Krytyka DeepSeek przez Li z Baidu
Założyciel Baidu, Robin Li, wywołał niedawno kontrowersje podczas konferencji AI Developer Conference Create2025 swoimi ostrymi uwagami na temat DeepSeek, innego chińskiego modelu AI. Li skrytykował DeepSeek za wysokie koszty, powolny czas reakcji i wysoki wskaźnik halucynacji, zwracając również uwagę na jego ograniczoną funkcjonalność, w szczególności na niezdolność do przetwarzania danych multimedialnych, takich jak obrazy, audio i wideo. Chociaż komentarze Li miały na celu podkreślenie sprawności Baidu w zakresie AI, zamiast tego wywołały falę sprzeciwu, a wielu kwestionowało jego motywy i oskarżało Baidu o pozostawanie w tyle. Niektórzy komentatorzy online sugerowali nawet, że uwagi Li odzwierciedlają poczucie niepokoju. Ponieważ DeepSeek wciąż zyskuje na popularności i nasila konkurencję technologiczną, Baidu stoi w obliczu rosnącej presji, aby potwierdzić swoje przywództwo w branży poprzez wymierne produkty i strategiczne inicjatywy.
Podczas swojego wystąpienia na konferencji Li argumentował, że możliwości DeepSeek ograniczają się do przetwarzania tekstu, bez możliwości rozumienia i generowania danych obrazu i dźwięku. To ograniczenie, jak powiedział, ograniczyło zastosowanie DeepSeek w różnych przypadkach użycia. Li podkreślił również, że DeepSeek miał szczególnie wysoki wskaźnik halucynacji, który podważył zaufanie użytkowników z powodu niedokładnych wyników, co utrudniało użytkownikom poleganie na modelu jako podstawowym rozwiązaniu.
Kontroferty Baidu
W przeciwieństwie do DeepSeek, Li zaprezentował najnowsze modele Baidu, Wenxin Large Model 4.5 Turbo i Deep Thought Model X1 Turbo. Twierdził, że modele te obsługują wejścia multimodalne, posiadają solidne możliwości logicznego rozumowania i oferują znaczne korzyści kosztowe. Li ujawnił, że Wenxin 4.5 Turbo kosztuje zaledwie 40% ceny modelu DeepSeek – V3, a X1 Turbo to zaledwie 25% ceny DeepSeek – R1. Wyraził nadzieję, że te ekonomiczne modele pomogą programistom obniżyć koszty wdrożenia i wspierają praktyczne zastosowanie technologii AI.
Publiczny Sceptycyzm
Jednak krytyka Li nie spotkała się z aprobatą wszystkich. Niektórzy użytkownicy online oskarżyli Baidu o kwaśne winogrona, a jeden z komentatorów sarkastycznie zauważył: “Czy nie zintegrowaliście właśnie DeepSeek? Teraz go krytykujecie”. Krytycy sugerowali, że Baidu brakuje samoświadomości, skupiając się na obwinianiu konkurentów zamiast na ulepszaniu własnych produktów.
Nacisk Li na Aplikacje i Reformę Kosztów
Pomimo sprzeciwu, Li powtórzył, że kluczem do AI nie są same modele, ale ich zdolność do skutecznego zastosowania. Argumentował, że nawet najbardziej zaawansowane i potężne obliczeniowo modele są bezwartościowe, jeśli nie mogą obsługiwać praktycznych zastosowań. Li utrzymywał, że aplikacje są podstawą przyszłego ekosystemu AI, a obniżenie barier wejścia, w tym kosztów, ma kluczowe znaczenie dla wspierania innowacji wśród programistów i przedsiębiorstw.
Historia AI Baidu i Stracone Szanse
Baidu wszedł do wyścigu modeli wielkoskalowych na początku 2023 roku wraz z uruchomieniem Wenxin Yiyan, okrzykniętego jednym z pionierskich chińskich generatywnych modeli AI. Jednak początkowa strategia ładowania utrudniła jego rozwój. Miesięczna opłata subskrypcyjna Baidu w wysokości 49,9 juana miała na celu przyciągnięcie wysokiej jakości użytkowników, ale nie osiągnęła niezbędnej skali. W rezultacie jego miesięczni aktywni użytkownicy (MAU) pozostali w stagnacji. W przeciwieństwie do tego, DeepSeek przyjął model open-source, darmowy, szybko przyciągając dużą liczbę programistów. Do stycznia 2024 roku MAU DeepSeek osiągnął 33,7 miliona, znacznie przewyższając 13,05 miliona Wenxin Yiyan. Ta ogromna baza użytkowników ułatwiła korzystny cykl danych i postępu technologicznego.
