AI tools ที่มีการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จำนวนมากเป็นประเด็นที่ได้รับความสนใจอย่างต่อเนื่อง และ DeepSeek AI ได้สร้างความฮือฮาในอุตสาหกรรมด้วยการอ้างว่าโมเดลของตนมีประสิทธิภาพมากกว่าโมเดลอื่นๆ Greenly บริษัทซอฟต์แวร์เพื่อความยั่งยืนในฝรั่งเศส ได้ทำการศึกษาล่าสุดเพื่อตรวจสอบข้ออ้างของ DeepSeek
จากการศึกษาของ Greenly พบว่าโมเดลของ DeepSeek ต้องการเวลาในการฝึกอบรมน้อยกว่าและใช้ชิป Nvidia น้อยกว่า เมื่อทำการฝึกอบรมโมเดล V3 ของ DeepSeek และโมเดล Llama 3.1 ของ Meta ในสถานการณ์เดียวกัน DeepSeek ใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) 2.78 ล้านชั่วโมง ในขณะที่โมเดลของ Meta ใช้ GPU 30.8 ล้านชั่วโมง เนื่องจากการฝึกอบรม (training) เป็นส่วนที่ก่อให้เกิดการปล่อยคาร์บอนมากที่สุดในการดำเนินงานของโมเดล AI ความเร็วในการฝึกอบรมที่รวดเร็วกว่าของ DeepSeek จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก นอกจากนี้ DeepSeek ยังใช้ชิป Nvidia 2,000 ชิป ในขณะที่โมเดลของ Meta ใช้มากกว่า 16,000 ชิป และ ChatGPT ใช้มากกว่า 25,000 ชิป ยิ่งไปกว่านั้น ชิปที่ DeepSeek ใช้ยังมี "ความหนาแน่นของพลังงาน" ต่ำกว่าชิปที่ ChatGPT ใช้อีกด้วย
การศึกษาของ Greenly ระบุว่า "เนื่องจากการคว่ำบาตรของสหรัฐฯ จำกัดการเข้าถึงชิป AI ที่ทันสมัยที่สุดของ Nvidia บริษัท DeepSeek จึงต้องพัฒนาเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมเหล่านี้ ข้อจำกัดนี้บังคับให้ DeepSeek ออกแบบโมเดลที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก แทนที่จะพึ่งพาความสามารถในการประมวลผลขนาดใหญ่"
นวัตกรรมทางเทคโนโลยีของ DeepSeek: โมเดลผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ (Mixture-of-Experts)
การออกแบบโมเดลของ DeepSeek รวมถึงการออกแบบโมเดลผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งช่วยให้เครื่องมือสามารถมอบหมายงานของผู้ใช้ให้กับโมเดลย่อย โดย "เปิดใช้งานเฉพาะความสามารถในการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับคำขอที่กำหนดเท่านั้น" วิธีการนี้คล้ายกับการมีทีมขนาดใหญ่ โดยสมาชิกแต่ละคนเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะ เมื่อมีปัญหาใหม่เกิดขึ้น หัวหน้าทีมจะมอบหมายงานนั้นให้กับผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมที่สุดในการแก้ปัญหา แทนที่จะให้ทั้งทีมเข้ามามีส่วนร่วม
ในโมเดลผสมผสานผู้เชี่ยวชาญของ DeepSeek โมเดล AI ขนาดใหญ่จะถูกแบ่งออกเป็นโมเดลย่อยที่มีขนาดเล็กลงและมีความเชี่ยวชาญมากขึ้น โมเดลย่อยแต่ละตัวได้รับการฝึกฝนให้มีความเป็นเลิศในงานประเภทเฉพาะ ตัวอย่างเช่น โมเดลย่อยหนึ่งอาจเชี่ยวชาญในการจัดการงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing tasks) ในขณะที่โมเดลย่อยอื่นอาจเชี่ยวชาญในการจัดการงานจดจำภาพ
เมื่อผู้ใช้ส่งคำขอไปยัง DeepSeek AI ระบบจะวิเคราะห์คำขอและระบุว่าโมเดลย่อยใดเหมาะสมที่สุดในการจัดการคำขอนั้น จากนั้นระบบจะกำหนดเส้นทางคำขอไปยังโมเดลย่อยที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะประมวลผลคำขอและส่งคืนผลลัพธ์
วิธีการนี้มีข้อดีหลายประการ:
- เพิ่มประสิทธิภาพ: ด้วยการเปิดใช้งานเฉพาะความสามารถในการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับคำขอที่กำหนด โมเดลผสมผสานผู้เชี่ยวชาญสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก เมื่อเทียบกับโมเดล AI แบบดั้งเดิมที่ต้องเปิดใช้งานทั้งโมเดลทั้งหมด ซึ่งวิธีนี้สามารถประหยัดทรัพยากรการประมวลผลได้เป็นจำนวนมาก
- เพิ่มความแม่นยำ: ด้วยการมอบหมายงานให้กับโมเดลย่อยที่เหมาะสมที่สุดในการจัดการงานนั้น โมเดลผสมผสานผู้เชี่ยวชาญสามารถเพิ่มความแม่นยำได้อีกด้วย โมเดลย่อยแต่ละตัวได้รับการฝึกฝนมาเป็นพิเศษให้มีความเป็นเลิศในสาขาเฉพาะของตน ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้น
