AI సాధనాల కార్బన్ ఉద్గారాల గురించి చాలా ఆందోళనలు ఉన్నాయి, అయితే DeepSeek AI దాని నమూనాలు ఇతర వాటి కంటే చాలా సమర్థవంతంగా ఉన్నాయని పేర్కొనడం పరిశ్రమలో సంచలనం సృష్టించింది. ఫ్రాన్స్‌కు చెందిన సస్టైనబుల్ సాఫ్ట్‌వేర్ కంపెనీ గ్రీన్‌లీ ఇటీవల జరిపిన ఒక అధ్యయనంలో డీప్సీక్ చేసిన ఈ వాదనను ధృవీకరించింది.
గ్రీన్‌లీ అధ్యయనం ప్రకారం, డీప్సీక్ నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి తక్కువ సమయం పడుతుంది మరియు తక్కువ Nvidia చిప్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. డీప్సీక్ యొక్క V3 నమూనా మరియు Meta యొక్క Llama 3.1 నమూనాను ఒకే సందర్భంలో శిక్షణ ఇచ్చినప్పుడు, డీప్సీక్ 2.78 మిలియన్ గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (GPU) గంటలను ఉపయోగించింది, అయితే Meta నమూనా 30.8 మిలియన్ GPU గంటలను ఉపయోగించింది. శిక్షణ సాధారణంగా AI నమూనా కార్యకలాపాలలో కార్బన్ ఉద్గారాల తీవ్రత ఎక్కువగా ఉండే అంశం కాబట్టి, డీప్సీక్ యొక్క వేగవంతమైన శిక్షణ దాని సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. అదనంగా, డీప్సీక్ 2000 Nvidia చిప్‌లను ఉపయోగించింది, అయితే Meta నమూనా 16000 కంటే ఎక్కువ ఉపయోగించింది మరియు ChatGPT 25000 కంటే ఎక్కువ ఉపయోగించింది. అంతేకాకుండా, డీప్సీక్ ఉపయోగించే చిప్‌లు ChatGPT ఉపయోగించే చిప్‌ల కంటే తక్కువ "శక్తి సాంద్రత" కలిగి ఉన్నాయి.
గ్రీన్‌లీ అధ్యయనం ఇలా పేర్కొంది: "అమెరికా ఆంక్షలు డీప్‌సీక్‌కు Nvidia నుండి అత్యాధునిక AI చిప్‌లను పొందే మార్గాలను పరిమితం చేశాయి. దీని కారణంగా కంపెనీ ఈ వినూత్న సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేయాల్సి వచ్చింది. భారీ గణన శక్తిపై ఆధారపడకుండా, సామర్థ్యాన్ని పెంచే నమూనాలను రూపొందించేలా ఈ పరిమితి డీప్‌సీక్‌ను బలవంతం చేసింది."
డీప్సీక్ యొక్క సాంకేతిక ఆవిష్కరణ: మిశ్రమ నిపుణుల నమూనా
డీప్సీక్ రూపొందించిన నమూనాలలో దాని మిశ్రమ నిపుణుల (mixture-of-experts) రూపకల్పన ఉంది. ఇది వినియోగదారు పనులను ఉప-నమూనాలకు అప్పగించడానికి సాధనానికి సహాయపడుతుంది, "ఇచ్చిన అభ్యర్థనకు అవసరమైన గణన శక్తిని మాత్రమే సక్రియం చేస్తుంది." ఈ పద్ధతి ఒక పెద్ద బృందం లాంటిది, ప్రతి సభ్యుడు ఒక నిర్దిష్ట రంగంలో నిపుణుడిగా ఉంటారు. ఒక కొత్త సమస్య తలెత్తినప్పుడు, బృంద నాయకుడు మొత్తం బృందాన్ని పాల్గొనేలా చేయకుండా, ఆ సమస్యను పరిష్కరించడానికి బాగా సరిపోయే నిపుణుడికి దాన్ని కేటాయిస్తాడు.
డీప్సీక్ యొక్క మిశ్రమ నిపుణుల నమూనాలో, ఒక పెద్ద AI నమూనా చిన్న, మరింత ప్రత్యేకమైన ఉప-నమూనాలుగా విభజించబడుతుంది. ప్రతి ఉప-నమూనా నిర్దిష్ట రకం పనిలో రాణించడానికి శిక్షణ పొందుతుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఉప-నమూనా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనులను నిర్వహించడంలో నిష్ణాతులు కావచ్చు, మరొక ఉప-నమూనా చిత్రం గుర్తింపు పనులను నిర్వహించడంలో నిష్ణాతులు కావచ్చు.