Koszty i Zalety Wydajności DeepSeek
DeepSeek wykorzystał architekturę Mixture of Experts (MoE) i technologię kwantyzacji FP8, aby obniżyć koszty wnioskowania do zaledwie 30% średniej w branży. Wiele testów przedsiębiorstw wykazało, że korzystanie z platformy Qianfan Baidu Smart Cloud kosztuje średnio 1,2 juana na 10 000 zapytań, a pojedyncza rozmowa kosztuje około 0,8 juana. W przeciwieństwie do tego, model DeepSeek kosztuje tylko 0,25 juana, co znacznie zmniejsza wydatki budżetowe i koszty pracy o ponad 40%.
Wczesna Przeszkoda Wenxin Yiyan i Wzrost DeepSeek Dzięki Open Source
Baidu początkowo miał możliwość współpracy z Apple w celu zintegrowania Wenxin Yiyan z iPhone’ami sprzedawanymi w Chinach, co znacznie rozszerzyłoby jego wpływ. Jednak współpraca nie doszła do skutku z powodu obaw dotyczących prywatności i kwestii technicznych, co skłoniło Apple do wyboru modelu Qianwen firmy Alibaba. Ta przeszkoda spowodowała spadek wartości rynkowej Baidu o ponad 10 miliardów juanów w ciągu jednego dnia, podkreślając znaczenie skutecznego wdrożenia technologii i realizacji komercyjnej.
Strategiczna Zmiana Baidu
W obliczu presji open-source i konkurencji cenowej ze strony DeepSeek, Baidu ogłosił otwarte źródło swojego Wenxin Large Model na początku 2025 roku, sygnalizując strategiczną zmianę. Podczas konferencji Li stwierdził, że ma nadzieję, że nowy model obniży bariery w korzystaniu z technologii AI, promuje rozwój aplikacji i wspiera rozwój ekosystemu.
Przyszłość Baidu w AI
Pomimo wczesnego startu w AI, Baidu przegapił kilka kluczowych okazji do transformacji rynku. Firma musi teraz porzucić swój krótkowzroczny sposób myślenia i skupić się na wzmocnieniu swojej technologii i konkurencyjności produktów. Tylko przyspieszając innowacje i wspierając silny ekosystem programistów, Baidu może odzyskać swoją wiodącą pozycję w globalnym krajobrazie AI.
Podstawa Debaty: Koszt, Wydajność i Dostępność
Podstawa sporu o “inwolucję” między Baidu i DeepSeek, jak to się nazywa w Chinach, koncentruje się na trzech kluczowych czynnikach: koszcie, wydajności i dostępności. DeepSeek, ze swoim modelem open-source i naciskiem na wydajność, pozornie zyskał przewagę w dziale dostępności. Udostępniając swój model bezpłatnie i oferując opłacalne rozwiązanie, DeepSeek przyciągnął dużą bazę programistów i wspiera innowacje na poziomie oddolnym.
Baidu z drugiej strony, początkowo przyjął bardziej tradycyjne, zastrzeżone podejście z Wenxin Yiyan. Chociaż model mógł mieć pewne zalety wydajności, jego model płatny za używanie utrudnił jego przyjęcie i ostatecznie pozwolił DeepSeek na wyprzedzenie go pod względem bazy użytkowników i popularności na rynku.
Krytyka Li dotycząca wskaźnika halucynacji DeepSeek i ograniczonych możliwości multimodalnych może być postrzegana jako próby podkreślenia potencjalnych wad wydajności. Jednak krytyka ta została w dużej mierze przyćmiona obawami dotyczącymi postrzeganego braku konkurencyjności Baidu i jego początkowej niezdolności do przyjęcia ruchu open-source.
Znaczenie Silnego Ekosystemu Programistów
Sukces każdego modelu AI ostatecznie zależy od siły jego ekosystemu programistów. Dynamiczna i zaangażowana społeczność programistów może przyczynić się do ulepszenia modelu, rozszerzyć jego możliwości i tworzyć innowacyjne aplikacje, które napędzają jego przyjęcie.
Model open-source DeepSeek był kluczowy w budowaniu silnego ekosystemu programistów. Zapewniając programistom bezpłatny dostęp do swojego modelu i narzędzi do budowania na nim, DeepSeek stworzył środowisko współpracy, które zachęca do innowacji i przyspiesza rozwój.
Początkowe podejście Baidu z zamkniętym źródłem z Wenxin Yiyan ograniczyło jego zdolność do budowania podobnego ekosystemu. Chociaż firma od tego czasu przyjęła open-source, stoi w obliczu wyzwania dogonienia DeepSeek i innych firm, które już ugruntowały swoją pozycję w społeczności open-source.
Przejście w Kierunku Multimodalnego AI
Innym kluczowym aspektem debaty jest znaczenie multimodalnego AI. Krytyka Li dotycząca braku obsługi obrazów, audio i wideo przez DeepSeek podkreśla rosnące zapotrzebowanie na modele AI, które mogą rozumieć i przetwarzać różne typy danych.
