Spadek Popularności DeepSeek, Wzrost Kuaishou

Zmalejąca Obecność DeepSeek

Według ustaleń Poe, pod koniec kwietnia tylko 3% zapytań na platformie było kierowanych do DeepSeek-R1. Stanowi to znaczny spadek w porównaniu z lutym, kiedy to model ten obsługiwał 7% zapytań. Spadek ten można przypisać pojawieniu się innych, przystępnych cenowo i skutecznych modeli wnioskowania, dając użytkownikom szerszy wybór.

W maju DeepSeek zajmował trzecią pozycję wśród najpopularniejszych modeli wnioskowania na Poe. Wyprzedzały go Gemini 2.5 Pro Google i Claude 3.7 Sonnet firmy Anthropic, które obsłużyły odpowiednio 31,5% i 19,1% zapytań subskrybentów dotyczących modeli wnioskowania. Dla porównania, DeepSeek-R1 odpowiadał za 12,2% zapytań.

Warto zauważyć, że podstawowy model V3 DeepSeek nie znalazł się w pierwszej piątce najczęściej używanych dużych modeli językowych na platformie, co dodatkowo podkreśla trudności, z jakimi boryka się firma w utrzymaniu udziału w rynku.

Dane te rzucają światło na trudności, z jakimi boryka się DeepSeek w nawigowaniu po rynkach międzynarodowych, pomimo początkowego sukcesu na początku roku. Firma AI start-up z siedzibą w Hangzhou zyskała globalne uznanie pod koniec stycznia dzięki wydaniu R1, który został pochwalony za efektywność zasobów w produkcji wysokowydajnych modeli.

Wzrost Pozycji Kuaishou w Generowaniu Wideo

Wraz ze spadkiem popularności DeepSeek, Kuaishou, chińska aplikacja do krótkich filmów, stała się silnym konkurentem dzięki swojemu Kling AI. Według Poe, model Kling 2.0 Master był odpowiedzialny za 21% zapytań dotyczących generowania wideo na platformie pod koniec kwietnia. To plasuje go na drugim miejscu na świecie, zaraz za Runway, „model definiujący kategorię” wideo.

Kuaishou wprowadził Kling 2.0 w kwietniu, opisując go jako „najpotężniejszy model generowania wideo dostępny do użytku na świecie”. Nastąpiło to po wydaniu pierwszej wersji Kling AI w poprzednim roku.

Łącznie wszystkie wersje Kling odpowiadały za 30% wykorzystania generowania wideo na Poe, co świadczy o jego rosnącej popularności i wpływie w przestrzeni generowania wideo.

Intensyfikujący się Wyścig AI

Chińskie firmy Big Tech i start-upy są zaangażowane w zaciekłą konkurencję z Silicon Valley w miarę intensyfikacji globalnego wyścigu AI. Dotychczasowe osiągnięcia DeepSeek były postrzegane jako świadectwo odporności Chin w obliczu surowych ograniczeń eksportu chipów nałożonych przez Stany Zjednoczone.

Jednak w obliczu intensywnej konkurencji współzałożyciel Anthropic zakwestionował szum wokół DeepSeek, sugerując, że chiński start-up jest „sześć do ośmiu miesięcy za amerykańskimi firmami z pogranicza”.

DeepSeek stosunkowo cicho wypowiadał się na temat postępów w pracach nad nadchodzącym modelem R2, wzbudzając znaczne oczekiwania w branży. Zainteresowanie wzmogło się jeszcze bardziej po wydaniu przez firmę Prover-V2, mniej znaczącej aktualizacji modelu skoncentrowanego na matematyce.

Czynniki Wpływające na Przyjęcie Modeli AI

Kilka czynników przyczynia się do przyjęcia i użytkowania modeli AI, w tym:

• Opłacalność: Przystępne cenowo modele przyciągają szerszą bazę użytkowników, zwłaszcza w przypadku aplikacji, w których wysoka wydajność nie jest najważniejsza.
• Wydajność: Modele, które zapewniają doskonałe wyniki w określonych zadaniach, takich jak wnioskowanie lub generowanie wideo, zyskują popularność wśród użytkowników, którzy priorytetowo traktują jakość.
• Dostępność: Łatwość dostępu i integracja z istniejącymi platformami może znacząco wpłynąć na przyjęcie modelu.
• Marketing i promocja: Skuteczne kampanie marketingowe mogą budować świadomość i wzbudzać zainteresowanie użytkowników konkretnymi modelami.
• Wsparcie społeczności: Silna społeczność użytkowników i programistów może przyczynić się do rozwoju i ulepszania modeli AI.

