Ce este DeepSeek și cum ar putea afecta stocul Nvidia

DeepSeek este un laborator de cercetare în inteligența artificială (AI) fondat în 2023, provenind din High-Flyer, un fond de hedging cantitativ chinezesc.

Laboratorul se concentrează pe dezvoltarea de modele AI care pun accent pe eficiența costurilor și accesibilitate.

Abordarea sa contestă modelul tradițional de dezvoltare AI, care în mod obișnuit necesită resurse financiare și computaționale semnificative.

DeepSeek a atras atenția pentru modelul său de AI, DeepSeek-R1, care este proiectat să egaleze sau să depășească performanțele modelelor de top precum GPT-4 al OpenAI, operând în același timp cu un buget mult mai mic și cu cerințe hardware reduse.

Munca companiei, inclusiv decizia sa de a deschide sursa modelelor, are implicații pentru dezvoltarea AI la nivel mondial.

originile deepSeek

DeepSeek a fost înființat în 2023 de Liang Wenfeng, un antreprenor chinez și co-fondator al fondului de hedging cantitativ High-Flyer. Viziunea lui Liang pentru DeepSeek a rezultat din experiența sa în utilizarea calculului avansat pentru analiza financiară. Scopul său a fost să aplice principii similare pentru dezvoltarea AI, concentrându-se pe eficiență și inovație în locul investițiilor în infrastructură de mari dimensiuni.

High-Flyer, fondat în 2015, a câștigat inițial recunoaștere pentru utilizarea tehnicilor de învățare profundă în analiza datelor financiare. Până în 2023, Liang a redirecționat resursele pentru a crea DeepSeek, având ca obiectiv abordarea costurilor în creștere și a ineficiențelor în formarea și implementarea modelelor AI. Spre deosebire de multe firme chineze de AI care operează sub umbrela marilor companii de tehnologie, DeepSeek a rămas independent.

Liang a declarat că motivația din spatele DeepSeek a fost în principal curiozitatea științifică, mai degrabă decât câștigul comercial imediat. Această abordare a permis echipei să prioritizeze cercetarea fundamentală și experimentarea în AI, deosebindu-se de firmele care se concentrează pe modele specifice aplicațiilor.

ce este deepSeek-R1?

DeepSeek-R1 este modelul AI de bază al DeepSeek, proiectat să concureze cu liderii industriei în ceea ce privește performanța, în timp ce reduce semnificativ resursele necesare pentru instruire și implementare. Modelul a fost recunoscut pentru performanța sa în sarcini critice precum raționamentul, generarea de cod și înțelegerea limbajului.

Caracteristici principale ale deepSeek-R1:

1. Instruirea prin învățare prin consolidare (RL):
   Spre deosebire de modelele tradiționale care se bazează puternic pe reglajul fin supravegheat, DeepSeek-R1 utilizează învățarea prin consolidare pentru a dezvolta capacități de raționament. Această metodă permite modelului să-și îmbunătățească înțelegerea și luarea deciziilor prin procese de învățare iterative.
2. Design eficient din punct de vedere al costurilor:
   DeepSeek-R1 obține performanțe comparabile cu modele precum GPT-4 în timp ce necesită doar o parte din puterea de calcul. Rapoartele sugerează că costurile de instruire pentru DeepSeek-R1 au fost de aproximativ $5 milioane, comparativ cu $100 milioane sau mai mult cheltuiți de laboratoarele de AI de top.
3. Disponibilitate open-source:
   DeepSeek a deschis sursa nu doar a modelului său principal, ci și a șase variante distilate mai mici, cu un număr de parametri cuprins între 1,5 miliarde și 70 miliarde. Aceste modele sunt licențiate sub licența MIT, permițând cercetătorilor și dezvoltatorilor din toată lumea să le modifice, rafineze și comercializeze liber.

