Der Aufstieg von DeepSeek mit seiner innovativen Architektur und kosteneffizienten Technologie hat in diesem Jahr die Aufmerksamkeit der globalen Technologie- und Risikokapitalgemeinschaften auf sich gezogen. DeepSeeks Aufstieg bedeutet eine Beschleunigung der KI-Integration in verschiedenen Branchen.
Auf dem ‘Technology Restructuring Value – 2025 Equity Investment Spring Forum’, das von 21st Century Business Herald und dem Tsinghua University School of Economics and Management Executive Education Center veranstaltet wurde, diskutierten Experten aus Wissenschaft, Industrie und Investment die Auswirkungen von DeepSeek, KI-Anwendungen in Robotik und Gesundheitswesen sowie Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen durch KI.
DeepSeeks Aufstieg: Ein Schaufenster chinesischer Innovation
‘China hat seine Fähigkeit bewiesen, in Bereichen wie neuen Energiefahrzeugen und groß angelegten Modellen aufzuholen’, bemerkte Chu Xiaojie, General Manager of Strategic Cooperation bei GalaxySpace. ‘DeepSeeks Aufstieg unterstreicht die Möglichkeiten für eine differenzierte Entwicklung in China. Ein ähnlicher Trend ist auch im kommerziellen Raumfahrtsektor erkennbar.’
Chu Xiaojie wies darauf hin, dass China nach jahrzehntelanger Entwicklung das Potenzial habe, mit den Vereinigten Staaten in der traditionellen Luft- und Raumfahrt zu konkurrieren. In den letzten 5–10 Jahren haben amerikanische kommerzielle Raumfahrtunternehmen, allen voran SpaceX, jedoch disruptive Innovationen in der Branche sowohl technologisch als auch kommerziell vorangetrieben.
Pei Wanchen, Managing Partner bei Xineng Venture Capital, glaubt, dass die Bedeutung von DeepSeek nicht nur in den niedrigeren Trainingskosten im Vergleich zu ChatGPT liegt, sondern auch in seiner Fähigkeit, grundlegendes Wissen in verschiedenen Segmenten der chinesischen Gesellschaft zu demokratisieren. Einzelpersonen können schnell umfassende Antworten auf ihre Fragen durch DeepSeeks intelligente Suchfunktionen erhalten. DeepSeek bietet jedoch eher oberflächliches als tiefes Wissen, da es öffentlich verfügbare Informationen aggregiert, die naturgemäß eine zeitliche Verzögerung aufweisen. Tiefes Verständnis erfordert individuelle Interpretation und anschließende Beurteilung.
Bemerkenswert ist, dass Xineng Venture Capital in Muuxi Integrated Circuit investiert hat, einen Upstream-Player in der KI-Großmodell-Industriekette. Pei Wanchen erklärte, dass das Team gründliche Interviews und Due-Diligence-Prüfungen mit fast allen inländischen GPU-Chipherstellern durchgeführt habe, bevor es sich für eine Investition in Muuxi entschied.
Sie glaubt, dass Muuxis frühe Zusammenarbeit mit der Zhejiang University zur Bewältigung von Kerntechnologien für im Inland produzierte Hochleistungs-GPUs und zum Aufbau einer lokalisierten GPU-Lieferkette und eines vollständigen Anwendungsökosystems dem Unternehmen einen deutlichen Vorteil verschafft. Als DeepSeek auf der Bildfläche erschien, passte sich das technische Team von Muuxi schnell an und schloss am Tag der Open-Source-Veröffentlichung Kompatibilitätstests mit Muuxi-GPUs ab.Dies machte Muuxi-GPUs zu den ersten im Inland produzierten Chips, die vollständig kompatibel sind. In Zusammenarbeit mit Lenovo brachte Muuxi die erste inländische DeepSeek-Komplettlösung auf Basis der Architektur ‘Lenovo Server/Workstation + Muuxi-Training und Inferenz integrierte inländische GPU + unabhängiger Algorithmus’ auf den Markt. Dies ist ein bedeutender Schritt für Muuxi im inländischen KI-Ökosystem und demonstriert das Engagement lokaler Unternehmen für kontinuierliche Innovationen in großen Modellen und KI. Muuxi verleiht der intelligenten Transformation verschiedener Branchen durch seine innovativen Durchbrüche in der inländischen KI-Infrastruktur neue Impulse.
Zhang Miao, Mitbegründer und COO von Lingbao CASBOT, betonte die signifikanten Unterschiede zwischen verkörperten großen Modellen, die in der Robotik verwendet werden, und den gängigeren DeepSeek-, ChatGPT- und Doubao-Modellen. Die einfache Bereitstellung eines generischen großen Modells auf einem Roboter führt nur zu einem ‘menschenförmigen Lautsprecher’ und nicht zu einem funktionalen Roboter.
Verkörperte große Modelle werden mithilfe einer Kombination aus virtuellen und realen Daten trainiert. In simulierten Umgebungen trainierte Modelle zeigen oft eine anständige Leistung, wenn sie auf reale Roboter übertragen werden, aber es bestehen immer noch Lücken. Um dies zu beheben, ergänzt das Team die Trainingsdaten mit realen Betriebsdaten, die am Aufgabenstandort des Roboters erfasst werden. Dieser hybride Trainingsansatz verbessert die Benutzerfreundlichkeit verkörperter großer Modelle und die Gesamtleistung des Roboters.
Zhang Miao stellte einen deutlichen Trend in diesem Jahr in Richtung Reife und Bereitstellung verschiedener Roboterprodukte und -technologien fest. Auf kommerzieller Ebene werden Lingbaos Roboter in verschiedenen B-End-Anwendungen eingesetzt, darunter industrielle Fertigung, Notfallrettung und Untertagearbeiten, wobei für dieses Jahr eine Kleinserienproduktion geplant ist. Auf dem C-End-Markt interagiert das Unternehmen aufgrund der laufenden Politik- und Regulierungsentwicklung hauptsächlich über B2C-Interaktionen mit der Öffentlichkeit.
