Хвиля штучного інтелекту охоплює світ, DeepSeek вирізняється та викликає хвилювання на ринку

Нещодавно в сфері ШІ сталася помітна подія. Китайська AI велика модель під назвою DeepSeek вперше перевищила завантаження ChatGPT в американському App Store і зайняла перше місце. Це явище не тільки привернуло широку увагу світової технологічної, інвестиційної та медійної спільноти, але й викликало короткочасний панічний настрій на американському фондовому ринку.

У результаті цього акції багатьох технологічних гігантів впали на різні відсотки. Акції NVIDIA знизилися на 5,3%, ARM - на 5,5%, Broadcom - на 4,9%, а TSMC - на 4,5%. Інші компанії, такі як Micron, AMD, Intel також зазнали відповідних знижень. Ф'ючерси на Nasdaq 100 впали до -400 пунктів, що може стати найбільшим одноденним падінням з 18 грудня. За неповними даними, ринкова вартість акцій у США могла зменшитися на понад 1 трильйон доларів під час торгів у понеділок, що дорівнює третині загальної ринкової капіталізації криптовалют.

Ринок криптовалют також не зміг уникнути цієї хвилі спадного тренду. Ціна біткоїна впала нижче 100500 доларів, за 24 години зниження склало 4,48%. Ефір впав нижче 3200 доларів, за 24 години зниження склало 3,83%. Багато інвесторів вважають цю раптову волатильність ринку заплутаною, деякі вважають, що це може бути пов'язано зі зниженням очікувань щодо зниження процентних ставок Федеральної резервної системи або з іншими макрофакторами.

! [DeepSeek горить, крипторинок обвалюється?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-809cb44dec5bdec77c885201ff28fa42.webp)

Зростання DeepSeek викликало переосмислення моделей розвитку ШІ. На відміну від компаній OpenAI, Meta та інших, DeepSeek не розвивався на основі потужного капіталу та значних апаратних ресурсів. У порівнянні, OpenAI була заснована 10 років тому, має 4500 працівників і залучила 6,6 мільярда доларів фінансування. Одна соціальна медіа-компанія витратила 60 мільярдів доларів на розробку AI-центру даних, розміром з Манхеттен. У той же час, DeepSeek існує менше 2 років, має лише 200 працівників, витрати на розробку менше 10 мільйонів доларів і не закуповував велику кількість дорогих GPU.

Ця контрастність змушує представників галузі запитувати: як традиційні технологічні гіганти можуть конкурувати з DeepSeek? Успіх DeepSeek не тільки відображає переваги в капіталі та технологіях, але й руйнує усталені уявлення про розвиток ШІ.

Віце-президент з продуктів відомої технологічної компанії прокоментував у соціальних мережах, що історія DeepSeek відображає типовий приклад руйнівних інновацій. Існуючі компанії оптимізують існуючі процеси, тоді як руйнівники переосмислюють основні підходи. DeepSeek висунув нову ідею: що було б, якби ми робили це розумніше, а не просто витрачали більше обладнання?

Наразі витрати на навчання провідних AI великих моделей є надзвичайно високими. Деякі провідні AI компанії витрачають на обчислення понад 100 мільйонів доларів, потребуючи великих дата-центрів, оснащених тисячами графічних процесорів (GPU) вартістю по 40 тисяч доларів. Однак DeepSeek запропонував вражаюче рішення: виконати це завдання за 5 мільйонів доларів. Ще більш вражаючим є те, що вони не тільки висунули цю ідею, але й справді реалізували її. Їхня модель в багатьох завданнях порівнянна або навіть перевершує провідні AI системи в галузі.

Успіх DeepSeek зумовлений тим, що вони переосмислили все з нуля. Традиційні моделі ШІ використовують 32-бітні дроби для представлення кожного числа, тоді як DeepSeek намагається використовувати 8-бітні дроби і виявляє, що точності все ще достатньо. Це змінює вимоги до пам'яті на 75%. В результаті, вартість навчання знижена з 100 мільйонів доларів до 5 мільйонів доларів, кількість необхідних GPU зменшилася з 100 тисяч до 2000, а вартість API зменшилася на 95%. Ще важливіше, що їхня модель може працювати на звичайних ігрових GPU без спеціалізованого апаратного забезпечення в дата-центрах.

Успіх DeepSeek кидає виклик кільком традиційним уявленням у сфері ШІ, включаючи те, що Китай може лише створювати закритий вихідний код, абсолютну перевагу Силіконової долини в галузі ШІ та те, що для розробки топових моделей ШІ потрібні величезні інвестиції. Ці погляди, навіть якщо не були повністю спростовані, зазнали серйозних коливань.

Відомий американський інвестиційний фонд у своїй доповіді оцінив DeepSeek, зазначивши, що це є перемогою відкритого коду над закритим. Внески відкритого спільноти можуть швидко перетворитися на процвітання всього екосистеми. Водночас, вони також вважають, що шлях розвитку традиційних компаній штучного інтелекту, хоча й виглядає простим і примітивним, не виключає появи нових якісних змін після досягнення певного масштабу. З огляду на розвиток AI за останні 70 років, обчислювальна потужність все ще залишається надзвичайно важливою, і це може залишатися вірним у майбутньому.

Поява DeepSeek дозволила відкритим моделям досягти рівня, аналогічного закритим моделям, а в деяких випадках навіть перевершити їх за ефективністю. Це зменшило необхідність для компаній купувати комерційні API штучного інтелекту, забезпечивши більш широкий простір для розвитку downstream додатків. Очікується, що в найближчі один-два роки ми станемо свідками більш різноманітних продуктів для обробки даних і більш розвиненої екосистеми застосувань великих мовних моделей.

Незважаючи на те, що DeepSeek демонструє високу ефективність, експерти вважають, що попит на обчислювальну потужність не зменшиться. Це відповідає парадоксу Джевонса в економіці, згідно з яким підвищення технологічної ефективності навпаки призводить до збільшення загального споживання ресурсів. Як і в процесі поширення від "дядька" до мобільних телефонів Nokia, саме завдяки зниженню витрат стало можливим їхнє поширення, а поширення, в свою чергу, призвело до збільшення загального обсягу споживання на ринку.

Цей важливий прорив у технологіях штучного інтелекту безумовно матиме глибокий вплив на глобальну технологічну структуру і також надає нові ідеї для майбутнього розвитку штучного інтелекту. У міру постійного розвитку технологій ми очікуємо побачити більше інновацій та проривів, які сприятимуть розвитку сфери штучного інтелекту у більш ефективному та доступному напрямку.