Inovații în eficiența AI

Abordarea DeepSeek pentru dezvoltarea AI se concentrează pe optimizarea utilizării resurselor fără a sacrifica performanța. Unele dintre inovațiile introduse de laborator includ:

1. Calcul cu precizie redusă

DeepSeek-R1 utilizează o precizie mai mică în reprezentarea datelor, reducând cerințele de memorie cu aproximativ 75% comparativ cu modelele tradiționale. Această abordare implică simplificarea calculelor menținând în același timp o acuratețe suficientă pentru majoritatea sarcinilor.

2. Procesare multi-token

Spre deosebire de modelele tradiționale care procesează intrările secvențial, DeepSeek-R1 poate analiza mai multe tokenuri simultan. Această metodă crește viteza de procesare menținând un nivel ridicat de precizie, ceea ce este deosebit de benefic la gestionarea seturilor mari de date.

3. Sisteme de experți

DeepSeek-R1 adoptă o abordare modulară prin divizarea capacităților sale în componente specializate sau „experți”. Doar componentele necesare sunt activate pentru anumite sarcini, reducând astfel supraîncărcarea computațională. Această metodă contrastează cu modelele tradiționale, care activează toți parametrii indiferent de sarcină.

4. Utilizarea hardware-ului optimizată

Concentrându-se pe eficiența software-ului, DeepSeek și-a minimizat dependența de hardware-ul costisitor. Modelele sale pot rula pe GPU-uri de nivel consumator, făcând astfel instrumentele AI avansate accesibile pentru un spectru mai larg de dezvoltatori și organizații.

Aceste inovații permit colectiv DeepSeek să reducă costurile de instruire, cerințele hardware și cheltuielile de implementare, făcând dezvoltarea AI mai accesibilă și scalabilă.

Una dintre caracteristicile definitorii ale DeepSeek este angajamentul său față de dezvoltarea open-source. Laboratorul și-a lansat modelul de bază, DeepSeek-R1, și șase variante mai mici sub licența MIT, permițând dezvoltatorilor și cercetătorilor acces neîngrădit la arhitectura și codul modelelor.

Abordarea open-source și impactul global

Una dintre caracteristicile definitorii ale DeepSeek este angajamentul său față de dezvoltarea open-source.

Laboratorul și-a lansat modelul său de bază, DeepSeek-R1, și șase variante mai mici sub licența MIT, permițând dezvoltatorilor și cercetătorilor acces neîngrădit la arhitectura și codul modelelor.

Semnificația open-source în AI

1. Accesibilitate pentru cercetători și dezvoltatori:
   Prin oferirea accesului deschis la modelele sale, DeepSeek permite indivizilor și organizațiilor cu resurse limitate să experimenteze cu instrumente AI avansate. Acest lucru încurajează inovația în zonele unde costurile ridicate acționau anterior ca o barieră.
2. Transparență:
   Publicarea codului sursă al modelului permite verificarea externă a afirmațiilor DeepSeek privind performanța și eficiența. Cercetătorii pot examina arhitectura și procesele, promovând încrederea și colaborarea în cadrul comunității AI.
3. Colaborare globală:
   Dezvoltatorii din întreaga lume pot construi pe baza modelelor DeepSeek, conducând la crearea de noi aplicații și îmbunătățiri. Această abordare se aliniază cu obiectivul mai larg de democratizare a dezvoltării AI.
4. Provocarea normelor industriei:
   Lansându-și modelele deschis, DeepSeek perturbă modelul tradițional de dezvoltare AI, care implică adesea sisteme proprietare controlate de mari corporații. Această schimbare ar putea încuraja alte laboratoare să adopte practici similare, crescând competiția și accesibilitatea.

Impactul asupra ecosistemului AI

Modelele open-source ale DeepSeek sunt deja adoptate de dezvoltatori și organizații la nivel global. Această abordare contestă dominația jucătorilor consacrați în AI, cum ar fi OpenAI și Meta, prin reducerea barierelor financiare și tehnice de intrare. Disponibilitatea unor modele eficiente, cu performanțe ridicate, la o fracțiune din costul tradițional ar putea accelera dezvoltarea și implementarea aplicațiilor AI în diverse sectoare.