Multimodalny AI ma potencjał do odblokowania szerokiej gamy nowych aplikacji w obszarach takich jak opieka zdrowotna, edukacja i rozrywka. Na przykład multimodalny model AI mógłby być użyty do analizy obrazów medycznych, generowania spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych lub tworzenia immersyjnych środowisk wirtualnej rzeczywistości.
Wenxin Large Model 4.5 Turbo i Deep Thought Model X1 Turbo firmy Baidu zostały zaprojektowane w celu zaspokojenia potrzeby multimodalnego AI. Obsługując wejścia multimodalne i posiadając silne możliwości logicznego rozumowania, modele te są przygotowane do konkurowania w szybko rozwijającym się krajobrazie AI.
Szersze Implikacje dla Chińskiej Branży AI
Spór między Baidu i DeepSeek ma szersze implikacje dla chińskiej branży AI jako całości. Podkreśla rosnącą konkurencję na chińskim rynku AI i presję na firmy, aby wprowadzały innowacje i dostosowywały się do zmieniającej się dynamiki rynku.
Powstanie DeepSeek i innych modeli AI open-source podważyło dominację tradycyjnych graczy, takich jak Baidu. Te nowe modele zmuszają firmy do przemyślenia swoich strategii i przyjęcia nowych podejść do rozwoju i wdrażania.
Chiński rząd uczynił AI strategicznym priorytetem i inwestuje duże środki w rozwój branży. W miarę jak rynek wciąż rośnie i dojrzewa, konkurencja prawdopodobnie się nasili, napędzając dalsze innowacje i tworząc nowe możliwości zarówno dla firm o ugruntowanej pozycji, jak i startupów.
Przyszłość AI w Chinach
Przyszłość AI w Chinach jest świetlana. Kraj ma dużą i rosnącą gospodarkę, wspierający rząd i dynamiczny ekosystem badaczy, programistów i przedsiębiorców.
W miarę jak technologia AI wciąż się rozwija, prawdopodobnie będzie miała głęboki wpływ na wszystkie aspekty chińskiego społeczeństwa. Od opieki zdrowotnej i edukacji po produkcję i transport, AI ma potencjał do poprawy wydajności, produktywności i jakości życia.
Spór między Baidu i DeepSeek jest tylko jednym z przykładów intensywnej konkurencji, która napędza innowacje na chińskim rynku AI. W miarę jak firmy wciąż konkurują i współpracują, chińska branża AI jest gotowa na dalszy wzrost i sukces.
Globalny Wyścig o Dominację AI
Wydarzenia rozgrywające się w Chinach są również wskaźnikiem większego globalnego wyścigu o dominację AI. Kraje na całym świecie inwestują duże środki w badania i rozwój AI, uznając jego potencjał do przekształcenia ich gospodarek i społeczeństw.
Stany Zjednoczone, Chiny i Europa są wiodącymi graczami na globalnym rynku AI. Każdy region ma swoje mocne i słabe strony, a konkurencja między nimi prawdopodobnie nasili się w nadchodzących latach.
Globalny wyścig o dominację AI to nie tylko technologia. Chodzi również o talent, dane i względy etyczne. Kraje, które mogą przyciągnąć i zatrzymać najlepsze talenty AI, gromadzić i przetwarzać duże ilości danych oraz opracowywać etyczne wytyczne dotyczące wykorzystania AI, będą najlepiej przygotowane do osiągnięcia sukcesu.
Etyczne Aspekty AI
W miarę jak technologia AI staje się potężniejsza i bardziej rozpowszechniona, coraz ważniejsze jest rozważenie jej implikacji etycznych. AI ma potencjał do wykorzystania zarówno w dobrym, jak i w złym celu, i kluczowe jest zapewnienie, że jest opracowywana i wdrażana w sposób odpowiedzialny i etyczny.
Niektóre z kluczowych etycznych aspektów AI obejmują:
- Uprzedzenia: Modele AI mogą utrwalać i wzmacniać istniejące uprzedzenia w danych, prowadząc do niesprawiedliwych lub dyskryminujących wyników.
- Prywatność: Modele AI mogą gromadzić i przetwarzać ogromne ilości danych osobowych, budząc obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa.
- Przejrzystość: Modele AI mogą być nieprzejrzyste i trudne do zrozumienia, co utrudnia zapewnienie odpowiedzialności i sprawiedliwości.
- Wypieranie miejsc pracy: Modele AI mogą automatyzować zadania, które są obecnie wykonywane przez ludzi, prowadząc do wypierania miejsc pracy i nierówności ekonomicznych.
Konieczne jest proaktywne zajęcie się tymi obawami etycznymi oraz opracowanie przepisów i wytycznych, które promują odpowiedzialne i etyczne wykorzystanie AI.