DeepSeek AI: कमी चिप्स, जास्त टिकाऊपणा?

AI साधनांमुळे होणारे कार्बन उत्सर्जन ही चिंतेची बाब आहे. DeepSeek AI चे मॉडेल इतर मॉडेल्सपेक्षा अधिक कार्यक्षम असल्याचा दावा करत असल्यामुळे उद्योगात खळबळ उडाली आहे. फ्रान्समधील टिकाऊ सॉफ्टवेअर कंपनी ग्रीनली (Greenly) ने DeepSeek च्या दाव्याची पडताळणी केली आहे.

ग्रीनलीच्या अभ्यासानुसार, DeepSeek मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी कमी वेळ लागतो आणि कमी Nvidia चिप्स वापरल्या जातात. DeepSeek च्या V3 मॉडेलला आणि Meta च्या Llama 3.1 मॉडेलला एकाच परिस्थितीत प्रशिक्षित करताना, DeepSeek ने २.७८ दशलक्ष ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स (GPU) तास वापरले, तर Meta च्या मॉडेलने ३०.८ दशलक्ष GPU तास वापरले. प्रशिक्षण हा AI मॉडेलच्या कार्बन उत्सर्जनाचा सर्वात मोठा भाग असतो, त्यामुळे DeepSeek च्या जलद प्रशिक्षणाने त्याची कार्यक्षमता वाढवते. याव्यतिरिक्त, DeepSeek ने २००० Nvidia चिप्स वापरल्या, तर Meta च्या मॉडेलने १६००० हून अधिक आणि ChatGPT ने २५००० हून अधिक चिप्स वापरल्या. DeepSeek ने ChatGPT पेक्षा कमी "ऊर्जा-intensive" चिप्स वापरल्या.

ग्रीनलीच्या अभ्यासात म्हटले आहे: "अमेरिकेने लादलेल्या निर्बंधांमुळे DeepSeek ला Nvidia च्या अत्याधुनिक AI चिप्स मिळवण्यात अडचणी येत आहेत, त्यामुळे कंपनीला हे नवीन तंत्रज्ञान विकसित करावे लागले. या निर्बंधांमुळे DeepSeek ला मोठ्या प्रमाणावर संगणकीय शक्तीवर अवलंबून न राहता कार्यक्षमतेत सुधारणा करणारे मॉडेल तयार करण्यास भाग पाडले."

DeepSeek चे तांत्रिक नविनता: मिश्रण तज्ञ मॉडेल (Mixture-of-Experts)

DeepSeek च्या मॉडेलमध्ये मिश्रण तज्ञ (mixture-of-experts) डिझाइनचा समावेश आहे, जे साधनांना वापरकर्त्यांच्या कामांसाठी उप-मॉडेल्स नियुक्त करण्यास सक्षम करते. "केवळ आवश्यक असलेली संगणकीय शक्ती वापरली जाते." ही पद्धत एका मोठ्या टीमसारखी आहे, जिथे प्रत्येक सदस्य विशिष्ट क्षेत्रात तज्ञ आहे. जेव्हा एखादी नवीन समस्या येते, तेव्हा टीम लीडर ती समस्या सोडवण्यासाठी योग्य असलेल्या तज्ञाला नियुक्त करतो, संपूर्ण टीमला नाही.

DeepSeek च्या मिश्रण तज्ञ मॉडेलमध्ये, मोठे AI मॉडेल लहान, अधिक विशिष्ट उप-मॉडेलमध्ये विभागले जातात. प्रत्येक उप-मॉडेलला विशिष्ट प्रकारच्या कार्यात उत्कृष्ट कामगिरी करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते. उदाहरणार्थ, एक उप-मॉडेल नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing) कार्यात तर दुसरे इमेज रेकग्निशन (image recognition) कार्यात उत्कृष्ट असू शकते.

