Ανοιχτά AI μοντέλα από Κίνα: τι αλλάζει σε εμπόριο

Σεπτέμβριος 2025: το 63% των νέων fine-tuned/παράγωγων μοντέλων που ανέβηκαν στο Hugging Face ήταν κινεζικής προέλευσης. Την ίδια περίοδο, η οικογένεια μοντέλων Qwen της Alibaba ξεπέρασε τη Llama σε downloads. Αυτά δεν είναι απλώς «πόντοι» σε ένα leaderboard· είναι ένδειξη ότι η αγορά συνηθίζει να δουλεύει με ανοιχτά βάρη (open-weight) μοντέλα που προσφέρονται φθηνότερα, προσαρμόζονται ευκολότερα και μεταφέρονται πιο γρήγορα από ομάδα σε ομάδα.

Για όσους κινούνται στο λιανεμπόριο, το ηλεκτρονικό εμπόριο και την εφοδιαστική αλυσίδα, το μήνυμα είναι καθαρό: η πρόσβαση σε δυνατά μοντέλα δεν είναι πλέον προνόμιο λίγων. Όταν τα ανοιχτά μοντέλα της Κίνας φτάνουν «στήθος με στήθος» την απόδοση των δυτικών, αρχίζει να μετράει περισσότερο το τι χτίζεις από πάνω (δεδομένα, διαδικασίες, αξιολόγηση, ασφάλεια) και λιγότερο το ποιο API πληρώνεις.

Και κάπου εδώ κολλάει και η δική μας θεματολογία στη σειρά «Τεχνητή Νοημοσύνη στη Γεωργία και την Αγροτεχνολογία»: ο αγροδιατροφικός κλάδος και το εμπόριο τροφίμων έχουν τεράστια ροή δεδομένων (αποδόσεις, καιρός, τιμές, ζήτηση, αποθέματα). Αν τα ανοιχτά μοντέλα γίνουν «commodities», τότε η πραγματική υπεροχή θα κριθεί στο ποιος μετατρέπει αυτά τα δεδομένα σε προβλέψεις, αποφάσεις και καλύτερη εμπειρία πελάτη.

Γιατί τα open-weight μοντέλα της Κίνας ενδιαφέρουν το retail

Η ουσία: η απόδοση έχει συγκλίνει, η “ανοιχτότητα” αυξάνει την υιοθέτηση. Σύμφωνα με πρόσφατη ανάλυση του Stanford HAI, κινεζικά LLMs όπως τα Qwen και DeepSeek κινούνται πολύ κοντά στα κορυφαία μοντέλα των ΗΠΑ σε βασικά benchmarks (reasoning, coding, tool use). Παράλληλα, αρκετά από αυτά κυκλοφορούν με πιο επιτρεπτικές άδειες (π.χ. Apache 2.0, MIT), κάτι που μειώνει νομικά/εμπορικά εμπόδια για χρήση και τροποποίηση.

Για έναν retailer ή μια e-commerce ομάδα, αυτό μεταφράζεται σε τρία απλά πράγματα:

1. Κόστος: περισσότερες επιλογές για να τρέξεις on-prem ή σε δικό σου cloud, χωρίς ακριβό “ανά κλήση” τιμολόγιο.
2. Προσαρμογή: fine-tuning/φιλτράρισμα/εργαλεία γύρω από το μοντέλο με λιγότερα τεχνικά «κλειδώματα».
3. Ταχύτητα παραγωγής αξίας: μπορείς να στήσεις pilots γρήγορα (ειδικά με distillation σε μικρότερα μοντέλα) και να μετρήσεις ROI σε εβδομάδες.

«Ανοιχτό» δεν σημαίνει το ίδιο για όλους

Open-weight ≠ open-source. Τα περισσότερα μοντέλα δίνουν τα βάρη, αλλά όχι πλήρη διαφάνεια για training data και διαδικασίες. Αυτό έχει σημασία για:

• Εμπιστοσύνη/ιχνηλασιμότητα (π.χ. γιατί προτείνει αυτό το προϊόν;)
• Συμμόρφωση (GDPR, πολιτικές δεδομένων)
• Διαχείριση κινδύνου (π.χ. «παράγει» ευαίσθητες πληροφορίες;)

Στο λιανεμπόριο και ειδικά στα τρόφιμα/αγροδιατροφή, η διαφάνεια δεν είναι πολυτέλεια. Είναι λειτουργική ανάγκη.

