DeepSeek AI: Mniej chipów, większa ekologia?

Narzędzia AI i ich ślad węglowy to temat, który wciąż budzi wiele emocji i kontrowersji. Firma DeepSeek AI zyskała rozgłos, twierdząc, że jej modele są bardziej efektywne niż konkurencyjne rozwiązania. Ostatnie badanie przeprowadzone przez francuską firmę Greenly, specjalizującą się w oprogramowaniu wspierającym zrównoważony rozwój, podjęło się weryfikacji tych obietnic.

Badanie Greenly potwierdziło, że modele DeepSeek wymagają krótszego czasu treningu i wykorzystują mniejszą liczbę chipów Nvidia. Podczas treningu modelu V3 DeepSeek i modelu Llama 3.1 firmy Meta w identycznych warunkach, DeepSeek zużył 2,78 miliona godzin pracy jednostek przetwarzania grafiki (GPU), podczas gdy model Meta potrzebował 30,8 miliona godzin GPU. Biorąc pod uwagę fakt, że trening jest zazwyczaj najbardziej energochłonnym etapem funkcjonowania modeli AI, szybszy trening w przypadku DeepSeek znacząco wpływa na jego efektywność. Ponadto, DeepSeek wykorzystał 2000 chipów Nvidia, podczas gdy model Meta potrzebował ponad 16 000, a ChatGPT aż ponad 25 000. Co więcej, chipy wykorzystywane przez DeepSeek charakteryzują się mniejszą "gęstością energetyczną" niż te używane przez ChatGPT.

W raporcie Greenly czytamy: "Ograniczenia nałożone przez sankcje USA dotyczące dostępu DeepSeek do najnowocześniejszych chipów AI od Nvidia, zmusiły firmę do opracowania innowacyjnych technologii. Te restrykcje pobudziły DeepSeek do projektowania modeli, które maksymalizują efektywność, zamiast polegać na ogromnej mocy obliczeniowej."

Innowacje techniczne DeepSeek: Model mieszanki ekspertów

Model DeepSeek opiera się na architekturze mieszanki ekspertów (mixture-of-experts), która umożliwia narzędziu delegowanie zadań użytkowników do podmodeli, "aktywując wyłącznie moc obliczeniową niezbędną dla danego zapytania". Ta metoda przypomina pracę dużego zespołu, w którym każdy członek specjalizuje się w konkretnej dziedzinie. Gdy pojawia się nowy problem, lider zespołu przydziela go ekspertowi najlepiej przygotowanemu do jego rozwiązania, zamiast angażować cały zespół.

W modelu mieszanki ekspertów DeepSeek, duży model AI zostaje podzielony na mniejsze, bardziej wyspecjalizowane podmodele. Każdy podmodel jest trenowany w taki sposób, aby osiągać doskonałe wyniki w określonym typie zadań. Na przykład, jeden podmodel może specjalizować się w przetwarzaniu języka naturalnego, podczas gdy inny może być ekspertem w rozpoznawaniu obrazów.

Gdy użytkownik wysyła zapytanie do DeepSeek AI, system analizuje je i określa, który podmodel najlepiej nadaje się do jego obsługi. Następnie system kieruje zapytanie do odpowiedniego podmodelu, który przetwarza je i zwraca wynik.

Takie rozwiązanie ma kilka zalet:

• Zwiększona efektywność: Aktywując wyłącznie moc obliczeniową niezbędną dla danego zapytania, model mieszanki ekspertów może znacząco zwiększyć efektywność. W porównaniu z tradycyjnymi modelami AI, które wymagają aktywacji całego modelu, pozwala to zaoszczędzić znaczne zasoby obliczeniowe.
• Wyższa dokładność: Delegując zadania do podmodelu, który jest najlepiej przygotowany do ich obsługi, model mieszanki ekspertów może zwiększyć dokładność. Każdy podmodel jest specjalnie szkolony, aby osiągać doskonałe wyniki w swojej dziedzinie, dlatego jest bardziej prawdopodobne, że wygeneruje dokładny wynik.
• Lepsza skalowalność: Model mieszanki ekspertów jest łatwiejszy do skalowania, ponieważ w razie potrzeby można dodawać nowe podmodele do obsługi nowych zadań. Dzięki temu system może dostosowywać się do zmieniających się potrzeb.

Relacja DeepSeek z centrami danych: Kluczowy czynnik zrównoważonego rozwoju

Badanie Greenly zwraca również uwagę na związek DeepSeek z centrami danych (lub potencjalny brak tego związku), który również przyczynia się do zwiększenia zrównoważonego rozwoju. Ponieważ DeepSeek jest modelem o otwartych wagach, czyli publicznie dostępnym, Greenly zauważa, że może on działać na urządzeniach fizycznych, zamiast wyłącznie w chmurze lub za pośrednictwem centrów danych. Zmniejszając zapotrzebowanie na centra danych, DeepSeek może z kolei zmniejszyć zużycie energii przez te obiekty, które według prognoz podwoi się w ciągu pięciu lat.

