DeepSeek: ขับเคลื่อน AI สู่ธุรกิจ ลดต้นทุน

DeepSeek วันที่สอง: การเปลี่ยนไปสู่การนำ AI ไปใช้ในองค์กร

DeepSeek สตาร์ทอัพ AI ที่กำลังเติบโตของจีน กำลังสร้างความฮือฮาด้วยโมเดลพื้นฐานที่ลดราคาอย่างมาก การเคลื่อนไหวนี้มีศักยภาพในการปฏิวัติการนำ AI ไปใช้สำหรับธุรกิจโดยการจัดการกับอุปสรรคที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง: ต้นทุน

ต้นทุนที่สูงของการนำ AI ไปใช้

จากข้อมูลของนักวิเคราะห์ Brad Sills และ Carly Liu จาก BofA Global Research ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชัน AI เป็นอุปสรรคสำคัญที่ขัดขวางการนำไปใช้ในวงกว้าง รายงานของพวกเขาซึ่งเผยแพร่เมื่อวันอังคารที่ 28 มกราคม ชี้ให้เห็นว่าความก้าวหน้าในการลดต้นทุนอาจลดราคาลงอีก นำไปสู่อัตราการนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้น

การประกาศของ DeepSeek เมื่อวันจันทร์ที่ 27 มกราคม สร้างความตกตะลึงไปทั่วอุตสาหกรรม AI ทำให้หุ้นของบริษัท AI หลายแห่งลดลง บริษัทเปิดเผยความสามารถในการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐานในราคาเพียง 5.58 ล้านดอลลาร์โดยใช้ชิป Nvidia H800 จำนวน 2,048 ชิป ตัวเลขนี้ตรงกันข้ามอย่างสิ้นเชิงกับค่าใช้จ่ายโดยประมาณของ OpenAI และ Anthropic ซึ่งมีตั้งแต่ 100 ล้านดอลลาร์ถึงหนึ่งพันล้านดอลลาร์ และเกี่ยวข้องกับการใช้ชิป AI ของ Nvidia นับพัน

Roy Benesh, CTO ที่ eSIMple เน้นย้ำถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงความสำเร็จของ DeepSeek โดยระบุว่าเป็นการเสริมศักยภาพให้กับบริษัทขนาดเล็ก นักพัฒนาแต่ละราย และแม้แต่นักวิจัยให้ใช้ประโยชน์จากพลังของ AI โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมาก การเข้าถึงที่เพิ่มขึ้นนี้สามารถส่งเสริมการพัฒนาแนวคิดและเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรม นำไปสู่ความสามารถในการแข่งขันที่มากขึ้นในสาขานี้ เป็นผลให้ลูกค้าจะได้รับประโยชน์จากตัวเลือกใหม่ๆ ในขณะที่บริษัท AI ที่จัดตั้งขึ้นมีแนวโน้มที่จะลดราคาและเร่งความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

นักวิเคราะห์ของ BofA ได้ให้ตัวอย่างของค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชัน AI ที่มีอยู่ Microsoft’s 365 Copilot Chat คิดค่าบริการระหว่าง 1 เซ็นต์ถึง 30 เซ็นต์ต่อข้อความแจ้ง ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของคำขอ Salesforce’s Agentforce สำหรับ Service Cloud คิดราคาคงที่ 2 ดอลลาร์ต่อการแปลง

ในขณะที่ BofA ยอมรับว่าตัวเลข 5.58 ล้านดอลลาร์ที่นำเสนอโดย DeepSeek นั้นค่อนข้างทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากการยกเว้นค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการวิจัย การทดลอง สถาปัตยกรรม อัลกอริธึม และข้อมูล นักวิเคราะห์เน้นย้ำถึงความสำคัญของนวัตกรรมของสตาร์ทอัพในการแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของวิธีการฝึกอบรมที่ถูกกว่า

การฝึกอบรมล่วงหน้าเทียบกับการอนุมาน: ทำความเข้าใจต้นทุน

โมเดล AI พื้นฐาน เช่น GPT-4o ของ OpenAI และ Gemini ของ Google ผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการฝึกอบรมล่วงหน้า ซึ่งพวกเขาได้รับข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น อินเทอร์เน็ตทั้งหมด เพื่อพัฒนาความรู้ทั่วไป อย่างไรก็ตาม เพื่อทำให้โมเดลเหล่านี้มีความเกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์มากขึ้นสำหรับบริษัทและอุตสาหกรรมเฉพาะ องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือปรับแต่งโดยใช้ข้อมูลของตนเอง

