Вистинската вредност на DeepSeek е потценет!
DeepSeek-R1 несомнено донесе нов бран на ентузијазам на пазарот. Не само што релевантните таканаречени цели на корисници нагло се зголемуваат, туку некои луѓе дури развија курсеви и софтвер поврзани со DeepSeek во обид да заработат пари од тоа.
Сметаме дека иако овие појави имаат одреден хаотичен елемент и мораме да бидеме свесни за ризиците кои се вклучени, неспорно е дека тие ја одразуваат љубопитноста и ентузијазмот на јавноста за DeepSeek.
Претходно, го анализирав значењето на појавата на DeepSeek-R1, но денес би сакал детално да разговарам за вистинската можност зад неа, а тоа е да се промовира популаризацијата и просперитетот на апликациите за вештачка интелигенција. На стратешко ниво, отсекогаш сум нагласувал дека континуираното инвестирање за подобрување на перформансите е од клучно значење.
Кога технологијата ќе достигне одредена фаза на развој, подесувањето на перформансите и енергетската ефикасност треба да станат фокус со цел да се намалат трошоците и да се зголеми конкурентноста. DeepSeek предизвика толкав возбуда затоа што тренира а Модел DeepSeek-R1 со перформанси споредливи со моделот OpenAI o1 по цена далеку пониска од онаа на американските гиганти со вештачка интелигенција како OpenAI, Meta и Anthropic. Ова на сите им ја покажа можноста кинеската технолошка индустрија да го пробие ограничувањето на САД.
Згора на тоа, пред извесно време, многу експерти веруваа дека Законот за скалирање ќе пропадне. Како што се зголемува големината на моделите со вештачка интелигенција, ќе станува сè потешко да се добијат висококвалитетни податоци, а маргиналниот ефект од подобрувањето на перформансите постепено ќе слабее.
Дополнително, наглото зголемување на побарувачката за компјутерска моќ за големи модели со вештачка интелигенција ќе донесе и сериозна потрошувачка на енергија и еколошки проблеми. Ова ги прави луѓето да чувствуваат дека пристапот на DeepSeek има голема надеж да го достигне врвот на големите модели со вештачка интелигенција.
Сепак, сè уште се согласувам со ставот на Хуанг Ренксун дека Законот за скалирање сè уште важи. Зголемувањето на инвестициите во капитал и компјутерска моќ сè уште може континуирано да ги подобрува перформансите на моделот, а плафонот за овој вид на подобрување е дефинитивно многу поголем од прилагодувањето на перформансите и енергетската ефикасност. Со други зборови, кога ги оптимизиравме сите детали што може да се оптимизираат, а потоа сакаме дополнително да ги подобриме перформансите, можеме да се потпреме само на зголемување на инвестициите.
Затоа, на долг рок, потпирајќи се единствено на подесување на перформансите можеби нема да може да биде во чекор со конкурентите кои постојано вложуваат пари за подобрување на перформансите.
Затоа, мислам дека сè уште треба да ја разгледаме најсовремената конкурентност на DeepSeek. Но, од друга страна, вистинската вредност на DeepSeek можеби е потценета.
Водечките компании за вештачка интелигенција како OpenAI инвестираа многу ресурси во обука и оптимизирање на моделите, но не го решија проблемот со примената и го развија пазарот на апликации за поддршка на развојот на овие модели.
Високите оперативни трошоци, сложените компјутерски процеси и проблемите со безбедноста на податоците и приватноста резултираа со континуирана голема побарувачка за финансирање, што исто така го ограничува понатамошното проширување и примена на овие компании во областа на вештачката интелигенција.
Може ли DeepSeek да го реши овој проблем? Ова бара а внимателен увид во деликатната рамнотежа помеѓу отворен код и затворен код, подобрување на перформансите и примена на пазарот.
Од една страна, пристапот со отворен код на DeepSeek се разликува од другите модели.
Во традиционална смисла, отворен код значи дека кодот е целосно отворен и секој може слободно да го користи, модифицира и дистрибуира, додека развивачот на отворен код не може да профитира од него. Сепак, во областа на вештачката интелигенција, отворениот код не е само отворање на кодот, туку уште поважно, обука и оптимизација на модели.