- เพิ่มความสามารถในการปรับขนาด: โมเดลผสมผสานผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับขนาดได้ง่ายกว่า เนื่องจากสามารถเพิ่มโมเดลย่อยใหม่ได้ตามต้องการเพื่อจัดการกับงานใหม่ๆ ทำให้ระบบสามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงความต้องการได้อย่างต่อเนื่อง
ความสัมพันธ์ระหว่าง DeepSeek กับศูนย์ข้อมูล: ปัจจัยสำคัญสำหรับความยั่งยืน
การศึกษาของ Greenly ยังชี้ให้เห็นว่าความสัมพันธ์ของ DeepSeek กับศูนย์ข้อมูล (หรืออาจจะไม่มีความสัมพันธ์ใดๆ) ยังช่วยเพิ่มความยั่งยืนอีกด้วย เนื่องจาก DeepSeek เป็นโมเดลโอเพนเวท (open weight model) หรือกล่าวคือสามารถเข้าถึงได้โดยสาธารณะ Greenly จึงตั้งข้อสังเกตว่าโมเดลนี้สามารถทำงานบนอุปกรณ์จริงได้ แทนที่จะทำงานบนคลาวด์คอมพิวติง (cloud computing) หรือผ่านศูนย์ข้อมูลเท่านั้น การลดความต้องการศูนย์ข้อมูล DeepSeek สามารถลดการใช้พลังงานของสิ่งอำนวยความสะดวก ซึ่งคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในอีกห้าปีข้างหน้า
ศูนย์ข้อมูลเป็นอาคารขนาดใหญ่ที่มีเซิร์ฟเวอร์คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์อื่นๆ จำนวนมาก เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ใช้สำหรับจัดเก็บ ประมวลผล และเผยแพร่ข้อมูล ศูนย์ข้อมูลต้องการพลังงานจำนวนมากในการทำงาน เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์สร้างความร้อนจำนวนมาก ซึ่งต้องระบายออกด้วยระบบระบายความร้อน
ด้วยการลดความต้องการศูนย์ข้อมูล DeepSeek สามารถช่วยลดการใช้พลังงานและการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ทั่วโลกได้ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
Jevons Paradox: ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการปรับปรุงประสิทธิภาพ
ถึงกระนั้น การศึกษาของ Greenly ก็เตือนว่า "ผลประโยชน์เหล่านี้อาจเกิดขึ้นเพียงชั่วครู่" ซึ่งเป็นผลมาจาก Jevons Paradox หรือกล่าวคือยิ่งสิ่งใดมีประสิทธิภาพมากเท่าใด ก็จะยิ่งมีการใช้งานมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งส่งผลให้มีการปล่อยก๊าซมากขึ้น
Jevons Paradox ถูกนำเสนอโดยนักเศรษฐศาสตร์ชาวอังกฤษ วิลเลียม สแตนลีย์ เจวอนส์ ในศตวรรษที่ 19 เจวอนส์สังเกตว่าเมื่อประสิทธิภาพในการเผาไหม้ถ่านหินดีขึ้น การใช้ถ่านหินไม่ได้ลดลง แต่กลับเพิ่มขึ้น เขาโต้แย้งว่านี่เป็นเพราะการปรับปรุงประสิทธิภาพทำให้ราคาถ่านหินลดลง ซึ่งกระตุ้นให้เกิดความต้องการมากขึ้น
ในบริบทของ AI Jevons Paradox หมายความว่าถึงแม้ว่าประสิทธิภาพของโมเดล AI เช่น DeepSeek จะดีขึ้น แต่ปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์โดยรวมก็ยังมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเนื่องจากการใช้งาน AI ที่แพร่หลาย ตัวอย่างเช่น หาก AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ อาจมีแนวโน้มที่จะใช้ AI เพื่อทำงานอัตโนมัติมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่การใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ การเติบโตนี้อาจหักล้างผลประโยชน์ที่เกิดจากการปรับปรุงประสิทธิภาพ หรืออาจนำไปสู่การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่เพิ่มขึ้น
การปรับใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ: กุญแจสำคัญในการสร้างความยั่งยืน
เพื่อหลีกเลี่ยง Jevons Paradox การศึกษาของ Greenly เน้นย้ำถึงความสำคัญของการ "ปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบ" ซึ่งหมายความว่าธุรกิจและบุคคลทั่วไปควรดำเนินมาตรการเพื่อลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากการใช้ AI ของตน ต่อไปนี้คือมาตรการบางส่วนที่สามารถดำเนินการได้:
- ใช้โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพ: การเลือกโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพเช่น DeepSeek สามารถลดการใช้พลังงานและการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้
- ปรับปรุงการใช้งานโมเดล AI ให้เหมาะสม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดล AI ทำงานเฉพาะเมื่อจำเป็น และหลีกเลี่ยงการใช้งานมากเกินไป
- ใช้พลังงานหมุนเวียน: การใช้พลังงานหมุนเวียนเพื่อจ่ายไฟให้กับศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์จริงสามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้
- สนับสนุนการพัฒนา AI อย่างยั่งยืน: สนับสนุนบริษัทและองค์กรที่มุ่งมั่นที่จะพัฒนาและปรับใช้เทคโนโลยี AI ที่ยั่งยืน
ด้วยการดำเนินมาตรการเหล่านี้ เราสามารถมั่นใจได้ว่าผลประโยชน์ของ AI จะไม่เกิดขึ้นโดยแลกกับสิ่งแวดล้อม
กลยุทธ์โอเพนซอร์สของ DeepSeek AI: เร่งการสร้างสรรค์นวัตกรรมและการพัฒนาที่ยั่งยืน
การที่ DeepSeek AI เลือกที่จะเปิดซอร์สโค้ดของโมเดลบางส่วน ไม่เพียงแต่เร่งการสร้างสรรค์นวัตกรรมทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังมีส่วนช่วยส่งเสริมการพัฒนา AI ที่ยั่งยืนในระดับหนึ่งอีกด้วย โอเพนซอร์สหมายความว่าทุกคนสามารถเข้าถึง ใช้งาน แก้ไข และเผยแพร่โค้ดของโมเดล DeepSeek AI ได้ ความเปิดกว้างนี้ทำให้เกิดข้อดีหลายประการ:
- เร่งการสร้างสรรค์นวัตกรรม: การเปิดซอร์สโค้ดทำให้ DeepSeek AI สามารถดึงดูดนักพัฒนาจำนวนมากขึ้นให้มีส่วนร่วมในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลต่างๆ นักพัฒนาจากทั่วโลกสามารถทำงานร่วมกันเพื่อค้นหาข้อบกพร่องในโมเดล และนำเสนอแนวทางแก้ไขใหม่ๆ รูปแบบการทำงานร่วมกันแบบเปิดนี้สามารถเร่งการสร้างสรรค์นวัตกรรมทางเทคโนโลยี AI และผลักดันการประยุกต์ใช้ AI ในหลากหลายสาขา
- ลดต้นทุนการพัฒนา: สำหรับองค์กรและสถาบันวิจัยอื่นๆ การใช้โมเดลโอเพนซอร์สของ DeepSeek AI สามารถลดต้นทุนการพัฒนา AI ได้อย่างมาก พวกเขาไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลของตนเองตั้งแต่เริ่มต้น แต่สามารถแก้ไขและปรับแต่งโดยอิงตามโมเดลของ DeepSeek AI ได้โดยตรง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรได้เป็นจำนวนมาก
- เพิ่มการเข้าถึงโมเดล: โอเพนซอร์สทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าถึงและใช้โมเดลของ DeepSeek AI ได้ ซึ่งช่วยส่งเสริมการแพร่หลายของเทคโนโลยี AI และทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้
- ส่งเสริมการพัฒนาที่ยั่งยืน: การเปิดซอร์สโค้ดช่วยให้นักพัฒนาจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าใจความพยายามของ DeepSeek AI ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ซึ่งช่วยส่งเสริมแนวคิดการพัฒนา AI ที่ยั่งยืน สนับสนุนให้นักพัฒนาจำนวนมากขึ้นให้ความสนใจกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของ AI และพัฒนาโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม โอเพนซอร์สก็มีความท้าทายบางประการเช่นกัน ตัวอย่างเช่น ความปลอดภัยของโมเดลโอเพนซอร์สเป็นประเด็นสำคัญ หากมีช่องโหว่ในโมเดล อาจถูกผู้โจมตีที่เป็นอันตรายใช้ประโยชน์ได้ นอกจากนี้ การคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญาของโมเดลโอเพนซอร์สก็เป็นประเด็นที่ต้องให้ความสนใจเช่นกัน
แม้ว่าจะมีความท้าทายบางประการ แต่โดยรวมแล้วกลยุทธ์โอเพนซอร์สของ DeepSeek AI เป็นประโยชน์ ช่วยเร่งการสร้างสรรค์นวัตกรรมทางเทคโนโลยี AI ลดต้นทุนการพัฒนา AI เพิ่มการเข้าถึงโมเดล และส่งเสริมการพัฒนา AI ที่ยั่งยืน
ศักยภาพในการประยุกต์ DeepSeek AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ
ประสิทธิภาพและความยั่งยืนของ DeepSeek AI ทำให้มีศักยภาพในการประยุกต์ใช้ในวงกว้างในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่อไปนี้คือบางสาขาที่ DeepSeek AI อาจมีบทบาทสำคัญ:
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): DeepSeek AI สามารถใช้เพื่อสร้างโมเดล NLP ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการแปลด้วยเครื่อง การสรุปข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการใช้งานอื่นๆ
- คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision): DeepSeek AI สามารถใช้เพื่อสร้างโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการจดจำภาพ การตรวจจับวัตถุ การวิเคราะห์วิดีโอ และการใช้งานอื่นๆ
- ระบบแนะนำ (recommendation systems): DeepSeek AI สามารถใช้เพื่อสร้างระบบแนะนำที่มีประสิทธิภาพและเป็นส่วนตัวยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และผลประโยชน์ทางธุรกิจ
- การดูแลสุขภาพ (healthcare): DeepSeek AI สามารถใช้เพื่อช่วยในการวินิจฉัย การพัฒนายา การรักษาเฉพาะบุคคล และสาขาอื่นๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพทางการแพทย์และปรับปรุงการพยากรณ์โรคของผู้ป่วย
- บริการทางการเงิน (financial services): DeepSeek AI สามารถใช้ในการประเมินความเสี่ยง การตรวจจับการฉ้อโกง การซื้อขายเชิงปริมาณ และสาขาอื่นๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความปลอดภัยของบริการทางการเงิน
- การผลิต (manufacturing): DeepSeek AI สามารถใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต การควบคุมคุณภาพ การคาดการณ์ความล้มเหลว และสาขาอื่นๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและลดต้นทุนการผลิต
แนวโน้มการพัฒนา AI ในอนาคต: ประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และการปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
กรณีของ DeepSeek AI แสดงให้เห็นว่าการพัฒนา AI ในอนาคตจะให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ ความยั่งยืน และการปรับใช้อย่างมีความรับผิดชอบมากขึ้น เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราจำเป็นต้องให้ความสนใจกับผลกระทบของ AI ต่อสิ่งแวดล้อมและสังคมมากขึ้น และดำเนินมาตรการเพื่อให้มั่นใจว่าผลประโยชน์ของ AI จะได้รับการพัฒนาอย่างเต็มที่ ในขณะที่ลดผลกระทบด้านลบให้เหลือน้อยที่สุด
ต่อไปนี้คือแนวโน้มการพัฒนา AI ในอนาคต:
- การบีบอัดและการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล (model compression and optimization): นักวิจัยจะยังคงสำรวจวิธีการใหม่ๆ ในการบีบอัดและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ซึ่งจะช่วยลดความต้องการในการคำนวณและการใช้พลังงานของโมเดล
- Edge computing: การปรับใช้โมเดล AI กับอุปกรณ์ Edge (เช่น สมาร์ทโฟน เซ็นเซอร์ ฯลฯ) สามารถลดการพึ่งพาศูนย์ข้อมูล ซึ่งจะช่วยลดการใช้พลังงานและความล่าช้า
- Green AI: นักวิจัยจำนวนมากขึ้นจะให้ความสนใจกับการพัฒนา Green AI ซึ่งคือการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและยั่งยืนมากขึ้น
- จริยธรรมและความปลอดภัยของ AI (AI ethics and security): ปัญหาด้านจริยธรรมและความปลอดภัยของ AI จะได้รับการพิจารณาอย่างจริงจังมากขึ้น เราจำเป็นต้องกำหนดนโยบายและข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องเพื่อให้มั่นใจว่า AI มีความปลอดภัย เชื่อถือได้ และยุติธรรม
การสำรวจของ DeepSeek AI เป็นตัวอย่างที่ดีที่แสดงให้เห็นว่าเราสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI ในขณะที่ให้ความสนใจกับการพัฒนา AI ที่ยั่งยืนได้อย่างไร ในอนาคต เราหวังว่าจะได้เห็นองค์กรนวัตកម្មเช่น DeepSeek AI มากขึ้น ซึ่งมีส่วนร่วมในการสร้างระบบนิเวศ AI ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและยั่งยืนมากขึ้น