Από την «κούρσα μοντέλων» στις εφαρμογές που φέρνουν έσοδα

Η αγορά δε χρειάζεται άλλο ένα chatbot που “μιλάει ωραία”. Χρειάζεται AI που μειώνει stockouts, αυξάνει conversion και κόβει σπατάλη. Εδώ τα ανοιχτά μοντέλα (κινεζικά ή μη) έχουν πρακτική αξία, γιατί επιτρέπουν να χτίσεις λύσεις προσαρμοσμένες σε δικά σου δεδομένα.

Προσωποποίηση στο e-commerce (χωρίς να καίς budget)

Η καλύτερη προσωποποίηση δεν είναι «σου προτείνω 3 προϊόντα». Είναι:

• να καταλαβαίνεις πρόθεση (intent) από αναζήτηση/περιήγηση,
• να συνδέεις συμπεριφορά με διαθεσιμότητα και χρόνο παράδοσης,
• να προσαρμόζεις τη σελίδα (κείμενο, φίλτρα, bundles) ανά κατηγορία πελάτη.

Με open-weight μοντέλα μπορείς να τρέξεις:

• Semantic search σε ελληνικά queries (συνώνυμα, ορθογραφικά, διάλεκτοι, «φέτα light», «αλεύρι για τσουρέκι»).
• Εμπλουτισμό καταλόγου (κατηγοριοποίηση, attributes, αλλεργιογόνα, συμβατότητα συνταγών).
• Παραγωγή περιγραφών που περνούν από ανθρώπινο έλεγχο (ιδίως σε μεγάλο SKU count).

Το δυνατό σημείο: μπορείς να κρατήσεις τα δεδομένα σου πιο κοντά σου (ανάλογα με την υλοποίηση) και να αποφύγεις πλήρη εξάρτηση από ένα API.

Πρόβλεψη ζήτησης και αποθεμάτων: εκεί φαίνεται η αξία

Στο λιανεμπόριο τροφίμων και στα εποχικά προϊόντα (Χριστούγεννα, Πρωτοχρονιά, Σαρακοστή, καλοκαιρινή τουριστική αιχμή), η πρόβλεψη ζήτησης είναι το «νεύρο» της κερδοφορίας.

Τα LLMs δεν αντικαθιστούν τα κλασικά μοντέλα πρόβλεψης (time series). Αλλά είναι εξαιρετικά για να συνδέουν “μη δομημένα σήματα” με τις προβλέψεις, όπως:

• τοπικά events,
• καμπάνιες marketing,
• καιρικές συνθήκες,
• social trends,
• αλλαγές τιμών/προσφορών ανταγωνιστών.

Ένα πρακτικό μοτίβο που δουλεύει:

1. Time-series μοντέλο βγάζει baseline πρόβλεψη.
2. LLM κάνει «ανάγνωση» των εξωτερικών σημάτων και παράγει εξηγήσεις/διορθώσεις.
3. Κανόνες/guardrails περιορίζουν υπερβολές (π.χ. max ±8% adjustment χωρίς έγκριση).

Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο και για την αγροτεχνολογία: οι προβλέψεις παραγωγής (π.χ. απόδοση ελιάς/σταφυλιού) και η ζήτηση στην αγορά συναντιούνται στην τιμή και στα αποθέματα.

Customer support και after-sales: λιγότερα tickets, καλύτερη εμπειρία

Η εξυπηρέτηση πελάτη δεν είναι “να απαντάς”. Είναι να λύνεις. Με open-weight μοντέλο μπορείς να στήσεις έναν βοηθό που:

• διαβάζει πολιτικές επιστροφών/εγγυήσεων,
• βλέπει κατάσταση παραγγελίας,
• κάνει triage σε παράπονα,
• προτείνει αποζημίωση/κουπόνι με κανόνες.

