Истинската стойност на DeepSeek се подценява!
DeepSeek-R1 несъмнено донесе нова вълна от ентусиазъм на пазара. Не само, че съответните така наречени цели за бенефициенти нарастват рязко, но някои хора дори са разработили курсове и софтуер, свързани с DeepSeek, в опит да направят пари от него.
Вярваме, че въпреки че тези явления имат известен хаотичен елемент и трябва да сме наясно с рисковете, неоспоримо е, че те отразяват любопитството и ентусиазма на обществото за DeepSeek.
По-рано анализирах значението на появата на DeepSeek-R1, но днес бих искал да обсъдя в дълбочина реалната възможност зад него, която е да се насърчи популяризирането и просперитета на AI приложенията. На стратегическо ниво винаги съм подчертавал, че непрекъснатите инвестиции за подобряване на ефективността са от решаващо значение.
Когато технологията достигне определен етап на развитие, настройката на производителността и енергийната ефективност трябва да станат фокус, за да се намалят разходите и да се подобри конкурентоспособността. DeepSeek предизвика такова раздвижване, защото е обучил a DeepSeek-R1 модел с производителност, сравнима с модела OpenAI o1 на цена, много по-ниска от тази на американските AI гиганти като OpenAI, Meta и Anthropic. Това показа на всички възможността китайската технологична индустрия да пробие сдържането на САЩ.
Нещо повече, преди време много експерти смятаха, че Законът за мащабиране е пред провал. С увеличаването на размера на AI моделите ще става все по-трудно да се получават висококачествени данни и незначителният ефект от подобряването на производителността постепенно ще отслабва.
В допълнение, рязкото увеличение на търсенето на изчислителна мощност за големи AI модели също ще доведе до сериозно потребление на енергия и екологични проблеми. Това кара хората да смятат, че подходът на DeepSeek има голяма надежда да достигне върха на големите AI модели.
Все пак съм съгласен с мнението на Huang Renxun, че Законът за мащабиране все още е валиден. Увеличаването на инвестициите в капитал и изчислителна мощност все още може непрекъснато да подобрява производителността на модела, а таванът за този вид подобрение определено е много по-висок от настройката на производителността и енергийната ефективност. С други думи, когато сме оптимизирали всички детайли, които могат да бъдат оптимизирани, и след това искаме да подобрим допълнително производителността, можем да разчитаме само на увеличаване на инвестициите.
Следователно, в дългосрочен план, разчитането единствено на настройка на производителността може да не е в състояние да се справи с конкурентите, които продължават да наливат пари за подобряване на производителността.
Затова мисля, че все още трябва да погледнем хладнокръвно на авангардната конкурентоспособност на DeepSeek. Но от друга страна, действителната стойност на DeepSeek може да е била подценена.
Водещи AI компании като OpenAI са инвестирали много ресурси в обучение и оптимизиране на модели, но не са решили проблема с приложението и не са развили пазара на приложения, за да подкрепят развитието на тези модели.
Високите оперативни разходи, сложните изчислителни процеси и проблемите със сигурността и поверителността на данните доведоха до непрекъснато високо търсене на финансиране, което също ограничава по-нататъшното разширяване и прилагане на тези компании в областта на ИИ.
Може ли DeepSeek да реши този проблем? Това изисква a внимателно вникване в деликатния баланс между отворен и затворен код, подобряване на производителността и пазарно приложение.
От една страна, подходът с отворен код на DeepSeek е различен от другите модели.
В традиционния смисъл отворен код означава, че кодът е напълно отворен и всеки може свободно да го използва, модифицира и разпространява, докато разработчикът с отворен код не може да печели от него. Въпреки това, в областта на AI, отвореният код не е само за отваряне на кода, но по-важното е за обучение и оптимизация на модели.
DeepSeek прави структурата на модела публична и предоставя модели с отворен код, които са напълно обучени и оптимизирани, което не само намалява прага за потребителите, но също така гарантира производителността на модела. В същото време DeepSeek също непрекъснато събира обратна връзка и данни от потребителите чрез онлайн услуги, за да оптимизира непрекъснато производителността на модела.
В бъдеще може дори да е възможно да се коригират параметрите на модела в реално време въз основа на употребата на потребителите, като по този начин се предоставят по-ефективни и персонализирани услуги.
В бъдеще, подобно на Meta, стратегията с отворен код на DeepSeek също ще привлече разработчици и изследователи от цял свят да участват, образувайки по-голяма екосистема за сътрудничество. Този модел на сътрудничество значително ще насърчи иновациите и приложението на AI технологията. В същото време DeepSeek също ще получи повече техническа поддръжка и бизнес възможности от това сътрудничество, постигайки печеливша ситуация.
От друга страна, DeepSeek се очаква да реши проблема с включването в текущия процес на прилагане на AI. В момента много компании, които правят AI приложения, вече са постигнали значителни приходи, което показва, че AI технологията вече е достатъчно зряла.
Например Palantir, чиято цена на акциите скочи рязко напоследък, до голяма степен подобри оперативната си ефективност и по този начин маржовете си на печалба, като изгради своя собствена платформа за изкуствен интелект. Не само приходите му през четвъртото тримесечие достигнаха 800 милиона щатски долара, далеч надхвърляйки пазарните очаквания и шокирайки много хора, но и броят на потребителите се увеличи значително с 43%.
Въпреки това, тези успехи все още изглеждат само на големите софтуерни компании. Когато разглеждаме по-малките компании и физически лица, възможностите за предприемачи и стартиращи фирми все още са ограничени.
Появата на DeepSeek преодоля тази безизходица. Чрез иновативна архитектура и методи за обучение, DeepSeek успешно намали разходите за разработване и използване на AI модели, което прави възможно повече хора да изпробват и използват AI технологията. Този подход не само ще насърчи популяризирането на AI технологията, но и ще помогне за откриването на нови сценарии и нужди на приложения.
Много компании вече са разработили евтини приложения, използвайки моделите с отворен код на DeepSeek, което допълнително доказва осъществимостта и търговската стойност на модела DeepSeek. Повече нови открития или приложения може да продължат да се появяват с развитието на DeepSeek, докато моделът с отворен код позволява на повече потребители да прилагат локално внедряване, като допълнително се справя с проблема със сигурността на данните.
В бъдеще, с появата на евтини, високопроизводителни AI решения, все повече и повече хора ще започнат да използват AI технологията и ще продължат да се появяват нови нужди и сценарии за приложение, като по този начин се насърчава развитието на цялата AI индустрия.Независимо дали става въпрос за AI агента или дори повече далечно бъдеще, развитието на AI никога няма да спре.
За да обобщим, DeepSeek ще спомогне за насърчаване на появата на някои нови тенденции в настоящата AI индустрия, тоест развитието на технологиите с общо предназначение е узряло и развитието на поддържащи технологии и прилагането и комерсиализацията на технологиите ще станат още по-важни.
В бъдеще, с развитието на мултимодални технологии и непрекъснатото разширяване на сценариите за приложение, AI технологията ще играе важна роля в повече области и също така ще предостави повече възможности за развитие и пространство за нововъзникващи AI компании като DeepSeek.
