Снимка: Istock

През уикенда вирусни публикации в социалните медии предположиха, че китайската компания DeepSeek е пресъздала мощта на изкуствения интелект на OpenAI само за 6 милиона долара, срещу милиардите, похарчени от американските технологични гиганти. 

Вълнуващият шум бързо повдигна въпроси относно лидерството на ИИ на Америка и понижи технологичните акции в понеделник. Nasdaq завършиха деня със спад от 3,1%, докато AI лидерът Nvidia падна със 17%.

Но реалността е много по-сложна. DeepSeek не просто повтори способността на OpenAI, като похарчи няколко милиона долара.

DeepSeek за първи път разкри цифрата от 6 милиона долара в технически документ от края на декември за своя модел DeepSeek-V3. Стартиращата компания изчисли, че последното обучение на модела, което отнема 2,8 милиона GPU часа, ще струва $5,6 милиона, ако наеме това количество облачен капацитет. Важно е, че DeepSeek изключи разходите, свързани с „предишни изследвания и експерименти за аблация на архитектури, алгоритми или данни“.

Това означава, че числото пропуска всички средства за научноизследователска и развойна дейност, изразходвани за разработване на архитектурата на модела, алгоритми, събиране на данни, заплати на служителите, закупуване на графични процесори и тестове. Сравняването на теоретични разходи за финално обучение с общите разходи на американската компания за капиталови разходи за AI инфраструктура е сравняване на ябълки и портокали. Общата цена на DeepSeek вероятно е много по-висока.

В понеделник анализаторът на Bernstein Стейси Расгон цитира разкритието на DeepSeek, отбелязвайки „фундаментално недоразумение“ относно цифрата от 5 милиона долара. „Категорично невярно е, че Китай е дублирал OpenAI за 5 милиона долара“.

Мениджърът на технологичния фонд Гавин Бейкър нарече използването на цифрата за обучение от 6 милиона долара „дълбоко подвеждащо“, подчертавайки, че интелигентен екип не може да обучи модела DeepSeek от нулата с няколко милиона долара.

Няколко експерти по изкуствен интелект силно подозират, че DeepSeek е използвал усъвършенствани резултати от американски модели в допълнение към собствените си, за да оптимизира своите модели чрез процес, наречен дестилация, подобрявайки възможностите на по-малките модели чрез използване на по-големи модели.

Междувременно последните новини от Китай развенчават идеята за евтиния изкуствен интелект. Миналата седмица Китай обяви плановете си да предостави 137 милиарда долара финансова подкрепа за ИИ през следващите няколко години. Съобщава се, че основателят на DeepSeek Лианг Уенфенг е казал на китайския премиер Ли Кианг миналата седмица, че американските ограничения за износ на AI графични процесори остават „тясно място“, според The Wall Street Journal.

Всичко това означава, че глобалните технологични компании вероятно ще продължат да харчат за AI инфраструктура за обучение на нови усъвършенствани модели и разработване на технологии от следващо поколение.

Сред лудостта на DeepSeek, главният изпълнителен директор на Meta Platforms Марк Зукърбърг обяви в петък, че неговата компания ще инвестира 60 до 65 милиарда долара в капиталови разходи тази година, като същевременно значително ще увеличи своите екипи за изкуствен интелект. 

Миналия октомври Meta даде насоки за капиталови разходи за 2024 г. от 38 до 40 милиарда долара. „Това ще бъде определяща година за AI“, написа Зукърбърг в петък във Facebook, добавяйки, че Meta изгражда 2+ гигаватов център за данни и ще има над 1,3 милиона графични процесора до края на годината.

За да бъде ясно, има важни неща, които трябва да се извлекат от DeepSeek. В резултат на новите му модели има нови въпроси относно изчислителния капацитет, необходим за AI изводи, процеса на генериране на резултати от AI модели.

Китайската стартираща компания внедри иновации, използвайки техники като „Смес от експерти“, което направи нейните по-малки дестилирани модели изключително ефективни при изводите. New Street Research казва, че използването на DeepSeek-V3 за изводи струва около 90% по-малко от сравнимите OpenAI модели.

Акциите на Nvidia паднаха в понеделник поради страхове и несигурност относно бъдещото търсене на обучение и изводи. Говорител на Nvidia нарече DeepSeek „отличен AI напредък и перфектен пример за тестово времево мащабиране“, отбелязвайки, че „изводът изисква значителен брой Nvidia GPU и високопроизводителна мрежа“.

DeepSeek може да означава, че AI моделите стават много по-ефективни. Ако е така, доставчиците в САЩ вероятно в крайна сметка ще повторят тази работа. Но това не означава автоматично внезапно и постоянно пренасищане с AI чипове. Историята показва, че технологичните иновации запълват наличните доставки.

„Deep Learning има легендарен ненаситен апетит за изчисления, като никой друг алгоритъм, разработван някога в AI“, каза Андрей Карпати, директор на Tesla бивш директор на AI и съосновател на OpenAI. „Никога не бих заложил срещу изчисленията като горна граница за постижима интелигентност в дългосрочен план.“

Бившият главен изпълнителен директор на Intel Пат Гелсингер предложи подобно мнение. „Изчисленията се подчиняват на закона за газа. Правенето му драстично по-евтино ще разшири пазара за него. Пазарите грешат, това ще направи ИИ много по-широко разпространен.“

Междувременно изпълнителният директор на Microsoft Сатя Надела се позова на парадокса на Джевънс, наблюдение от 1865 г. на икономист, че подобренията в ефективността увеличават потреблението, когато допълнителни случаи на употреба станат икономични и бъдат открити. 

*Материалът е с аналитичен характер и не е съвет за покупка или продажба на активи на финансовите пазари.