คลื่นความต้องการและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว
แรงกระแทกเริ่มต้นมาในรูปแบบของคำขอที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว บริษัทต่างๆ เรียกร้องที่จะเข้าถึงโมเดลของ DeepSeek ผ่านเครื่องมือ Bedrock development ของ Amazon สิ่งนี้กระตุ้นให้ Amazon ดำเนินการด้วยความรวดเร็วอย่างผิดปกติ โดยเพิ่ม DeepSeek ลงในแพลตฟอร์ม Bedrock อย่างรวดเร็ว ในขณะที่พนักงานบางคนมองว่ากระบวนการอนุมัตินั้นรวดเร็วเป็นพิเศษ แต่ผู้นำของ Amazon ก็มองว่าเป็นการตอบสนองอย่างรวดเร็วต่อความต้องการของลูกค้าที่ชัดเจน CEO Andy Jassy ได้เน้นย้ำถึงความคล่องตัวนี้ต่อนักลงทุนในภายหลัง โดยเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของบริษัทในการตอบสนองความต้องการของลูกค้า
การตอบสนองนี้เน้นย้ำถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้นในโลกของ AI ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว แม้แต่บริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดก็ไม่สามารถต้านทานศักยภาพในการ disrupt ของการค้นพบใหม่ๆ ได้ Amazon พร้อมด้วยคู่แข่งอย่าง OpenAI, Google, Meta และ Microsoft ถูกบังคับให้ปรับตัวเข้ากับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปซึ่งถูกกำหนดโดย DeepSeek
อย่างไรก็ตาม Amazon ยืนยันว่ากลยุทธ์หลักยังคงไม่เปลี่ยนแปลง โฆษกของบริษัทกล่าวย้ำว่าจุดสนใจของพวกเขาคือการให้การเข้าถึงโมเดลที่ล้ำสมัยอย่างปลอดภัยผ่าน AWS เสมอ ทำให้ลูกค้าสามารถควบคุมข้อมูลของตนเองและสามารถสร้างแอปพลิเคชัน Generative AI ที่ปรับแต่งได้
การนำทางภูมิทัศน์ความเป็นส่วนตัว
ประสิทธิภาพที่น่าประทับใจและความคุ้มค่าของ DeepSeek นั้นไม่อาจปฏิเสธได้ แต่การมาถึงของมันก็ทำให้เกิดคำถามขึ้นด้วย ความสามารถอันทรงพลังของโมเดลและราคาที่ต่ำทำให้เกิดความปั่นป่วนในตลาด ทำให้นักลงทุนต้องตรวจสอบการลงทุนจำนวนมากที่บริษัทเทคโนโลยีของสหรัฐฯ ได้ทำไว้ในโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์
การตอบสนองของ Amazon มีหลายแง่มุม ในขณะที่ยังคงรวมคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับ DeepSeek เช่น การเปิดตัวบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับโมเดลการให้เหตุผลของ DeepSeek บน Bedrock เมื่อเร็วๆ นี้ บริษัทยังมุ่งเน้นไปที่การศึกษาและความแตกต่าง
ภายใน มีการหารือกันว่าจะวางตำแหน่งข้อเสนอของ Amazon กับ DeepSeek อย่างไร แง่มุมหนึ่งที่สำคัญของกลยุทธ์นี้คือการเน้น ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
เน้นความปลอดภัยและทางเลือก
แนวทางภายในสำหรับพนักงาน AWS สนับสนุนให้พวกเขาเน้นย้ำถึงข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นกับ DeepSeek เมื่อโต้ตอบกับลูกค้า แนวทางเหล่านี้แนะนำ:
- เตือนลูกค้าถึงความสำคัญของ “การเลือกแบบจำลอง”
- นำเสนอ Nova AI models ของ AWS เป็นทางเลือกที่เป็นไปได้
- ส่งเสริม Bedrock เป็นแพลตฟอร์มที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับการเข้าถึง AI models
แนวทางดังกล่าวชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่า Bedrock รับรองว่าข้อมูลลูกค้าจะไม่ถูกแชร์กับผู้ให้บริการโมเดล หรือใช้เพื่อปรับปรุงโมเดลพื้นฐาน Amazon คาดการณ์ว่าลูกค้าส่วนใหญ่จะเลือกใช้ DeepSeek models เวอร์ชันโอเพนซอร์ส แทนที่จะเป็นเวอร์ชันที่บริษัทจีนจัดหาให้โดยตรง ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้นได้
