Prava vrednost DeepSeek je podcenjen!
DeepSeek-R1 je nedvomno prinesel nov val navdušenja na trg. Ne samo, da so relevantni tako imenovani cilji upravičencev strmo naraščali, ampak so nekateri ljudje celo razvili tečaje in programsko opremo, povezane z DeepSeek, da bi z njim zaslužili.
Verjamemo, da čeprav imajo ti pojavi določen element kaotičnosti in se moramo zavedati povezanih tveganj, ni zanikati, da odražajo radovednost in navdušenje javnosti nad DeepSeek.
Prej sem analiziral pomen pojava DeepSeek-R1, danes pa bi rad poglobljeno razpravljal o resnični priložnosti za njim, to je spodbujanje popularizacije in blaginje aplikacij AI. Na strateški ravni sem vedno poudarjal, da so stalna vlaganja v izboljšanje uspešnosti ključna.
Ko bo tehnologija dosegla določeno stopnjo razvoja, bi se morali osredotočiti na prilagajanje zmogljivosti in energijsko učinkovitost, da bi zmanjšali stroške in povečali konkurenčnost. DeepSeek je povzročil tako razburjenje, ker je izuril a Model DeepSeek-R1 z zmogljivostjo, primerljivo z modelom OpenAI o1, po ceni, ki je precej nižja od cene ameriških velikanov umetne inteligence, kot so OpenAI, Meta in Anthropic. To je vsem pokazalo možnost, da se kitajska tehnološka industrija prebije skozi zadrževanje ZDA.
Še več, pred časom so številni strokovnjaki menili, da bo zakon o skaliranju tik pred propadom. Ko se velikost modelov umetne inteligence povečuje, bo vse težje pridobiti visokokakovostne podatke, obrobni učinek izboljšanja zmogljivosti pa bo postopoma oslabel.
Poleg tega bo močno povečanje povpraševanja po računalniški moči za velike modele umetne inteligence prineslo tudi resno porabo energije in okoljske težave. Zaradi tega imajo ljudje občutek, da ima pristop DeepSeek veliko upanja, da bo dosegel vrh velikih modelov AI.
Vendar se še vedno strinjam s stališčem Huang Renxuna, da je zakon o skaliranju še vedno veljaven. Povečanje naložb v kapital in računalniško moč lahko še vedno nenehno izboljšuje zmogljivost modela, zgornja meja za tovrstne izboljšave pa je vsekakor veliko višja od prilagajanja zmogljivosti in energetske učinkovitosti. Z drugimi besedami, ko smo optimizirali vse podrobnosti, ki jih je mogoče optimizirati, in nato želimo še izboljšati učinkovitost, se lahko zanašamo samo na povečanje naložb.
Zato dolgoročno zanašanje zgolj na uravnavanje zmogljivosti morda ne bo moglo slediti tekmecem, ki nenehno vlagajo denar v izboljšanje zmogljivosti.
Zato menim, da moramo še vedno hladnokrvno pogledati na najsodobnejšo konkurenčnost DeepSeek. Toda po drugi strani je bila dejanska vrednost DeepSeek morda podcenjena.
Vodilna podjetja AI, kot je OpenAI, so vložila veliko sredstev v usposabljanje in optimizacijo modelov, vendar niso rešila problema aplikacij in razvila trga aplikacij, ki bi podpiral razvoj teh modelov.
Visoki operativni stroški, zapleteni računalniški procesi ter težave z varnostjo podatkov in zasebnostjo so povzročili nenehno visoko povpraševanje po financiranju, kar tudi omejuje nadaljnjo širitev in uporabo teh podjetij na področju umetne inteligence.
Ali lahko DeepSeek reši ta problem? To zahteva a natančen vpogled v občutljivo ravnovesje med odprtokodno in zaprtokodno kodo, izboljšanje zmogljivosti in tržno uporabo.
Po eni strani se odprtokodni pristop DeepSeek razlikuje od drugih modelov.
V tradicionalnem smislu odprtokodnost pomeni, da je koda popolnoma odprta in jo lahko vsak prosto uporablja, spreminja in distribuira, medtem ko odprtokodni razvijalec od tega ne more profitirati. Vendar pa na področju umetne inteligence odprta koda ne pomeni le odpiranja kode, ampak, kar je še pomembneje, usposabljanja in optimizacijo modela.
