Adevărata valoare a DeepSeek este subestimat!
DeepSeek-R1 a adus, fără îndoială, un nou val de entuziasm pe piață. Nu numai că așa-numitele ținte relevante ale beneficiarilor cresc brusc, dar unii oameni chiar au dezvoltat cursuri și software legate de DeepSeek, în încercarea de a câștiga bani din acesta.
Considerăm că, deși aceste fenomene au un anumit element haotic și trebuie să fim conștienți de riscurile implicate, este incontestabil că reflectă curiozitatea și entuziasmul publicului pentru DeepSeek.
Anterior, am analizat semnificația apariției lui DeepSeek-R1, dar astăzi aș dori să discut în profunzime despre oportunitatea reală din spatele acestuia, care este de a promova popularizarea și prosperitatea aplicațiilor AI. La nivel strategic, am subliniat întotdeauna că investiția continuă pentru îmbunătățirea performanței este crucială.
Când tehnologia a atins un anumit stadiu de dezvoltare, reglarea performanței și eficiența energetică ar trebui să devină punctul central pentru a reduce costurile și a spori competitivitatea. DeepSeek a provocat o asemenea agitație deoarece a antrenat a Model DeepSeek-R1 cu performanțe comparabile cu modelul OpenAI o1 la un cost mult mai mic decât cel al giganților americani de inteligență artificială precum OpenAI, Meta și Anthropic. Acest lucru a arătat tuturor posibilitatea ca industria tehnologică din China să treacă prin izolarea SUA.
Mai mult, cu ceva timp în urmă, mulți experți credeau că Legea Scaling era pe cale să eșueze. Pe măsură ce dimensiunea modelelor AI crește, va deveni din ce în ce mai dificil să obțineți date de înaltă calitate, iar efectul marginal al îmbunătățirii performanței se va slăbi treptat.
În plus, creșterea bruscă a cererii de putere de calcul pentru modelele mari AI va aduce, de asemenea, un consum serios de energie și probleme de mediu. Acest lucru îi face pe oameni să simtă că abordarea lui DeepSeek are o mare speranță de a ajunge în vârful modelelor mari de AI.
Cu toate acestea, sunt încă de acord cu punctul de vedere al lui Huang Renxun conform căruia Legea Scalingului este încă valabilă. Creșterea investițiilor în capital și putere de calcul poate îmbunătăți continuu performanța modelului, iar plafonul pentru acest tip de îmbunătățire este cu siguranță mult mai mare decât reglarea performanței și eficiența energetică. Cu alte cuvinte, atunci când am optimizat toate detaliile care pot fi optimizate și apoi dorim să îmbunătățim în continuare performanța, ne putem baza doar pe creșterea investițiilor.
Prin urmare, pe termen lung, bazarea exclusiv pe reglarea performanței ar putea să nu poată ține pasul cu concurenții care continuă să investească bani pentru îmbunătățirea performanței.
Prin urmare, cred că încă trebuie să aruncăm o privire rece asupra competitivității de vârf a DeepSeek. Dar, pe de altă parte, este posibil ca valoarea reală a DeepSeek să fi fost subestimată.
Companiile de IA de vârf precum OpenAI au investit o mulțime de resurse în formarea și optimizarea modelelor, dar nu au rezolvat problema aplicației și au dezvoltat piața de aplicații pentru a sprijini dezvoltarea acestor modele.
Costurile de operare ridicate, procesele complexe de calcul și problemele legate de securitatea datelor și confidențialitatea au dus la o cerere mare continuă de finanțare, ceea ce limitează, de asemenea, extinderea și aplicarea în continuare a acestor companii în domeniul AI.
Poate DeepSeek să rezolve această problemă? Acest lucru necesită a o perspectivă atentă a echilibrului delicat dintre sursă deschisă și sursă închisă, îmbunătățirea performanței și aplicarea pe piață.
Pe de o parte, abordarea open source a DeepSeek este diferită de alte modele.