Konkurencyjny Krajobraz Platform AI

Krajobraz platform AI jest wysoce konkurencyjny, a wiele firm walczy o udział w rynku. Do kluczowych graczy należą:

• Google: Oferuje szeroką gamę usług AI, w tym Gemini i inne duże modele językowe.
• Anthropic: Znany ze swoich modeli Claude, które są przeznaczone do odpowiedzialnego i etycznego rozwoju AI.
• DeepSeek: Chiński start-up AI, który zyskał uznanie za swoje modele efektywne pod względem zasobów.
• Kuaishou: Chińska aplikacja do krótkich filmów, która poczyniła znaczne postępy w generowaniu wideo dzięki swojemu Kling AI.
• Runway: Wiodący model wideo, który ustanowił standard dla branży.

Zdolność Adaptacji i Innowacyjność w Branży AI

Branżę AI charakteryzuje szybka innowacyjność i zmiany. Firmy muszą stale się dostosowywać i wprowadzać innowacje, aby utrzymać swoją przewagę konkurencyjną. Obejmuje to:

• Inwestowanie w badania i rozwój: Ciągłe odkrywanie nowych technik i technologii AI ma kluczowe znaczenie dla utrzymania się na czele stawki.
• Współpraca z innymi organizacjami: Partnerstwo z instytucjami badawczymi i innymi firmami może przyspieszyć innowacje.
• Opracowywanie specjalistycznych modeli: Tworzenie modeli dostosowanych do konkretnych zadań lub branż może zapewnić przewagę konkurencyjną.
• Wykorzystywanie rozwoju o otwartym kodzie źródłowym: Wnoszenie wkładu i wykorzystywanie projektów AI o otwartym kodzie źródłowym może sprzyjać innowacjom i współpracy.
• Koncentrowanie się na doświadczeniu użytkownika: Projektowanie modeli AI, które są łatwe w użyciu i integracji, może zwiększyć przyjęcie i satysfakcję.

Ewolucja Technologii Generowania Wideo

Technologia generowania wideo ewoluowała szybko w ostatnich latach, dzięki postępowi w dziedzinie AI i uczenia maszynowego. Wczesne modele generowania wideo miały ograniczone możliwości, produkując niskiej jakości i nierealistyczne wyniki. Jednak ostatnie postępy doprowadziły do opracowania modeli, które mogą generować filmy w wysokiej rozdzielczości i fotorealistyczne.

Do kluczowych kamieni milowych w ewolucji technologii generowania wideo należą:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANy odegrały kluczową rolę w poprawie jakości i realizmu generowanych filmów.
• Transformer Networks: Sieci transformatorowe umożliwiły opracowanie modeli, które mogą generować filmy ze złożonymi scenami i fabułami.
• Diffusion Models: Modele dyfuzyjne stały się potężną techniką generowania wysokiej jakości obrazów i filmów.
• Text-to-Video Generation: Modele generowania wideo z tekstu pozwalają użytkownikom tworzyć filmy z opisów tekstowych, otwierając nowe możliwości kreatywnej ekspresji i tworzenia treści.

Wpływ AI na Krajobraz Treści Wideo

AI przekształca krajobraz treści wideo na kilka sposobów:

• Automatyczne tworzenie wideo: Narzędzia oparte na AI mogą zautomatyzować tworzenie filmów, skracając czas i obniżając koszty związane z tradycyjną produkcją wideo.
• Spersonalizowane treści wideo: AI można wykorzystać do personalizacji treści wideo na podstawie preferencji użytkownika, zwiększając zaangażowanie i satysfakcję.
• Ulepszona edycja wideo: Narzędzia oparte na AI mogą ulepszyć przepływy pracy związane z edycją wideo, ułatwiając tworzenie filmów o profesjonalnej jakości.
• Postacie i awatary generowane przez AI: AI można wykorzystać do tworzenia realistycznych postaci i awatarów dla środowisk wirtualnych i gier wideo.
• Interaktywne doświadczenia wideo: AI może umożliwić interaktywne doświadczenia wideo, pozwalając użytkownikom na angażowanie się w treści wideo w nowe i znaczące sposoby.

Przyszłość AI i Generowania Wideo

Przyszłość AI i generowania wideo jest obiecująca, z licznymi ekscytującymi możliwościami na horyzoncie. Niektóre potencjalne zmiany obejmują:

• Bardziej realistyczne i fotorealistyczne filmy: Modele AI będą się stale ulepszać, generując filmy, które są nieodróżnialne od rzeczywistych nagrań.
• Narzędzia do edycji wideo oparte na AI: Narzędzia do edycji wideo oparte na AI staną się bardziej zaawansowane, umożliwiając użytkownikom tworzenie złożonych i oszałamiających wizualnie filmów z łatwością.
• Światy wirtualne generowane przez AI: AI będzie wykorzystywana do tworzenia immersyjnych światów wirtualnych dla rozrywki, edukacji i szkoleń.
• Opowiadanie historii oparte na AI: AI będzie wykorzystywana do tworzenia atrakcyjnych fabuł i angażujących narracji dla filmów i innych form mediów.
• Względy etyczne w generowaniu wideo przez AI: Wraz ze wzrostem potęgi technologii generowania wideo przez AI, konieczne jest zajęcie się kwestiami etycznymi, takimi jak deepfakes i dezinformacja.

