Китай врывается в ИИ-гонку и рушит акции самой дорогой компании в мире. Что происходит?
Недавно США объявили об инвестициях в размере $500 млрд. в ИИ. Китай ответил на это своим «Планом развития новых ИИ-отраслей», в рамках которого планируется выделить не менее 1 триллиона юаней (около $140 млрд) за пять лет, чтобы вывести страну в лидеры глобального рынка ИИ.
На первый взгляд кажется, что при формуле «чем больше вычислений, тем умнее модели» Китай рискует отстать в гонке. Однако внезапно компания DeepSeek представила в открытом доступе модель R1, обучение которой, по словам разработчиков, обошлось всего в $6 млн при использовании кластера из 2000 видеокарт. Для сравнения, у западных флагманов вроде o1 бюджет оценивается в миллиарды долларов, а количество требуемых видеокарт выше в стократ.
R1 не только не уступает o1 от OpenAI, но и обходит ее по ряду математических и инженерных бенчмарков, при этом требуя гораздо меньше вычислительных ресурсов для инференса. Секрет в архитектуре Mixture-of-Experts с 671 миллиардом параметров и дообучении с учителем (Supervised Fine-Tuning, SFT), за которыми последовало обучение с подкреплением (RL) с использованием метода GRPO и синтетических данных.
В отличие от закрытых моделей OpenAI и других крупных корпораций, DeepSeek доступна открыто на GitHub и HuggingFace. Чтобы любой мог запустить ее локально даже на менее мощном железе, разработчики выпустили дистиллированные версии — от 1,5 до 70 млрд параметров. Кроме того, DeepSeek можно использовать на официальном сайте или через API. Одновременно с релизом R1 компания представила виртуального ассистента, который уже возглавил рейтинг бесплатных приложений в App Store, опередив ChatGPT. А вчера DeepSeek выпустила новую мультимодальную модель Janus.
Тот факт, что обучение большой языковой модели обошлось китайскому стартапу всего в несколько миллионов долларов, вызвал шок на рынке. Инвесторы задались вопросом: зачем вкладывать сотни миллиардов долларов в инфраструктуру, если можно достичь результата с существенно меньшими затратами?
Nvidia, один из столпов рынка видеокарт и самая дорогая компания мира, пострадала от новостей о DeepSeek: ее акции упали на 17% за сутки, капитализация сократилась на $593 млрд — антирекорд для фондового рынка.
DeepSeek демонстрирует возможность добиваться больших результатов без колоссальных вычислительных мощностей. США пытались сдерживать китайский ИИ-сектор экспортными ограничениями на поставку видеокарт, но, судя по всему, Китай нашел способы обойти эти барьеры. Многие инвесторы считают, что необходимость бесконечного наращивания видеокарт переоценена, ведь методы обучения становятся все более оптимальными.
Тем не менее без крупных вычислительных мощностей не обойтись: спрос на обработку данных быстро растет, и ИИ проникает во все сферы. Но очевидно, что одним «железом» задачу не решить — нужны новые архитектуры, методы обучения и правильная подготовка синтетических данных. Все это позволяет добиваться впечатляющих результатов при меньших затратах, что подтверждает пример DeepSeek.
Абсолютного преимущества в нынешней ИИ-гонке нет ни у одной стороны. Рекордные инвестиции и высокие темпы развития технологий могут внезапно изменить расстановку сил. Однако для индустрии это позитивный сигнал: конкурентная среда рождает новые идеи и делает решения лучше и дешевле.
Мы живем в удивительное время. Технологический прогресс идет с невиданной скоростью. В ближайшие годы появятся новые типы архитектур и методы обучения, делающие ИИ еще более умным, дешевым и эффективным. А в долгосрочной перспективе с надеждой ожидаем квантовые вычисления, способные совершить следующую революцию в обучении ИИ.
В то время как методы обучения и типы вычислений со временем будут меняться, наличие качественных данных всегда будет фундаментом для обучения любого ИИ.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой телеграм-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес и запуску ИИ-стартапов, объясняю как работают все эти ИИ-чудеса.
