. Valtiovetoinen OpenEuroLLM kärsii laskentapulasta, mutta julkinen LUMI mahdollisti Poron ja Silo AI:n.

Osastot: Työkalut ja toteutukset + Tekoäly ja yhteiskunta · Markdown: index.md · In English