Die ware waarde van DeepSeek word onderskat!
DeepSeek-R1 het ongetwyfeld 'n nuwe golf van entoesiasme na die mark gebring. Nie net styg die betrokke sogenaamde begunstigde-teikens skerp nie, maar sommige mense het selfs DeepSeek-verwante kursusse en sagteware ontwikkel in 'n poging om geld daaruit te maak.
Ons glo dat alhoewel hierdie verskynsels 'n sekere chaotiese element het, en ons bewus moet wees van die risiko's daaraan verbonde, dit onmiskenbaar is dat dit die publiek se nuuskierigheid en entoesiasme vir DeepSeek weerspieël.
Voorheen het ek die belangrikheid van die ontstaan van DeepSeek-R1 ontleed, maar vandag wil ek die werklike geleentheid daaragter in diepte bespreek, naamlik om die popularisering en voorspoed van KI-toepassings te bevorder. Op die strategiese vlak het ek nog altyd beklemtoon dat volgehoue belegging om prestasie te verbeter deurslaggewend is.
Wanneer die tegnologie 'n sekere stadium van ontwikkeling bereik het, behoort prestasie-instelling en energiedoeltreffendheid die fokus te word om koste te verminder en mededingendheid te verbeter. DeepSeek het so 'n opskudding veroorsaak omdat dit 'n opgelei het DeepSeek-R1 model met prestasie vergelykbaar met die OpenAI o1-model teen 'n koste wat baie laer is as dié van Amerikaanse KI-reuse soos OpenAI, Meta en Anthropic. Dit het vir almal die moontlikheid gewys dat China se tegnologiebedryf deur die Amerikaanse inperking breek.
Boonop het baie kenners geglo dat die Skaalwet op die punt was om te misluk. Soos die grootte van KI-modelle toeneem, sal dit al hoe moeiliker word om data van hoë gehalte te bekom, en die marginale effek van prestasieverbetering sal geleidelik verswak.
Daarbenewens sal die skerp toename in die vraag na rekenaarkrag vir groot KI-modelle ook ernstige energieverbruik en omgewingsprobleme meebring. Dit laat mense voel dat DeepSeek se benadering groot hoop het om die top van groot KI-modelle te bereik.
Ek stem egter steeds saam met Huang Renxun se siening dat die Skaalwet steeds geldig is. Toenemende investering in kapitaal en rekenaarkrag kan steeds modelwerkverrigting voortdurend verbeter, en die plafon vir hierdie soort verbetering is beslis veel hoër as prestasie-instelling en energiedoeltreffendheid. Met ander woorde, wanneer ons al die besonderhede wat geoptimaliseer kan word geoptimaliseer het, en dan prestasie verder wil verbeter, kan ons net staatmaak op toenemende belegging.
Daarom, op die lang termyn, sal die staatmaak net op prestasie-instelling dalk nie in staat wees om tred te hou met mededingers wat aanhou geld instort om prestasie te verbeter nie.
Daarom dink ek ons moet nog koelkop kyk na die voorpunt-mededingendheid van DeepSeek. Maar aan die ander kant is die werklike waarde van DeepSeek dalk onderskat.
Vooraanstaande KI-maatskappye soos OpenAI het baie hulpbronne in opleiding en optimalisering van modelle belê, maar het nie die probleem van toepassing opgelos nie en die toepassingsmark ontwikkel om die ontwikkeling van hierdie modelle te ondersteun.
Hoë bedryfskoste, komplekse rekenaarprosesse, en datasekuriteit en privaatheidkwessies het gelei tot 'n voortdurende groot aanvraag vir finansiering, wat ook die verdere uitbreiding en toepassing van hierdie maatskappye op die gebied van KI beperk.
Kan DeepSeek hierdie probleem oplos? Dit vereis a noukeurige insig in die delikate balans tussen oopbron en geslote bron, prestasieverbetering en marktoepassing.
Aan die een kant verskil DeepSeek se oopbronbenadering van ander modelle.
In die tradisionele sin beteken oopbron dat die kode heeltemal oop is, en enigiemand kan dit vrylik gebruik, wysig en versprei, terwyl die oopbronontwikkelaar nie daaruit kan baat nie. Op die gebied van KI gaan oopbron egter nie net oor die oopmaak van die kode nie, maar nog belangriker, oor modelopleiding en optimalisering.
