Były CEO Intela porzucił ChatGPT. Chiński DeepSeek namieszał w branży

Nowatorski chiński model sztucznej inteligencji DeepSeek stał się sensacją w świecie technologii. Dzięki otwartemu kodowi źródłowemu oraz imponującym wynikom, które dorównują najdroższym modelom AI na rynku, R1 nie tylko wywołał masową wyprzedaż akcji Nvidii, ale także umieścił konsumencką aplikację DeepSeek na szczycie list popularności w sklepach z aplikacjami.

DeepSeek ogłosił, że model R1 został wytrenowany w zaledwie dwa miesiące przy wykorzystaniu centrum danych opartego na około 2000 procesorach graficznych Nvidia H800. Koszt tego przedsięwzięcia wyniósł jedynie 5,5 miliona dolarów. Dla porównania czołowe modele AI na rynku są trenowane w znacznie większych centrach danych, których koszty liczone są w miliardach dolarów, a które wykorzystują znacznie droższe procesory Nvidii, takie jak H100.

W opublikowanym w zeszłym tygodniu artykule DeepSeek udowodnił, że wydajność R1 dorównuje najlepszym modelom AI na świecie, takim jak GPT-4 od OpenAI, czy Claude od Anthropic. Kluczowym wyróżnikiem R1 jest jednak jego przystępność cenowa i dostępność dzięki otwartemu kodowi źródłowemu.

Sukces DeepSeek wywołał burzę komentarzy w branży technologicznej. Były CEO Intela, a obecnie szef startupu Gloo, Pat Gelsinger, we wpisie na platformie X podkreślił, że osiągnięcie DeepSeek to przypomnienie o potędze otwartego oprogramowania. „Otwarte wygrywa. DeepSeek pomoże zresetować coraz bardziej zamknięty świat fundamentalnych modeli AI” – napisał.

R1 stał się dowodem na to, że postęp w sztucznej inteligencji można osiągnąć nie tylko dzięki gigantycznym nakładom finansowym na sprzęt i zasoby obliczeniowe

Gelsinger, który obecnie rozwija usługę AI o nazwie Kallm w ramach Gloo, poinformował, że jego firma zdecydowała się zrezygnować z korzystania z płatnych usług OpenAI na rzecz wdrożenia modelu R1. „Moi inżynierowie uruchamiają dziś R1. To ekscytujące!” – powiedział. Według niego, DeepSeek udowadnia, że AI może być nie tylko wszechobecne, ale także dostępne na każdym urządzeniu, od smartfonów, przez samochody elektryczne, aż po urządzenia noszone, takie jak Oura Ring czy aparaty słuchowe.

Nie wszyscy podzielają jednak entuzjazm wobec modelu R1. Krytycy sugerują, że DeepSeek mógł zaniżyć koszty szkolenia modelu lub zataić wykorzystanie bardziej zaawansowanych chipów. Wskazują również, że większość prac nad R1 została wykonana w Chinach, a to z kolei niesie obawy w kwestii prywatności, przejrzystości i potencjalnej cenzury.

Niektórzy analitycy technologiczni przewidują, że kolejna generacja modeli zamkniętych, takich jak OpenAI o3, może szybko przywrócić status quo, dystansując R1 pod względem wydajności i zaawansowania. Jednak Gelsinger jest sceptyczny wobec tych argumentów. „Wszystkie dowody wskazują, że DeepSeek osiągnął wydajność R1 przy 10-50-krotnie niższych kosztach niż modele zamknięte” – powiedział.

Nowa era dla AI?

R1 stał się dowodem na to, że postęp w sztucznej inteligencji można osiągnąć nie tylko dzięki gigantycznym nakładom finansowym na sprzęt i zasoby obliczeniowe, ale także dzięki kreatywności inżynieryjnej. Jeśli otwarty model R1 zyska szeroką adopcję, może to doprowadzić do demokratyzacji technologii AI, czyniąc ją bardziej dostępną zarówno dla mniejszych firm, jak i indywidualnych użytkowników. Gelsinger zauważył, że „to, że Chińczycy przypominają nam o potędze otwartych ekosystemów, może być dla Zachodu lekcją pokory”, jednak ten chiński sukces nie wszystkim się podoba, zwłaszcza w kontekście rozwoju wbrew sankcjom.