వినియోగదారు డీప్సీక్ AIకి అభ్యర్థనను సమర్పించినప్పుడు, సిస్టమ్ అభ్యర్థనను విశ్లేషిస్తుంది మరియు ఏ ఉప-నమూనా ఆ అభ్యర్థనను నిర్వహించడానికి బాగా సరిపోతుందో నిర్ణయిస్తుంది. ఆపై, సిస్టమ్ ఆ అభ్యర్థనను సంబంధిత ఉప-నమూనాకు మళ్లిస్తుంది, ఇది అభ్యర్థనను ప్రాసెస్ చేసి ఫలితాలను అందిస్తుంది.
ఈ పద్ధతికి అనేక ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి:
- సమర్థతను పెంచడం: ఇచ్చిన అభ్యర్థనకు అవసరమైన గణన శక్తిని మాత్రమే సక్రియం చేయడం ద్వారా, మిశ్రమ నిపుణుల నమూనా సమర్థతను గణనీయంగా పెంచుతుంది. ఇది మొత్తం నమూనాను సక్రియం చేయాల్సిన సాంప్రదాయ AI నమూనాల కంటే చాలా ఎక్కువ గణన వనరులను ఆదా చేస్తుంది.
- ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడం: పనిని నిర్వహించడానికి బాగా సరిపోయే ఉప-నమూనాకు కేటాయించడం ద్వారా, మిశ్రమ నిపుణుల నమూనా ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది. ప్రతి ఉప-నమూనా దాని నిర్దిష్ట డొమైన్‌లో రాణించడానికి ప్రత్యేకంగా శిక్షణ పొందుతుంది, కాబట్టి ఖచ్చితమైన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేసే అవకాశం ఉంది.
- స్కేలబిలిటీని పెంచడం: మిశ్రమ నిపుణుల నమూనాని సులభంగా విస్తరించవచ్చు, ఎందుకంటే కొత్త పనులను నిర్వహించడానికి అవసరమైనప్పుడు కొత్త ఉప-నమూనాలను జోడించవచ్చు. ఇది సిస్టమ్ మారుతున్న అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉండటానికి సహాయపడుతుంది.
డేటా కేంద్రాలతో డీప్సీక్ సంబంధం: స్థిరత్వానికి కీలక అంశం
గ్రీన్‌లీ అధ్యయనంలో, డీప్సీక్ యొక్క డేటా కేంద్రాలతో సంబంధం (లేదా సంబంధం లేకపోవడం) కూడా దాని స్థిరత్వానికి దోహదం చేస్తుందని పేర్కొంది. డీప్సీక్ ఒక ఓపెన్ వెయిట్ నమూనా కావడం వల్ల, అంటే బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉండటం వల్ల, ఇది క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ లేదా డేటా కేంద్రాల ద్వారా కాకుండా భౌతిక పరికరాలపై అమలు చేయగలదని గ్రీన్‌లీ పేర్కొంది. డేటా కేంద్రాల అవసరాన్ని తగ్గించడం ద్వారా, డీప్సీక్ ఆ సౌకర్యాల ద్వారా వినియోగించే శక్తిని తగ్గించవచ్చు. ఈ సౌకర్యాల శక్తి వినియోగం ఐదేళ్లలో రెట్టింపు అవుతుందని అంచనా వేస్తున్నారు.
డేటా కేంద్రాలు పెద్ద భవనాలు, వీటిలో పెద్ద సంఖ్యలో కంప్యూటర్ సర్వర్‌లు మరియు ఇతర పరికరాలు ఉంటాయి. ఈ సర్వర్‌లను డేటాను నిల్వ చేయడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు పంపిణీ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. సర్వర్‌లు చాలా వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తాయి, వాటిని చల్లబరచడానికి శీతలీకరణ వ్యవస్థలు అవసరమవుతాయి కాబట్టి డేటా కేంద్రాలకు పనిచేయడానికి చాలా శక్తి అవసరం.
డేటా కేంద్రాల అవసరాన్ని తగ్గించడం ద్వారా, డీప్సీక్ ప్రపంచ శక్తి వినియోగం మరియు కార్బన్ ఉద్గారాలను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది. వాతావరణ మార్పులను ఎదుర్కోవడానికి ఇది చాలా కీలకం.