เมื่อโมเดล AI ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดแล้ว โมเดลจะสามารถประมวลผลข้อความแจ้งของผู้ใช้และสร้างการตอบสนองที่เกี่ยวข้องได้ อย่างไรก็ตาม กระบวนการแจ้งโมเดลและการได้รับการตอบสนองต้องเสียค่าใช้จ่ายในการอนุมาน ซึ่งเป็นค่าธรรมเนียมที่เกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมกับโมเดลด้วยข้อมูลใหม่เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าบริษัทส่วนใหญ่ไม่ได้แบกรับค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐาน ความรับผิดชอบนี้อยู่ที่นักพัฒนาโมเดลเหล่านี้ รวมถึง OpenAI, Google, Meta, Amazon, Microsoft, Anthropic, Cohere, Hugging Face, Mistral AI, Stability AI, xAI, IBM, Nvidia, ห้องปฏิบัติการวิจัยบางแห่ง และยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของจีน เช่น Baidu และ Alibaba

ธุรกิจส่วนใหญ่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการอนุมานสำหรับการประมวลผลปริมาณงาน AI ซึ่งเป็นส่วนใหญ่ของค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับ AI

การเชื่อมต่อของจีน: ค่าใช้จ่ายในการอนุมานและความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของ DeepSeek

DeepSeek ให้บริการอนุมานของตัวเองในราคาที่ต่ำกว่าบริษัทใน Silicon Valley อย่างมาก อย่างไรก็ตาม มีข้อควรพิจารณาบางประการที่ควรคำนึงถึงเมื่อใช้บริการเหล่านี้

ตามนโยบายความเป็นส่วนตัวของ DeepSeek ข้อมูลผู้ใช้จะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่ตั้งอยู่ในประเทศจีน บริษัทยังระบุว่าจะปฏิบัติตามข้อผูกพันทางกฎหมายและปฏิบัติงานเพื่อประโยชน์สาธารณะหรือเพื่อปกป้องผลประโยชน์ที่สำคัญของผู้ใช้และผู้อื่น

กฎหมายข่าวกรองแห่งชาติของจีน โดยเฉพาะมาตรา 7 กำหนดให้องค์กรและพลเมืองทุกคนสนับสนุน ช่วยเหลือ และให้ความร่วมมือกับความพยายามด้านข่าวกรองแห่งชาติตามกฎหมาย และปกป้องความลับของงานข่าวกรองแห่งชาติที่พวกเขาทราบ

Kevin Surace, CEO ของ Appvance แสดงความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว โดยระบุว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้เป็นเรื่องปกติในประเทศจีน เขาแนะนำให้ผู้ใช้ใช้ความระมัดระวัง

ในการทดลองที่ดำเนินการโดย PYMNTS แชทบอทของ DeepSeek ถูกขอให้อธิบายว่าการประท้วงที่จัตุรัสเทียนอันเหมินในปี 1989 มีอิทธิพลต่อการเมืองจีนอย่างไร แชทบอทตอบว่า “ขออภัย ฉันไม่แน่ใจว่าจะเข้าถึงคำถามประเภทนี้ได้อย่างไร”

Tim Enneking, CEO ที่ Presearch ชี้ให้เห็นว่า DeepSeek เป็นบริษัทที่เป็นเจ้าของโดยจีน 100% ซึ่งตั้งอยู่ในประเทศจีน เขาตั้งข้อสังเกตว่าความไม่สามารถของแชทบอทในการให้ข้อมูลเกี่ยวกับจัตุรัสเทียนอันเหมินหรือบุคคลสำคัญในรัฐบาลจีนบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในความเป็นกลางของเทคโนโลยี ในขณะที่ Enneking ยอมรับถึงศักยภาพที่น่าตื่นเต้นของเทคโนโลยีนี้ เขาก็แสดงความกังวลเกี่ยวกับการควบคุม

อย่างไรก็ตาม Enneking ยังเน้นย้ำถึงลักษณะโอเพนซอร์สของโมเดลของ DeepSeek ซึ่งช่วยให้สามารถแก้ไขเพื่อลบการควบคุมของรัฐบาลและองค์กร เขาเชื่อว่าความคิดสร้างสรรค์ทางวิศวกรรมของบริษัทสร้างโอกาสให้บริษัทและประเทศขนาดเล็กเข้าร่วมและประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ AI เชิงกำเนิด

