Malli omalla koneella: tekniikka on vihdoin valmis — mutta yritykset kääntyvät poispäin
Avoimen painon tekoälymallit pyörivät nyt läppärillä ja jopa Raspberry Pi:llä, ja elokuun alussa iskee EU-velvoite, joka tekee datan hallinnasta entistä tärkeämpää. Silti yritysten käyttö on romahtanut.
Vuosi sitten tekoälymallin ajaminen omalla palvelimella oli tutkijoiden harrastus. Nyt se on yhden näytönohjaimen kysymys. Silti yritykset siirtyvät päinvastaiseen suuntaan — ja se on tämän tarinan kiinnostavin osa.
Google julkaisi huhtikuussa Gemma 4 -mallisarjan. Sen painot ovat Apache 2.0 -lisenssillä, eli myös kaupallinen käyttö on vapaata. Google kertoo, että kvantisoimattomat painot mahtuvat yhdelle 80 gigatavun H100-näytönohjaimelle, ja perheen pienimmät mallit — E2B ja E4B — pyörivät täysin verkosta irrallaan puhelimessa, Raspberry Pi:llä ja NVIDIA Jetson Orin Nanolla.
Se ei ole yksittäistapaus. Mistral julkaisi joulukuussa Mistral 3 -perheen, jossa niin ikään kaikki mallit ovat Apache 2.0 -lisenssillä: lippulaiva Large 3 on 675 miljardin parametrin malli, josta inferenssissä on aktiivisena 41 miljardia, ja Ministral-sarja on suunniteltu suoraan reunalaitteille — läppäreille ja työasemille. Alibaban Qwen3.5-35B-A3B tuli helmikuussa samalla lisenssillä ja 262 144 tokenin kontekti-ikkunalla.
Toisin sanoen: rauta ja mallit eivät ole enää este.
Elokuun 2. päivä on se päivä
Lokaalin mallin myyntiargumentti ei ole nopeus eikä hinta. Se on se, että data ei lähde talosta.
EU:n tekoälyasetuksen läpinäkyvyysvelvoitteet astuvat voimaan 2. elokuuta 2026 — eli kolmen viikon päästä. Ne pysyivät aikataulussa, vaikka niin sanottu Digital Omnibus -paketti siirsi korkean riskin järjestelmien velvoitteita eteenpäin: itsenäiset korkean riskin järjestelmät joulukuulle 2027 ja tuotteisiin upotetut elokuulle 2028. Läpinäkyvyys ei siirtynyt.
Suomessa asetuksen kansalliset toimeenpanolait tulivat voimaan jo 1. tammikuuta 2026, ja valvonta on hajautettu 15 viranomaiselle. Traficom toimii kansallisena yhteyspisteenä.
Avoimen lisenssin malleille asetus antaa osittaisen poikkeuksen: niiden tarjoajat on vapautettu teknisen dokumentaation ja jatkokäyttäjätiedon velvoitteista. Vapautus ei kuitenkaan koske tekijänoikeuspolitiikkaa eikä koulutusdatan tiivistelmää, ja se raukeaa kokonaan, jos malli ylittää systeemisen riskin kynnyksen.
Ja sitten se luku, joka ei istu tarinaan
Jos tekniikka on valmis ja sääntely ohjaa datan hallintaan, avoimien mallien käytön pitäisi kasvaa. Se ei kasva.
Menlo Venturesin joulukuussa 2025 julkaiseman yrityskyselyn mukaan avoimen painon mallien osuus yritysten kielimallityökuormista laski 19 prosentista 11 prosenttiin vuoden aikana. Kolme suurta suljettua toimittajaa — Anthropic, OpenAI ja Google — pitävät hallussaan 88 prosenttia yritysten rajapintakäytöstä.
Menlo nimeää kolme syytä. Avoimet mallit ovat 9–12 kuukautta suljettuja huippumalleja jäljessä. Käyttöönotto on teknisesti vaativaa. Ja monet parhaista avoimista malleista tulevat kiinalaisilta yhtiöiltä, mikä saa yritykset epäröimään: kiinalaisten mallien osuus yritysten rajapintakäytöstä on noin prosentin luokkaa.
Tässä on siis aito jännite. Teknologia paranee ja sääntely puskee kohti omaa hallintaa, mutta yritysten arjessa suljettu pilvimalli voittaa yhä — koska se on parempi ja helpompi.
Suomessa rauta on Kajaanissa
Kotimainen kulma on tuoreempi kuin moni tietää. LUMI-tekoälytehdas avasi 13. heinäkuuta 2026 yrityksille neljä uutta palvelua, joihin kuuluu muun muassa Aitta ML Inference Service koneoppimismallien ajamiseen sekä alustava riskiarviointikonsultaatio. Osa palveluista on maksuttomia.
Suomalaista mallipohjaa on olemassa myös: Poro 2 -kielimallit (AMD Silo AI, Turun yliopiston TurkuNLP ja HPLT) on koulutettu LUMI-supertietokoneella, ja niiden 70 miljardin parametrin ohjeistettu versio päihittää suomen kielessä Llama 3.3 70B:n yli kuudella prosentilla. Mallit ovat vapaasti ladattavissa.
Pk-yrittäjälle kysymys ei siis ole enää se, voiko tekoälyn ajaa omalla raudalla. Se on se, kannattaako — ja siihen vastaus riippuu siitä, kuinka arkaluontoista dataa yritys syöttää malliin ja kuinka paljon ylläpito-osaamista talosta löytyy.
Lähteet
- Google: Gemma 4 (2.4.2026)
- Mistral AI: Mistral 3 (2.12.2025)
- Qwen: Qwen3.5-35B-A3B model card (2/2026)
- Menlo Ventures: 2025: The State of Generative AI in the Enterprise (9.12.2025)
- Tietosuojavaltuutetun toimisto: Tekoälyasetusta valvovien viranomaisten toimivaltuudet (7.1.2026)
- CSC: LUMI-tekoälytehdas vahvistaa tukea uusilla palveluilla (13.7.2026)
- LumiOpen: Llama-Poro-2-70B-Instruct
