DeepSeek AI: По-малко чипове, повече устойчивост?

AI инструментите и техните въглеродни емисии са обект на нарастващо внимание, а твърдението на DeepSeek AI, че техните модели са по-ефективни от други, предизвика вълнение в индустрията. Неотдавнашно проучване на френската компания за устойчив софтуер Greenly потвърди твърденията на DeepSeek.

Проучването на Greenly показва, че моделите на DeepSeek изискват по-малко време за обучение и използват по-малко Nvidia чипове. При обучение на DeepSeek V3 и Meta Llama 3.1 в идентични сценарии, DeepSeek са използвали 2.78 милиона часа графични процесорни единици (GPU), докато моделът на Meta е използвал 30.8 милиона GPU часа. Тъй като обучението обикновено е фазата с най-висок въглероден интензитет в операцията на AI моделите, по-бързото обучение на DeepSeek несъмнено повишава неговата ефективност. Освен това, DeepSeek използва 2000 Nvidia чипа, докато моделът на Meta използва над 16 000, а ChatGPT над 25 000. Чиповете на DeepSeek са с по-ниска "енергийна плътност" от тези използвани от ChatGPT.

Проучването на Greenly отбелязва: "Ограниченията в достъпа до най-модерните AI чипове на Nvidia, наложени от санкциите на САЩ, принудиха DeepSeek да разработи тези иновативни технологии. Тези ограничения принудиха DeepSeek да проектира модели, които да увеличават максимално ефективността, вместо да разчитат на масивна изчислителна мощ."

Технологичните иновации на DeepSeek: Модел "Смес от експерти"

Проектирането на DeepSeek включва дизайн "смес от експерти", който позволява на инструмента да делегира потребителски задачи на под-модели, "активирайки само необходимата изчислителна мощ за дадена заявка". Този подход наподобява голям екип, където всеки член е експерт в специфична област. Когато възникне нов проблем, ръководителят на екип го възлага на експерта, който е най-подходящ да го разреши, а не да включва целия екип.

В модела "смес от експерти" на DeepSeek, големият AI модел е разбит на по-малки, по-специализирани под-модели. Всеки под-модел е обучен да се отличава в специфичен тип задачи. Например, един под-модел може да е добър в обработката на естествен език, докато друг може да е добър в разпознаването на изображения.

Когато потребител отправи заявка към DeepSeek AI, системата анализира заявката и определя кой под-модел е най-подходящ да я обработи. След това системата маршрутизира заявката към съответния под-модел, който я обработва и връща резултата.

Този подход има няколко предимства:

• Повишена ефективност: Чрез активиране само на необходимата изчислителна мощ за дадена заявка, моделът "смес от експерти" може значително да повиши ефективността. Това може да спести значителни изчислителни ресурси в сравнение с традиционните AI модели, които изискват активиране на целия модел.
• Повишена точност: Чрез делегиране на задачи на под-модела, който е най-подходящ да се справи с тази задача, моделът "смес от експерти" може да повиши точността. Всеки под-модел е специално обучен да се отличава в своята специфична област, така че е по-вероятно да генерира точни резултати.
• Повишена мащабируемост: Моделът "смес от експерти" е по-лесен за мащабиране, тъй като могат да се добавят нови под-модели според нуждите за обработка на нови задачи. Това позволява на системата да се адаптира към променящите се нужди.

Връзката на DeepSeek с центровете за данни: Ключов фактор за устойчивостта

Проучването на Greenly също така отбелязва, че връзката на DeepSeek с центровете за данни (или липсата на такава) също допринася за неговата устойчивост. Тъй като DeepSeek е модел с отворени тегла, тоест публично достъпен, Greenly отбелязва, че той може да работи на физически устройства, а не само в облака или чрез центрове за данни. Чрез намаляване на нуждата от центрове за данни, DeepSeek може на свой ред да намали консумацията на енергия от съоръженията, която се очаква да се удвои в рамките на пет години.

Центровете за данни са големи сгради, които съдържат голям брой компютърни сървъри и друго оборудване. Тези сървъри се използват за съхранение, обработка и разпространение на данни. Центровете за данни се нуждаят от голямо количество енергия, за да работят, тъй като сървърите генерират много топлина, която трябва да бъде разсеяна чрез охладителни системи.

