DeepSeek AI: Меньше Чипов, Больше Экологии?

DeepSeek AI: Меньше чипов, больше устойчивости? Результаты исследования

Углеродный след инструментов искусственного интеллекта вызывает все большую обеспокоенность, и заявление DeepSeek AI о том, что их модели более эффективны, чем другие, несомненно, вызвало волнение в отрасли. Недавнее исследование французской компании Greenly, занимающейся разработкой устойчивого программного обеспечения, подтвердило это утверждение DeepSeek.

Исследование Greenly показало, что моделям DeepSeek требуется меньше времени для обучения и используется меньше чипов Nvidia. При обучении модели DeepSeek V3 и модели Meta Llama 3.1 в одних и тех же сценариях DeepSeek использовала 2,78 миллиона часов работы графического процессора (GPU), в то время как модель Meta использовала 30,8 миллиона часов работы GPU. Поскольку обучение обычно является наиболее углеродоемким этапом эксплуатации модели ИИ, более высокая скорость обучения DeepSeek, несомненно, повышает ее эффективность. Кроме того, DeepSeek использовала 2000 чипов Nvidia, а модель Meta - более 16000, а ChatGPT - более 25000, и чипы, используемые DeepSeek, имеют меньшую «энергоемкость», чем те, которые использует ChatGPT.

В исследовании Greenly отмечается: «Из-за санкций, введенных США, которые ограничивают доступ DeepSeek к самым современным чипам Nvidia для ИИ, компании пришлось разрабатывать эти инновационные технологии. Это ограничение вынудило DeepSeek разрабатывать модели, которые могли бы максимально повысить эффективность, а не полагаться на крупномасштабные вычислительные мощности».

Технологические инновации DeepSeek: Модель Mixture-of-Experts

Конструкция DeepSeek включает в себя конструкцию Mixture-of-Experts, которая позволяет инструменту делегировать пользовательские задачи подмоделям, «активируя только вычислительную мощность, необходимую для данного запроса». Этот метод похож на большую команду, где каждый член является экспертом в определенной области. Когда возникает новая проблема, руководитель группы назначает ее эксперту, наиболее подходящему для решения этой проблемы, а не привлекает всю команду.

В модели Mixture-of-Experts DeepSeek большая модель ИИ разбивается на более мелкие, более специализированные подмодели. Каждая подмодель обучена превосходно справляться с определенными типами задач. Например, одна подмодель может хорошо справляться с задачами обработки естественного языка, в то время как другая может хорошо справляться с задачами распознавания изображений.

Когда пользователь отправляет запрос в DeepSeek AI, система анализирует запрос и определяет, какая подмодель лучше всего подходит для его обработки. Затем система направляет запрос в соответствующую подмодель, которая обрабатывает запрос и возвращает результаты.

Этот метод имеет несколько преимуществ:

• Повышенная эффективность: Активируя только вычислительную мощность, необходимую для данного запроса, модель Mixture-of-Experts может значительно повысить эффективность. Это может сэкономить значительные вычислительные ресурсы по сравнению с традиционными моделями ИИ, которым требуется активация всей модели.
• Повышенная точность: Делегируя задачи подмодели, наиболее подходящей для их обработки, модель Mixture-of-Experts может повысить точность. Каждая подмодель специально обучена превосходно справляться в своей конкретной области, поэтому более вероятно, что она даст точные результаты.
• Повышенная масштабируемость: Модели Mixture-of-Experts легче масштабировать, поскольку по мере необходимости можно добавлять новые подмодели для обработки новых задач. Это позволяет системе адаптироваться к меняющимся потребностям.

Связь DeepSeek с центрами обработки данных: Ключевой фактор устойчивости

Исследование Greenly также показывает, что связь DeepSeek с центрами обработки данных (или ее потенциальное отсутствие) также способствует повышению устойчивости. Поскольку DeepSeek является моделью с открытым весом, или, другими словами, общедоступной, Greenly отмечает, что она может работать на физических устройствах, а не только в облачных вычислениях или через центры обработки данных. Сокращая потребность в центрах обработки данных, DeepSeek может, в свою очередь, снизить энергопотребление объектов, которое, по прогнозам, удвоится в течение пяти лет.