Στα τρόφιμα, ειδικά στις αλυσίδες ψυχρού φορτίου, αυτό βοηθά και στην ιχνηλασιμότητα (lot codes, ημερομηνίες, ανάκληση). Όχι για να αντικαταστήσεις ανθρώπους, αλλά για να μην «πνίγονται» στα επαναλαμβανόμενα.

Η «διάχυση» (diffusion) μέσω distillation: πώς γίνεται εργαλείο για ΜμΕ

Το distillation είναι ο πιο πρακτικός λόγος που τα ανοιχτά μοντέλα κερδίζουν έδαφος. Παίρνεις ένα μεγάλο μοντέλο, εκπαιδεύεις ένα μικρότερο να μιμείται συμπεριφορές/απαντήσεις και καταλήγεις με κάτι:

• πιο φθηνό στην εκτέλεση,
• πιο γρήγορο,
• αρκετά καλό για συγκεκριμένες εργασίες.

Για μια ελληνική ΜμΕ σε e-commerce ή για έναν συνεταιρισμό/εξαγωγέα στην αγροδιατροφή, αυτό ανοίγει δρόμο για εφαρμογές όπως:

• αυτόματη ταξινόμηση email από πελάτες/χονδρεμπόρους,
• δημιουργία τεχνικών δελτίων προϊόντων (με ανθρώπινη έγκριση),
• σύνοψη συμβολαίων/όρων συνεργασίας,
• αναγνώριση «μοτίβων σπατάλης» σε αποθήκη ή στο κατάστημα.

Η γνώμη μου: όποιος περιμένει να “σταθεροποιηθεί” η αγορά μοντέλων, θα αργήσει. Πιο ασφαλές είναι να σχεδιάσεις αρχιτεκτονική που αλλάζει μοντέλο χωρίς πόνο.

Οι κίνδυνοι που δεν πρέπει να υποτιμήσεις (ειδικά με κινεζικά μοντέλα)

Ναι, το “ανοιχτό” βοηθά. Όχι, δεν εξαφανίζει τον κίνδυνο. Η ίδια ανάλυση επισημαίνει δύο σοβαρά σημεία:

1. Δεδομένα και διαδρομή τους: πολλοί χρήστες τελικά χρησιμοποιούν apps/APIs από τους παρόχους. Αυτό μπορεί να σημαίνει ότι δεδομένα πελατών ή εμπορικά ευαίσθητες πληροφορίες ταξιδεύουν εκτός ΕΕ.
2. Ασφάλεια/guardrails: αναφέρεται αξιολόγηση όπου μοντέλα DeepSeek ήταν κατά μέσο όρο 12 φορές πιο ευάλωτα σε jailbreaking από συγκρίσιμα αμερικανικά.

Στο retail/e-commerce, το jailbreaking δεν είναι θεωρία. Είναι:

• προσπάθεια να αποσπάσουν πολιτικές εκπτώσεων,
• prompts για επιστροφή χρημάτων χωρίς δικαιολογητικά,
• εξαγωγή εσωτερικών οδηγιών,
• παραγωγή επικίνδυνων οδηγιών (π.χ. σε χημικά/φυτοπροστατευτικά στην αγροτεχνολογία).

Μια πρακτική checklist «ασφαλούς υιοθέτησης»

Αν εξετάζεις open-weight μοντέλο (κινεζικό ή άλλο), κράτα αυτά ως βασικά:

• Data boundary: τι δεδομένα επιτρέπεται να βγουν εκτός; ιδανικά, PII/παραγγελίες μένουν εντός.
• RAG με ελεγχόμενες πηγές: ο βοηθός απαντά μόνο με βάση εγκεκριμένα έγγραφα/βάσεις.
• Red-teaming πριν το go-live: 30-50 σενάρια κατάχρησης (κουπόνια, επιστροφές, prompt injection).
• Logging & monitoring: καταγραφή prompts/απαντήσεων (με πολιτικές απορρήτου) και alerts.
• Human-in-the-loop για «ακριβές» αποφάσεις: αποζημιώσεις, τιμές, επικίνδυνες οδηγίες.

