Lonjakan Permintaan dan Reaksi Pantas
Gelombang kejutan awal datang dalam bentuk lonjakan permintaan. Syarikat-syarikat berebut-rebut untuk mendapatkan akses kepada model DeepSeek melalui alat pembangunan Bedrock Amazon. Ini mendorong Amazon untuk bertindak dengan kepantasan yang luar biasa, dengan pantas menambahkan DeepSeek ke platform Bedrock. Walaupun sesetengah pekerja menganggap proses kelulusan itu sangat pantas, kepimpinan Amazon menyifatkannya sebagai tindak balas pantas terhadap permintaan pelanggan yang jelas. Ketua Pegawai Eksekutif Andy Jassy kemudiannya menekankan ketangkasan ini kepada pelabur, menonjolkan komitmen syarikat untuk memenuhi keperluan pelanggan.
Responsif ini menggariskan trend yang lebih luas dalam dunia AI yang pantas. Malah syarikat teknologi terbesar pun tidak kebal terhadap potensi gangguan penemuan baharu. Amazon, bersama-sama pesaing seperti OpenAI, Google, Meta, dan Microsoft, telah terpaksa menyesuaikan diri dengan landskap yang berubah-ubah yang dibentuk oleh DeepSeek.
Walau bagaimanapun, Amazon menegaskan bahawa strategi terasnya kekal tidak berubah. Jurucakap syarikat mengulangi bahawa tumpuan mereka sentiasa untuk menyediakan akses selamat kepada model canggih melalui AWS, memperkasakan pelanggan dengan kawalan ke atas data mereka dan keupayaan untuk membina aplikasi AI generatif tersuai.
Menavigasi Landskap Privasi
Prestasi dan keberkesanan kos DeepSeek yang mengagumkan tidak dapat dinafikan, tetapi ketibaannya juga menimbulkan persoalan. Keupayaan model yang berkuasa dan harga yang rendah menyebabkan kekecohan di pasaran, menyebabkan pelabur meneliti pelaburan besar yang telah dibuat oleh firma teknologi AS dalam infrastruktur pengkomputeran.
Tindak balas Amazon adalah pelbagai. Sambil terus menyepadukan ciri berkaitan DeepSeek, seperti pengenalan perkhidmatan terurus sepenuhnya baru-baru ini untuk model penaakulan DeepSeek di Bedrock, syarikat itu juga telah menumpukan pada pendidikan dan pembezaan.
Secara dalaman, perbincangan telah berkisar tentang cara meletakkan tawaran Amazon berbanding DeepSeek. Satu aspek utama strategi ini ialah menekankan privasi dan keselamatan.
Menyerlahkan Keselamatan dan Pilihan
Garis panduan dalaman untuk pekerja AWS menggalakkan mereka untuk menyerlahkan potensi kebimbangan privasi dan keselamatan yang berkaitan dengan DeepSeek apabila berinteraksi dengan pelanggan. Garis panduan ini mencadangkan:
- Mengingatkan pelanggan tentang kepentingan ‘pilihan model’.
- Menawarkan model AI Nova AWS sebagai alternatif yang berdaya maju.
- Mempromosikan Bedrock sebagai platform yang lebih selamat dan peribadi untuk mengakses model AI.
Garis panduan tersebut secara jelas menunjukkan bahawa Bedrock memastikan data pelanggan tidak dikongsi dengan penyedia model atau digunakan untuk meningkatkan model asas. Amazon menjangkakan bahawa kebanyakan pelanggan akan memilih versi sumber terbuka model DeepSeek, dan bukannya yang disediakan secara langsung oleh syarikat China itu, seterusnya mengurangkan potensi risiko privasi.
Garis panduan itu juga menarik perhatian kepada dasar privasi DeepSeek, yang menyatakan bahawa data pengguna mungkin dikumpul dan disimpan pada pelayan di China. Ini mengukuhkan mesej bahawa AWS secara aktif menyedari dan menangani kebimbangan privasi yang berkaitan dengan DeepSeek.
Memanfaatkan Kekuatan Nova
Selain privasi, AWS juga memanfaatkan kekuatan model AI Nova sendiri dalam kedudukan kompetitifnya. Garis panduan dalaman menekankan bahawa:
- Model Nova mempamerkan prestasi yang lebih pantas berbanding model DeepSeek, berdasarkan data penanda aras pihak ketiga.
- Model Nova mendapat manfaat daripada piawaian ‘AI bertanggungjawab’ AWS yang lebih teguh, meningkatkan keselamatan mereka.
Walaupun mengakui bahawa Nova lebih setanding dengan model V3 DeepSeek (model teks sahaja) berbanding model penaakulan R1, garis panduan itu menyerlahkan keupayaan Nova yang lebih luas, termasuk pemahaman imej dan video.
Kerjasama dan Pembelajaran Dalaman
Ketibaan DeepSeek mencetuskan kesibukan aktiviti dalaman di Amazon. Saluran Slack dalaman bernama ‘Deepseek-interest’ dengan pantas menarik lebih 1,300 pekerja dalam beberapa hari selepas kemunculan sulung DeepSeek di pasaran. Saluran ini menjadi hab untuk perbincangan, soalan dan pemerhatian.