DeepSeek maak die modelstruktuur publiek en verskaf oopbronmodelle wat ten volle opgelei en geoptimaliseer is, wat nie net die drempel vir gebruikers verlaag nie, maar ook die werkverrigting van die model verseker. Terselfdertyd versamel DeepSeek ook voortdurend gebruikersterugvoer en -data deur middel van aanlyndienste om voortdurend modelprestasie te optimaliseer.
In die toekoms kan dit selfs moontlik wees om modelparameters intyds aan te pas op grond van gebruikersgebruik, om sodoende meer doeltreffende en persoonlike dienste te verskaf.
In die toekoms, soortgelyk aan Meta, sal DeepSeek se oopbronstrategie ook ontwikkelaars en navorsers van regoor die wêreld lok om deel te neem, wat 'n groter samewerkende ekosisteem sal vorm. Hierdie model van samewerking sal die innovasie en toepassing van KI-tegnologie grootliks bevorder. Terselfdertyd sal DeepSeek ook meer tegniese ondersteuning en sakegeleenthede uit hierdie samewerking verkry, wat 'n wen-wen-situasie bereik.
Aan die ander kant word verwag dat DeepSeek die probleem van inklusiwiteit in die huidige KI-aansoekproses sal oplos. Tans het baie maatskappye wat KI-toepassings doen reeds aansienlike inkomste behaal, wat wys dat KI-tegnologie reeds volwasse genoeg is.
Palantir, wie se aandeelprys onlangs die hoogte ingeskiet het, het byvoorbeeld sy bedryfsdoeltreffendheid en dus sy winsmarges grootliks verbeter deur sy eie KI-platform te bou. Nie net het sy inkomste in die vierde kwartaal 800 miljoen Amerikaanse dollar bereik nie, wat markverwagtinge ver oortref en baie mense geskok het, maar die aantal gebruikers het ook aansienlik met 43% toegeneem.
Dit lyk egter of hierdie suksesse steeds net aan groot sagtewaremaatskappye behoort. As ons na kleiner maatskappye en individue kyk, is geleenthede vir entrepreneurs en beginners steeds beperk.
Die opkoms van DeepSeek het hierdie dooiepunt verbreek. Deur innoverende argitektuur en opleidingsmetodes het DeepSeek die koste van die ontwikkeling en gebruik van KI-modelle suksesvol verminder, wat dit vir meer mense moontlik maak om KI-tegnologie te probeer gebruik. Hierdie benadering sal nie net die popularisering van KI-tegnologie bevorder nie, maar ook help om nuwe toepassingscenario's en -behoeftes te ontdek.
Baie maatskappye het reeds laekostetoepassings ontwikkel deur DeepSeek se oopbronmodelle te gebruik, wat die uitvoerbaarheid en kommersiële waarde van die DeepSeek-model verder bewys. Meer nuwe ontdekkings of toepassings kan voortgaan om na vore te kom soos DeepSeek ontwikkel, terwyl die oopbronmodel meer gebruikers toelaat om plaaslike ontplooiing te implementeer, wat die kwessie van datasekuriteit verder aanspreek.
In die toekoms, met die opkoms van laekoste, hoëprestasie KI-oplossings, sal meer en meer mense KI-tegnologie begin gebruik, en nuwe behoeftes en toepassingscenario's sal voortgaan om na vore te kom en sodoende die ontwikkeling van die hele KI-industrie te bevorder.Of dit nou die KI-agent of die ewe is meer verre toekoms, die ontwikkeling van KI sal nooit ophou nie.
Om op te som, DeepSeek sal help om die ontstaan van 'n paar nuwe neigings in die huidige KI-industrie te bevorder, dit wil sê, die ontwikkeling van algemene doeltegnologieë het volwasse geword, en die ontwikkeling van ondersteunende tegnologieë en die toepassing en kommersialisering van tegnologieë sal selfs belangriker word.
In die toekoms, met die ontwikkeling van multimodale tegnologieë en die voortdurende uitbreiding van toepassingscenario's, sal KI-tegnologie 'n belangrike rol in meer velde speel, en dit sal ook meer ontwikkelingsgeleenthede en ruimte bied vir opkomende KI-maatskappye soos DeepSeek.
