Экономика ИИ: китайские модели предлагают значительные преимущества по стоимости
До появления Ernie от Baidu, DeepSeek уже привлек внимание рынка выпуском DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1. Однако компания не сбавляет обороты. По сообщениям Reuters, DeepSeek ускоряет запуск преемника R1. Первоначально запланированный на начало мая, выпуск R2, по сообщениям, неминуем.
Ценовая стратегия, используемая DeepSeek, особенно поразительна. Reuters сообщает, что модели DeepSeek стоят в 20–40 раз дешевле, чем сопоставимые предложения от OpenAI.
Модели Ernie от Baidu, похоже, следуют этому примеру, используя конкурентный подход к ценообразованию. Business Insider сообщает, что Ernie X1, модель рассуждений, соответствует производительности DeepSeek R1 примерно за половину стоимости. Между тем, Ernie 4.5, новейшая базовая модель Baidu и нативная мультимодальная модель, утверждает, что превосходит GPT-4.5 в нескольких тестах производительности – и все это при цене всего в 1% от стоимости.
Чтобы понять динамику ценообразования, важно усвоить концепцию токенов. Как объясняет Business Insider, токены представляют собой наименьшие единицы данных, обрабатываемых моделью ИИ, а ценообразование определяется объемом входных и выходных токенов.
Цена Baidu на Ernie 4.5, как сообщает Business Insider, установлена на уровне 0,004 юаня за 1000 входных токенов и 0,016 юаня за 1000 выходных токенов. Перевод этих цифр в доллары США для сравнения показывает, что, хотя Baidu значительно уступает OpenAI’s GPT-4.5, DeepSeek V3 остается немного более доступным, чем Ernie 4.5.
В области моделей рассуждений Ernie X1 становится наиболее экономичным вариантом, его цена составляет менее 2% от o1 OpenAI, согласно конвертации Business Insider в доллары США.
Траектория развития китайского ИИ: программные решения и стратегические инвестиции
Недавние достижения Baidu подчеркивают эскалацию конкуренции в области ИИ между США и Китаем, а также растущую склонность Китая к моделям с открытым исходным кодом. Напротив, американские технологические гиганты продолжают полагаться на значительные вычислительные мощности для обучения моделей, что приводит к более высоким затратам для разработчиков.
Отчет South China Morning Post еще больше иллюстрирует это несоответствие, отмечая, что o1 OpenAI взимает 60 долларов США за миллион выходных токенов — почти в 30 раз больше стоимости DeepSeek-R1.
Более того, 20 марта OpenAI представила o1-pro, более дорогое обновление, доступное через платформу API. Эта модель использует увеличенные вычислительные ресурсы для предоставления улучшенных ответов, что делает ее самым дорогим предложением OpenAI на сегодняшний день. Techcrunch сообщает, что OpenAI взимает 150 долларов США за миллион входных токенов (примерно 750 000 слов) и 600 долларов США за миллион выходных токенов — вдвое больше стоимости GPT-4.5 для ввода и в десять раз больше, чем у стандартного o1.
Помимо ценового преимущества, китайские лаборатории ИИ, похоже, быстро сокращают технологический разрыв со своими западными коллегами. Как отмечает ijiwei, запуск o1 OpenAI в декабре 2024 года сопровождался разработкой сопоставимой модели, DeepSeek R1, в течение нескольких месяцев.
TrendForce ожидает, что рынок ИИ Китая будет развиваться в двух основных направлениях в ответ на продолжающиеся ограничения на экспорт чипов из США:
Ускоренные внутренние инвестиции: Компании, связанные с ИИ, ускорят инвестиции во внутренние чипы ИИ и цепочки поставок. Например, крупные китайские поставщики облачных услуг (CSP) продолжат приобретать доступные чипы H20, одновременно активизируя разработку собственных ASIC для развертывания в своих центрах обработки данных.
Использование существующей инфраструктуры: Китай будет использовать свою существующую интернет-инфраструктуру, чтобы смягчить аппаратные ограничения с помощью программных решений. DeepSeek иллюстрирует эту стратегию, отклоняясь от традиционных подходов и используя технологию дистилляции моделей для улучшения приложений ИИ.