Sesetengah pekerja menyatakan rasa terkejut dengan tindak balas yang agak terhad terhadap DeepSeek, memandangkan asal-usulnya dari China dan potensi implikasi keselamatan. Yang lain mendapatkan sokongan untuk model DeepSeek pada platform pembangunan cip dalaman AWS, Neuron. Terdapat juga laporan aduan pelanggan mengenai ralat yang dihadapi semasa menggunakan DeepSeek di Bedrock.
Untuk menangani lonjakan minat dan memberikan panduan, Amazon menganjurkan sesi pembelajaran DeepSeek dalaman pada akhir Januari. Sesi ini merangkumi pemesejan AWS, kedudukan kompetitif dan pembeza utama terhadap DeepSeek.
Menyesuaikan Diri dan Berkembang
Walaupun secara aktif menyepadukan dan bertindak balas terhadap DeepSeek, Amazon juga mengambil langkah untuk mengurus potensi risiko. Pekerja kini tidak digalakkan menggunakan DeepSeek pada komputer kerja mereka dan menerima amaran supaya tidak berkongsi maklumat sulit dengan aplikasi DeepSeek, mencerminkan langkah berjaga-jaga yang disediakan untuk menggunakan ChatGPT di tempat kerja.
Kepantasan inovasi dalam bidang AI terbukti dalam fakta bahawa sesetengah pekerja Amazon sudah melihat melangkaui DeepSeek. Perbincangan dalam saluran Slack dalaman telah beralih kepada tawaran AI China yang lain, seperti Qwen Alibaba, menunjukkan kesedaran berterusan tentang landskap yang sentiasa berubah. Seorang pekerja malah berkata bahawa DeepSeek ‘sudah semalam’, menonjolkan kepantasan kemajuan yang tidak henti-henti.
Pengaruh Teknikal DeepSeek
Amazon bukan sahaja bertindak balas terhadap kehadiran pasaran DeepSeek; ia juga mengkaji teknologi asasnya. Usaha sedang dijalankan untuk menganalisis teknik latihan DeepSeek, dengan tujuan untuk berpotensi menggunakan sebahagian daripadanya pada model penaakulan AWS sendiri, yang sedang dalam pembangunan.
Seperti yang dilaporkan sebelum ini, AWS telah mengusahakan model penaakulannya sendiri untuk beberapa waktu. Walau bagaimanapun, kemunculan DeepSeek telah menyuntik rasa mendesak, mempercepatkan kemajuan projek.
Semasa panggilan pendapatan, Ketua Pegawai Eksekutif Andy Jassy mengakui bahawa Amazon ‘kagum’ dengan beberapa aspek metodologi latihan DeepSeek. Beliau secara khusus menyebut ‘membalikkan penjujukan latihan pengukuhan’ dan ‘pengoptimuman inferens’ tertentu sebagai bidang yang diminati.
Tumpuan pada Penaakulan
Pembangunan pesaing langsung kepada model penaakulan R1 DeepSeek oleh Amazon menggariskan komitmen syarikat untuk kekal di barisan hadapan dalam inovasi AI. Kemajuan pesat dalam keupayaan penaakulan, seperti yang ditunjukkan oleh DeepSeek, telah menyerlahkan kepentingan bidang ini.
Dengan mencipta model penaakulan sendiri, AWS menyasarkan untuk:
- Menawarkan alternatif yang kompetitif kepada R1 DeepSeek.
- Menangani potensi kebimbangan privasi dan keselamatan yang berkaitan dengan penggunaan model daripada entiti asing.
- Memanfaatkan kepakaran dan infrastrukturnya sendiri untuk berpotensi mengatasi keupayaan DeepSeek.
Implikasi yang Lebih Luas
Tindak balas Amazon terhadap DeepSeek menyediakan kajian kes yang berharga tentang cara syarikat teknologi utama menavigasi dunia AI yang dinamik dan selalunya tidak dapat diramalkan. Ia menunjukkan:
- Keperluan untuk ketangkasan: Keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan pantas kepada perkembangan baharu dan permintaan pelanggan adalah penting.
- Kepentingan pembezaan: Menyerlahkan kekuatan unik dan menangani potensi kelemahan adalah penting dalam landskap yang kompetitif.
- Tumpuan berterusan pada privasi dan keselamatan: Apabila model AI menjadi lebih berkuasa, kebimbangan tentang privasi dan keselamatan data adalah amat penting.
- Usaha berterusan untuk inovasi: Mengkaji dan belajar daripada pesaing, sambil melabur secara serentak dalam penyelidikan dan pembangunan dalaman, adalah penting untuk kekal di hadapan.
Kisah DeepSeek adalah peringatan bahawa landskap AI sentiasa berubah-ubah. Pemain baharu muncul, teknologi berkembang, dan syarikat mesti menyesuaikan diri untuk kekal berdaya saing. Tindak balas Amazon, yang dicirikan oleh gabungan integrasi pantas, kedudukan strategik dan pembelajaran dalaman, mencerminkan cabaran dan peluang yang dibentangkan oleh persekitaran yang sentiasa berubah ini. Pembangunan berterusan model penaakulannya sendiri seterusnya menggariskan komitmen Amazon untuk bukan sahaja bertindak balas terhadap peralihan pasaran tetapi juga membentuk masa depan AI.