Волну ИИ захватывает мир, DeepSeek внезапно возникает и вызывает волнения на рынке

Недавно в области ИИ произошло событие, привлекшее внимание. Китайская AI-модель под названием DeepSeek впервые в американском App Store по количеству загрузок обошла ChatGPT и заняла первое место. Этот феномен вызвал широкий интерес в мировом технологическом, инвестиционном и медийном сообществе, а также вызвал кратковременную панику на американском фондовом рынке.

В результате этого акции многих технологических гигантов упали в разной степени. Акции Nvidia упали на 5,3%, ARM на 5,5%, Broadcom на 4,9%, а TSMC на 4,5%. Другие компании, такие как Micron, AMD и Intel, также показали соответствующее снижение. Фьючерсы на Nasdaq 100 упали до -400 пунктов, что может стать максимальным однодневным падением с 18 декабря. По неполным данным, рыночная капитализация американских фондов в понедельник могла сократиться более чем на 1 триллион долларов, что составляет около одной трети от общей капитализации криптовалютного рынка.

Криптовалютный рынок также не избежал этой волны падения. Цена биткойна упала ниже 100500 долларов, за 24 часа падение составило 4,48%. Эфир упал ниже 3200 долларов, за 24 часа падение составило 3,83%. Многие инвесторы смущены этой внезапной волатильностью рынка, некоторые считают, что это может быть связано с понижением ожиданий по ставкам ФРС или другими макроэкономическими факторами.

! [DeepSeek в огне, рынок криптовалют рушится?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-809cb44dec5bdec77c885201ff28fa42.webp)

Возникновение DeepSeek вызвало переосмысление моделей развития ИИ. В отличие от таких компаний, как OpenAI и Meta, DeepSeek не развивался благодаря значительному капиталу и большому количеству аппаратных ресурсов. В сравнении, OpenAI была основана 10 лет назад, имеет 4500 сотрудников и привлекла 6,6 миллиарда долларов финансирования. Одна социальная медиа компания потратила 60 миллиардов долларов на разработку центра обработки данных ИИ, сопоставимого по размеру с Манхэттеном. В то время как DeepSeek существует менее двух лет, имеет всего 200 сотрудников, затраты на разработку составляют менее 10 миллионов долларов, и компания не закупает большое количество высококлассных GPU.

Этот контраст заставляет специалистов отрасли спрашивать: как традиционные технологические гиганты могут конкурировать с DeepSeek? Успех DeepSeek не только отражает преимущества в капитале и технологии, но и ломает устоявшиеся представления о развитии ИИ.

Вице-президент по продуктам известной технологической компании прокомментировал в социальных сетях, что история DeepSeek является典型ным примером разрушительных инноваций. Существующие компании оптимизируют свои текущие процессы, тогда как разрушители переосмысливают основные методы. DeepSeek предложил новый подход: что если мы сделаем это умнее, а не просто вложим больше аппаратного обеспечения, что изменится?

В настоящее время стоимость обучения крупных моделей ИИ крайне высока. Некоторые ведущие компании в области ИИ тратят на вычислительные ресурсы более 100 миллионов долларов, требуя больших дата-центров, оснащенных тысячами GPU стоимостью по 40 тысяч долларов каждый. Однако DeepSeek предложила удивительное решение: завершить эту задачу за 5 миллионов долларов. Еще более удивительно то, что они не только выдвинули эту идею, но и действительно реализовали ее. Их модели в многих задачах сопоставимы или превосходят ведущие системы ИИ в отрасли.

Успех DeepSeek основан на том, что они переосмыслили все с нуля. Традиционные модели ИИ используют 32-битные числа для представления каждого числа, в то время как DeepSeek пытается использовать 8-битные числа и обнаруживает, что точности все еще достаточно. Это изменение снизило требуемую память на 75%. В результате стоимость обучения снизилась с 100 миллионов долларов до 5 миллионов долларов, необходимое количество GPU уменьшилось с 100 000 до 2 000, а стоимость API снизилась на 95%. Более того, их модель может работать на обычных игровых GPU без специального аппаратного обеспечения для дата-центров.

Успех DeepSeek бросает вызов нескольким традиционным представлениям в области ИИ, включая мнение о том, что Китай может реализовать только закрытые исходные коды, абсолютное лидерство Кремниевой долины в области ИИ, а также что для разработки лучших ИИ-моделей требуются огромные инвестиции. Эти взгляды, даже если и не были полностью опровергнуты, все же подверглись серьезному сомнению.

Одна из известных американских инвестиционных компаний в своем пресс-релизе охарактеризовала DeepSeek как победу открытого программного обеспечения над закрытым. Вклад сообщества с открытым исходным кодом может быстро превратиться в процветание всей экосистемы. В то же время они также считают, что хотя путь развития традиционных AI-компаний кажется простым и грубым, нельзя исключать возможность появления нового качественного изменения после достижения определенного масштаба. Судя по 70-летней истории развития AI, вычислительная мощность по-прежнему имеет решающее значение, и это может оставаться актуальным в будущем.

Появление DeepSeek позволило открытым моделям достичь уровня закрытых моделей, а иногда даже превзойти их по эффективности. Это снизило необходимость для компаний в покупке коммерческих API ИИ и предоставило больше возможностей для развития downstream-приложений. Ожидается, что в течение ближайших одного-двух лет мы станем свидетелями более разнообразных продуктов для чипов с возможностью обработки и более процветающей экосистемы приложений на основе больших языковых моделей.

Несмотря на то, что DeepSeek демонстрирует высокую эффективность, эксперты считают, что спрос на вычислительную мощность не снизится. Это соответствует парадоксу Джеваса в экономике, который утверждает, что повышение технологической эффективности на самом деле приводит к увеличению общего потребления ресурсов. Как в процессе распространения сотовых телефонов от "большого брата" до Nokia, именно из-за снижения затрат произошло массовое распространение, а это, в свою очередь, привело к увеличению общего объема потребления на рынке.

Этот значительный прорыв в технологии ИИ, безусловно, окажет глубокое влияние на глобальную технологическую структуру и предоставит новые идеи для будущего развития ИИ. С постоянной эволюцией технологий мы ожидаем увидеть更多 инноваций и прорывов, которые будут способствовать более эффективному и широкому развитию в области ИИ.