แนวทางดังกล่าวยังดึงความสนใจไปที่นโยบายความเป็นส่วนตัวของ DeepSeek ซึ่งระบุว่าข้อมูลผู้ใช้อาจถูกรวบรวมและจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ในประเทศจีน สิ่งนี้ตอกย้ำข้อความที่ว่า AWS ตระหนักและจัดการกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับ DeepSeek อย่างแข็งขัน
ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของ Nova
นอกเหนือจากความเป็นส่วนตัวแล้ว AWS ยังใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของ Nova AI models ในการวางตำแหน่งทางการแข่งขัน แนวทางภายในเน้นว่า:
- Nova models แสดงประสิทธิภาพที่เร็วกว่าเมื่อเทียบกับ DeepSeek’s models ตามข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานของบุคคลที่สาม
- Nova models ได้รับประโยชน์จากมาตรฐาน “AI ที่รับผิดชอบ” ที่แข็งแกร่งกว่าของ AWS ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัย
แม้จะยอมรับว่า Nova สามารถเปรียบเทียบได้โดยตรงกับ DeepSeek’s V3 model (โมเดลข้อความเท่านั้น) มากกว่า R1 reasoning model แต่แนวทางดังกล่าวเน้นย้ำถึงความสามารถที่กว้างขึ้นของ Nova รวมถึงความเข้าใจเกี่ยวกับรูปภาพและวิดีโอ
การทำงานร่วมกันและการเรียนรู้ภายใน
การมาถึงของ DeepSeek กระตุ้นให้เกิดกิจกรรมภายในที่ Amazon อย่างรวดเร็ว ช่อง Slack ภายในชื่อ “Deepseek-interest” ดึงดูดพนักงานกว่า 1,300 คนอย่างรวดเร็วในวันหลังจากการเปิดตัว DeepSeek ในตลาด ช่องนี้กลายเป็นศูนย์กลางสำหรับการอภิปราย คำถาม และข้อสังเกต
พนักงานบางคนแสดงความประหลาดใจกับการผลักดันกลับที่ค่อนข้างจำกัดต่อ DeepSeek เมื่อพิจารณาถึงต้นกำเนิดของจีนและผลกระทบด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น คนอื่นๆ ขอการสนับสนุน DeepSeek models บนแพลตฟอร์มการพัฒนาชิปภายในของ AWS, Neuron นอกจากนี้ยังมีรายงานการร้องเรียนของลูกค้าเกี่ยวกับข้อผิดพลาดที่พบขณะใช้ DeepSeek บน Bedrock
เพื่อจัดการกับความสนใจที่เพิ่มขึ้นและให้คำแนะนำ Amazon ได้จัดการเรียนรู้ DeepSeek ภายในในช่วงปลายเดือนมกราคม เซสชันนี้ครอบคลุมถึงการส่งข้อความของ AWS การวางตำแหน่งทางการแข่งขัน และความแตกต่างที่สำคัญกับ DeepSeek
การปรับตัวและวิวัฒนาการ
ในขณะที่รวมและตอบสนองต่อ DeepSeek อย่างแข็งขัน Amazon ยังดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อจัดการกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ขณะนี้พนักงานไม่ได้รับการสนับสนุนให้ใช้ DeepSeek บนคอมพิวเตอร์ที่ทำงาน และได้รับคำเตือนไม่ให้แชร์ข้อมูลที่เป็นความลับกับแอปของ DeepSeek ซึ่งสะท้อนถึงข้อควรระวังในการใช้ ChatGPT ในที่ทำงาน
ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในสาขา AI นั้นเห็นได้ชัดจากข้อเท็จจริงที่ว่าพนักงาน Amazon บางคนกำลังมองไปไกลกว่า DeepSeek แล้ว การอภิปรายภายในช่อง Slack ภายในได้เปลี่ยนไปใช้ข้อเสนอ AI ของจีนอื่นๆ เช่น Qwen ของ Alibaba ซึ่งบ่งชี้ถึงการตระหนักถึงภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่อง พนักงานคนหนึ่งถึงกับกล่าวว่า DeepSeek นั้น “เป็นอดีตไปแล้ว” ซึ่งเน้นย้ำถึงความก้าวหน้าที่ไม่หยุดยั้ง
อิทธิพลทางเทคนิคของ DeepSeek
