Истинная ценность DeepSeek недооценён!
DeepSeek-R1, несомненно, вызвал новую волну энтузиазма на рынке. Не только резко возросли соответствующие так называемые бенефициарные цели, но некоторые люди даже разработали курсы и программное обеспечение, связанные с DeepSeek, в попытке заработать на этом деньги.
Мы считаем, что, хотя эти явления имеют определенный элемент хаоса, и мы должны осознавать связанные с ними риски, нельзя отрицать, что они отражают любопытство и энтузиазм общественности в отношении DeepSeek.
Ранее я анализировал значение появления DeepSeek-R1, но сегодня я хотел бы подробно обсудить реальную возможность, стоящую за ним, которая заключается в содействии популяризации и процветанию приложений ИИ. На стратегическом уровне я всегда подчеркивал, что постоянные инвестиции в повышение производительности имеют решающее значение.
Когда технология достигнет определенной стадии развития, настройка производительности и энергоэффективность должны стать центром внимания, чтобы снизить затраты и повысить конкурентоспособность. DeepSeek вызвал такой переполох, потому что он обучил Модель DeepSeek-R1 с производительностью, сопоставимой с моделью OpenAI o1, при стоимости, намного ниже, чем у американских гигантов ИИ, таких как OpenAI, Meta и Anthropic. Это показало всем возможность прорыва китайской технологической отрасли сквозь сдерживание США.
Более того, некоторое время назад многие эксперты считали, что Закон масштабирования вот-вот потерпит неудачу. По мере увеличения размера моделей ИИ будет все сложнее получать качественные данные, а предельный эффект улучшения производительности будет постепенно ослабевать.
Кроме того, резкое увеличение спроса на вычислительную мощность для больших моделей ИИ также принесет серьезные проблемы с потреблением энергии и окружающей средой. Это заставляет людей чувствовать, что подход DeepSeek имеет большие надежды на достижение вершины больших моделей ИИ.
Однако я по-прежнему согласен с мнением Хуан Жэньсюня о том, что закон масштабирования по-прежнему актуален.. Увеличение инвестиций в капитал и вычислительную мощность может по-прежнему непрерывно улучшать производительность модели, и потолок для такого рода улучшения определенно намного выше, чем настройка производительности и энергоэффективность. Другими словами, когда мы оптимизировали все детали, которые можно оптимизировать, а затем хотим еще больше улучшить производительность, мы можем рассчитывать только на увеличение инвестиций.
Таким образом, в долгосрочной перспективе, полагаясь исключительно на настройку производительности, вы не сможете конкурировать с конкурентами, которые продолжают вкладывать деньги в улучшение производительности.
Поэтому я думаю, что нам все же нужно трезво взглянуть на передовую конкурентоспособность DeepSeek. Но с другой стороны, фактическое значение DeepSeek могло быть недооценено.
Ведущие компании в области ИИ, такие как OpenAI, вложили много ресурсов в обучение и оптимизацию моделей, но не решили проблему их применения и не развили рынок приложений для поддержки разработки этих моделей.
Высокие эксплуатационные расходы, сложные вычислительные процессы, а также проблемы безопасности и конфиденциальности данных привели к постоянному высокому спросу на финансирование, что также ограничивает дальнейшее расширение и применение этих компаний в сфере ИИ.
Может ли DeepSeek решить эту проблему? Для этого требуется a тщательное изучение тонкого баланса между открытым и закрытым исходным кодом, повышением производительности и применением на рынке.
С одной стороны, подход DeepSeek с открытым исходным кодом отличается от других моделей.
В традиционном смысле открытый исходный код означает, что код полностью открыт, и любой может свободно использовать, изменять и распространять его, в то время как разработчик открытого исходного кода не может извлекать из него прибыль. Однако в области ИИ открытый исходный код — это не только открытие кода, но, что более важно, обучение и оптимизация моделей.
DeepSeek делает структуру модели общедоступной и предоставляет модели с открытым исходным кодом, которые были полностью обучены и оптимизированы, что не только снижает порог для пользователей, но и обеспечивает производительность модели. В то же время DeepSeek также непрерывно собирает отзывы пользователей и данные через онлайн-сервисы для постоянной оптимизации производительности модели.
В будущем, возможно, даже появится возможность корректировать параметры модели в режиме реального времени на основе действий пользователя, тем самым предоставляя более эффективные и персонализированные услуги.
В будущем, как и в случае с Meta, стратегия открытого исходного кода DeepSeek также привлечет к участию разработчиков и исследователей со всего мира, что позволит сформировать более крупную экосистему для совместной работы. Эта модель сотрудничества будет в значительной степени способствовать инновациям и применению технологий ИИ. В то же время DeepSeek также получит больше технической поддержки и бизнес-возможностей от этого сотрудничества, достигая беспроигрышной ситуации.
С другой стороны, ожидается, что DeepSeek решит проблему инклюзивности в текущем процессе применения ИИ. В настоящее время многие компании, занимающиеся разработкой приложений на основе ИИ, уже добились значительных доходов, что свидетельствует о том, что технология ИИ уже достаточно зрелая.
Например, Palantir, чьи акции недавно взлетели, значительно повысила свою операционную эффективность и, следовательно, свою прибыльность, создав собственную платформу ИИ. Не только ее выручка в четвертом квартале достигла 800 миллионов долларов США, намного превзойдя ожидания рынка и шокировав многих, но и число пользователей также значительно увеличилось на 43%.
Однако эти успехи, похоже, все еще принадлежат только крупным компаниям-разработчикам программного обеспечения. Когда мы смотрим на более мелкие компании и отдельных лиц, возможности для предпринимателей и стартапов все еще ограничены.
Появление DeepSeek сломало этот тупик. Благодаря инновационной архитектуре и методам обучения DeepSeek успешно снизил стоимость разработки и использования моделей ИИ, что позволило большему количеству людей попробовать и использовать технологию ИИ. Такой подход не только будет способствовать популяризации технологии ИИ, но и поможет обнаружить новые сценарии и потребности в ее применении.
Многие компании уже разработали недорогие приложения с использованием моделей с открытым исходным кодом DeepSeek, что еще раз доказывает осуществимость и коммерческую ценность модели DeepSeek. По мере развития DeepSeek могут появляться новые открытия или приложения, в то время как модель с открытым исходным кодом позволяет большему количеству пользователей осуществлять локальное развертывание, что еще больше решает проблему безопасности данных.
В будущем, с появлением недорогих и высокопроизводительных решений на основе ИИ, все больше людей начнут использовать технологию ИИ, а также будут возникать новые потребности и сценарии применения, тем самым способствуя развитию всей отрасли ИИ.Будь то агент ИИ или даже более В далеком будущем развитие ИИ никогда не прекратится.
Подводя итог, можно сказать, что DeepSeek будет способствовать появлению некоторых новых тенденций в современной отрасли ИИ, то есть развитие технологий общего назначения достигло зрелости, а развитие поддерживающих технологий, а также применение и коммерциализация технологий станут еще более важными.
В будущем, с развитием мультимодальных технологий и постоянным расширением сценариев применения, технология ИИ будет играть важную роль во всё большем количестве областей, а также предоставит больше возможностей для развития и пространства для новых компаний в области ИИ, таких как DeepSeek.