Центры обработки данных - это большие здания, в которых находится большое количество компьютерных серверов и другого оборудования. Эти серверы используются для хранения, обработки и распространения данных. Центры обработки данных требуют много энергии для работы, потому что серверы выделяют много тепла, которое необходимо рассеивать с помощью систем охлаждения.

Сокращая потребность в центрах обработки данных, DeepSeek может помочь снизить глобальное энергопотребление и выбросы углекислого газа. Это имеет решающее значение для борьбы с изменением климата.

Парадокс Джевонса: Потенциальный риск повышения эффективности

Тем не менее, исследование Greenly также предупреждает, что «эти выгоды могут быть легко преходящими», что связано с парадоксом Джевонса, или, другими словами, чем эффективнее что-то, тем больше это используется, что приводит к увеличению выбросов.

Парадокс Джевонса был предложен английским экономистом Уильямом Стэнли Джевонсом в 19 веке. Джевонс заметил, что по мере повышения эффективности сжигания угля использование угля не уменьшалось, а увеличивалось. Он утверждал, что это связано с тем, что повышение эффективности снизило цену на уголь, что стимулировало больший спрос.

В контексте ИИ парадокс Джевонса означает, что даже если эффективность таких моделей ИИ, как DeepSeek, повысится, общие выбросы углекислого газа все равно могут увеличиться из-за широкого использования ИИ. Например, если ИИ станет более эффективным, компании могут быть более склонны использовать ИИ для автоматизации большего количества задач, что приведет к экспоненциальному росту использования ИИ. Этот рост может свести на нет преимущества повышения эффективности и даже привести к увеличению выбросов углекислого газа.

Ответственное внедрение ИИ: Ключ к обеспечению устойчивости

Чтобы избежать парадокса Джевонса, исследование Greenly подчеркивает важность «ответственного внедрения». Это означает, что предприятия и частные лица должны предпринимать шаги для уменьшения своего углеродного следа при использовании ИИ. Вот некоторые шаги, которые можно предпринять:

• Используйте эффективные модели ИИ: Выбор эффективных моделей ИИ, таких как DeepSeek, может снизить энергопотребление и выбросы углекислого газа.
• Оптимизируйте использование моделей ИИ: Убедитесь, что модели ИИ работают только при необходимости, и избегайте чрезмерного использования.
• Используйте возобновляемые источники энергии: Использование возобновляемых источников энергии для питания центров обработки данных и физических устройств может снизить выбросы углекислого газа.
• Поддерживайте устойчивое развитие ИИ: Поддерживайте компании и организации, которые занимаются разработкой и внедрением устойчивых технологий ИИ.

Принимая эти меры, мы можем гарантировать, что преимущества ИИ не будут достигнуты за счет окружающей среды.

Стратегия открытого исходного кода DeepSeek AI: Ускорение инноваций и устойчивого развития

Выбор DeepSeek AI для открытия исходного кода части своих моделей не только ускорил инновации в технологиях ИИ, но и в определенной степени способствовал устойчивому развитию ИИ. Открытый исходный код означает, что любой может получить доступ, использовать, изменять и распространять код модели DeepSeek AI. Эта открытость дает следующие преимущества:

• Ускорение инноваций: Благодаря открытому исходному коду DeepSeek AI может привлечь больше разработчиков к участию в улучшении и оптимизации модели. Разработчики со всего мира могут работать вместе, чтобы обнаружить недостатки в модели и предложить новые решения. Эта открытая модель сотрудничества может ускорить инновации в технологиях ИИ и продвинуть приложения ИИ в различных областях.
• Снижение затрат на разработку: Для других предприятий и исследовательских институтов использование моделей с открытым исходным кодом DeepSeek AI может значительно снизить затраты на разработку ИИ. Им не нужно создавать свои собственные модели с нуля, но они могут напрямую изменять и настраивать модели DeepSeek AI, экономя значительное количество времени и ресурсов.
• Повышение доступности моделей: Открытый исходный код делает модели DeepSeek AI более доступными для большего числа людей. Это помогает продвигать популярность технологий ИИ, позволяя большему количеству людей извлекать выгоду из этого.
• Содействие устойчивому развитию: Благодаря открытому исходному коду больше разработчиков могут узнать об усилиях DeepSeek AI по повышению эффективности моделей. Это помогает продвигать устойчивые концепции разработки ИИ, побуждая больше разработчиков обращать внимание на воздействие ИИ на окружающую среду и разрабатывать более эффективные и экологически чистые модели ИИ.