DeepSeek javno objavlja strukturo modela in zagotavlja odprtokodne modele, ki so bili v celoti usposobljeni in optimizirani, kar ne samo zniža prag za uporabnike, temveč tudi zagotovi učinkovitost modela. Hkrati DeepSeek nenehno zbira povratne informacije in podatke uporabnikov prek spletnih storitev za stalno optimizacijo delovanja modela.
V prihodnosti bo mogoče celo prilagoditi parametre modela v realnem času glede na uporabniško uporabo, s čimer bomo zagotovili učinkovitejše in personalizirane storitve.
V prihodnosti bo, podobno kot Meta, odprtokodna strategija DeepSeek k sodelovanju pritegnila tudi razvijalce in raziskovalce z vsega sveta ter oblikovala večji ekosistem sodelovanja. Ta model sodelovanja bo močno spodbujal inovacije in uporabo tehnologije umetne inteligence. Hkrati bo DeepSeek s tem sodelovanjem pridobil tudi več tehnične podpore in poslovnih priložnosti, s čimer bo dosegel položaj, v katerem bodo vsi zmagali.
Po drugi strani pa se pričakuje, da bo DeepSeek rešil problem vključenosti v trenutni postopek uporabe umetne inteligence. Trenutno je veliko podjetij, ki se ukvarjajo z aplikacijami AI, že doseglo precejšnje prihodke, kar kaže, da je tehnologija AI že dovolj zrela.
Na primer, Palantir, čigar cena delnic je nedavno skokovito narasla, je močno izboljšal svojo operativno učinkovitost in s tem stopnje dobička z izgradnjo lastne platforme AI. Ne samo, da so njegovi prihodki v četrtem četrtletju dosegli 800 milijonov ameriških dolarjev, kar je močno preseglo pričakovanja trga in šokiralo mnoge ljudi, ampak se je tudi število uporabnikov znatno povečalo za 43%.
Vendar se zdi, da ti uspehi še vedno pripadajo le velikim programskim podjetjem. Če pogledamo manjša podjetja in posameznike, so možnosti za podjetnike in startupe še vedno omejene.
Pojav DeepSeek je prekinil ta zastoj. Z inovativno arhitekturo in metodami usposabljanja je DeepSeek uspešno znižal stroške razvoja in uporabe modelov umetne inteligence, kar omogoča več ljudem, da preizkusijo in uporabljajo tehnologijo umetne inteligence. Ta pristop ne bo le spodbujal popularizacije tehnologije umetne inteligence, temveč bo tudi pomagal odkriti nove scenarije uporabe in potrebe.
Številna podjetja so že razvila nizkocenovne aplikacije z uporabo odprtokodnih modelov DeepSeek, kar dodatno dokazuje izvedljivost in komercialno vrednost modela DeepSeek. Z razvojem DeepSeek se bo morda še naprej pojavljalo več novih odkritij ali aplikacij, medtem ko odprtokodni model več uporabnikom omogoča implementacijo lokalne uvedbe, kar dodatno obravnava vprašanje varnosti podatkov.
V prihodnosti bo s pojavom nizkocenovnih in visoko zmogljivih rešitev umetne inteligence vedno več ljudi začelo uporabljati tehnologijo umetne inteligence, še naprej pa se bodo pojavljale nove potrebe in scenariji uporabe, kar bo spodbujalo razvoj celotne industrije umetne inteligence.Ne glede na to, ali gre za agenta AI ali celo več daljni prihodnosti se razvoj AI ne bo nikoli ustavil.
Če povzamemo, DeepSeek bo pomagal spodbujati nastanek nekaterih novih trendov v trenutni industriji umetne inteligence, to je, da je razvoj tehnologij za splošno uporabo dozorel, razvoj podpornih tehnologij ter uporaba in komercializacija tehnologij pa bosta postala še pomembnejša.
V prihodnosti bo z razvojem multimodalnih tehnologij in nenehnim širjenjem aplikacijskih scenarijev tehnologija umetne inteligence igrala pomembno vlogo na več področjih, zagotovila pa bo tudi več razvojnih priložnosti in prostora za nastajajoča podjetja z umetno inteligenco, kot je DeepSeek.
