Liang Wen-Feng, ex analisi dei dati e fondatrice di due anni di startup AI Deepseek, deve essere lasciato diversi. Sa come spremere il marketing dalla startup tecnologica cinese sottofinanziata, può essere creativo nell'uso delle risorse e aggirare le restrizioni commerciali statunitensi. Può far crollare concorrenti molto più grandi.
Dopotutto, anche prima che il mondo occidentale venisse preso alla sprovvista, potrebbe essere riuscito a farcela a casa, perché il tempo del suo lancio sul mercato interno è sorprendentemente correlato al lancio della guerra dei prezzi dei fornitori di servizi cinesi di intelligenza artificiale generativa e Modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
Aziende come Alibaba, Tencent, Baidu, Huawei e dichiarazioni, che è conosciuta nel nostro paese principalmente come la società madre Tiktoku, dietro L'ultimo anno ha ridotto il prezzo Per i token AI per semplici centesimi dei prezzi originali. Anche se teoricamente può essere solo una coincidenza, scommetteresti sulle informazioni attuali?
West DeepSeek ha sorpreso finora perché le prestazioni dei suoi modelli DeepSeek-V3 e Deepseek R1 più veloce, ma meno accurati, sono paragonabili alle sue controparti americane, come GPT-4 e Claude 3, a costi di formazione e funzionamento significativamente più bassi.
Ciò ha interrogato due dogmi, che fino a poco tempo fa nessuno ha nemmeno acquistato. Pertanto, ci sono domande preoccupanti: gli Stati Uniti sono nel campo dell'egemon sovrano di intelligenza artificiale, e altri non hanno altra scelta che chiudere i tacchi e accettare le sue condizioni?
La seconda domanda, in particolare per gli investitori e potenziali interruzioni tecnologiche e innovatori, è: sono l'unica e la migliore strategia per uscire con successo dall'attuale armamento di intelligenza artificiale?
Non solo abbiamo chiesto a Martin Dostál, un membro del Comitato per gli investimenti dell'IA Ventures e un esperto di intelligenza artificiale.
Come vedi l'impatto a lungo termine dell'avvio di DeepSeek e le loro tecnologie sull'intera area dell'intelligenza artificiale generativa e la creazione di modelli di grandi dimensioni?
Nei media, Deepseek e Intelligenza Artificiale sembrano generalmente tribunali forti. Ma molte circostanze sono ancora poco chiare e difficili da verificare. Dopotutto, è sufficiente vedere quanti nuovi fatti è stato sufficiente per arrivare in superficie per la settimana scorsa. Personalmente, non credo che sia una grande svolta tecnologica.
Per quanto riguarda la tempesta reazione del mercato e del pubblico, preferirei attribuirlo al sentimento prevalente generale. Vedilo come segue. La valutazione durante l'intelligenza artificiale è attualmente incredibilmente alta e quindi le aspettative di ciò che la società porterà.
Nel caso dei leader tecnologici, enormi investimenti si stanno dirigendo nel settore, ma non ci sono beneficenza, gli investitori giustamente si aspettano che anche questo deposito tornerà in futuro. Non si tratta tanto di Deep -Week stesso.
Allora perché la stella principale non è solo di notizie tecnologiche per una settimana?
Quando lo analizziamo in modo molto poliopatico, il loro successo è che sono stati in grado di formare un modello di linguaggio di grandi dimensioni in modo più efficiente. Ma questa non è una nuova idea. Allo stesso modo, non è un nuovo fatto che la formazione di grandi modelli sia estremamente costoso a causa delle esigenze di calcolo.
Ognuna delle aziende che producono modelli di grandi dimensioni utilizza diverse soluzioni specifiche che cercano di migliorare questo processo. Nel caso di DeepSeek, vale la pena menzionare la soluzione originale con calcoli nell'ordine fluttuante, dove a spese di una precisione leggermente più bassa ha ottenuto grandi risparmi di calcolo. Punto per loro. È uno dei fattori che probabilmente saranno coinvolti nell'intera efficienza attualmente glorificata della formazione DeepSeek R1.
Ma è essenziale rendersi conto che quando sviluppi innovazioni, è importante concentrarsi su di te per raggiungere l'innovazione, non fare le cose nel modo più efficace possibile. Questo è spesso escreto. Un buon esempio sono le case automobilistiche europee. Sono molto efficaci in quello che fanno, ma, allo stesso tempo, hanno un grosso problema da innovare. Perché? Questo è semplice perché hanno una relazione negativa per il rischio.
E qual è l'industria dell'intelligenza artificiale?