జెవోన్స్ विरोधाభాసం: సామర్థ్యం మెరుగుదల నుండి సంభవించే ప్రమాదం
అయినప్పటికీ, జెవోన్స్ विरोधाసం కారణంగా "ఈ లాభాలు తాత్కాలికంగా ఉండే అవకాశం ఉంది" అని గ్రీన్‌లీ అధ్యయనం హెచ్చరించింది. ఏదైనా వస్తువు ఎంత సమర్థవంతంగా ఉంటే, దాని ఉపయోగం అంత ఎక్కువగా ఉంటుంది, దీని వలన ఎక్కువ ఉద్గారాలు ఉత్పత్తి అవుతాయి.
జెవోన్స్ विरोधाసం 19వ శతాబ్దంలో బ్రిటిష్ ఆర్థికవేత్త విలియం స్టాన్లీ జెవోన్స్ ప్రతిపాదించారు. బొగ్గును మండించే సామర్థ్యం పెరిగే కొద్దీ బొగ్గు వినియోగం తగ్గకుండా పెరిగిందని జెవోన్స్ గమనించారు. సామర్థ్యం పెరగడం బొగ్గు ధరను తగ్గించిందని, ఇది డిమాండ్‌ను ప్రేరేపిస్తుందని ఆయన వాదించారు.
AI సందర్భంలో, జెవోన్స్ विरोधाసం అంటే డీప్సీక్ వంటి AI నమూనాల సామర్థ్యం పెరిగినప్పటికీ AI విస్తృత ఉపయోగం కారణంగా మొత్తం కార్బన్ ఉద్గారాలు పెరిగే అవకాశం ఉంది. ఉదాహరణకు, AI మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటే, సంస్థలు ఎక్కువ పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి AIని ఉపయోగించడానికి మొగ్గు చూపవచ్చు, దీని వలన AI వినియోగం విపరీతంగా పెరుగుతుంది. ఈ పెరుగుదల సామర్థ్యం మెరుగుదల నుండి వచ్చే ప్రయోజనాలను అధిగమించవచ్చు, లేదా కార్బన్ ఉద్గారాలను పెంచుతుంది.
బాధ్యతాయుతమైన AI విస్తరణ: స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి కీలకం
జెవోన్స్ विरोधाసాన్ని నివారించడానికి, గ్రీన్‌లీ అధ్యయనం "బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణ" యొక్క ప్రాముఖ్యతను నొక్కి చెప్పింది. సంస్థలు మరియు వ్యక్తులు AIని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు దాని కార్బన్ పాదముద్రను తగ్గించడానికి చర్యలు తీసుకోవాలని దీని అర్థం. తీసుకోవలసిన కొన్ని చర్యలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- సమర్థవంతమైన AI నమూనాలను ఉపయోగించడం: డీప్సీక్ వంటి సమర్థవంతమైన AI నమూనాలను ఎంచుకోవడం శక్తి వినియోగం మరియు కార్బన్ ఉద్గారాలను తగ్గిస్తుంది.
- AI నమూనా వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం: AI నమూనాలు అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే పనిచేసేలా చూసుకోండి మరియు ఎక్కువగా ఉపయోగించకుండా ఉండండి.
- పునరుత్పాదక శక్తిని ఉపయోగించడం: డేటా కేంద్రాలు మరియు భౌతిక పరికరాలకు పునరుత్పాదక శక్తిని ఉపయోగించడం కార్బన్ ఉద్గారాలను తగ్గిస్తుంది.
- స్థిరమైన AI అభివృద్ధికి మద్దతు ఇవ్వడం: స్థిరమైన AI సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు విస్తరించడానికి కృషి చేస్తున్న కంపెనీలు మరియు సంస్థలకు మద్దతు ఇవ్వండి.
ఈ చర్యలు తీసుకోవడం ద్వారా, AI యొక్క ప్రయోజనాలు పర్యావరణానికి హాని కలిగించకుండా పొందగలమని నిర్ధారించవచ్చు.
