ШІ та Криптоактиви: несподівана гонка

Нещодавно розвиток у сфері AI та криптоактивів демонструє несподівану тенденцію. Ця гонка не відбувається так, як люди очікували, а має характер взаємного зменшення та зростання. Здається, що прориви в технології AI суттєво впливають на традиційні капітальні ринки та ринок криптоактивів.

27 січня в Китаї штучна інтелектуальна модель DeepSeek несподівано зросла, її завантаження вперше перевищили ChatGPT, що дозволило їй зайняти перше місце в американському App Store. Ця подія викликала широкий інтерес і обговорення в глобальних технологічних, інвестиційних та медіа-кругах.

Цей прорив не лише спровокував роздуми про можливу перебудову технологічного ландшафту між США та Китаєм, але й викликав короткочасний панічний настрій на американському фондовому ринку. У результаті, акції кількох технологічних гігантів зазнали помітного падіння, зокрема, акції NVIDIA впали на 5,3%, ARM - на 5,5%, Broadcom - на 4,9%, TSMC - на 4,5%. Інші компанії, такі як Micron, AMD, Intel, також зазнали зниження акцій в різному ступені. Ф'ючерси на Nasdaq 100 навіть впали на -400 пунктів, що має шанси стати найбільшим одноденним падінням за останній час. За оцінками, ринкова вартість американських акцій в той день могла зменшитися більш ніж на трильйон доларів, що відповідає третині загальної вартості ринку Криптоактиви.

Тісно слідуючи за динамікою ринку акцій США, ринок криптоактивів також зазнав серйозного тиску на продаж. Ціна біткоїна впала нижче 100500 доларів, за 24 години зниження склало 4,48%; ефір впав нижче 3200 доларів, за 24 години зниження становило 3,83%. Багато інвесторів здивовані цим раптовим обвалом, деякі припускають, що це може бути пов'язано зі зниженням очікувань щодо зниження процентних ставок Федеральною резервною системою або іншими макроекономічними факторами.

Зростання DeepSeek вражає не лише своєю технологічною потужністю, але й ефективним використанням ресурсів. На фоні інших гігантів AI, які витрачають десятки мільярдів доларів, DeepSeek змогла досягти таких результатів за менш ніж два роки, з 200 працівниками та витратами на розробку менше 10 мільйонів доларів. Ця висока ефективність викликала роздуми в галузі про існуючу модель розвитку AI.

Заступник генерального директора певного продукту прокоментував у соціальних мережах, що успіх DeepSeek є типовим прикладом руйнівних інновацій. Вони не просто оптимізували існуючі процеси, а кардинально переосмислили методи розробки ШІ. "Що, якби ми робили це розумніше, а не просто вкладали більше апаратного забезпечення?" Такий підхід приніс вражаючі результати.

За допомогою інноваційних технологічних рішень DeepSeek знизив витрати на навчання традиційних AI-моделей з 100 мільйонів доларів до 5 мільйонів доларів, потреба в GPU зменшилась з 100 тисяч до 2000, а витрати на API знизились на 95%. Що ще важливіше, їхні моделі можуть працювати на звичайних ігрових GPU без потреби в дорогому апаратному забезпеченні дата-центрів. Це не магія, а надзвичайно вмілий інженерний дизайн.

Успіх DeepSeek кинуває виклик багатьом традиційним уявленням, зокрема щодо інноваційних можливостей Китаю, лідерства Силіконової долини в сфері ШІ, оборонних бар'єрів великих компаній з ШІ, а також припущенням про високу вартість розробки ШІ. Хоча ці погляди не були повністю спростовані, вони вже зазнали серйозного потрясіння.

Одна відома інвестиційна компанія в своїй доповіді зазначила, що успіх DeepSeek є перемогою відкритої моделі над закритою. Внесок відкритої спільноти швидко перетвориться на процвітання всієї галузі. Однак вони також вважають, що закриті моделі, такі як OpenAI, все ще можуть досягти нових проривів завдяки постійним інвестиціям.

Інновації DeepSeek зменшили залежність підприємств від дорогих API, надаючи більші можливості для розвитку downstream застосунків. У найближчі один-два роки ми можемо побачити більш різноманітні продукти чіпів для розуміння та більш процвітаючу екосистему застосунків великих мовних моделей.

Хоча DeepSeek підвищив ефективність моделей ШІ, це не означає, що попит на обчислювальну потужність зменшиться. Історичний досвід свідчить, що підвищення технологічної ефективності зазвичай призводить до більш широкого застосування та більшого попиту на ринку, як це було під час промислової революції, коли підвищення ефективності парових машин насправді збільшило загальне споживання вугілля.

Цей значний прорив у технології штучного інтелекту безумовно матиме глибокий вплив на технологічну індустрію та фінансові ринки. Він не лише змінює уявлення людей про шлях розвитку AI, але й може переформатувати глобальний конкурентний ландшафт у технологіях. Для інвесторів та професіоналів стає все важливішим уважно стежити за тенденціями в цій сфері та своєчасно коригувати стратегії.