În sensul tradițional, open source înseamnă că codul este complet deschis și oricine îl poate folosi, modifica și distribui liber, în timp ce dezvoltatorul open source nu poate profita de el. Cu toate acestea, în domeniul AI, open source nu se referă doar la deschiderea codului, ci, mai important, la formarea și optimizarea modelelor.
DeepSeek face publică structura modelului și oferă modele open source care au fost complet instruite și optimizate, ceea ce nu numai că scade pragul pentru utilizatori, dar asigură și performanța modelului. În același timp, DeepSeek colectează în mod continuu feedback și date ale utilizatorilor prin intermediul serviciilor online pentru a optimiza în mod continuu performanța modelului.
În viitor, ar putea fi chiar posibilă ajustarea parametrilor modelului în timp real, în funcție de utilizarea utilizatorului, oferind astfel servicii mai eficiente și personalizate.
În viitor, similar cu Meta, strategia open source a DeepSeek va atrage și dezvoltatori și cercetători din întreaga lume să participe, formând un ecosistem colaborativ mai mare. Acest model de cooperare va promova foarte mult inovația și aplicarea tehnologiei AI. În același timp, DeepSeek va câștiga, de asemenea, mai mult suport tehnic și oportunități de afaceri din această colaborare, realizând o situație câștig-câștig.
Pe de altă parte, se așteaptă ca DeepSeek să rezolve problema incluziunii în procesul actual de aplicare a AI. În prezent, multe companii care fac aplicații AI au obținut deja venituri considerabile, ceea ce arată că tehnologia AI este deja suficient de matură.
De exemplu, Palantir, al cărui preț al acțiunilor a crescut vertiginos recent, și-a îmbunătățit în mare măsură eficiența operațională și, prin urmare, marjele de profit prin construirea propriei platforme AI. Nu numai că veniturile sale în trimestrul al patrulea au ajuns la 800 de milioane de dolari SUA, depășind cu mult așteptările pieței și șocând mulți oameni, dar și numărul de utilizatori a crescut semnificativ cu 43%.
Cu toate acestea, aceste succese par să aparțină încă doar marilor companii de software. Când ne uităm la companii și persoane mai mici, oportunitățile pentru antreprenori și startup-uri sunt încă limitate.
Apariția lui DeepSeek a rupt acest impas. Prin arhitectură inovatoare și metode de instruire, DeepSeek a redus cu succes costul dezvoltării și utilizării modelelor AI, făcând posibil ca mai mulți oameni să încerce și să utilizeze tehnologia AI. Această abordare nu numai că va promova popularizarea tehnologiei AI, ci va ajuta și la descoperirea de noi scenarii de aplicații și nevoi.
Multe companii au dezvoltat deja aplicații low-cost folosind modelele open source ale DeepSeek, ceea ce demonstrează în continuare fezabilitatea și valoarea comercială a modelului DeepSeek. Mai multe descoperiri sau aplicații noi ar putea continua să apară pe măsură ce DeepSeek se dezvoltă, în timp ce modelul open source permite mai multor utilizatori să implementeze implementarea locală, abordând în continuare problema securității datelor.
În viitor, odată cu apariția soluțiilor AI cu costuri reduse și de înaltă performanță, tot mai mulți oameni vor începe să folosească tehnologia AI, iar noi nevoi și scenarii de aplicație vor continua să apară, promovând astfel dezvoltarea întregii industrii AI.Fie că este vorba despre agentul AI sau chiar Mai mult viitorul îndepărtat, dezvoltarea IA nu se va opri niciodată.
În concluzie, DeepSeek va contribui la promovarea apariției unor noi tendințe în industria actuală AI, adică dezvoltarea tehnologiilor de uz general s-a maturizat, iar dezvoltarea tehnologiilor de sprijin și aplicarea și comercializarea tehnologiilor vor deveni și mai importante.
În viitor, odată cu dezvoltarea tehnologiilor multimodale și extinderea continuă a scenariilor de aplicații, tehnologia AI va juca un rol important în mai multe domenii și, de asemenea, va oferi mai multe oportunități de dezvoltare și spațiu pentru companiile emergente de AI, cum ar fi DeepSeek.