जेव्हा एखादा वापरकर्ता DeepSeek AI ला विनंती करतो, तेव्हा सिस्टम विनंतीचे विश्लेषण करते आणि कोणते उप-मॉडेल ती हाताळण्यासाठी सर्वोत्तम आहे हे ठरवते. त्यानंतर, सिस्टम विनंती योग्य उप-मॉडेलकडे पाठवते, जे विनंती process करून निकाल परत करते.

या पद्धतीचे अनेक फायदे आहेत:

• कार्यक्षमता सुधारते: केवळ आवश्यक असलेली संगणकीय शक्ती वापरून, मिश्रण तज्ञ मॉडेल कार्यक्षमतेत लक्षणीय सुधारणा करते. संपूर्ण मॉडेल सक्रिय ठेवण्याची गरज असलेल्या पारंपरिक AI मॉडेल्सच्या तुलनेत हे मोठ्या प्रमाणात संगणकीय संसाधने वाचवते.
• अचूकता वाढवते: कार्य करण्यासाठी योग्य असलेल्या उप-मॉडेलला कार्य सोपवून, मिश्रण तज्ञ मॉडेल अचूकता वाढवते. प्रत्येक उप-मॉडेलला त्याच्या विशिष्ट क्षेत्रात उत्कृष्ट कामगिरी करण्यासाठी प्रशिक्षित केले जाते, त्यामुळे अचूक निकाल मिळण्याची शक्यता जास्त असते.
• Scalability वाढवते: मिश्रण तज्ञ मॉडेल scalable आहे कारण आवश्यकतेनुसार नवीन कार्ये हाताळण्यासाठी नवीन उप-मॉडेल्स जोडले जाऊ शकतात. यामुळे सिस्टमला सतत बदलणाऱ्या गरजांशी जुळवून घेता येते.

DeepSeek आणि डेटा सेंटर संबंध : टिकाऊपणातील महत्वाचा घटक

ग्रीनलीच्या अभ्यासात असेही म्हटले आहे की DeepSeek चा डेटा सेंटरशी असलेला संबंध (किंवा नसणे) त्याच्या टिकाऊपणामध्ये योगदान देते. DeepSeek हे ओपन-वेट मॉडेल असल्यामुळे, ग्रीनलीने निदर्शनास आणले की ते क्लाउड कंप्यूटिंग किंवा डेटा सेंटरद्वारे चालवण्याऐवजी भौतिक उपकरणांवर चालवता येते. डेटा सेंटरची गरज कमी करून, DeepSeek सुविधांच्या ऊर्जा वापरात घट करू शकते, ज्याचा ऊर्जा वापर पाच वर्षांत दुप्पट होण्याची शक्यता आहे.

डेटा सेंटर ही मोठी इमारत आहे, ज्यात मोठ्या प्रमाणात संगणक सर्व्हर आणि इतर उपकरणे असतात. हे सर्व्हर डेटा साठवण्यासाठी, process करण्यासाठी आणि वितरित करण्यासाठी वापरले जातात. डेटा सेंटर चालवण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात ऊर्जा लागते, कारण सर्व्हर मोठ्या प्रमाणात उष्णता निर्माण करतात, जी शीतकरण प्रणालीद्वारे (cooling systems) बाहेर टाकणे आवश्यक असते.

डेटा सेंटरची गरज कमी करून, DeepSeek जागतिक ऊर्जा वापर आणि कार्बन उत्सर्जन कमी करण्यास मदत करू शकते. हवामान बदलाचा सामना करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.

जेव्हन्स विरोधाभास (Jevons paradox): कार्यक्षमतेतील सुधारणांमुळे संभाव्य धोके

असे असले तरी, ग्रीनलीच्या अभ्यासात इशारा देण्यात आला आहे की, "हे फायदे क्षणिक असू शकतात", याचे कारण जेव्हन्स विरोधाभास आहे. त्यानुसार, कोणतीही गोष्ट जितकी अधिक कार्यक्षम होते, तितकाच तिचा वापर वाढतो, ज्यामुळे अधिक उत्सर्जन होते.