DeepSeek ја прави структурата на моделот јавна и обезбедува модели со отворен код кои се целосно обучени и оптимизирани, што не само што го намалува прагот за корисниците, туку ги обезбедува и перформансите на моделот. Во исто време, DeepSeek, исто така, континуирано собира повратни информации од корисниците и податоци преку онлајн услуги за континуирано оптимизирање на перформансите на моделот.
Во иднина, можеби ќе биде можно дури и да се приспособат параметрите на моделот во реално време врз основа на користењето на корисниците, а со тоа да се обезбедат поефикасни и персонализирани услуги.
Во иднина, слично на Meta, стратегијата со отворен код на DeepSeek исто така ќе привлече програмери и истражувачи од целиот свет да учествуваат, формирајќи поголем екосистем за соработка. Овој модел на соработка во голема мера ќе ги промовира иновациите и примената на технологијата за вештачка интелигенција. Во исто време, DeepSeek, исто така, ќе добие повеќе техничка поддршка и деловни можности од оваа соработка, постигнувајќи победничка ситуација.
Од друга страна, DeepSeek се очекува да го реши проблемот со инклузивноста во тековниот процес на апликација за вештачка интелигенција. Во моментов, многу компании кои работат со апликации за вештачка интелигенција веќе имаат постигнато значителен приход, што покажува дека технологијата за вештачка интелигенција е веќе доволно зрела.
На пример, Палантир, чија цена на акциите вртоглаво порасна неодамна, во голема мера ја подобри својата оперативна ефикасност, а со тоа и профитните маржи со изградба на сопствена платформа за вештачка интелигенција. Не само што неговиот приход во четвртиот квартал достигна 800 милиони американски долари, што е далеку над очекувањата на пазарот и шокираше многу луѓе, туку и бројот на корисници значително се зголеми за 43%.
Сепак, овие успеси се чини дека сè уште им припаѓаат само на големите софтверски компании. Кога ги гледаме помалите компании и поединци, можностите за претприемачи и стартапи се сè уште ограничени.
Појавата на DeepSeek го прекина овој ќорсокак. Преку иновативна архитектура и методи за обука, DeepSeek успешно ги намали трошоците за развој и користење на модели со вештачка интелигенција, овозможувајќи повеќе луѓе да се обидат и да користат AI технологија. Овој пристап не само што ќе ја промовира популаризацијата на технологијата за вештачка интелигенција, туку и ќе помогне да се откријат нови сценарија и потреби за апликации.
Многу компании веќе имаат развиено евтини апликации користејќи ги моделите со отворен код на DeepSeek, што дополнително ја докажува изводливоста и комерцијалната вредност на моделот DeepSeek. Повеќе нови откритија или апликации може да продолжат да се појавуваат како што се развива DeepSeek, додека моделот со отворен код им овозможува на повеќе корисници да имплементираат локално распоредување, дополнително решавајќи го прашањето за безбедноста на податоците.
Во иднина, со појавата на евтини решенија за вештачка интелигенција со високи перформанси, сè повеќе луѓе ќе почнат да ја користат технологијата за вештачка интелигенција, а нови потреби и сценарија за апликации ќе продолжат да се појавуваат, со што ќе се промовира развојот на целата индустрија за вештачка интелигенција.Без разлика дали се работи за агентот за вештачка интелигенција или дури повеќе далечна иднина, развојот на вештачката интелигенција никогаш нема да запре.
Сумирајќи, DeepSeek ќе помогне да се промовира појавата на некои нови трендови во тековната индустрија за вештачка интелигенција, односно, развојот на технологии за општа намена е созреан, а развојот на технологии за поддршка и примената и комерцијализацијата на технологиите ќе станат уште поважни.
Во иднина, со развојот на мултимодалните технологии и континуираното проширување на сценаријата за апликации, ВИ технологијата ќе игра важна улога на повеќе полиња, а исто така ќе обезбеди повеќе можности за развој и простор за новите компании за вештачка интелигенција како што е DeepSeek.