Однако открытый исходный код также создает некоторые проблемы. Например, безопасность моделей с открытым исходным кодом является важным вопросом. Если в модели есть уязвимости, они могут быть использованы злоумышленниками. Кроме того, защита прав интеллектуальной собственности моделей с открытым исходным кодом также является проблемой, требующей внимания.

Несмотря на некоторые проблемы, стратегия открытого исходного кода DeepSeek AI, как правило, полезна. Она ускоряет инновации в технологиях ИИ, снижает затраты на разработку ИИ, повышает доступность моделей и способствует устойчивому развитию ИИ.

Потенциал применения DeepSeek AI в различных отраслях

Эффективность и устойчивость DeepSeek AI делают его широко применимым в различных отраслях. Вот некоторые области, в которых DeepSeek AI может сыграть важную роль:

• Обработка естественного языка (NLP): DeepSeek AI можно использовать для создания более эффективных и точных моделей NLP, улучшая такие приложения, как машинный перевод, суммирование текста, анализ настроений и т. д.
• Компьютерное зрение: DeepSeek AI можно использовать для создания более эффективных и точных моделей компьютерного зрения, улучшая такие приложения, как распознавание изображений, обнаружение объектов, анализ видео и т. д.
• Рекомендательные системы: DeepSeek AI можно использовать для создания более эффективных и персонализированных рекомендательных систем, улучшая пользовательский опыт и коммерческую выгоду.
• Здравоохранение: DeepSeek AI можно использовать для вспомогательной диагностики, разработки лекарств, персонализированного лечения и т. д., улучшая эффективность здравоохранения и улучшая прогнозы пациентов.
• Финансовые услуги: DeepSeek AI можно использовать для оценки рисков, обнаружения мошенничества, алгоритмической торговли и т. д., улучшая эффективность и безопасность финансовых услуг.
• Производство: DeepSeek AI можно использовать для оптимизации производственных процессов, контроля качества, прогнозирования неисправностей и т. д., улучшая эффективность производства и снижая производственные затраты.

Будущие тенденции развития ИИ: Эффективность, устойчивость и ответственное внедрение

Пример DeepSeek AI показывает, что будущее развитие ИИ будет все больше и больше подчеркивать эффективность, устойчивость и ответственное внедрение. По мере непрерывного развития технологий ИИ нам необходимо уделять больше внимания воздействию ИИ на окружающую среду и общество и предпринимать шаги для обеспечения полной реализации преимуществ ИИ, при этом минимизируя его негативные последствия.

Вот некоторые будущие тенденции развития ИИ:

• Сжатие и оптимизация моделей: Исследователи будут продолжать изучать новые методы сжатия и оптимизации моделей ИИ, снижая вычислительные потребности и энергопотребление моделей.
• Периферийные вычисления: Развертывание моделей ИИ на периферийных устройствах (например, смартфонах, датчиках и т. д.) может снизить зависимость от центров обработки данных, снижая энергопотребление и задержку.
• Зеленый ИИ: Все больше и больше исследователей будут сосредотачиваться на разработке зеленого ИИ, то есть разработке более экологически чистых и устойчивых технологий ИИ.
• Этика и безопасность ИИ: Вопросы этики и безопасности ИИ будут все больше и больше признаваться. Нам необходимо разработать соответствующие политики и правила, чтобы обеспечить безопасность, надежность и справедливость ИИ.

Разведка DeepSeek AI предоставляет нам хороший пример, демонстрирующий, как повысить эффективность ИИ, уделяя при этом внимание устойчивому развитию ИИ. В будущем мы надеемся увидеть больше таких инновационных предприятий, как DeepSeek AI, вносящих свой вклад в создание более «зеленой», устойчивой экосистемы ИИ.