Появление DeepSeek сигнализирует о сдвиге в ИИ от масштабного претренинга к оптимизации вычислений во время инференса (TTC). Это меняет ландшафт оборудования (GPU, ASIC), повышает важность QoS для облачных провайдеров и открывает новые возможности для вертикальных приложений, несмотря на проблемы безопасности. Эффективность инференса может парадоксально увеличить спрос на облачные ресурсы.
Модели ИИ с открытым весом, такие как DeepSeek-R1, и методы оптимизации, например дистилляция, открывают путь к мощному ИИ на периферийных устройствах. Это обеспечивает эффективность, отзывчивость и масштабируемость для вычислений с ограниченными ресурсами, преодолевая зависимость от облака.
Ажиотаж вокруг новых ИИ-моделей, таких как DeepSeek, отвлекает от главной проблемы: лишь 4% компаний успешно внедряют ИИ для получения реальной бизнес-ценности. Вместо погони за новейшими алгоритмами, фокус должен быть на стратегии внедрения, организационной культуре и качественных данных – именно это определяет успех, а не сама модель.
Китай активно развивает ИИ с открытым исходным кодом, возглавляемый такими компаниями, как DeepSeek. Этот шаг, поддержанный государством, рассматривается как стратегия обхода санкций, ускорения разработок и усиления 'мягкой силы'. Однако проблемы монетизации, государственный контроль и опыт других секторов ставят под сомнение долговечность этой открытости. Является ли это временным тактическим ходом?
Анализ Deepseek AI, эффективной LLM с открытыми весами из Китая. Рассматриваются технические достижения, геополитический контекст, реакция западных СМИ, вопросы конфиденциальности данных в сравнении с американскими компаниями и исторические корни антикитайских настроений. Призыв к объективной оценке вместо реакционного национализма для лидерства США в ИИ.
Сравнительный анализ DeepSeek и Gemini 2.5 по девяти различным задачам. Google сделала Gemini 2.5 бесплатной, позиционируя ее как конкурента. Однако предыдущие тесты выявили DeepSeek как сильного исполнителя. В этом анализе сравниваются их возможности в творчестве, рассуждении, техническом понимании и других аспектах, выявляя сильные и слабые стороны каждой модели ИИ.
Появление моделей ИИ, таких как DeepSeek R1, ставит Запад перед необходимостью выработать стратегию в отношении open-source ИИ. Это не только технологическая гонка, но и борьба за управление ИИ, чтобы системы с авторитарными принципами не вытеснили те, что поддерживают демократические нормы. Требуется срочный трансатлантический ответ для установления глобальных стандартов.
Китайский стартап DeepSeek потряс Silicon Valley, выпустив ИИ-модель R1, сравнимую с o1 от OpenAI, но с мизерным бюджетом. Это вызвало панику на рынке, переоценку ИИ-потенциала Китая и подчеркнуло его стратегию 'быстрого последователя', бросая вызов доминированию США в сфере технологий и инноваций.
Неожиданный прорыв стартапа DeepSeek с его эффективной LLM моделью R1 потряс технологический мир, бросив вызов доминированию США в ИИ. Статья анализирует подъем Китая в сфере ИИ, его экосистему, стратегию 'быстрого последователя' и преодоление препятствий, меняя глобальный технологический баланс.
DeepSeek выпустила улучшенную модель V3, демонстрирующую превосходство в логике. Tencent быстро интегрировала ее в Yuanbao. WiMi Hologram Cloud использует DeepSeek для развития автомобильного ИИ, включая автономное вождение и взаимодействие в салоне. Модели ИИ трансформируют отрасли, повышая эффективность.