Чрез намаляване на нуждата от центрове за данни, DeepSeek може да помогне за намаляване на глобалната консумация на енергия и въглеродните емисии. Това е от съществено значение за справяне с изменението на климата.

Парадоксът на Джевонс: Потенциални рискове от повишаването на ефективността

Въпреки това, проучването на Greenly предупреждава, че "тези печалби могат лесно да бъдат краткотрайни", което се дължи на парадокса на Джевонс, или колкото по-ефективно е нещо, толкова повече ще се използва, генерирайки повече емисии.

Парадоксът на Джевонс е предложен от английския икономист Уилям Стенли Джевонс през 19-ти век. Джевонс наблюдава, че с увеличаването на ефективността на изгарянето на въглища, използването на въглища не намалява, а се увеличава. Той твърди, че това е така, защото увеличаването на ефективността намалява цената на въглищата, което стимулира по-голямо търсене.

В контекста на AI, парадоксът на Джевонс означава, че дори ако ефективността на AI модели като DeepSeek се увеличи, общите въглеродни емисии все още могат да се увеличат поради широкото приложение на AI. Например, ако AI стане по-ефективен, предприятията може да бъдат по-склонни да използват AI за автоматизиране на повече задачи, което да доведе до експоненциално нарастване на използването на AI. Този растеж може да компенсира ползите от повишаването на ефективността и дори да доведе до увеличаване на въглеродните емисии.

Отговорно внедряване на AI: Ключът към осигуряване на устойчивост

За да се избегне парадоксът на Джевонс, проучването на Greenly подчертава значението на "отговорното внедряване". Това означава, че предприятията и отделните лица трябва да предприемат мерки за намаляване на въглеродния си отпечатък, когато използват AI. Ето някои мерки, които могат да бъдат предприети:

• Използвайте ефективни AI модели: Изборът на ефективни AI модели като DeepSeek може да намали консумацията на енергия и въглеродните емисии.
• Оптимизирайте използването на AI моделите: Уверете се, че AI моделите работят само когато е необходимо и избягвайте прекомерната употреба.
• Използвайте възобновяема енергия: Използването на възобновяема енергия за захранване на центрове за данни и физически устройства може да намали въглеродните емисии.
• Подкрепете устойчивото развитие на AI: Подкрепете компании и организации, които се ангажират с разработването и внедряването на устойчиви AI технологии.

Чрез предприемането на тези мерки можем да гарантираме, че ползите от AI няма да бъдат за сметка на околната среда.

Отворена стратегия на DeepSeek AI: Ускоряване на иновациите и устойчивото развитие

Решението на DeepSeek AI да отвори част от своите модели не само ускорява иновациите в AI технологиите, но и допринася до известна степен за устойчивото развитие на AI. Отворен код означава, че всеки може да получи достъп, да използва, модифицира и разпространява кода на модела DeepSeek AI. Тази откритост носи следните предимства:

• Ускоряване на иновациите: Чрез отворен код, DeepSeek AI може да привлече повече разработчици да участват в подобряването и оптимизирането на модела. Разработчици от цял свят могат да работят заедно, за да открият дефекти в модела и да предлагат нови решения. Този модел на отворено сътрудничество може да ускори иновациите в AI технологиите и да насърчи прилагането на AI в различни области.
• Намаляване на разходите за разработка: За други предприятия и изследователски институции, използването на моделите с отворен код на DeepSeek AI може значително да намали разходите за разработване на AI. Те не е необходимо да изграждат свои модели от нулата, а могат директно да модифицират и персонализират базирани на моделите на DeepSeek AI, като по този начин спестяват много време и ресурси.
• Подобряване на достъпността на модела: Отвореният код дава възможност на повече хора да имат достъп и да използват моделите на DeepSeek AI. Това помага за насърчаване на популяризирането на AI технологиите, позволявайки на повече хора да се възползват от тях.
• Насърчаване на устойчивото развитие: Чрез отворен код, повече разработчици могат да разберат усилията на DeepSeek AI за подобряване на ефективността на модела. Това помага за популяризиране на устойчивите концепции за разработка на AI, насърчавайки повече разработчици да се фокусират върху въздействието на AI върху околната среда и да разработват по-ефективни и екологични AI модели.

