опубликовано: в 10:44 от tsargrad.tv
Китай проколол мыльный пузырь США: DeepSeek против ChatGPT
Американский рынок хайт-тек потряс страшный удар: внезапно вырвавшаяся в лидеры «серая китайская лошадка» обогнала «звёздно-полосатых» монстров, поставив под сомнение многомиллиардные расходы на их создание. Китайцы показали миру – можно делать искусственный разум и без таких затрат долларов на «железо» в виде дорогих чипов. Инвесторы в панике побежали продавать акции. Автор: Иван Прохоров
Никому не известная китайская компания DeepSeek произвела фурор, внезапно опередив уже привычный для многих ChatGPT в мировой гонке за лидерство разработчиков ИИ. Пока критики твердили, что нейросети лишь имитируют сознание человека, и фиксировали их ошибки, создатели DeepSeek представили всем модель, способную давать развёрнутые аналитические ответы, генерировать тексты практически любой сложности и за считаные секунды писать коды на любом программном языке. При этом разработка модели обошлась всего в $6 млн, что составляет около 2% стоимости её ближайшего конкурента.
Триумф DeepSeek стал тем более неожиданным, потому что произошёл на фоне явной смысловой паузы у конкурентов. Нет, конечно, всех впечатлило заявление Трампа на инаугурации об инвестировании $500 млрд в разработку суперкомпьютера Stargate. Однако после кратковременной бури восторгов раздались голоса скептиков, обнаруживших в мегапроекте признаки корпоративного междусобойчика за чужой счёт: Oracle и Nvidia в итоге получили гарантированные заказы на оборудование с минимальным риском, а $50 млрд ежегодной амортизации, вытекающие из инвестиций только в вычислительные мощности порядка $250 млрд, очевидно, лягут на плечи налогоплательщиков, в то время как риски — на внешних инвесторов.
DeepSeek, как утверждают разработчики, добилась успеха другим путём — через оптимизацию железа и структуры модели, которой позволили обучать саму себя. Её прорыв, сообщают некоторые, вызвал истерику в Кремниевой долине, ведь тем самым Китай вышел в лидеры, обойдя санкции США и выведя противостояние на новый уровень.
По крайней мере, так говорят ИИ-оптимисты. И те, кого уже утомила наглость мирового гегемона, откровенно симпатизируют DeepSeek.
Стоит, однако, немного притормозить и вспомнить, как обычно развиваются информационные цунами, после которых на берегу остаются разбитые надежды и пустые кошельки. На память приходят китайские видео из соцсетей начала пандемии COVID, где люди превращаются в зомби и падают в конвульсиях. Мир был потрясён, а потом выяснилось, что всё это постановка и от ковида действительно чихают и даже умирают, но без таких спецэффектов.
Сведения о реальной стоимости разработки DeepSeek могут вызвать аналогичные сомнения. Учитывая, что проект является «китайским ответом» США в важнейшей на сегодня технологической отрасли, не стоит исключать возможность того, что цифры немного «подкрутили» в нужную сторону.
Давайте спросим, что думает по этому поводу… сама DeepSeek.
Дело в том, что обучение нейросети, говоря понятным для неспециалиста языком, — это трудоёмкий процесс тонкой настройки её нейронов на огромном массиве информации. Закладывать в него неверные данные — значит заведомо ставить под угрозу результат, рискуя получить на выходе веер смешных ошибок и нелепиц, над которыми так потешались у ChatGPT. В этом смысле при обучении нейросети крайне опасно и невыгодно ей лгать.
Поэтому, например, если спросить у китайской DeepSeek, кого в Китае называют Винни-Пухом, она честно ответит:
А в каких красках DeepSeek рассказывает про «систематически уничтожаемую китайскую оппозицию»… слабонервным лучше не читать.
Как на этом фоне относиться к слухам о том, что проект финансируется КПК? Ну, если китайские товарищи поднялись так высоко, что ради победы бросили свой имидж в топку своего ИИ-локомотива, то нам остаётся только по-белому позавидовать им.
А теперь спросим у DeepSeek, сколько стоит создать… DeepSeek. (Вы можете не полениться и задать ей этот вопрос сами.)
Дотошно посчитав расходы на исследования и разработку, сбор и обработку данных, обучение модели с помощью мощных GPU/TPU и огромных объёмов памяти, инфраструктуру, серверы, облачные ресурсы, системы хранения данных, тестирование и валидацию, DeepSeek отвечает:
Создание аналога DeepSeek может потребовать $15-70 млн на начальном этапе и $5-20 млн ежегодно на поддержку и развитие. Можно предположить, что затраты находятся в диапазоне $20-50 миллионов.
Как же так? А где же всё это — «машина, обучившая сама себя за $6 млн»? Кто врёт — разработчики DeepSeek или сама DeepSeek?
Юмор ситуации в том, что как минимум один из них точно врёт — либо разработчики, либо ИИ, — что в целом вызывает вопросы к ним обоим. Либо наша бинарная логика сломалась, несите новую.
Но рынку думать некогда. Он уже отреагировал на феноменальный успех китайцев феноменальным падением.
Мы в данный момент отстаём в гонке ИИ, но пример китайских товарищей показывает нам, что не только на напечатанных бумажках из ФРС движется развитие техники. Отечественному ИИ — быть!
В гонку нейросетей нам пора включаться всеми силами. Потому что тот, кто не будет в ней участвовать, останется позади всех и будет платить им всем самым дорогим, что у него есть.