Amazon ไม่เพียงแต่ตอบสนองต่อการมีอยู่ของ DeepSeek ในตลาดเท่านั้น แต่ยังศึกษาเทคโนโลยีพื้นฐานอีกด้วย มีความพยายามที่จะวิเคราะห์เทคนิคการฝึกอบรมของ DeepSeek โดยมีเป้าหมายที่จะนำเทคนิคเหล่านั้นไปใช้กับ reasoning model ของ AWS เอง ซึ่งกำลังอยู่ระหว่างการพัฒนา
ตามที่รายงานไปก่อนหน้านี้ AWS ได้ทำงานเกี่ยวกับ reasoning model ของตัวเองมาระยะหนึ่งแล้ว อย่างไรก็ตาม การเกิดขึ้นของ DeepSeek ได้เพิ่มความรู้สึกเร่งด่วน เร่งความคืบหน้าของโครงการ
ในระหว่างการ conference call CEO Andy Jassy ยอมรับว่า Amazon “ประทับใจ” กับหลายแง่มุมของวิธีการฝึกอบรมของ DeepSeek เขาพูดถึง “การพลิก sequencing ของ reinforcement training” และ “inference optimizations” บางอย่างเป็นพื้นที่ที่น่าสนใจ
เน้นที่การให้เหตุผล
การพัฒนาคู่แข่งโดยตรงกับ R1 reasoning model ของ DeepSeek ของ Amazon เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของบริษัทในการเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในความสามารถในการให้เหตุผล ซึ่งแสดงให้เห็นโดย DeepSeek ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของพื้นที่นี้
ด้วยการสร้าง reasoning model ของตัวเอง AWS มีเป้าหมายที่จะ:
- เสนอทางเลือกที่แข่งขันได้กับ R1 ของ DeepSeek
- จัดการกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นกับการใช้โมเดลจากหน่วยงานต่างประเทศ
- ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญและโครงสร้างพื้นฐานของตนเองเพื่อเอาชนะความสามารถของ DeepSeek
ผลกระทบที่กว้างขึ้น
การตอบสนองของ Amazon ต่อ DeepSeek เป็นกรณีศึกษาที่มีค่าว่าบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่จัดการกับโลกของ AI ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและมักจะคาดเดาไม่ได้อย่างไร มันแสดงให้เห็น:
- ความต้องการความคล่องตัว: ความสามารถในการปรับตัวอย่างรวดเร็วต่อการพัฒนาใหม่และความต้องการของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญ
- ความสำคัญของความแตกต่าง: การเน้นจุดแข็งที่เป็นเอกลักษณ์และการจัดการกับจุดอ่อนที่อาจเกิดขึ้นเป็นสิ่งสำคัญในภูมิทัศน์การแข่งขัน
- การมุ่งเน้นอย่างต่อเนื่องในเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: เนื่องจาก AI models มีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลจึงมีความสำคัญสูงสุด
- การแสวงหานวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง: การศึกษาและเรียนรู้จากคู่แข่ง ในขณะเดียวกันก็ลงทุนในการวิจัยและพัฒนาภายใน เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการก้าวนำหน้า
เรื่องราวของ DeepSeek เป็นเครื่องเตือนใจว่าภูมิทัศน์ AI มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ผู้เล่นใหม่เกิดขึ้น เทคโนโลยีพัฒนา และบริษัทต่างๆ ต้องปรับตัวเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน การตอบสนองของ Amazon ซึ่งมีลักษณะเป็นการผสมผสานระหว่างการรวมตัวอย่างรวดเร็ว การวางตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ และการเรียนรู้ภายใน สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายและโอกาสที่เกิดจากสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลานี้ การพัฒนา reasoning model ของตัวเองอย่างต่อเนื่องยังเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ Amazon ที่จะไม่เพียงแต่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด แต่ยังกำหนดอนาคตของ AI อีกด้วย