Σύντομη αρχή που κρατάει: αν μια απάντηση μπορεί να κοστίσει χρήμα ή να εκθέσει δεδομένα, δεν πρέπει να εκτελείται πλήρως αυτόματα.

Πώς συνδέεται όλο αυτό με αγροτεχνολογία και την αλυσίδα τροφίμων

Η AI στην αγροτεχνολογία δεν τελειώνει στο χωράφι. Τελειώνει στο ράφι. Όταν τα μοντέλα γίνονται φθηνότερα και πιο προσβάσιμα, μπορείς να ενώσεις:

• πρόβλεψη παραγωγής (καιρός, δορυφορικά/αισθητήρες, ιστορικές αποδόσεις),
• προγραμματισμό εφοδιασμού (μεταφορές, αποθήκες, ψυγεία),
• εμπορική πολιτική (προσφορές, δυναμική τιμολόγηση με κανόνες),
• και τελικά εμπειρία πελάτη (διαθεσιμότητα, υποκατάστατα, συνταγές, διατροφικά φίλτρα).

Για παράδειγμα, ένας retailer μπορεί να συνδέσει πρόβλεψη χαμηλής παραγωγής σε ένα προϊόν (π.χ. συγκεκριμένη ποικιλία) με:

• έγκαιρο rebalancing αποθεμάτων,
• εναλλακτικές προτάσεις στον πελάτη,
• προσαρμογή προσφορών για να αποφύγει «άδειο ράφι».

Αυτό είναι AI που μετριέται: λιγότερα stockouts, λιγότερη σπατάλη, καλύτερο καλάθι.

Τι να κάνεις τον Ιανουάριο 2026: ένα πλάνο 30 ημερών

Η περίοδος μετά τις γιορτές είναι ιδανική για καθαρό πείραμα, γιατί έχεις φρέσκα δεδομένα από αιχμή (Black Friday/Χριστούγεννα) και πιο «ήρεμες» εβδομάδες για υλοποίηση.

1. Διάλεξε 1 use case με KPI (π.χ. μείωση χρόνου απάντησης support κατά 25% ή +1% conversion σε αναζήτηση).
2. Φτιάξε dataset αξιολόγησης: 200-500 πραγματικά queries/tickets/αναζητήσεις, ανώνυμα.
3. Στήσε RAG πιλοτικό με εγκεκριμένες πηγές (πολιτικές, FAQ, κατάλογος).
4. Τρέξε A/B (ή shadow mode) για 2 εβδομάδες.
5. Απόφαση: scale, iterate ή stop. Χωρίς δράμα.

Αν το πείραμα δεν «βγαίνει», συνήθως φταίει ένα από αυτά: λάθος KPI, κακή γνώση (docs), ή απουσία guardrails.

Το σημείο-κλειδί: η επιλογή μοντέλου γίνεται τακτική, όχι στρατηγική

Η άνοδος των κινεζικών open-weight μοντέλων δείχνει κάτι που πολλοί στον χώρο ψιθυρίζουν αλλά λίγοι λένε δυνατά: τα LLMs τείνουν να γίνουν εμπορεύσιμα αγαθά. Όταν η απόδοση συγκλίνει, η στρατηγική μεταφέρεται σε:

• δεδομένα (ποιότητα/ιδιοκτησία),
• ενσωμάτωση σε διαδικασίες,
• ασφάλεια και συμμόρφωση,
• μετρήσιμη αξία στο εμπόριο.

Αν τρέχεις e-commerce, λιανεμπόριο ή δουλεύεις στην αγροδιατροφική αλυσίδα, η πιο «έξυπνη» κίνηση για το 2026 είναι να χτίσεις υποδομή που δοκιμάζει γρήγορα μοντέλα, κρατά τα δεδομένα ασφαλή και παράγει αποτελέσματα που μετριούνται στο ταμείο.

Ποια λειτουργία στην επιχείρησή σου έχει σήμερα το μεγαλύτερο κόστος «αόρατης τριβής» — αναζήτηση προϊόντων, αποθέματα ή εξυπηρέτηση; Εκεί αξίζει να μπει πρώτο το AI.