Centra danych to duże budynki, w których znajduje się ogromna liczba serwerów komputerowych i innych urządzeń. Serwery te służą do przechowywania, przetwarzania i dystrybucji danych. Centra danych potrzebują ogromnych ilości energii do działania, ponieważ serwery generują ogromne ilości ciepła, które należy rozproszyć za pomocą systemów chłodzenia.

Zmniejszając zapotrzebowanie na centra danych, DeepSeek może pomóc w ograniczeniu globalnego zużycia energii i emisji dwutlenku węgla. Jest to niezwykle istotne w kontekście walki ze zmianami klimatycznymi.

Paradoks Jevonsa: Potencjalne ryzyko związane ze wzrostem wydajności

Niemniej jednak, badanie Greenly ostrzega, że "korzyści te mogą okazać się krótkotrwałe", co wynika z paradoksu Jevonsa, zgodnie z którym im coś jest bardziej efektywne, tym częściej jest używane, co prowadzi do większej emisji.

Paradoks Jevonsa został sformułowany w XIX wieku przez brytyjskiego ekonomistę Williama Stanleya Jevonsa. Jevons zauważył, że wraz ze wzrostem efektywności spalania węgla, zużycie węgla nie zmniejszyło się, ale wzrosło. Uważał, że wynika to z faktu, że wzrost efektywności obniżył cenę węgla, co pobudziło większy popyt.

W kontekście AI, paradoks Jevonsa oznacza, że nawet jeśli efektywność modeli AI, takich jak DeepSeek, wzrośnie, to ze względu na szerokie zastosowanie AI, ogólna emisja dwutlenku węgla może nadal wzrosnąć. Na przykład, jeśli AI stanie się bardziej efektywne, firmy mogą być bardziej skłonne do wykorzystywania AI do automatyzacji większej liczby zadań, co doprowadzi do wykładniczego wzrostu wykorzystania AI. Ten wzrost może zniwelować korzyści płynące ze wzrostu efektywności, a nawet doprowadzić do wzrostu emisji dwutlenku węgla.

Odpowiedzialne wdrażanie AI: Klucz do zapewnienia zrównoważonego rozwoju

Aby uniknąć paradoksu Jevonsa, badanie Greenly podkreśla znaczenie "odpowiedzialnego wdrażania". Oznacza to, że firmy i osoby fizyczne powinny podejmować kroki w celu zmniejszenia swojego śladu węglowego podczas korzystania z AI. Oto kilka kroków, które można podjąć:

• Korzystanie z wydajnych modeli AI: Wybieranie wydajnych modeli AI, takich jak DeepSeek, może zmniejszyć zużycie energii i emisję dwutlenku węgla.
• Optymalizacja wykorzystania modeli AI: Należy upewnić się, że modele AI działają tylko wtedy, gdy jest to konieczne, i unikać nadmiernego wykorzystania.
• Korzystanie z odnawialnych źródeł energii: Korzystanie z odnawialnych źródeł energii do zasilania centrów danych i urządzeń fizycznych może zmniejszyć emisję dwutlenku węgla.
• Wspieranie zrównoważonego rozwoju AI: Wspieranie firm i organizacji, które dążą do rozwoju i wdrażania zrównoważonych technologii AI.

Podejmując te kroki, możemy upewnić się, że korzyści płynące z AI nie zostaną osiągnięte kosztem środowiska.

Strategia open source DeepSeek AI: Przyspieszenie innowacji i zrównoważonego rozwoju

Decyzja DeepSeek AI o udostępnieniu części swoich modeli na licencji open source nie tylko przyspiesza innowacje w technologii AI, ale także w pewnym stopniu promuje zrównoważony rozwój AI. Open source oznacza, że każdy może uzyskać dostęp, używać, modyfikować i dystrybuować kod modelu DeepSeek AI. Ta otwartość niesie ze sobą następujące korzyści:

• Przyspieszenie innowacji: Dzięki open source, DeepSeek AI może przyciągnąć więcej programistów do uczestniczenia w ulepszaniu i optymalizacji modeli. Programiści z całego świata mogą współpracować, odkrywać wady w modelach i proponować nowe rozwiązania. Taki otwarty model współpracy może przyspieszyć innowacje w technologii AI, przyczyniając się do jej zastosowania w różnych dziedzinach.
• Obniżenie kosztów rozwoju: Dla innych firm i instytucji badawczych korzystanie z modeli open source DeepSeek AI może znacznie obniżyć koszty rozwoju AI. Nie muszą budować własnych modeli od podstaw, ale mogą bezpośrednio modyfikować i dostosowywać modele DeepSeek AI, oszczędzając w ten sposób dużo czasu i zasobów.
• Zwiększenie dostępności modeli: Open source sprawia, że modele DeepSeek AI są dostępne dla większej liczby osób. Pomaga to promować popularyzację technologii AI, umożliwiając korzystanie z niej większej liczbie osób.
• Promowanie zrównoważonego rozwoju: Dzięki open source, więcej programistów może dowiedzieć się o wysiłkach DeepSeek AI w zakresie poprawy efektywności modeli. Pomaga to promować zrównoważone koncepcje rozwoju AI, zachęcając więcej programistów do zwracania uwagi na wpływ AI na środowisko i opracowywania bardziej wydajnych i przyjaznych dla środowiska modeli AI.