Znaczenie Efektywności Zasobów w Rozwoju Modeli AI

Początkowy sukces DeepSeek z R1 podkreślił znaczenie efektywności zasobów w rozwoju modeli AI. Modele efektywne pod względem zasobów oferują kilka zalet:

• Niższe koszty szkolenia: Modele efektywne pod względem zasobów wymagają mniej mocy obliczeniowej i danych do szkolenia, co zmniejsza koszty szkolenia.
• Szybsze prędkości wnioskowania: Modele efektywne pod względem zasobów mogą wykonywać wnioskowanie szybciej, umożliwiając aplikacje w czasie rzeczywistym.
• Zmniejszone zużycie energii: Modele efektywne pod względem zasobów zużywają mniej energii, przyczyniając się do bardziej zrównoważonego ekosystemu AI.
• Szersza dostępność: Modele efektywne pod względem zasobów mogą być wdrażane na szerszej gamie urządzeń, dzięki czemu AI jest dostępna dla większej populacji.

Wyzwania w Utrzymaniu Udziału w Rynku w Branży AI

Branża AI jest bardzo dynamiczna, a firmy napotykają liczne wyzwania w utrzymaniu swojego udziału w rynku:

• Szybki postęp technologiczny: Dziedzina AI stale się rozwija, a firmy muszą nadążać za najnowszymi osiągnięciami technologicznymi, aby pozostać konkurencyjnymi.
• Intensywna konkurencja: Branża AI jest wysoce konkurencyjna, a wiele firm walczy o udział w rynku.
• Zmieniające się preferencje użytkowników: Preferencje i wymagania użytkowników mogą się szybko zmieniać, co wymaga od firm dostosowania swoich produktów i usług.
• Względy etyczne: Względy etyczne, takie jak stronniczość i sprawiedliwość, stają się coraz ważniejsze, a firmy muszą rozwiązywać te problemy, aby utrzymać zaufanie użytkowników.
• Krajobraz regulacyjny: Krajobraz regulacyjny dla AI wciąż ewoluuje, a firmy muszą poruszać się po złożonych i często niepewnych przepisach.

Rola Platform AI w Kształtowaniu Krajobrazu AI

Platformy AI, takie jak Poe, odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu krajobrazu AI poprzez:

• Zapewnianie dostępu do szerokiej gamy modeli AI: Platformy AI oferują użytkownikom dostęp do zróżnicowanego wyboru modeli AI, umożliwiając im wybór najlepszego modelu dla ich konkretnych potrzeb.
• Ułatwianie eksperymentowania i odkrywania: Platformy AI umożliwiają użytkownikom eksperymentowanie z różnymi modelami i odkrywanie nowych zastosowań dla AI.
• Zapewnianie metryk wydajności i porównań: Platformy AI zapewniają metryki wydajności i porównania, pomagając użytkownikom ocenić skuteczność różnych modeli.
• Łączenie użytkowników z programistami: Platformy AI łączą użytkowników z programistami, sprzyjając współpracy i innowacjom.
• Promowanie odpowiedzialnego rozwoju AI: Platformy AI mogą promować odpowiedzialny rozwój AI, zapewniając wytyczne i zasoby dotyczące etycznych praktyk AI.

Globalny Wyścig AI i Jego Implikacje

Globalny wyścig AI między Chinami a Stanami Zjednoczonymi ma znaczące implikacje dla przyszłości branży AI:

• Wzrost gospodarczy: Oczekuje się, że AI napędzi wzrost gospodarczy w obu krajach, tworząc nowe miejsca pracy i branże.
• Przywództwo technologiczne: Kraj, który przoduje w AI, będzie miał znaczącą przewagę w innych dziedzinach technologicznych, takich jak robotyka, opieka zdrowotna i transport.
• Bezpieczeństwo narodowe: AI staje się coraz ważniejsza dla bezpieczeństwa narodowego, a kraj, który dominuje w AI, będzie miał strategiczną przewagę.
• Wpływy geopolityczne: Kraj, który przoduje w AI, będzie miał większe wpływy geopolityczne, kształtując porządek globalny.
• Względy etyczne: Globalny wyścig AI rodzi względy etyczne, takie jak potencjał wykorzystania AI do złośliwych celów.