Während die Großen versuchen, den Schaden zu beheben, sehen kleine Hersteller in DeepSeek eine Möglichkeit, ihre Betriebsabläufe zu erweitern.
„Es besteht eine große Nachfrage seitens der Entwickler, teure proprietäre OpenAI-Modelle durch Open-Source-Modelle wie DeepSeek R1 zu ersetzen“, sagte Andrew Feldman, CEO von Cerebras Systems, einem auf KI-Chips spezialisierten Startup. Cerebras Systems ist ein direkter Konkurrent von Nvidia und bietet Cloud-Dienste auf privaten Clustern an.
DeepSeek eröffnet KI-Entwicklungsmöglichkeiten für kleine Unternehmen
Laut CNBC führte die Einführung von DeepSeek R1 zu einem der stärksten Anstiege der Servicenachfrage in der Geschichte des Unternehmens. Laut Feldman zeige dies, dass das Wachstum des KI-Marktes nicht von einem einzelnen Unternehmen abhängen werde, da offene Modelle nicht an bestimmte Hard- oder Software gebunden seien. DeepSeek behauptet, dass sein Argumentationsmodell weniger Rechenleistung verbraucht als das seiner US-Konkurrenten und ohne den Einsatz fortschrittlicher GPUs trainiert werden kann.
DeepSeek hat dazu beigetragen, die Einführung neuer Technologien im Bereich der KI-Beschleunigung zu beschleunigen, einschließlich Modelltraining und -bereitstellung. Nvidia dominiert derzeit den Markt für KI-Trainingshardware, aber das Aufkommen von DeepSeek bietet vielen Wettbewerbern die Möglichkeit, ihre Präsenz im Bereich der Ausführung vortrainierter Modelle auszubauen, die eine höhere Leistung bei geringeren Kosten versprechen.
Das Trainieren von KI erfordert viele Rechenressourcen, aber auch schwächere Hardware kann immer noch ausreichen, um trainierte Systeme auszuführen. Dies hat zu einer hohen Nachfrage nach alternativen Programmierern geführt, da immer mehr Kunden bereit sind, Lösungen mit DeepSeek-Modellen zu suchen.
DeepSeek verhilft KI zu breiterer Akzeptanz
Die Kosten für Nvidia-GPUs zur Erfüllung der Anforderungen von KI-Servern sind nicht niedrig
Analysten und Branchenexperten glauben, dass Schulungs- und Einsatzlabore für KI-Systeme aus China die Entwicklung der gesamten Branche beeinflussen werden. Wenn die Dienste zum Einsatz trainierter Modelle günstiger werden, wird sich die KI-Technologie auf breiter Front durchsetzen und die Nachfrage wird steigen – ein Phänomen, das als „Jevon-Paradoxon“ bekannt ist.
Die steigende Nachfrage wurde von Unternehmen wie d-Matrix und Etched bestätigt, die auf die Entwicklung von KI-Programmen für Startups spezialisiert sind. „Die Verfügbarkeit kleinskaliger Modelle hat als Katalysator für das Zeitalter der inferentiellen KI gewirkt“, sagt d-Matrix. Inzwischen habe das Unternehmen, seit es DeepSeek R1 nutzt, Dutzende Unternehmenskunden gewinnen können, sagte Etched: „Unternehmen verlagern ihre Ausgaben von Trainingsclustern auf Inferenzcluster.“
Abschließend sei darauf hingewiesen, dass die Ressourcen von Nvidia nicht unbegrenzt sind. Selbst ein Technologieriese wie Nvidia kann nicht die gesamte weltweite Nachfrage nach KI-Beschleunigern decken, weshalb der Ansatz von DeepSeek auch kleineren Unternehmen der Branche Chancen eröffnet.
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Quelle: https://thanhnien.vn/deepseek-khong-phai-la-moi-de-doa-ma-la-co-hoi-185250209060643913.htm
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