Jednak open source wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Na przykład, bezpieczeństwo modeli open source jest ważnym problemem. Jeśli w modelach istnieją luki, mogą one zostać wykorzystane przez złośliwych napastników. Ponadto, ochrona praw własności intelektualnej modeli open source jest również problemem, na który należy zwrócić uwagę.

Pomimo pewnych wyzwań, strategia open source DeepSeek AI jest ogólnie korzystna. Przyspiesza innowacje w technologii AI, obniża koszty rozwoju AI, zwiększa dostępność modeli i promuje zrównoważony rozwój AI.

Potencjał zastosowań DeepSeek AI w różnych branżach

Wysoka wydajność i zrównoważony rozwój DeepSeek AI sprawiają, że ma on szeroki potencjał zastosowań w różnych branżach. Oto kilka obszarów, w których DeepSeek AI może odgrywać ważną rolę:

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): DeepSeek AI może być wykorzystywany do budowania bardziej wydajnych i dokładnych modeli NLP, poprawiając w ten sposób takie zastosowania, jak tłumaczenie maszynowe, streszczanie tekstu, analiza sentymentu itp.
• Widzenie komputerowe: DeepSeek AI może być wykorzystywany do budowania bardziej wydajnych i dokładnych modeli widzenia komputerowego, poprawiając w ten sposób takie zastosowania, jak rozpoznawanie obrazów, wykrywanie obiektów, analiza wideo itp.
• Systemy rekomendacji: DeepSeek AI może być wykorzystywany do budowania bardziej wydajnych i spersonalizowanych systemów rekomendacji, poprawiając doświadczenia użytkowników i korzyści biznesowe.
• Opieka zdrowotna: DeepSeek AI może być wykorzystywany do wspomagania diagnozy, opracowywania leków, spersonalizowanego leczenia itp., poprawiając w ten sposób efektywność opieki zdrowotnej i poprawiając rokowania pacjentów.
• Usługi finansowe: DeepSeek AI może być wykorzystywany do oceny ryzyka, wykrywania oszustw, handlu ilościowego itp., poprawiając w ten sposób efektywność i bezpieczeństwo usług finansowych.
• Przemysł wytwórczy: DeepSeek AI może być wykorzystywany do optymalizacji procesu produkcyjnego, kontroli jakości, prognozowania awarii itp., poprawiając w ten sposób wydajność produkcji i obniżając koszty produkcji.

Przyszłe trendy rozwoju AI: Wydajność, zrównoważony rozwój i odpowiedzialne wdrażanie

Przypadek DeepSeek AI pokazuje, że przyszły rozwój AI będzie coraz bardziej koncentrował się na wydajności, zrównoważonym rozwoju i odpowiedzialnym wdrażaniu. Wraz z ciągłym rozwojem technologii AI, musimy bardziej zwracać uwagę na wpływ AI na środowisko i społeczeństwo oraz podejmować kroki w celu zapewnienia, że korzyści płynące z AI będą w pełni wykorzystywane przy jednoczesnym zminimalizowaniu jego negatywnych skutków.

Oto kilka przyszłych trendów rozwoju AI:

• Kompresja i optymalizacja modeli: Naukowcy będą nadal badać nowe metody kompresji i optymalizacji modeli AI, zmniejszając w ten sposób zapotrzebowanie na obliczenia i zużycie energii przez modele.
• Obliczenia brzegowe: Wdrażanie modeli AI na urządzeniach brzegowych (takich jak smartfony, czujniki itp.) może zmniejszyć zależność od centrów danych, zmniejszając w ten sposób zużycie energii i opóźnienia.
• Zielona AI: Coraz więcej naukowców będzie koncentrować się na rozwoju zielonej AI, czyli opracowywaniu bardziej przyjaznych dla środowiska i zrównoważonych technologii AI.
• Etyka i bezpieczeństwo AI: Kwestie etyki i bezpieczeństwa AI będą coraz bardziej podkreślane. Musimy opracować odpowiednie zasady i normy, aby zapewnić, że AI jest bezpieczna, niezawodna i sprawiedliwa.

Eksploracja DeepSeek AI stanowi dla nas dobry przykład tego, jak poprawić wydajność AI, jednocześnie zwracając uwagę na zrównoważony rozwój AI. W przyszłości oczekujemy, że zobaczymy więcej innowacyjnych firm, takich jak DeepSeek AI, które przyczynią się do budowy bardziej ekosystemu AI.