Nel caso dello sviluppo dell'intelligenza artificiale oggi è un po 'della situazione opposta. Le aziende stanno innovando, ma le loro tecnologie hanno bisogno di semplificare ed economico per un po 'di tempo. Pertanto, si prevede che le aziende si concentreranno maggiormente sulla crescente efficienza e che DeepSeek sarà in questo processo, che si presenterà come un catalizzatore di priorità.
Oggi ci sono una serie di piccoli modelli di aziende occidentali, ma di solito riducono l'ex post.
È evidente che lo spazio per razionalizzare è enorme. Perché DeepSeek dovrebbe essere l'unico
Un'azienda che ha risultati in questo settore? Non vedo un tale motivo.
Cosa influirà sulle aziende che sviluppano, almeno nel mondo occidentale, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni più popolari?
In generale, ogni competizione è buona. Mi aspetto che le aziende provano di più
seguire argomenti come l'efficienza. Non credo che i modelli DeepSeek sostituiranno enormemente modelli di Openi, Meta, Google e simili.
Qual è il motivo?
Ad esempio, nell'Unione Europea nella Repubblica Ceca da agosto, si applicherà un'enorme regolamentazione dell'intelligenza artificiale –
L'UE AI Act, le regole per i modelli generali di intelligenza artificiale – e dubito che l'IA cinese sarà in grado di soddisfare i suoi requisiti.
Inoltre, i modelli AI apprendono dagli utenti, in modo che possano ottenere dati preziosi da loro se gli utenti li forniscono. Quindi per DeepSeek, tutte le preoccupazioni note che di solito associamo alle società cinesi.
Come vedi l'impatto sul produttore di hardware Nvidia, è un'altra acqua sul loro mulino o piuttosto una doccia fredda?
L'enfasi sull'efficienza sarà pressione sul produttore di hardware. I modelli AI non saranno sempre
Così esplosivo, né in termini di numero né di dimensioni. Allo stesso tempo
Aspettati di fermare l'hardware per l'IA. È simile a pensare che finiranno
La necessità di processori più potenti per dispositivi comuni.
Tuttavia, il pubblico percepisce Nvidia come un egemon intrepido. Questo non è del tutto accurato,
Nvidia non ha concorrenza con chips Hi-End, ma alla competizione di fascia bassa è molto ricco.
Spesso un chip potente può essere sostituito da alcuni meno potenti, ma hanno molto meglio
Rapporto di prestazione di prezzo / potenza / energia. Forse perché li progettano un po '
Grandi aziende come Google, Meta o Amazon stesse.
Nvidia pecca nella sua posizione dando enormi margini ai suoi chip. Oggi, ad esempio, il margine puro dei chip AI è di circa il 55 percento, il che è difficile da sostenere a lungo termine. E come siamo, lo stesso, penso, si applica al prezzo delle azioni, rapporto P/E (Il rapporto tra il prezzo di mercato delle azioni e l'utile netto rispetto all'azione derivata dall'utile netto della società – Note. editoriale) Ce ne sono circa sessanta a Nvidia e questo è molto.
E nel terzo, che impatto avrà sulle società di software e vari servizi di servizio?
Un numero enorme di modelli diversi sono disponibili oggi. Le aziende hanno due modi: integrano a buon mercato la tecnologia di terze parti o sviluppano le proprie tecnologie o SI, il che è più comune, regola un modello generale per ottenere un vantaggio competitivo tecnico. Il primo modo è veloce, ma porta costi operativi più elevati, il secondo richiede un maggiore coinvolgimento e investimenti iniziali. Qui non cambierà così tanto.
E cosa significa questo cambiamento per aziende come Apple, che in AI è armato all'inizio un po 'troppo troppo?
Nel caso di Apple, la situazione è specifica in quanto Apple possiede sia le piattaforme hardware che software e i loro prodotti sono in genere integrati bene e profondi. Sono orgogliosi di esso e fa parte del loro DNA.
Non è sufficiente avere solo una buona tecnologia: se non la integri bene e non si ottiene un alto livello di usabilità dell'utente, non utilizzerai completamente il suo potenziale. E Apple ne ha beneficiato per molto tempo, è in gran parte il successo dell'intera azienda.
Sebbene Apple sia in AI dietro e non è un leader di intelligenza artificiale, dato che ha una base di utenti fedeli, è del tutto possibile che ora ne trarrà paradossalmente.
Con AI arriva più tardi, l'ultima versione di iOS ha già integrato i modelli di intelligenza artificiale (Apple Intelligence), ma ci si può aspettare che bruci molti meno soldi perché Apple integra una tecnologia abbastanza avanzata invece della tecnologia che sarebbe completamente inerente.
Fonte: forbes.cz