Расширение ключевых разработок:
Появление китайских моделей ИИ в качестве серьезных претендентов на доминирование OpenAI — это не просто вопрос стоимости. Это отражает фундаментальный сдвиг в ландшафте ИИ, обусловленный инновациями, стратегической адаптацией и акцентом на эффективность.
Платформа Qwen от Alibaba: Способность Qwen соответствовать производительности DeepSeek с минимальными данными подчеркивает достижения в оптимизации моделей и методах обучения в рамках китайских исследований ИИ. Это предполагает движение к более эффективным алгоритмам, которые могут достигать сопоставимых результатов при меньших вычислительных ресурсах.
Doubao от ByteDance и Youdao от Tencent: Диверсификация моделей ИИ в разных компаниях, таких как ByteDance и Tencent, указывает на здоровую и конкурентную экосистему. Это способствует инновациям и предоставляет пользователям более широкий спектр опций, адаптированных к конкретным потребностям.
Ernie X1 и Ernie 4.5 от Baidu: Агрессивная ценовая стратегия Baidu в сочетании с заявлениями о превосходной производительности сигнализирует о явном намерении бросить вызов доле рынка OpenAI. Акцент как на рассуждениях, так и на мультимодальных возможностях демонстрирует приверженность разработке универсальных и мощных моделей ИИ.
Быстрая итерация DeepSeek: Ускоренный цикл разработки DeepSeek с предстоящим выпуском R2 демонстрирует быстрые темпы инноваций в китайском секторе ИИ. Эта гибкость позволяет китайским компаниям быстро реагировать на требования рынка и технологические достижения.
Технология дистилляции моделей: Принятие DeepSeek технологии дистилляции моделей представляет собой значительный отход от традиционных методов. Этот метод включает в себя передачу знаний от большей, более сложной модели к меньшей, более эффективной, что обеспечивает более быстрый вывод и снижение вычислительных затрат.
Роль моделей с открытым исходным кодом: Растущий сдвиг в сторону моделей с открытым исходным кодом в Китае способствует сотрудничеству и обмену знаниями в сообществе ИИ. Этот подход может ускорить разработку новых технологий и демократизировать доступ к передовым возможностям ИИ.
Последствия для глобального ландшафта ИИ:
Рост китайских компаний, занимающихся ИИ, имеет серьезные последствия для глобального ландшафта ИИ:
Усиление конкуренции: Появление сильных конкурентов OpenAI будет стимулировать инновации и потенциально приведет к снижению цен на услуги ИИ, что принесет пользу пользователям во всем мире.
Геополитические последствия: Гонка ИИ между США и Китаем имеет значительные геополитические последствия, поскольку обе страны борются за технологическое лидерство и влияние.
Изменение динамики власти: Доминирование американских технологических гигантов в области ИИ может быть оспорено, поскольку китайские компании завоевывают долю рынка и технологическое мастерство.
Акцент на эффективности: Акцент на экономической эффективности и производительности в китайских моделях ИИ может привести к более широкой тенденции к более устойчивой и доступной разработке ИИ.
Инновации в программных решениях: Ориентация Китая на программные решения для преодоления аппаратных ограничений может привести к прорывам в алгоритмах и архитектурах ИИ.
Быстрые успехи в китайском ИИ неоспоримы. Сочетание экономичной цены, быстрых инноваций и стратегической адаптации к внешнему давлению позиционирует китайские компании как основных игроков на мировой арене ИИ. В ближайшие годы, вероятно, мы станем свидетелями еще более интенсивной конкуренции и новаторских разработок, которые изменят будущее искусственного интеллекта. Акцент на эффективности, как с точки зрения стоимости, так и с точки зрения вычислительных ресурсов, является определяющей характеристикой китайского подхода, и он вполне может установить новый стандарт для мировой индустрии ИИ. Продолжающаяся разработка и развертывание сложных моделей ИИ в сочетании со стратегическими инвестициями во внутреннюю инфраструктуру демонстрируют четкую приверженность достижению долгосрочного лидерства в этой преобразующей технологии.