Rolul deepSeek în medii cu resurse limitate

Inovațiile DeepSeek sunt deosebit de impactante în regiuni sau industrii cu acces limitat la resurse computaționale. De exemplu:

• Instituții educaționale: Universități și centre de cercetare cu bugete limitate pot experimenta acum cu modele AI avansate fără a suporta costuri semnificative.
• Întreprinderi mici și mijlocii (IMM-uri): Companiile pot integra capabilități AI în operațiunile lor fără a fi necesar să investească în hardware costisitor sau software proprietar.
• Țări în dezvoltare: Abordarea orientată spre eficiență a DeepSeek poate ajuta la reducerea decalajului AI în regiunile unde accesul la infrastructura de calcul de înaltă performanță este limitat.

Provocări și limitări ale deepSeek

În ciuda realizărilor sale, DeepSeek se confruntă cu mai multe provocări și limitări care ar putea afecta traiectoria și adoptarea sa.

Constrângeri hardware

DeepSeek operează în contextul restricțiilor de export ale SUA, care limitează accesul la hardware-ul de calcul de înaltă performanță, cum ar fi GPU-urile H100 de la Nvidia. Aceste restricții au fost introduse pentru a limita progresele în dezvoltarea AI în China, creând obstacole suplimentare pentru companii precum DeepSeek.

• Alternativă: Deși DeepSeek și-a optimizat modelele pentru a necesita mai puține resurse computaționale, scalarea pe termen lung ar putea totuși depinde de accesul la hardware avansat.

Optimizarea resurselor vs. performanța

Designul eficient din punct de vedere al resurselor al DeepSeek-R1 ridică întrebări despre dacă astfel de optimizări ar putea afecta performanța în anumite sarcini. Deși modelul egalează sau depășește concurenții în multe teste, pot apărea compromisuri în domenii care necesită precizie extremă sau capacități de generalizare mai largă.

Cenzura în subiecte sensibile

Modelele DeepSeek, precum multe sisteme AI dezvoltate în China, se autocenzurează atunci când abordează probleme politice sensibile. Această limitare ar putea împiedica adoptarea pe piețele globale unde se așteaptă răspunsuri fără restricții.

• De exemplu, DeepSeek evită discuțiile pe teme precum Piața Tiananmen sau geopolitica chineză, ceea ce ar putea fi văzut ca restrictiv de către utilizatorii internaționali.

Provocări de scalare

Pe măsură ce DeepSeek câștigă popularitate, infrastructura sa de cloud va întâmpina o cerere crescândă. Compania a experimentat deja întreruperi cauzate de traficul ridicat, ceea ce subliniază problemele potențiale de scalabilitate.

• Asigurarea unei performanțe stabile pe măsură ce numărul de utilizatori crește va necesita investiții semnificative în infrastructură și gestionarea eficientă a încărcăturilor.

Concurența din partea jucătorilor consacrați

Inovațiile DeepSeek pot determina jucătorii mari precum OpenAI, Meta sau Anthropic să adopte strategii similare axate pe eficiență, reducând avantajul competitiv. În plus, aceste companii au resurse financiare și umane mult mai mari pentru a implementa iterări și îmbunătățiri rapide.

Dependența de contribuțiile open-source

Deși abordarea open-source a DeepSeek promovează colaborarea, ea se bazează și pe dezvoltatori și cercetători externi pentru a impulsiona îmbunătățirile și a construi aplicații. Menținerea unui nivel constant de angajament al comunității poate fi o provocare pe termen lung.

Cum ar putea deepSeek să afecteze Nvidia și performanța acțiunilor sale?

