В январе этого года стартап искусственного интеллекта DeepSeek выпустил два прорыва с помощью своей новой модели R1, тихо переопределяя экономику искусственного интеллекта.Эта модель достигает максимальной производительности за 1/40 от стоимости предыдущей моделиПо состоянию на декабрь 2024 г. большая языковая модель DeepSeek V3 снизила затраты на обучение более чем на 90%.
Два прорыва DeepSeek привлекли широкое внимание:DeepSeek показал, что просьба моделей ИИ проработать их процессы рассуждения - исследовательский подход, известный как цепочка мыслей - улучшила точность и эффективностьВо-вторых, DeepSeek использует искусственный интеллект для создания собственных наборов данных, полностью независимых от ручного маркирования данных.Хотя есть аргументы, что DeepSeek не так дешево, как утверждается, эти прорывы, безусловно, открыли новую эру экономики ИИ.
Структура затрат на искусственный интеллект резко меняется. Каждый доллар повышения производительности оказал глубокое влияние на стартапы, корпоративные приложения,и инфраструктурные инвестицииЭтот сдвиг может перевернуть рыночные силы, в конечном итоге помогая гибким стартапам догнать технологических гигантов в краткосрочной перспективе, одновременно увеличивая прибыль.
Технологические гиганты уже инвестировали более 100 миллиардов долларов в развитие инфраструктуры ИИ, и она продолжает расти.Теперь они должны рассмотреть, как получить доходность от этих огромных инвестиций и сохранить преимущество над алгоритмами против более гибкихВ условиях стремительно меняющейся среды как технологические гиганты, так и стартапы сталкиваются с ясным сигналом: быстро воспользоваться возможностью технологического прогресса.или быть исключенным..
Ландшафт рынка ИИ до и после DeepSeek
До появления DeepSeek стартапы боролись с инфраструктурными расходами технологических гигантов,которая вкладывала миллиарды долларов в строительство огромных центров обработки данных каждый квартал и получала огромные преимущества от достижений в технологии искусственного интеллектаЭти гиганты не только имеют огромные ресурсы данных, но и собирают большое количество докторских талантов, и прогресс алгоритмов также зависит от их сильной технической силы.Давно созданные дистрибьюторские сети позволяют им быстро перемещать продукцию к существующим клиентам и ускорять технологический прогресс посредством обратной связи..
Однако сегодня стартапы достаточно большие, чтобы конкурировать с технологическими гигантами.значительное снижение преимущества инфраструктуры технологических гигантовЗа последние три года расходы на обоснование сократились почти в тысячу раз и, как ожидается, в будущем еще больше снизятся.Продолжительность алгоритмического преимущества сокращена до 45-100 дней и может продолжать уменьшаться..
Когда затраты на обучение перестают быть ключевым узким уголком, эффективность выводов (т.е. то, насколько хорошо модели ИИ работают в приложениях в режиме реального времени) становится новым приоритетом.более дешевые модели, которые предлагают сопоставимую мощность с более крупными моделями и могут работать на GPU с более низкой производительностьюЕсли более умные продукты ИИ могут быть поставлены по очень низкой цене, то стартапы, наконец, имеют шанс превзойти технологических гигантов, увеличивая прибыль.
Эффективное распределение рабочей силы еще больше укрепляет преимущество конкурента.оптимизироватьИ, поскольку они в значительной степени сосредоточены на уровне применения,Новые конкуренты смогут получать большую прибыль так же, как облачные стартапы получили преимущество благодаря улучшению экономии единиц 15 лет назад..
После объявления DeepSeek, цена акций Nvidia упала на 12%, хотя с тех пор она восстановилась.Риски для производителей чипов усиливаются, поскольку спрос переходит от оборудования, ориентированного на обучение, к более эффективным решениям для выводовРост потребительских нейронных процессорных устройств (Npus) может ускорить этот сдвиг, позволяя моделям ИИ работать на устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки.
Расходы на искусственный интеллект
Что хорошо для соперников, плохо для технологических гигантов.Гиганты искусственного интеллекта почти инстинктивно связывают доминирование DeepSeek с национальной безопасностью в попытке заручиться поддержкой для разработки аналогичной технологии, игнорируя тот факт, что исследователи из США, в том числе из Стэнфордского университета, смогли повторить и даже превзойти технологию DeepSeek.Компании, инвестирующие огромные суммы в проекты инфраструктуры данных, могут спросить:Если дешевая технология работает так же хорошо, как и дорогая технология, зачем тратить столько денег?
Исторические тенденции свидетельствуют о том, что большинство достижений ИИ действительно зависели от чрезмерных капитальных инвестиций в масштабе.превышение того, что считалось алгоритмически оптимальным в то времяНовые технологические достижения доказывают, что мы можем достичь той же производительности при меньших затратах.расширение гипермасштабных облачных провайдеров по-прежнему требует больших центров обработки данных и должны нести растущие затраты на вывод.
Тем не менее, технологические гиганты не сидят сложа руки. Мы уже видим гонку вооружений за достижения DeepSeek, с такими как модель Gemini от Google,Microsoft Azure AI Foundry и Meta LLaMA с открытым исходным кодом все борются за доминированиеМарк Цукерберг, генеральный директор Meta, подчеркнул важность персонализированного ИИ, то есть моделей, адаптированных к потребностям, культуре и предпочтениям отдельных пользователей..Это видение согласуется с более широкой тенденцией в развитии ИИ: меньшие, более специализированные модели, способные обеспечивать высокую производительность без необходимости в массивной облачной инфраструктуре.
Стартапы выигрывают новые чипы
В то же время гиганты открытого и закрытого кода имеют разные цели, что еще больше повышает преимущество соперника.Модели с открытым исходным кодом, созданные такими компаниями, как Meta, будут продолжать конкурировать и снижать затраты по всей экосистеме, в то время как модели с закрытым исходным кодом пытаются взимать более высокие сборы за счет лучших технологий.при этом увеличивая прибыль.
Независимо от размера бизнеса, послание ясно: воспользуйтесь конкретными преимуществами, доступными им - динамикой рынка, вычислительной мощностью и талантом - быстро или столкнетесь с неудачей.Цикл технологического прогресса сокращается, от месяцев или даже лет, которые требовались для установления новых стандартов производительности, до технологического прорыва DeepSeek, предполагающего, что теперь это может занять всего 41 день.Инновации развиваются с беспрецедентным темпом, и пространство допустимости неисправностей быстро сокращается.
Ваше сообщение должно содержать от 20 до 3000 символов!
