Всплеск спроса и быстрая реакция
Внезапное появление DeepSeek в конце января вызвало волну в технологическом ландшафте, и Amazon, как и ее конкуренты, оказалась в ситуации, когда ей пришлось быстро адаптироваться к влиянию новичка. Внутренние документы и источники показывают, как китайская модель ИИ повлияла на обновления продуктов Amazon, стратегии продаж и даже внутренние усилия по разработке.
Первый удар был нанесен в виде всплеска запросов. Компании требовали доступа к модели DeepSeek через инструмент разработки Amazon Bedrock. Это побудило Amazon действовать с необычайной скоростью, быстро добавив DeepSeek на платформу Bedrock. Хотя некоторые сотрудники восприняли процесс утверждения как исключительно быстрый, руководство Amazon охарактеризовало его как быстрый ответ на явный спрос клиентов. Генеральный директор Энди Джесси позже подчеркнул эту гибкость перед инвесторами, отметив приверженность компании удовлетворению потребностей клиентов.
Эта оперативность подчеркивает более широкую тенденцию в быстро меняющемся мире ИИ. Даже крупнейшие технологические компании не застрахованы от разрушительного потенциала новых открытий. Amazon, наряду с такими конкурентами, как OpenAI, Google, Meta и Microsoft, была вынуждена адаптироваться к меняющемуся ландшафту, сформированному DeepSeek.
Тем не менее, Amazon утверждает, что ее основная стратегия остается неизменной. Представитель компании повторил, что их внимание всегда было сосредоточено на предоставлении безопасного доступа к передовым моделям через AWS, предоставляя клиентам контроль над своими данными и возможность создавать индивидуальные приложения генеративного ИИ.
Навигация в ландшафте конфиденциальности
Впечатляющая производительность и экономичность DeepSeek были неоспоримы, но его появление также вызвало вопросы. Мощные возможности модели и низкая цена вызвали ажиотаж на рынке, заставив инвесторов внимательно изучить значительные инвестиции, которые американские технологические компании сделали в вычислительную инфраструктуру.
Реакция Amazon была многогранной. Продолжая интегрировать функции, связанные сDeepSeek, такие как недавнее введение полностью управляемого сервиса для модели рассуждений DeepSeek на Bedrock, компания также сосредоточилась на обучении и дифференциации.
Внутри компании велись дискуссии о том, как позиционировать предложения Amazon по отношению к DeepSeek. Одним из ключевых аспектов этой стратегии является акцент на конфиденциальности и безопасности.
Подчеркивание безопасности и выбора
Внутренние инструкции для сотрудников AWS призывают их подчеркивать потенциальные проблемы конфиденциальности и безопасности, связанные с DeepSeek, при взаимодействии с клиентами. Эти рекомендации предлагают:
- Напоминать клиентам о важности ‘выбора модели’.
- Представлять модели Nova AI от AWS как жизнеспособную альтернативу.
- Продвигать Bedrock как более безопасную и приватную платформу для доступа к моделям ИИ.
В инструкциях прямо указывается, что Bedrock гарантирует, что данные клиентов не передаются поставщикам моделей и не используются для улучшения базовых моделей. Amazon ожидает, что большинство клиентов выберут версии моделей DeepSeek с открытым исходным кодом, а не те, которые напрямую предоставляются китайской компанией, что еще больше снизит потенциальные риски конфиденциальности.
В инструкциях также обращается внимание на политику конфиденциальности DeepSeek, в которой говорится, что данные пользователей могут собираться и храниться на серверах в Китае. Это подкрепляет сообщение о том, что AWS активно осведомлена о проблемах конфиденциальности, связанных с DeepSeek, и решает их.
Использование сильных сторон Nova
Помимо конфиденциальности, AWS также использует сильные стороны своих собственных моделей Nova AI в своем конкурентном позиционировании. Внутренние инструкции подчеркивают, что:
- Модели Nova демонстрируют более высокую производительность по сравнению с моделями DeepSeek, основываясь на данных сторонних тестов.
- Модели Nova выигрывают от более надежных стандартов ‘ответственного ИИ’ AWS, повышая их безопасность.
Признавая, что Nova более непосредственно сравнима с моделью DeepSeek V3 (моделью, работающей только с текстом), чем с моделью рассуждений R1, в инструкциях подчеркиваются более широкие возможности Nova, включая понимание изображений и видео.
Внутреннее сотрудничество и обучение
Появление DeepSeek вызвало шквал внутренней активности в Amazon. Внутренний канал Slack под названием ‘Deepseek-interest’ быстро привлек более 1300 сотрудников в дни, последовавшие за дебютом DeepSeek на рынке. Этот канал стал центром для обсуждений, вопросов и наблюдений.