Beschleunigung der KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
Mit dem Aufkommen der DeepSeek-Ära im Technologiesektor beschleunigen sich auch die KI-Anwendungen im Gesundheitswesen. Li Feiyu, Executive Director und stellvertretender General Manager von Yimai Sunshine, erklärte, dass der Kern der medizinischen Bildgebung darin besteht, sowohl die Erfassung als auch die Generierung von Bilddaten sowie die Analyse und Interpretation dieser Daten effektiv zu handhaben. DeepSeek kann die Effizienz der Bilddatenanalyse und die diagnostische Effektivität verbessern, indem es Deep Learning auf multimodalen Bildgebungs-Big-Data durchführt.
Beispielsweise erzeugt ein Brust-CT-Scan zur Lungenknotenuntersuchung über 100 Bilder, was die manuelle Überprüfung durch Radiologen zeitaufwändig macht. Darüber hinaus werden winzige Lungenknoten mit einer Größe von nur wenigen Millimetern leicht übersehen. KI-gestützte Bildgebungswerkzeuge wie DeepSeek können Bilder schnell und gründlich analysieren und subtile Läsionen identifizieren, die vom menschlichen Auge übersehen werden könnten.
DeepSeek hat auch die Einführung eines Geschäftsmodells erleichtert, das Bildgebungsgeräte mit KI-Diensten kombiniert, sodass Hardwarehersteller fortlaufende Einnahmen erzielen können, indem sie nach dem ersten Produktverkauf KI-Dienste verkaufen. Darüber hinaus können KI-Tools wie DeepSeek bei der Erstellung strukturierter Berichte helfen, die Bilddaten standardisieren und normalisieren und so deren Gesamtqualität verbessern. Dies fördert auch die Entstehung von medizinischen Datentransaktions- und Lizenzierungsdiensten.
Zheng Hongzhe, Vice President und President of Strategy and Marketing bei Yuyue Medical, stellte fest, dass die KI-Technologie, die durch DeepSeek veranschaulicht wird, eine starke Fähigkeit zur Verarbeitung multimodaler Daten aufweist, wodurch sie sich gut für Anwendungen im Bereich medizinischer Geräte für den Heimgebrauch eignet.
Yuyue Medical konzentriert sich hauptsächlich auf drei chronische Krankheiten: Atemwegserkrankungen, Bluthochdruck und Diabetes. Diese Erkrankungen überschneiden sich oft, was zu umfassenden Datensätzen führt. Yuyue verwendet kontinuierlich neue Technologien, um herkömmliche Einzelpunktdaten um zusätzliche Dimensionen zu erweitern und so die Genauigkeit der Daten zu verbessern.
Zweitens ist die riesige Datenmenge, die von medizinischen Geräten für den Heimgebrauch erzeugt wird, für einzelne Patienten schwer zu interpretieren, wodurch der Bedarf entsteht, komplexe Daten für ein einfacheres Verständnis und eine einfachere Verwendung zu vereinfachen. KI birgt ein immenses Potenzial, diese Herausforderung zu bewältigen, indem sie personalisierte Dateneinblicke und -werte liefert. Aus dieser Sicht kann KI eine bedeutende unterstützende Rolle spielen oder sogar in bestimmten Bereichen Rollen wie Gesundheitsmanager, Ernährungsberater und Spezialisten für Bewegungstherapie teilweise ersetzen. Beispielsweise kann KI in einer häuslichen Umgebung nicht-diagnostische Empfehlungen zu umfassendem Gesundheitsmanagement, Ernährungsmanagement und Bewegung für Einzelpersonen geben, um ihnen zu helfen, ihren Lebensstil zu optimieren.
Die Anwendung der KI-Technologie birgt auch bestimmte Herausforderungen, wie z. B. Halluzinationen und Datensicherheitsprobleme. Li Feiyu glaubt, dass Datensicherheit ein unvermeidliches Problem bei KI-Anwendungen ist, insbesondere angesichts der Sensibilität medizinischer Daten. Das Training von KI-Tools wie DeepSeek erfordert große Mengen an Patientendaten, einschließlich persönlicher Informationen, klinischer Details und Bilddaten. Jede Datenschutzverletzung könnte die Rechte und die Privatsphäre der Patienten schädigen.
‘Wir gewährleisten die Sicherheit und Vertraulichkeit von Bilddaten bei Speicherung, Übertragung und Nutzung. Wir halten uns strikt an die nationalen Vorschriften, indem wir Datenanonymisierung und verschiedene technische Maßnahmen anwenden, um sicherzustellen, dass Daten legal, regelkonform und sicher verwendet werden können’, sagte Li Feiyu.
Wei Qiang, Professor und Leiter des Department of Management Science and Engineering an der Tsinghua University School of Economics and Management, der den Roundtable moderierte, schloss, dass das Thema des Forums ‘Technologie restrukturiert Wert’ lautete, aber unabhängig davon, wie Technologie Wert restrukturiert, muss sie mit menschlichem Wissen, gesundem Menschenverstand, Moral und Ethik übereinstimmen. Da Technologie in verschiedenen Szenarien erforscht wird, muss menschliches Wissen eingebettet werden, um zu bestimmen, welche Aufgaben von Menschen und welche von Maschinen ausgeführt werden sollen. ‘Ein wirklich nützliches System für die Menschheit ist keine vollständige Ersetzung des Menschen, sondern ein System, in dem sich Menschen auf höherer Ebene engagieren und anleiten, was unseren wahren Wert ausmacht.’