Въпреки това, отвореният код представлява и някои предизвикателства. Например, сигурността на моделите с отворен код е важен въпрос. Ако има пропуски в модела, е възможно да бъдат експлоатирани от злонамерени нападатели. Освен това, защитата на правата върху интелектуалната собственост на моделите с отворен код също е проблем, който трябва да бъде разгледан.

Въпреки че има някои предизвикателства, отворената стратегия на DeepSeek AI като цяло е полезна. Тя ускорява иновациите в AI технологиите, намалява разходите за разработване на AI, подобрява достъпността на модела и насърчава устойчивото развитие на AI.

Потенциал за приложение на DeepSeek AI в различни индустрии

Ефективността и устойчивостта на DeepSeek AI го правят широко приложим в различни индустрии. Ето някои области, в които DeepSeek AI може да играе важна роля:

• Обработка на естествен език (NLP): DeepSeek AI може да се използва за изграждане на по-ефективни и точни NLP модели, като по този начин се подобряват приложенията за машинен превод, обобщаване на текст, анализ на емоции и др.
• Компютърно зрение: DeepSeek AI може да се използва за изграждане на по-ефективни и точни модели за компютърно зрение, като по този начин се подобряват приложенията за разпознаване на изображения, засичане на обекти, анализ на видео и др.
• Препоръчителни системи: DeepSeek AI може да се използва за изграждане на по-ефективни и персонализирани препоръчителни системи, като по този начин се подобрява потребителското изживяване и се увеличава търговската ефективност.
• Здравеопазване: DeepSeek AI може да се използва за подпомагане на диагностиката, разработването на лекарства, персонализираното лечение и други области, като по този начин се подобрява медицинската ефективност и се подобряват резултатите за пациентите.
• Финансови услуги: DeepSeek AI може да се използва за оценка на риска, откриване на измами, количествена търговия и други области, като по този начин се подобрява ефективността и сигурността на финансовите услуги.
• Производство: DeepSeek AI може да се използва за оптимизиране на производствените процеси, контрол на качеството, прогнозиране на неизправности и други области, като по този начин се подобрява производствената ефективност и се намаляват производствените разходи.

Тенденции в бъдещото развитие на AI: Ефективност, устойчивост и отговорно внедряване

Случаят с DeepSeek AI показва, че бъдещото развитие на AI все повече ще се фокусира върху ефективността, устойчивостта и отговорното внедряване. С непрекъснатото развитие на AI технологиите трябва да обърнем повече внимание на въздействието на AI върху околната среда и обществото и да предприемем мерки, за да гарантираме, че ползите от AI могат да бъдат напълно реализирани, като същевременно се минимизират неговите негативни въздействия.

Ето някои тенденции в бъдещото развитие на AI:

• Компресиране и оптимизиране на модела: Изследователите ще продължат да проучват нови методи за компресиране и оптимизиране на AI модели, като по този начин се намаляват изчислителните нужди и консумацията на енергия на моделите.
• Изчисления в периферията: Разполагането на AI модели на периферни устройства (например смартфони, сензори и др.) може да намали зависимостта от центрове за данни, като по този начин се намалява консумацията на енергия и забавянето.
• Зелен AI: Все повече изследователи ще се фокусират върху разработването на зелен AI, тоест разработването на по-екологични и устойчиви AI технологии.
• AI етика и сигурност: Етичните и проблемите със сигурността на AI ще стават все по-важни. Трябва да се разработят подходящи политики и разпоредби, за да се гарантира безопасността, надеждността и справедливостта на AI.

Проучването на DeepSeek AI ни предоставя добър пример, показващ как да подобрим ефективността на AI, като същевременно обърнем внимание на устойчивото развитие на AI. В бъдеще очакваме да видим повече иновативни компании като DeepSeek AI, които да допринесат за изграждането на по-екологична и устойчива AI екосистема.