Рост популярности DeepSeek — недорогого ИИ-приложения из Китая — потрясает рынок технологий. DeepSeek не только превзошел ChatGPT по количеству загрузок, но и привел к падению акций Nvidia до рекордно низкого уровня, что стало новым вызовом для западных гигантов в области искусственного интеллекта.
 |
| Новости о DeepSeek воспроизводятся на экране Nasdaq MarketSite в Нью-Йорке, США, 27 января 2025 г. (Источник: Bloomberg) |
Разработанный одноименным стартапом, основанным Лыонг Ван Фонгом в 2023 году в Ханчжоу, DeepSeek быстро приобрел известность, когда его оценили как равного или даже превосходящего ChatGPT, Gemini или CoPilot.
Как только DeepSeek появился в App Store, он сразу же «превзошел» ChatGPT, став самым популярным приложением с искусственным интеллектом. Несмотря на то, что DeepSeek получил прозвище «Pinduoduo ИИ» благодаря своей низкозатратной стратегии, он вызвал огромный шок, когда за одну ночь «уничтожил» более 600 миллиардов долларов рыночной капитализации Nvidia — рекордное падение в истории Уолл-стрит.
Взрыв рынка
По данным Nikkei Asia , растущий спрос на оборудование способствовал развитию ИИ и восстановлению рынка акций технологических компаний. Однако появление DeepSeek R1 — недорогой модели искусственного интеллекта, представленной 20 января, — вызвало беспокойство инвесторов, поскольку она может работать на низкопроизводительных чипах, но при этом достигать впечатляющей мощности.
DeepSeek R1 был оценен всего в 2,19 доллара за миллион токенов, что на 96% меньше, чем OpenAI, что вызвало шок в Кремниевой долине и на Уолл-стрит. Хотя Nvidia потеряла более 600 миллиардов долларов рыночной капитализации, компания по-прежнему считает DeepSeek R1 важным шагом вперед в развитии искусственного интеллекта, прекрасным применением метода масштабирования времени тестирования, который помогает улучшить выводы ИИ, не требуя более крупных моделей или длительного обучения.
Правда о низкой стоимости
Nikkei Asia заявила, что фактические затраты DeepSeek на обучение по-прежнему остаются под большим вопросом. Компания утверждает, что потратила около 5,6 млн долларов на обучение модели V3 — эта цифра намного меньше 100 млн долларов, потраченных на GPT-4. Однако Грегори Аллен, директор Центра искусственного интеллекта имени Вадхвани в Центре стратегических и международных исследований (CSIS), заявил, что фактическая стоимость может быть значительно выше, поскольку в отчете учитывается только заключительное обучение, а не предшествующие ему исследования и испытания.
Сообщается, что DeepSeek использовала 2,8 миллиона часов графических процессоров H800 по цене 2 доллара в час, достигая производительности за счет алгоритмической, фреймворковой и аппаратной оптимизации. Однако аналитики по-прежнему настроены скептически. Известная компания SemiAnalysis, занимающаяся исследованиями и консалтингом на рынке полупроводников, а также разработкой технологий искусственного интеллекта, полагает, что компания могла использовать около 10 000 графических процессоров Nvidia H800 и 10 000 графических процессоров H100 — чипов, запрещенных к экспорту в Китай. Некоторые также предполагают, что DeepSeek могла использовать технику «дистилляции» для снижения затрат, но убедительных доказательств этому нет.
Эту технику разработчики используют для повышения производительности небольших моделей, используя выходные данные крупных моделей, что позволяет им получать аналогичные результаты при решении конкретных задач с меньшими затратами.
Влияние на производителей оборудования ИИ
Впечатляющие результаты DeepSeek заставили инвесторов обеспокоиться будущим индустрии чипов для искусственного интеллекта. Nikkei Asia прокомментировала, что если ИИ сможет эффективно работать на недорогом оборудовании, спрос на инвестиции в инфраструктуру центров обработки данных и высокопроизводительные чипы может снизиться, что повлияет на таких гигантов, как Nvidia, Broadcom, TSMC, Samsung и SK Hynix.
Nvidia, как лидер рынка, утверждает, что DeepSeek по-прежнему требует большого количества высокопроизводительных графических процессоров, при этом используя методы масштабирования времени тестирования для оптимизации вывода ИИ. Однако Джона Ченг, главный инвестиционный директор частной инвестиционной компании J&J Investment и опытный аналитик в области полупроводников, сомневается, что инвестиции в оборудование по-прежнему остаются главным приоритетом. Однако многие аналитики по-прежнему считают, что для достижения более высоких показателей компании, занимающиеся ИИ, не могут игнорировать модернизацию инфраструктуры.
Отменить запрет на экспорт ИИ-чипов из США?
В беседе с китайскими СМИ основатель компании Луонг Ван Фонг заявил, что проблема, с которой сталкивается компания DeepSeek, заключается не в деньгах, а в запрете на экспорт чипов ИИ. Основанный им инвестиционный фонд High-Flyer начал накапливать запасы ИИ-чипов в начале 2019 года. У фонда было 10 000 графических процессоров A100 до того, как в 2022 году Nvidia запретили экспортировать эту продукцию в Китай.
США ввели масштабный экспортный контроль над доступом Китая к передовым микросхемам искусственного интеллекта, производству полупроводников и инструментам для изготовления микросхем, чтобы ограничить технологический прогресс страны. Большинство аналитиков утверждают, что прорыв DeepSeek не является признаком провала ограничений США.
Эксперт Грегори Аллен сравнивает эту ситуацию с Huawei, когда компания запустила 7-нм чипы в 2023 году, несмотря на ограниченный доступ к американским технологиям, но так и не смогла масштабировать производство.
Джереми Чи-Чэн Чан, исполнительный директор Тайбэйского института демократии, общества и новых технологий и исследователь, специализирующийся на международной экономической безопасности, заявил, что «шок» от DeepSeek только усилит конкуренцию между США и Китаем за «гегемонию в области ИИ».
Президент США Дональд Трамп заявил, что по-прежнему ожидает, что американские технологические компании будут доминировать на рынке ИИ, но также признал, что DeepSeek — это огромная проблема.
Соединенные Штаты уже давно находятся в авангарде гонки за разработку искусственного интеллекта. Появление DeepSeek также заставило крупные технологические компании в США, такие как OpenAI, Microsoft, Google, Meta... оптимизировать операционную модель и эксплуатационные расходы своих собственных систем ИИ.
Страх отстать от Китая может стать движущей силой ускорения развития ИИ в США. США могли бы ужесточить ограничения на чипы ИИ или усилить надзор за технологиями, к которым Китай имеет доступ, одновременно увеличивая внутренние инвестиции в ИИ, укрепляя технологические альянсы и корректируя политику для сохранения своего лидерства.
Источник
Comment (0)