जेव्हन्स विरोधाभास 19 व्या शतकात ब्रिटिश अर्थशास्त्रज्ञ विल्यम स्टॅनली जेव्हन्स यांनी मांडला होता. जेव्हन्स यांनी निरीक्षण केले की कोळशाच्या ज्वलनाची कार्यक्षमता सुधारल्यामुळे कोळशाचा वापर कमी होण्याऐवजी वाढला. त्यांचे म्हणणे होते की कार्यक्षमतेतील सुधारणांमुळे कोळशाची किंमत कमी झाली, ज्यामुळे मागणी वाढली.

AI संदर्भात, जेव्हन्स विरोधाभासाचा अर्थ असा आहे की DeepSeek सारख्या AI मॉडेलची कार्यक्षमता वाढली तरी, AI च्या विस्तृत वापरामुळे एकूण कार्बन उत्सर्जन वाढू शकते. उदाहरणार्थ, जर AI अधिक कार्यक्षम झाला, तर व्यवसाय अधिक कार्यक्षमतेने कार्ये करण्यासाठी AI वापरण्यास प्रवृत्त होऊ शकतात, ज्यामुळे AI चा वापर मोठ्या प्रमाणात वाढेल. ही वाढ कार्यक्षमतेतील सुधारणांचे फायदे कमी करू शकते आणि कार्बन उत्सर्जन वाढवू शकते.

जबाबदार AI deployment : टिकाऊपणाची गुरुकिल्ली

जेव्हन्स विरोधाभास टाळण्यासाठी, ग्रीनलीच्या अभ्यासात "जबाबदार deployment" च्या महत्त्वावर जोर देण्यात आला आहे. याचा अर्थ असा आहे की AI वापरताना व्यवसाय आणि व्यक्तींनी कार्बन footprint कमी करण्यासाठी उपाययोजना करणे आवश्यक आहे. काही उपाय खालीलप्रमाणे आहेत:

• कार्यक्षम AI मॉडेल वापरा: DeepSeek सारखे कार्यक्षम AI मॉडेल निवडल्याने ऊर्जा वापर आणि कार्बन उत्सर्जन कमी होऊ शकते.
• AI मॉडेलचा वापर ऑप्टिमाइझ करा: AI मॉडेल फक्त आवश्यक असेल तेव्हाच चालवा आणि जास्त वापर टाळा.
• Renewable ऊर्जा वापरा: डेटा सेंटर आणि भौतिक उपकरणांना वीज पुरवण्यासाठी renewable ऊर्जा वापरल्याने कार्बन उत्सर्जन कमी होऊ शकते.
• टिकाऊ AI विकासाला प्रोत्साहन द्या: टिकाऊ AI तंत्रज्ञान विकसित आणि deploy करण्यासाठी समर्पित असलेल्या कंपन्या आणि संस्थांना समर्थन द्या.

हे उपाय करून, आपण खात्री करू शकतो की AI चा फायदा पर्यावरणाच्या किंमतीवर होणार नाही.

DeepSeek AI ची ओपन-सोर्स स्ट्रॅटेजी: नविनता आणि शाश्वत विकासाला प्रोत्साहन

DeepSeek AI ने त्याचे काही मॉडेल ओपन-सोर्स करण्याचा निर्णय घेतला आहे, ज्यामुळे AI तंत्रज्ञानातील नविनतेला गती मिळाली आहे आणि AI च्या शाश्वत विकासालाही प्रोत्साहन मिळाले आहे. ओपन-सोर्सचा अर्थ असा आहे की DeepSeek AI च्या मॉडेल कोडमध्ये कोणीही प्रवेश करू शकतो, तो वापरू शकतो, त्यात बदल करू शकतो आणि तो वितरित करू शकतो. या खुलेपणामुळे खालील फायदे मिळतात:

• नविनतेला गती: ओपन-सोर्समुळे DeepSeek AI अधिक विकासकांना मॉडेल सुधारण्यासाठी आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी आकर्षित करू शकते. जगभरातील विकासक एकत्रितपणे मॉडेलमधील त्रुटी शोधू शकतात आणि नवीन उपाय देऊ शकतात. हे खुले सहकार्याचे स्वरूप AI तंत्रज्ञानातील नविनतेला गती देऊ शकते आणि AI चा विविध क्षेत्रांतील वापर वाढवू शकते.
• विकास खर्च कमी: इतर कंपन्या आणि संशोधन संस्थांसाठी, DeepSeek AI चे ओपन-सोर्स मॉडेल वापरणे AI विकासाचा खर्च मोठ्या प्रमाणात कमी करू शकते. त्यांना स्वतःचे मॉडेल नव्याने तयार करण्याची गरज नाही, ते DeepSeek AI च्या मॉडेलमध्ये बदल करून आणि कस्टमाइझ करून वेळ आणि संसाधने वाचवू शकतात.
• मॉडेलची उपलब्धता वाढवते: ओपन-सोर्समुळे DeepSeek AI चे मॉडेल अधिक लोकांपर्यंत पोहोचू शकते आणि ते वापरू शकतात. यामुळे AI तंत्रज्ञानाचा प्रसार होण्यास मदत होते आणि अधिकाधिक लोकांना त्याचा लाभ घेता येतो.
• शाश्वत विकासाला प्रोत्साहन: ओपन-सोर्सद्वारे, अधिक विकासकांना मॉडेलची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी DeepSeek AI च्या प्रयत्नांची माहिती मिळू शकते. यामुळे शाश्वत AI विकासाच्या कल्पनांना प्रोत्साहन मिळते, अधिक विकासकांना AI च्या पर्यावरणीय परिणामांवर लक्ष केंद्रित करण्यास आणि अधिक कार्यक्षम आणि पर्यावरणपूरक AI मॉडेल विकसित करण्यास प्रोत्साहन मिळते.

तथापि, ओपन-सोर्समध्ये काही आव्हाने देखील आहेत. उदाहरणार्थ, ओपन-सोर्स मॉडेलची सुरक्षा हा एक महत्त्वाचा प्रश्न आहे. मॉडेलमध्ये असुरक्षितता असल्यास, malicious attackers त्याचा गैरवापर करू शकतात. याव्यतिरिक्त, ओपन-सोर्स मॉडेलच्या intellectual property चे संरक्षण करणे देखील आवश्यक आहे.

काही आव्हाने असली तरी, DeepSeek AI ची ओपन-सोर्स धोरण (policy) उपयुक्त आहे. हे AI तंत्रज्ञानातील नविनतेला गती देते, AI विकासाचा खर्च कमी करते, मॉडेलची उपलब्धता वाढवते आणि AI च्या शाश्वत विकासाला प्रोत्साहन देते.

DeepSeek AI ची विविध क्षेत्रांतील उपयोजना क्षमता

DeepSeek AI ची कार्यक्षमता आणि टिकाऊपणामुळे ते विविध उद्योगांमध्ये विस्तृत उपयोजना क्षमता देते. DeepSeek AI खालील क्षेत्रांमध्ये महत्त्वाची भूमिका बजावू शकते:

• नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP): DeepSeek AI चा वापर अधिक कार्यक्षम आणि अचूक NLP मॉडेल तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे मशीन भाषांतर, टेक्स्ट summary, भावना विश्लेषण (sentiment analysis) इत्यादी ॲप्लिकेशन्स सुधारता येतील.
• कॉम्प्युटर व्हिजन: DeepSeek AI चा वापर अधिक कार्यक्षम आणि अचूक कॉम्प्युटर व्हिजन मॉडेल तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे इमेज रेकग्निशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, व्हिडिओ विश्लेषण इत्यादी ॲप्लिकेशन्स सुधारता येतील.
• शिफारस प्रणाली (recommendation systems): DeepSeek AI चा वापर अधिक कार्यक्षम आणि वैयक्तिकृत शिफारस प्रणाली तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे वापरकर्त्याचा अनुभव आणि व्यावसायिक नफा वाढेल.
• आरोग्य सेवा: DeepSeek AI चा वापर सहाय्यक निदान (assisted diagnosis), औषध विकास (drug development), वैयक्तिकृत उपचार (personalized treatment) इत्यादी क्षेत्रांमध्ये केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे आरोग्य सेवा कार्यक्षमतेत सुधारणा होईल आणि रुग्णांचे आरोग्य सुधारेल.
• वित्तीय सेवा: DeepSeek AI चा वापर धोका मूल्यांकन (risk assessment), फसवणूक शोधणे (fraud detection), quantitative trading इत्यादी क्षेत्रांमध्ये केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे वित्तीय सेवांची कार्यक्षमता आणि सुरक्षा सुधारेल.
• उत्पादन क्षेत्र: DeepSeek AI चा वापर उत्पादन प्रक्रिया ऑप्टिमायझेशन, गुणवत्ता नियंत्रण (quality control), दोष अंदाज (fault prediction) इत्यादी क्षेत्रांमध्ये केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे उत्पादन कार्यक्षमता सुधारेल आणि उत्पादन खर्च कमी होईल.

भविष्यातील AI विकासाचे ट्रेंड: कार्यक्षमता, टिकाऊपणा आणि जबाबदार Deployment

DeepSeek AI चे उदाहरण दर्शवते की भविष्यातील AI विकास कार्यक्षमता, टिकाऊपणा आणि जबाबदार deployment वर अधिक लक्ष केंद्रित करेल. AI तंत्रज्ञानाचा सतत विकास होत असताना, आपल्याला AI चा पर्यावरण आणि समाजावर होणारा परिणाम अधिक गांभीर्याने विचारात घेणे आवश्यक आहे आणि AI चे फायदे पुरेपूर मिळतील आणि त्याचे नकारात्मक परिणाम कमी करण्यासाठी उपाययोजना करणे आवश्यक आहे.

भविष्यातील AI विकासाचे काही ट्रेंड खालीलप्रमाणे आहेत:

• मॉडेल compression आणि optimization: संशोधक AI मॉडेल compression आणि optimization करण्यासाठी नवनवीन पद्धती शोधत राहतील, ज्यामुळे मॉडेलची संगणकीय गरज आणि ऊर्जा वापर कमी होईल.
• Edge Computing: AI मॉडेल edge devices वर (उदा. स्मार्टफोन, सेन्सर) deploy केल्याने डेटा सेंटरवरील अवलंबित्व कमी करता येते, ज्यामुळे ऊर्जा वापर आणि विलंब कमी होतो.
• ग्रीन AI: अधिकाधिक संशोधक ग्रीन AI च्या विकासावर लक्ष केंद्रित करतील, म्हणजेच अधिक पर्यावरणपूरक आणि टिकाऊ AI तंत्रज्ञान विकसित करतील.
• AI नैतिकता आणि सुरक्षा: AI च्या नैतिक आणि सुरक्षिततेच्या समस्यांना अधिकाधिक महत्त्व दिले जाईल. AI सुरक्षित, विश्वसनीय आणि न्याय्य आहे याची खात्री करण्यासाठी आपल्याला धोरणे आणि नियम तयार करणे आवश्यक आहे.

DeepSeek AI च्या संशोधनाने (exploration) आपल्याला एक चांगले उदाहरण दिले आहे, जे AI कार्यक्षमतेत सुधारणा करताना AI च्या शाश्वत विकासावर लक्ष केंद्रित करण्याचे महत्त्व दर्शवते. भविष्यात, DeepSeek AI सारख्या अधिक नविनता (innovative) कंपन्या AI ecosystem अधिक हरित आणि शाश्वत बनवण्यासाठी योगदान देतील, अशी अपेक्षा आहे.