Некоторые сотрудники выразили удивление относительно ограниченного сопротивления DeepSeek, учитывая его китайское происхождение и потенциальные последствия для безопасности. Другие искали поддержку моделей DeepSeek на собственной платформе разработки чипов AWS, Neuron. Также поступали сообщения о жалобах клиентов на ошибки, возникающие при использовании DeepSeek на Bedrock.
Чтобы удовлетворить всплеск интереса и предоставить рекомендации, Amazon организовала внутреннюю учебную сессию по DeepSeek в конце января. Эта сессия охватывала сообщения AWS, конкурентное позиционирование и ключевые отличия от DeepSeek.
Адаптация и эволюция
Активно интегрируя DeepSeek и реагируя на него, Amazon также предпринимает шаги по управлению потенциальными рисками. Сотрудникам теперь не рекомендуется использовать DeepSeek на своих рабочих компьютерах, и они получают предупреждения о том, чтобы не делиться конфиденциальной информацией с приложением DeepSeek, что отражает меры предосторожности, действующие при использовании ChatGPT на работе.
Стремительные темпы инноваций в области ИИ очевидны из того факта, что некоторые сотрудники Amazon уже смотрят за пределы DeepSeek. Обсуждения во внутреннем канале Slack сместились на другие китайские предложения в области ИИ, такие как Qwen от Alibaba, что свидетельствует о постоянном осознании меняющегося ландшафта. Один сотрудник даже заметил, что DeepSeek был ‘уже вчерашним днем’, подчеркивая неустанный темп прогресса.
Техническое влияние DeepSeek
Amazon не просто реагирует на присутствие DeepSeek на рынке; она также изучает его базовую технологию. Ведутся работы по анализу методов обучения DeepSeek с целью потенциального применения некоторых из них к собственной модели рассуждений AWS, которая в настоящее время находится в разработке.
Как сообщалось ранее, AWS уже некоторое время работает над собственной моделью рассуждений. Однако появление DeepSeek привнесло ощущение срочности, ускорив прогресс проекта.
Во время телефонной конференции, посвященной финансовым результатам, генеральный директор Энди Джесси признал, что Amazon была ‘впечатлена’ несколькими аспектами методологий обучения DeepSeek. Он особо отметил ‘изменение последовательности обучения с подкреплением’ и определенные ‘оптимизации вывода’ как области, представляющие интерес.
Фокус на рассуждениях
Разработка Amazon прямого конкурента модели рассуждений R1 от DeepSeek подчеркивает приверженность компании оставаться на переднем крае инноваций в области ИИ. Быстрые достижения в области возможностей рассуждений, примером которых является DeepSeek, подчеркнули важность этой области.
Создавая собственную модель рассуждений, AWS стремится:
- Предложить конкурентоспособную альтернативу R1 от DeepSeek.
- Решить потенциальные проблемы конфиденциальности и безопасности, связанные с использованием модели от иностранной организации.
- Использовать свой собственный опыт и инфраструктуру, чтобы потенциально превзойти возможности DeepSeek.
Более широкие последствия
Реакция Amazon на DeepSeek представляет собой ценный пример того, как крупные технологические компании ориентируются в динамичном и часто непредсказуемом мире ИИ. Она демонстрирует:
- Необходимость гибкости: Способность быстро адаптироваться к новым разработкам и требованиям клиентов имеет решающее значение.
- Важность дифференциации: Выделение уникальных сильных сторон и устранение потенциальных слабых мест имеет важное значение в конкурентной среде.
- Постоянное внимание к конфиденциальности и безопасности: По мере того, как модели ИИ становятся все более мощными, вопросы конфиденциальности и безопасности данных становятся первостепенными.
- Непрерывное стремление к инновациям: Изучение и обучение у конкурентов, а также одновременные инвестиции во внутренние исследования и разработки жизненно важны для сохранения лидерства.
История DeepSeek — это напоминание о том, что ландшафт ИИ находится в постоянном движении. Появляются новые игроки, развиваются технологии, и компании должны адаптироваться, чтобы оставаться конкурентоспособными. Реакция Amazon, характеризующаяся сочетанием быстрой интеграции, стратегического позиционирования и внутреннего обучения, отражает проблемы и возможности, представленные этой постоянно меняющейся средой. Продолжающаяся разработка собственной модели рассуждений еще раз подчеркивает приверженность Amazon не только реагированию на рыночные сдвиги, но и формированию будущего ИИ.