Dominanța actuală a Nvidia în hardware-ul AI

Nvidia Corporation (NASDAQ: NVDA) a fost de mult timp pilonul dezvoltării inteligenței artificiale. GPU-urile sale, în special modelele de vârf H100, sunt critice pentru instruirea modelelor AI de mare anvergură, cum ar fi ChatGPT al OpenAI și LLaMA al Meta. Această cerere a dus la creșterea prețului acțiunilor Nvidia la niveluri record, pe măsură ce companiile se bazează pe hardware-ul său pentru a-și alimenta ambițiile AI.

Cu toate acestea, dependența Nvidia de boom-ul AI ca un motor cheie de venituri a făcut-o, de asemenea, vulnerabilă la schimbările din peisajul AI. Inovațiile recente realizate de DeepSeek, un laborator chinezesc de cercetare AI, au ridicat întrebări despre dacă modelul actual de dezvoltare AI cu costuri ridicate și consum intensiv de GPU-uri este sustenabil.

Potencialul disruptiv al deepSeek

DeepSeek a demonstrat că modelele AI avansate pot fi instruite și implementate la costuri semnificativ mai mici. De exemplu:

• Modelul AI de bază al DeepSeek, DeepSeek-R1, a obținut performanțe comparabile cu liderii industriei precum GPT-4 cu un buget de instruire de $5 milioane.
• Prin contrast, OpenAI ar fi cheltuit peste $100 milioane pe hardware și infrastructură pentru a instrui GPT-4, bazându-se puternic pe GPU-urile Nvidia.

Abordarea orientată spre eficiență a DeepSeek include:

1. Cerințe reduse de GPU-uri:
   • Se raportează că DeepSeek a folosit în jur de 50.000 de GPU-uri H100 de la Nvidia, o fracțiune din resursele necesare în mod obișnuit pentru modele AI comparabile.
2. Eficiență a costurilor:
   • Strategiile de optimizare ale laboratorului îi permit să minimizeze consumul de resurse, reducând dependența sa de GPU-urile de înaltă performanță de la Nvidia.

Impactul asupra acțiunilor Nvidia și modelului său de venituri

Prețul acțiunilor Nvidia a scăzut recent cu 3,12% la $142,62 pe fondul speculațiilor că abordarea DeepSeek ar putea perturba piața hardware-ului AI. Iată cum acest dezvoltare ar putea influența perspectiva Nvidia:

1. Cererea scăzută pentru GPU-uri de înaltă performanță:
   • Dacă mai multe laboratoare AI adoptă tehnici eficiente din punct de vedere al costurilor, precum cele ale DeepSeek, cererea pentru GPU-urile costisitoare ale Nvidia ar putea scădea. Acest lucru ar afecta direct veniturile Nvidia, care au fost susținute de companiile AI care investesc masiv în infrastructură.
2. Presiunea asupra prețurilor:
   • Apariția alternativelor la modelele AI intensive în hardware ar putea determina Nvidia să-și reconsidere strategia de prețuri, în special pentru GPU-urile sale cele mai avansate.
3. Volatilitatea acțiunilor:
   • Acțiunile Nvidia, determinate de așteptările unei creșteri continue legate de AI, ar putea întâmpina o volatilitate crescută pe măsură ce investitorii reevaluează perspectivele de creștere pe termen lung ale companiei în lumina inovațiilor DeepSeek.

Imaginea de ansamblu pentru Nvidia și hardware-ul AI

Deși inovațiile DeepSeek sunt puțin probabil să submineze complet poziția de piață a Nvidia, ele evidențiază o schimbare în paradigma dezvoltării AI:

• Diversificarea cererii: Modelele mai mici și mai eficiente din punct de vedere al resurselor ar putea duce la o bază de clienți mai variată pentru Nvidia, incluzând startup-uri și dezvoltatori independenți.
• Concentrarea pe accesibilitate: Nvidia ar putea avea nevoie să echilibreze ofertele sale de margine ridicată pentru întreprinderi cu soluții mai accesibile pentru operațiuni AI de scară mai mică.