ศักยภาพของ DeepSeek ในการลดต้นทุนการอนุมานสำหรับทุกคน

แนวทางที่เป็นนวัตกรรมของ DeepSeek ในการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐานในราคาที่ต่ำกว่ามีผลกระทบเชิงบวกต่อบริษัทต่างๆ เช่น Microsoft ซึ่งสามารถลดต้นทุนของการประมวลผล AI และขับเคลื่อนขนาดต่อไปได้ ตามที่ Sills และ Liu กล่าวไว้ ต้นทุนการประมวลผลที่ต่ำกว่าสามารถนำไปสู่ส่วนต่างที่ดีขึ้นในข้อเสนอที่เปิดใช้งาน AI

ในบันทึกการวิจัยแยกต่างหาก นักวิเคราะห์ของ BofA Alkesh Shah, Andrew Moss และ Brad Sills แนะนำว่าต้นทุนการประมวลผล AI ที่ต่ำกว่าอาจเปิดใช้งานบริการ AI ที่กว้างขึ้นในภาคส่วนต่างๆ ตั้งแต่รถยนต์ไปจนถึงสมาร์ทโฟน

ในขณะที่ไม่น่าเป็นไปได้ที่นักพัฒนาโมเดลพื้นฐานเช่น OpenAI จะบรรลุต้นทุนการฝึกอบรมที่ต่ำเท่ากับ DeepSeek ในทันที นักวิเคราะห์เชื่อว่าเทคนิคการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมและการฝึกอบรมหลังการฝึกอบรมของ DeepSeek จะถูกนำมาใช้โดยนักพัฒนาโมเดลแนวหน้าคู่แข่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม พวกเขาเน้นย้ำว่าโมเดลปัจจุบันจะยังคงต้องใช้การลงทุนจำนวนมากเนื่องจากเป็นรากฐานสำหรับตัวแทน AI

ในระยะยาว นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าจะมีการนำ AI ไปใช้โดยองค์กรต่างๆ อย่างรวดเร็ว เนื่องจากแชทบอท โคไพลอต และเอเจนต์ฉลาดขึ้นและถูกลง ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่า Jevons paradox

Satya Nadella CEO ของ Microsoft กล่าวย้ำความรู้สึกนี้บน X โดยระบุว่า Jevons paradox กำลังทำงานอยู่เนื่องจาก AI มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มากขึ้น เขาเชื่อว่าสิ่งนี้จะนำไปสู่การใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้น เปลี่ยนให้เป็นสินค้าที่เราไม่สามารถรับได้เพียงพอ

การเจาะลึกโมเดลพื้นฐานและผลกระทบ

โมเดลพื้นฐาน ซึ่งเป็นกระดูกสันหลังของ AI สมัยใหม่ กำลังปฏิวัติวิธีการดำเนินงานของธุรกิจและการโต้ตอบกับเทคโนโลยี โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลจำนวนมาก มีความสามารถในการดำเนินงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติไปจนถึงการจดจำภาพ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาและการใช้งานโมเดลเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันที่ซับซ้อนของปัจจัยต่างๆ รวมถึงต้นทุนการฝึกอบรม ต้นทุนการอนุมาน ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

ทำความเข้าใจโมเดลพื้นฐาน

โดยหลักแล้ว โมเดลพื้นฐานเป็นเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ กระบวนการฝึกอบรมนี้ช่วยให้พวกเขาเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถดำเนินงานต่างๆ ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่ง ตัวอย่างของโมเดลพื้นฐาน ได้แก่:

• GPT-4o: โมเดลภาษาที่ทรงพลังที่พัฒนาโดย OpenAI สามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพระดับมนุษย์ แปลภาษา และตอบคำถามได้อย่างครอบคลุม
• Gemini ของ Google: โมเดล AI แบบมัลติโมดอลที่สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลประเภทต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ และเสียง

โมเดลเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงงานเฉพาะ แต่สามารถปรับให้เข้ากับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับธุรกิจ

บทบาทของการฝึกอบรมล่วงหน้าและการปรับแต่ง

การพัฒนาโมเดลพื้นฐานโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับสองขั้นตอนหลัก: การฝึกอบรมล่วงหน้าและการปรับแต่ง

