Технічні досягнення, продемонстровані китайською лабораторією штучного інтелекту DeepSeek, демонструють зростання конкуренції між США та Китаєм у сфері штучного інтелекту, заявили CNBC топ-менеджери технічних компаній.
У серії інтерв’ю на Французькому саміті зі штучного інтелекту керівники кількох великих технологічних компаній сказали CNBC, що поява DeepSeek демонструє, що Китай не можна вважати серйозним гравцем, коли справа стосується інновацій ШІ.
Минулого місяця DeepSeek шокувала світові ринки технічною документацією, в якій було зазначено, що одна з її нових моделей штучного інтелекту була створена із загальною вартістю навчання менш ніж у $6 мільйонів. Це набагато менше, ніж мільярди доларів, які витрачають гравці великих технологій і західні лабораторії штучного інтелекту, такі як OpenAI та Anthropic.
Кріс Лехейн, директор із глобальних питань OpenAI, сказав CNBC, що передова недорога модель DeepSeek підтверджує наявність реальної конкуренції між малим демократичним ШІ під керівництвом США й автократичним авторитарним ШІ під керівництвом Комуністичної партії Китаю.
Багато критиків DeepSeek вказували на очевидну цензуру з боку моделі, коли йдеться про делікатні теми. Наприклад, на запитання про різанину на площі Тяньаньмень у 1989 році програма-помічник DeepSeek зі штучним інтелектом відповідає: «Вибачте, це виходить за межі моїх поточних можливостей. Давайте поговоримо про щось інше».
«У світі є дві країни, які можуть побудувати це у великих масштабах. Уявіть собі, якби у світі було лише дві країни, які могли б виробляти електроенергію в масштабах. Ось як ви маєте думати про це», — сказав Лехейн Арджуну Харпалу на полях паризького саміту зі штучного інтелекту.
Тим не менш, технічні боси в основному погодилися, що хоча прорив DeepSeek показує, що Китай просунувся далі в глобальній гонці штучного інтелекту, ніж вважалося раніше, загроза, яку він становить для OpenAI, поки що залишається обмеженою.
У DeepSeek кажуть, що їхня нова модель R1, модель міркування з відкритим вихідним кодом, змогла конкурувати за продуктивністю з аналогічною моделлю OpenAI o1 лише за допомогою дешевшого й менш енергоємного процесу.
Це змусило експертів засумніватися в тому, що останні кілька років на Заході панує думка про те, що Китай відстає від США в розробленні штучного інтелекту через експортні обмеження, через які компаніям у країні важче отримати досконаліші графічні процесори NVIDIA (GPU).
Графічні процесори необхідні для навчання та запуску програм штучного інтелекту, оскільки вони чудово підходять для паралельної обробки, тобто можуть виконувати кілька обчислень одночасно.
Рейд Хоффман, співзасновник LinkedIn і партнер компанії венчурного капіталу Greylock Partners, сказав CNBC, що нова модель DeepSeek є великою справою, яка показує, що гра почалася.
«З Китаєм триває конкуренція. DeepSeek R1 є надійною моделлю, яка діє», — сказав Хоффман.
Абішур Пракаш, засновник стратегічної консалтингової компанії The Geopolitical Business, сказав, що DeepSeek показує обмеженість розуміння Заходом Китаю.
«Те, що Америка вважається технологічним капітаном світу, більше не є прийнятним переконанням. Це новий статус-кво зараз, що простір між США та Китаєм звузився майже раптово, але він не звузився миттєво, це були роки прогресу. Якщо Захід може зробити висновки з цього, так це те, що вони дуже обмежені в розумінні Китаю. Ми не знаємо, що буде далі», — сказав Пракаш.
Тим не менш, провідні керівники штучного інтелекту поки переконані, що DeepSeek не створює значних ризиків для бізнесу таких лабораторій штучного інтелекту, як OpenAI та Anthropic.
Незважаючи на те, що експерти в цілому погоджуються, що досягнення DeepSeek в сфері штучного інтелекту були вражаючими, вони мають сумніви щодо заяв стартапу про його вартість.
У звіті дослідницької компанії SemiAnalysis минулого місяця було оцінено, що витрати DeepSeek на апаратне забезпечення значно перевищують $500 мільйонів за всю історію компанії.
У звіті встановлено, що витрати DeepSeek на дослідження та розробки, а також витрати, пов’язані з правом власності, є значними і що створення «синтетичних даних» для навчання моделі вимагатиме значної кількості обчислень.
Деякі технологи вважають, що DeepSeek міг досягти такого високого рівня продуктивності, навчивши свої моделі на більших системах ШІ США. Ця техніка, відома як «дистиляція», полягає в тому, що більш потужні моделі штучного інтелекту оцінюють якість відповідей, створених новішою моделлю.
Сама OpenAI переглядає звіти про те, що DeepSeek, можливо, неналежним чином використовував вихідні дані з її моделей для розроблення своєї моделі ШІ.
Читайте також на ProIT: Китайська війна ШІ-моделей: Alibaba відповідає на виклик DeepSeek.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