డీప్సీక్ AI యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ వ్యూహం: ఆవిష్కరణ మరియు స్థిరమైన అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయడం
డీప్సీక్ AI దాని కొన్ని నమూనాలను ఓపెన్ సోర్స్‌గా ఎంచుకోవడం వలన AI సాంకేతికత యొక్క ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడమే కాకుండా, AI యొక్క స్థిరమైన అభివృద్ధిని కొంతవరకు ప్రోత్సహిస్తుంది. ఓపెన్ సోర్స్ అంటే ఎవరైనా డీప్సీక్ AI యొక్క నమూనా కోడ్‌ను యాక్సెస్ చేయవచ్చు, ఉపయోగించవచ్చు, సవరించవచ్చు మరియు పంపిణీ చేయవచ్చు. ఈ బహిరంగ స్వభావం క్రింది ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడం: ఓపెన్ సోర్స్ ద్వారా, డీప్సీక్ AI మరింత మంది డెవలపర్‌లను నమూనా యొక్క మెరుగుదల మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌లో పాల్గొనేలా ఆకర్షించగలదు. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డెవలపర్‌లు కలిసి నమూనాలోని లోపాలను కనుగొనడానికి మరియు కొత్త పరిష్కారాలను ప్రతిపాదించడానికి కృషి చేయవచ్చు. ఈ బహిరంగ సహకార నమూనా AI సాంకేతికత యొక్క ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు AIని వివిధ రంగాలలో ఉపయోగించడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది.
- అభివృద్ధి ఖర్చులను తగ్గించడం: ఇతర సంస్థలు మరియు పరిశోధనా సంస్థలకు, డీప్సీక్ AI యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ నమూనాలను ఉపయోగించడం AI అభివృద్ధి ఖర్చులను బాగా తగ్గిస్తుంది. వారు తమ స్వంత నమూనాలను మొదట నుండే నిర్మించాల్సిన అవసరం లేదు, కానీ డీప్సీక్ AI యొక్క నమూనాల ఆధారంగా మార్పులు మరియు అనుకూలీకరణలు చేయవచ్చు, దీని వలన సమయం మరియు వనరులు గణనీయంగా ఆదా అవుతాయి.
- నమూనా అందుబాటును మెరుగుపరచడం: ఓపెన్ సోర్స్ డీప్సీక్ AI యొక్క నమూనాలను మరింత మందికి యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది AI సాంకేతికత యొక్క వ్యాప్తిని ప్రోత్సహించడానికి సహాయపడుతుంది, తద్వారా ఎక్కువ మంది దీని నుండి ప్రయోజనం పొందగలరు.
- స్థిరమైన అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడం: ఓపెన్ సోర్స్ ద్వారా, నమూనా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి డీప్సీక్ AI చేస్తున్న ప్రయత్నాల గురించి మరింత మంది డెవలపర్‌లకు తెలుస్తుంది. ఇది స్థిరమైన AI అభివృద్ధి భావనను ప్రోత్సహించడానికి సహాయపడుతుంది, ఎక్కువ మంది డెవలపర్‌లు AI యొక్క పర్యావరణ ప్రభావంపై దృష్టి పెట్టడానికి మరియు మరింత సమర్థవంతమైన, పర్యావరణ అనుకూలమైన AI నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది.
అయితే, ఓపెన్ సోర్స్‌లో కొన్ని సవాళ్లు ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, ఓపెన్ సోర్స్ నమూనాల భద్రత ఒక ముఖ్యమైన సమస్య. నమూనాలో బలహీనతలు ఉంటే, వాటిని దురుద్దేశపూరిత వ్యక్తులు ఉపయోగించుకునే అవకాశం ఉంది. అదనంగా, ఓపెన్ సోర్స్ నమూనాల మేధో సంపత్తి హక్కుల రక్షణ కూడా దృష్టి పెట్టవలసిన సమస్య.
కొన్ని సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ, డీప్సీక్ AI యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ వ్యూహం సాధారణంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. ఇది AI సాంకేతికత యొక్క ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది, AI అభివృద్ధి ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది, నమూనా అందుబాటును మెరుగుపరుస్తుంది మరియు AI యొక్క స్థిరమైన అభివృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తుంది.
వివిధ పరిశ్రమలలో డీప్సీక్ AI యొక్క అప్లికేషన్ పొటెన్షియల్
డీప్సీక్ AI యొక్క సామర్థ్యం మరియు స్థిరత్వం వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృత స్థాయి అప్లికేషన్ పొటెన్షియల్‌ను కలిగి ఉన్నాయి. డీప్సీక్ AI ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించే కొన్ని ప్రాంతాలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
- సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP): యంత్ర అనువాదం, వచనం సంగ్రహించడం, భావోద్వేగ విశ్లేషణ మొదలైన అనువర్తనాలను మెరుగుపరచడానికి మరింత సమర్థవంతమైన, ఖచ్చితమైన NLP నమూనాలను రూపొందించడానికి డీప్సీక్ AI ఉపయోగించవచ్చు.