• การฝึกอบรมล่วงหน้า: ในขั้นตอนนี้ โมเดลจะได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น อินเทอร์เน็ตทั้งหมด เพื่อเรียนรู้ความรู้และทักษะทางภาษาทั่วไป กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลมีความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความ แปลภาษา และดำเนินงานพื้นฐานอื่นๆ
• การปรับแต่ง: ในขั้นตอนนี้ โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจะได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่เล็กลงและเฉพาะเจาะจงมากขึ้นที่เกี่ยวข้องกับงานหรืออุตสาหกรรมเฉพาะ กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลปรับความรู้และทักษะให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชัน

ตัวอย่างเช่น โมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสามารถปรับแต่งบนชุดข้อมูลของการโต้ตอบบริการลูกค้าเพื่อสร้างแชทบอทที่สามารถตอบสนองต่อข้อซักถามของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมและการอนุมาน

ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับโมเดลพื้นฐานสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมและค่าใช้จ่ายในการอนุมาน

• ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม: ค่าใช้จ่ายเหล่านี้เกี่ยวข้องกับทรัพยากรการคำนวณ ข้อมูล และความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐาน การฝึกอบรมโมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่อาจมีราคาแพงมาก ซึ่งมักจะต้องใช้เงินลงทุนหลายล้านดอลลาร์
• ค่าใช้จ่ายในการอนุมาน: ค่าใช้จ่ายเหล่านี้เกี่ยวข้องกับทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นในการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อทำการคาดการณ์หรือสร้างผลลัพธ์ ค่าใช้จ่ายในการอนุมานอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของโมเดล ปริมาณข้อมูลที่กำลังประมวลผล และโครงสร้างพื้นฐานที่กำลังใช้งาน

นวัตกรรมของ DeepSeek อยู่ในความสามารถในการลดค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องกับโมเดลพื้นฐานได้อย่างมาก ทำให้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจและองค์กรที่หลากหลาย

การแก้ไขความเป็นส่วนตัวและความกังวลด้านจริยธรรม

การใช้โมเดลพื้นฐานทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและข้อพิจารณาด้านจริยธรรม โมเดลพื้นฐานได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งอาจมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลส่วนบุคคล จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลเหล่านี้ถูกนำมาใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม เคารพความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และหลีกเลี่ยงอคติ

กลยุทธ์บางอย่างสำหรับการแก้ไขข้อกังวลเหล่านี้ ได้แก่:

• การไม่เปิดเผยชื่อข้อมูล: การลบหรือปิดบังข้อมูลส่วนบุคคลจากข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
• การตรวจจับและการลดอคติ: การระบุและแก้ไขอคติในข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลไม่ได้ทำให้เกิดแบบแผนที่เป็นอันตรายหรือการปฏิบัติที่เลือกปฏิบัติ
• ความโปร่งใสและความรับผิดชอบ: การให้ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการทำงานของโมเดลและวิธีการใช้งาน และการสร้างกลไกสำหรับความรับผิดชอบในกรณีที่เกิดข้อผิดพลาดหรือผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์

เมื่อโมเดลพื้นฐานแพร่หลายมากขึ้น จำเป็นต้องแก้ไขข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมเหล่านี้ในเชิงรุกเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานเพื่อประโยชน์ของสังคม

อนาคตของโมเดลพื้นฐาน

โมเดลพื้นฐานกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อสังคมนั้นมีมากมาย ในอนาคต เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็น:

• โมเดลที่ทรงพลังและอเนกประสงค์มากขึ้น: ในขณะที่นักวิจัยยังคงพัฒนาสถาปัตยกรรมและเทคนิคการฝึกอบรมใหม่ๆ โมเดลพื้นฐานจะทรงพลังและอเนกประสงค์มากยิ่งขึ้น สามารถดำเนินงานที่หลากหลายด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น
• การเข้าถึงที่เพิ่มขึ้น: เมื่อต้นทุนการฝึกอบรมลดลงและแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์แพร่หลายมากขึ้น โมเดลพื้นฐานจะสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจทุกขนาด
• แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานใหม่ๆ: โมเดลพื้นฐานจะยังคงถูกนำไปใช้กับกรณีการใช้งานใหม่ๆ และที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงินไปจนถึงการศึกษา

การเกิดขึ้นของโมเดลพื้นฐานแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในสาขาปัญญาประดิษฐ์ การทำความเข้าใจความสามารถ ต้นทุน และข้อพิจารณาด้านจริยธรรมของพวกเขา เราสามารถควบคุมพลังของพวกเขาเพื่อสร้างอนาคตที่ดีกว่าได้

