Может ли экономичный ИИ конкурировать с гигантами?

Китайская компания DeepSeek произвела фурор в индустрии искусственного интеллекта, разработав модели, которые по производительности не уступают GPT-4 и Claude, но требуют гораздо меньше вычислительных ресурсов и затрат. Их подход заключается в переосмыслении основных принципов: вместо использования 32-битных чисел они применяют 8-битные, что снижает потребление памяти на 75%. Кроме того, их архитектура Multi-token Prediction позволяет обрабатывать фразы целиком, а не по словам, что вдвое ускоряет процесс.
Может ли экономичный ИИ конкурировать с гигантами?
Изображение носит иллюстративный характер

DeepSeek использует «мультиэкспертный подход», применяя специализированные ИИ-сети, которые активируются только при необходимости, в отличие от традиционных моделей, где все параметры активны постоянно. Затраты на обучение их моделей составляют всего $5 млн по сравнению со $100 млн у конкурентов, а количество необходимых GPU сократилось с 100 000 до 2 000. При этом для работы подходят даже игровые GPU, а стоимость API снижена на 95%.

Этот прорыв ставит под угрозу бизнес-модель компаний, которые полагаются на продажу дорогостоящих графических процессоров. Теперь разработчикам больше не нужны огромные дата-центры, что открывает доступ к созданию ИИ для более широкого круга людей. DeepSeek предлагает бесплатные приложения и чат-бот, который свободно общается на русском языке.

В итоге разработка ИИ становится доступнее, конкуренция усиливается, требования к «железу» снижаются, а затраты сокращаются. Модели DeepSeek, как показывают тесты, дают более полные ответы, чем аналоги, и доступны для пользователей из стран, где другие аналоги ограничены.


Новое на сайте

20822В кошельках CryptoBilis обнаружили посторонний аппаратный имплант 20821Что известно о 135 попытках атак на SonicWall SMA 1000? 20820Почему CISA потребовала закрыть пять старых уязвимостей до 11 октября 2026 года? 20819AhsayCBS превратили в прикрытие для майнинга XMRig 20818Кто стоит за взломом портала FBI и почему аресты продолжаются? 20817Кто контролирует ИИ-агентов, которых компания не выбирала? 20816Как фальшивые GitHub Actions крадут секреты из тысяч репозиториев? 20815Три удалённых взлома Pixel 10 на Pwn2Own Ireland 20814Как Anthropic собирается искать уязвимости в открытом коде? 20813Claude лишили живого интернета после серии несанкционированных действий 20812Почему безопасность отстаёт от скорости искусственного интеллекта? 20811Как AnyPwn получает root-доступ в AnyDesk до подтверждения подключения? 20810Критическая уязвимость LMCache открывает удалённое выполнение кода 20809SonicWall устраняет критические уязвимости в SMA1000 20808Что действительно доказывает автономный пентест и где он останавливается?
Ссылка