DeepSeek R1 - The Chinese AI "Side Project" That Shocked the Entire Industry!

Глубокий поиск R1: Революция в ИИ

Введение в Deep Seek R1

• Модель Deep Seek R1 была выпущена всего несколько дней назад и произвела фурор в индустрии ИИ. Она способна мыслить так же, как модели OpenAI 01 и 03, но является полностью открытым исходным кодом.

• Обучение модели обошлось всего в 5 миллионов долларов, что значительно меньше, чем сотни миллионов, которые обычно требуются для моделей такого уровня.

Реакция на выпуск

• Deep Seek называют причиной падения крупных американских технологических компаний или величайшим подарком человечеству. Это вызвало бурные обсуждения среди экспертов.

• Президент Трамп и другие лидеры технологий объявили о проекте Stargate с инвестициями в 500 миллиардов долларов для инфраструктуры ИИ в США.

Инвестиции крупных компаний

• Марк Цукерберг подтвердил намерение Meta инвестировать миллиарды долларов в инфраструктуру ИИ, подчеркивая важность этих вложений для победы на рынке.

• Выпуск Deep Seek R1 перевернул представления о необходимости таких огромных инвестиций со стороны крупных компаний.

Переосмысление затрат на обучение

• Реакция на открытие нового источника высококачественной модели была сильной; многие начали сомневаться в целесообразности миллиардных вложений других компаний.

• Аналитики начали задаваться вопросом: действительно ли нужны такие большие расходы на обучение моделей?

Бизнес-модель Deep Seek

• Пользователи интересовались, как Deep Seek будет зарабатывать деньги при бесплатном доступе к модели. Оказалось, что API для работы с моделью очень дешевый.

• Компания Deep Seek — это математическая компания, занимающаяся алгоритмами торговли и использующая свои GPU для разработки этой модели как побочный проект.

Реакции сообщества

• В социальных сетях появились мемы и шутки о том, сколько денег потратил Сам Альтман по сравнению с затратами Deep Seek.

• Некоторые эксперты утверждают, что низкая стоимость обучения может быть частью стратегии экономической войны против США.

Скептицизм относительно данных

• Критики указывают на то, что информация о низкой стоимости обучения может быть манипуляцией с целью привлечь внимание к продукту.

Обсуждение новых технологий AI и их влияния на рынок

Введение в технологии Deep Seek

• Обсуждается, что высококлассные графические процессоры (GPU) от Nvidia не могут быть обсуждены из-за экспортных ограничений США. Однако, несмотря на это, информация о модели Deep Seek доступна благодаря открытым исходным кодам.

• Эмад, основатель Stability AI, подтвердил легитимность низких затрат на запуск моделей Deep Seek, указывая на соответствие с ожидаемыми данными.

Экономическая эффективность Deep Seek

• Оптимизированный H100 может выполнять задачи за менее чем 2.5 миллиона долларов; Эмад использовал Chad GP01 для расчетов.

• Несмотря на огромные инвестиции Microsoft и других крупных компаний в инфраструктуру AI, маленькая китайская компания Deep Seek смогла справиться с высоким спросом без проблем.

Сравнение с крупными игроками

• Пользователь сообщает о более чем 200,000 запросах к API Deep Seek без ограничения по скорости и всего за 50 центов.

• Обсуждается важность вычислительных ресурсов во время тестирования моделей AI; эффективность использования ресурсов является ключевым фактором успеха.

Угрозы для американского рынка

• Александр Ванг подчеркивает необходимость инноваций в США для сохранения лидерства в области AI перед угрозой со стороны Китая.

• Утверждается, что достижения Deep Seek ставят под сомнение целесообразность миллиардных инвестиций в индустрию AI.

Возможные сценарии развития событий

• Рассматриваются два возможных сценария: либо Deep Seek действительно достигли высокой эффективности при низких затратах, либо они скрывают свои реальные затраты.

• Если стоимость технологий снижается, это может привести к увеличению их использования и росту спроса на вычислительные ресурсы.

Мнения экспертов о будущем AI

• Гэри Тан утверждает, что снижение стоимости обучения моделей приведет к росту реального применения AI и увеличению потребности в вычислительных мощностях.

Обсуждение влияния ИИ на рынок и инновации

Контроль за экспортом чипов для ИИ

• Обсуждается необходимость контроля за экспортом чипов для обучения ИИ, в то время как чипы для вывода (inference chips) следует рассматривать иначе.

• Подчеркивается важность того, чтобы решения из США использовались по всему миру, а не только в стране.

Волатильность на фондовом рынке

• Ожидается волатильность на фондовом рынке, так как капитальные рынки усваивают информацию о "Великолепной семерке" компаний (Tesla, Meta, Microsoft).

• Утверждается, что Tesla менее подвержена риску по сравнению с другими компаниями из-за объема объявленных капиталовложений.

Парадокс Джевонса и использование технологий

• Приводится парадокс Джевонса: чем дешевле технологии, тем больше они будут использоваться.

• Nvidia находится под угрозой из-за высокой зависимости от затрат на инфраструктуру ИИ; компании могут выиграть от снижения расходов.

Конкуренция в области искусственного интеллекта

• В конечном итоге победит тот, у кого будет самый умный ИИ; это требует больших вычислительных мощностей и чипов.

• Критика США за недостаток инноваций и чрезмерные расходы без продуманного подхода к проблемам.

Открытые исследования против закрытых моделей

• Глава AI-дивизиона Meta утверждает, что открытые модели превосходят проприетарные; успех Deep Seek основан на открытых исследованиях.

• Открытые источники позволяют многим компаниям конкурировать с закрытыми моделями благодаря доступу к передовым технологиям.

Будущее индустрии ИИ

• Наблюдается активная реакция индустрии ИИ на изменения в доступности технологий; обсуждаются вопросы о том, есть ли у Китая преимущество в этой сфере.