การมีส่วนร่วมของ DeepSeek ในการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย

ความสำเร็จของ DeepSeek ในการลดต้นทุนการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐานอย่างมาก ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย การลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด DeepSeek กำลังเสริมศักยภาพให้องค์กรและบุคคลที่หลากหลายมากขึ้นในการเข้าร่วมในการปฏิวัติ AI

ผลกระทบต่อธุรกิจขนาดเล็ก

ธุรกิจขนาดเล็กมักขาดทรัพยากรและความเชี่ยวชาญในการพัฒนาและใช้งานโมเดล AI ของตนเอง โมเดลพื้นฐานที่คุ้มค่าของ DeepSeek ช่วยให้ธุรกิจเหล่านี้เข้าถึงเทคโนโลยี AI ที่ทันสมัย ซึ่งก่อนหน้านี้เกินเอื้อม สิ่งนี้สามารถสร้างสนามแข่งขันที่เท่าเทียมกัน ทำให้ธุรกิจขนาดเล็กสามารถแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นกับบริษัทขนาดใหญ่และเป็นที่ยอมรับมากกว่า

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซขนาดเล็กสามารถใช้โมเดลของ DeepSeek เพื่อปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์สำหรับลูกค้า ปรับปรุงการบริการลูกค้า หรือทำให้แคมเปญการตลาดเป็นไปโดยอัตโนมัติ

การเสริมศักยภาพของนักพัฒนาแต่ละราย

โมเดลของ DeepSeek ยังเสริมศักยภาพให้นักพัฒนาและนักวิจัยแต่ละรายในการสำรวจแอปพลิเคชัน AI และนวัตกรรมใหม่ๆ ด้วยการเข้าถึงโมเดลพื้นฐานราคาไม่แพง นักพัฒนาสามารถทดลองกับแนวคิดต่างๆ พัฒนาเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่ๆ และมีส่วนร่วมในการพัฒนาเทคโนโลยี AI

สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของนวัตกรรม เนื่องจากผู้คนจำนวนมากขึ้นมีโอกาสที่จะมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI

ศักยภาพในการทำงานร่วมกันแบบโอเพนซอร์ส

แนวทางโอเพนซอร์สของ DeepSeek ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและนวัตกรรมในชุมชน AI มากยิ่งขึ้น การทำให้โมเดลของตนพร้อมใช้งานสำหรับสาธารณชน DeepSeek สนับสนุนให้นักพัฒนามีส่วนร่วมในการปรับปรุง ระบุและแก้ไขข้อบกพร่อง และพัฒนาคุณสมบัติใหม่ๆ

แนวทางการทำงานร่วมกันนี้สามารถเร่งการพัฒนาเทคโนโลยี AI และทำให้แน่ใจว่ามีการใช้งานเพื่อประโยชน์ของทุกคน

การเร่งการนำ AI ไปใช้

การลดต้นทุนของ AI DeepSeek กำลังเร่งการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เมื่อ AI มีราคาไม่แพงและเข้าถึงได้มากขึ้น ธุรกิจจำนวนมากขึ้นจะสามารถรวมเข้ากับการดำเนินงานของตนได้ นำไปสู่การเพิ่มผลผลิต ประสิทธิภาพ และนวัตกรรม

สิ่งนี้สามารถมีผลกระทบอย่างมากต่อเศรษฐกิจโลก ขับเคลื่อนการเติบโตและสร้างโอกาสใหม่ๆ

ระบบนิเวศ AI ที่ครอบคลุมมากขึ้น

ความพยายามของ DeepSeek ในการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยมีส่วนทำให้เกิดระบบนิเวศ AI ที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งผู้คนจำนวนมากขึ้นมีโอกาสที่จะมีส่วนร่วมในการพัฒนาและการใช้ AI สิ่งนี้สามารถช่วยให้แน่ใจว่า AI ถูกใช้ในลักษณะที่เป็นประโยชน์ต่อสมาชิกทุกคนในสังคม แทนที่จะเป็นเพียงไม่กี่คน

การเสริมศักยภาพให้ธุรกิจขนาดเล็ก นักพัฒนาแต่ละราย และนักวิจัย DeepSeek กำลังส่งเสริมภูมิทัศน์ AI ที่มีความหลากหลายและสร้างสรรค์มากขึ้น