O verdadeiro valor de DeepSeek é subestimado!
O DeepSeek-R1 sem dúvida trouxe uma nova onda de entusiasmo ao mercado. Não apenas os chamados alvos beneficiários relevantes estão aumentando acentuadamente, mas algumas pessoas até desenvolveram cursos e softwares relacionados ao DeepSeek em uma tentativa de ganhar dinheiro com isso.
Acreditamos que, embora esses fenômenos tenham um certo elemento caótico, e devamos estar cientes dos riscos envolvidos, é inegável que eles refletem a curiosidade e o entusiasmo do público pelo DeepSeek.
Anteriormente, analisei a significância do surgimento do DeepSeek-R1, mas hoje gostaria de discutir em profundidade a oportunidade real por trás dele, que é promover a popularização e a prosperidade das aplicações de IA. No nível estratégico, sempre enfatizei que o investimento contínuo para melhorar o desempenho é crucial.
Quando a tecnologia atinge um certo estágio de desenvolvimento, o ajuste de desempenho e a eficiência energética devem se tornar o foco para reduzir custos e aumentar a competitividade. O DeepSeek causou tanto rebuliço porque treinou um Modelo DeepSeek-R1 com desempenho comparável ao modelo OpenAI o1 a um custo muito menor do que o de gigantes americanos de IA como OpenAI, Meta e Anthropic. Isso mostrou a todos a possibilidade da indústria de tecnologia da China romper a contenção dos EUA.
Além disso, há algum tempo, muitos especialistas acreditavam que a Lei de Escala estava prestes a falhar. À medida que o tamanho dos modelos de IA aumenta, ficará cada vez mais difícil obter dados de alta qualidade, e o efeito marginal da melhoria de desempenho enfraquecerá gradualmente.
Além disso, o aumento acentuado na demanda por poder de computação para grandes modelos de IA também trará sérios problemas ambientais e de consumo de energia. Isso faz com que as pessoas sintam que a abordagem do DeepSeek tem grande esperança de chegar ao topo dos grandes modelos de IA.
No entanto, ainda concordo com a opinião de Huang Renxun de que a Lei de Escala ainda é válida. Aumentar o investimento em capital e poder de computação ainda pode melhorar continuamente o desempenho do modelo, e o teto para esse tipo de melhoria é definitivamente muito maior do que o ajuste de desempenho e a eficiência energética. Em outras palavras, quando otimizamos todos os detalhes que podem ser otimizados e queremos melhorar ainda mais o desempenho, só podemos contar com o aumento do investimento.
Portanto, a longo prazo, confiar apenas no ajuste de desempenho pode não ser suficiente para acompanhar os concorrentes que continuam investindo dinheiro para melhorar o desempenho.
Portanto, acredito que ainda precisamos analisar com calma a competitividade de ponta do DeepSeek. Mas, por outro lado, o valor real de DeepSeek pode ter sido subestimado.
Empresas líderes em IA, como a OpenAI, investiram muitos recursos em treinamento e otimização de modelos, mas não resolveram o problema da aplicação e desenvolveram o mercado de aplicativos para dar suporte ao desenvolvimento desses modelos.
Altos custos operacionais, processos de computação complexos e problemas de segurança e privacidade de dados resultaram em uma alta demanda contínua por financiamento, o que também limita a expansão e a aplicação dessas empresas no campo da IA.
O DeepSeek pode resolver esse problema? Isso requer a uma visão cuidadosa do delicado equilíbrio entre código aberto e código fechado, melhoria de desempenho e aplicação no mercado.
Por um lado, a abordagem de código aberto do DeepSeek é diferente de outros modelos.
No sentido tradicional, open source significa que o código é completamente aberto, e qualquer um pode livremente usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo, enquanto o desenvolvedor open source não pode lucrar com ele. No entanto, no campo da IA, open source não é apenas sobre abrir o código, mas, mais importante, sobre treinamento e otimização de modelos.
O DeepSeek torna a estrutura do modelo pública e fornece modelos de código aberto que foram totalmente treinados e otimizados, o que não apenas reduz o limite para os usuários, mas também garante o desempenho do modelo. Ao mesmo tempo, o DeepSeek também coleta continuamente o feedback e os dados do usuário por meio de serviços online para otimizar continuamente o desempenho do modelo.
No futuro, poderá até ser possível ajustar os parâmetros do modelo em tempo real com base no uso do usuário, proporcionando assim serviços mais eficientes e personalizados.
No futuro, semelhante ao Meta, a estratégia de código aberto do DeepSeek também atrairá desenvolvedores e pesquisadores de todo o mundo para participar, formando um ecossistema colaborativo maior. Este modelo de cooperação promoverá grandemente a inovação e a aplicação da tecnologia de IA. Ao mesmo tempo, a DeepSeek também ganhará mais suporte técnico e oportunidades de negócios com esta colaboração, alcançando uma situação ganha-ganha.
Por outro lado, espera-se que o DeepSeek resolva o problema de inclusão no atual processo de solicitação de IA. Atualmente, muitas empresas que fazem aplicações de IA já obtiveram receitas consideráveis, o que mostra que a tecnologia de IA já está madura o suficiente.
Por exemplo, a Palantir, cujo preço das ações disparou recentemente, melhorou amplamente sua eficiência operacional e, portanto, suas margens de lucro ao construir sua própria plataforma de IA. Não apenas sua receita no quarto trimestre atingiu 800 milhões de dólares americanos, superando em muito as expectativas do mercado e chocando muitas pessoas, mas o número de usuários também aumentou significativamente em 43%.
No entanto, esses sucessos ainda parecem pertencer apenas a grandes empresas de software. Quando olhamos para empresas menores e indivíduos, as oportunidades para empreendedores e startups ainda são limitadas.
O surgimento do DeepSeek quebrou esse impasse. Por meio de arquitetura inovadora e métodos de treinamento, o DeepSeek reduziu com sucesso o custo de desenvolvimento e uso de modelos de IA, tornando possível que mais pessoas tentem usar a tecnologia de IA. Essa abordagem não apenas promoverá a popularização da tecnologia de IA, mas também ajudará a descobrir novos cenários e necessidades de aplicação.
Muitas empresas já desenvolveram aplicativos de baixo custo usando os modelos de código aberto do DeepSeek, o que prova ainda mais a viabilidade e o valor comercial do modelo DeepSeek. Mais novas descobertas ou aplicativos podem continuar a surgir conforme o DeepSeek se desenvolve, enquanto o modelo de código aberto permite que mais usuários implementem a implantação local, abordando ainda mais a questão da segurança de dados.
No futuro, com o surgimento de soluções de IA de baixo custo e alto desempenho, mais e mais pessoas começarão a usar a tecnologia de IA, e novas necessidades e cenários de aplicação continuarão a surgir, promovendo assim o desenvolvimento de toda a indústria de IA.Seja o agente de IA ou mesmo mais num futuro distante, o desenvolvimento da IA nunca irá parar.
Resumindo, o DeepSeek ajudará a promover o surgimento de algumas novas tendências na atual indústria de IA, ou seja, o desenvolvimento de tecnologias de uso geral amadureceu, e o desenvolvimento de tecnologias de suporte e a aplicação e comercialização de tecnologias se tornarão ainda mais importantes.
No futuro, com o desenvolvimento de tecnologias multimodais e a expansão contínua de cenários de aplicação, a tecnologia de IA desempenhará um papel importante em mais campos e também fornecerá mais oportunidades de desenvolvimento e espaço para empresas emergentes de IA, como a DeepSeek.