- కంప్యూటర్ విజన్: చిత్రం గుర్తింపు, వస్తువులను గుర్తించడం, వీడియో విశ్లేషణ మొదలైన అనువర్తనాలను మెరుగుపరచడానికి మరింత సమర్థవంతమైన, ఖచ్చితమైన కంప్యూటర్ విజన్ నమూనాలను రూపొందించడానికి డీప్సీక్ AI ఉపయోగించవచ్చు.
- సిఫార్సు వ్యవస్థలు: వినియోగదారు అనుభవం మరియు వాణిజ్య ప్రయోజనాలను మెరుగుపరచడానికి మరింత సమర్థవంతమైన మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సు వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి డీప్సీక్ AI ఉపయోగించవచ్చు.
- ఆరోగ్య సంరక్షణ: రోగ నిర్ధారణకు సహాయపడటం, ఔషధ అభివృద్ధి, వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్స మొదలైన రంగాలలో డీప్సీక్ AI ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా ఆరోగ్య సంరక్షణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు రోగుల ఆరోగ్య ఫలితాలను మెరుగుపరచడం జరుగుతుంది.
- ఆర్థిక సేవలు: నష్టాలను అంచనా వేయడం, మోసాలను గుర్తించడం, పరిమాణాత్మక లావాదేవీలు మొదలైన రంగాలలో డీప్సీక్ AI ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా ఆర్థిక సేవల సామర్థ్యాన్ని మరియు భద్రతను మెరుగుపరచడం జరుగుతుంది.
- తయారీ: ఉత్పత్తి ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడం, నాణ్యతను నియంత్రించడం, లోపాలను అంచనా వేయడం మొదలైన రంగాలలో డీప్సీక్ AI ఉపయోగించవచ్చు, తద్వారా ఉత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు ఉత్పత్తి ఖర్చులను తగ్గించడం జరుగుతుంది.
భవిష్యత్తు AI అభివృద్ధి ధోరణి: సామర్థ్యం, స్థిరత్వం మరియు బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణ
డీప్సీక్ AI యొక్క ఉదాహరణ, భవిష్యత్తులో AI అభివృద్ధి సామర్థ్యం, స్థిరత్వం మరియు బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణకు మరింత ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. AI సాంకేతికత నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, మనం పర్యావరణం మరియు సమాజంపై AI యొక్క ప్రభావంపై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టాలి మరియు AI యొక్క ప్రయోజనాలు పూర్తిగా పొందగలిగేలా చర్యలు తీసుకోవాలి, అదే సమయంలో దాని ప్రతికూల ప్రభావాలను తగ్గించాలి.
భవిష్యత్తు AI అభివృద్ధి యొక్క కొన్ని ధోరణులు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
- నమూనా కుదింపు మరియు ఆప్టిమైజేషన్: AI నమూనాల గణన అవసరాలు మరియు శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి, పరిశోధకులు కొత్త పద్ధతులను అన్వేషించడం కొనసాగిస్తారు.
- ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్: AI నమూనాలను ఎడ్జ్ పరికరాలపై (స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు, సెన్సార్‌లు మొదలైనవి) విస్తరించడం డేటా కేంద్రాలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించవచ్చు, తద్వారా శక్తి వినియోగం మరియు జాప్యాన్ని తగ్గిస్తుంది.
- గ్రీన్ AI: ఎక్కువ మంది పరిశోధకులు గ్రీన్ AI అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడతారు, అంటే మరింత పర్యావరణ అనుకూలమైన మరియు స్థిరమైన AI సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేయడం.
- AI నీతి మరియు భద్రత: AI యొక్క నీతి మరియు భద్రతా సమస్యలకు ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది. AI యొక్క భద్రత, విశ్వసనీయత మరియు న్యాయత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి మనం సంబంధిత విధానాలు మరియు నిబంధనలను రూపొందించాలి.
AI సామర్థ్యాన్ని పెంచడంతోపాటు AI యొక్క స్థిరమైన అభివృద్ధిపై దృష్టి పెట్టవచ్చని డీప్సీక్ AI చేసిన అన్వేషణలు ఒక మంచి ఉదాహరణను అందిస్తాయి. భవిష్యత్తులో, మరింత పచ్చని మరియు స్థిరమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి సహాయపడే డీప్సీక్ AI వంటి మరింత వినూత్న సంస్థలను చూడాలని మేము ఎదురుచూస్తున్నాము.