Почему китайская ИИ-модель от DeepSeek — это начало новой «гонки вооружений»
Китайская компания DeepSeek-AI (深度求索), которая специализируется на разработке ИИ и является прямым конкурентом продуктам OpenAI, 20 января 2025 года представила свою языковую модель DeepSeek-R1. Уникальность этой модели заключается в том, что она обучена с использованием менее продвинутых и более дешевых чипов по сравнению с решениями от лидеров отрасли — таких, как OpenAI и Anthropic. Это ставит под сомнение необходимость применения дорогостоящих высокотехнологичных чипов для обучения ИИ.
Еще одной особенностью стало предоставление модели в формате открытого кода (Open Source) и с открытыми весами (в машинном обучении веса — это числовые параметры модели, которые определяют силу влияния входных данных на результат), что дает любой компании возможность использовать DeepSeek-R1 на своих собственных мощностях.
Внезапный выпуск ИИ-модели от китайского стартапа DeepSeek обвалил американский рынок. Лидерами падения стали компании, выпускающие графические процессоры для обучения ИИ: Nvidia, Broadcom, AMD и Intel. Также значительное снижение показала Alphabet, материнская компания Google.
Тем не менее, ряд аналитиков считает, что появление таких моделей, как DeepSeek-R1, может стимулировать дальнейшие инновации, ускорить развитие и повсеместное внедрение ИИ, что в конечном итоге принесет пользу всей отрасли.
Эксперт в области нейросетей для гражданского применения и гендиректор Университета «Зерокодер» Кирилл Пшинник разбирается в том, что вызвало столь резкую реакцию западных инвесторов и действительно ли новая нейросеть способна революционизировать индустрию ИИ.
Почему китайская ИИ-модель от DeepSeek — это начало новой «гонки вооружений»
Китайская компания DeepSeek-AI (深度求索), которая специализируется на разработке ИИ и является прямым конкурентом продуктам OpenAI, 20 января 2025 года представила свою языковую модель DeepSeek-R1. Уникальность этой модели заключается в том, что она обучена с использованием менее продвинутых и более дешевых чипов по сравнению с решениями от лидеров отрасли — таких, как OpenAI и Anthropic. Это ставит под сомнение необходимость применения дорогостоящих высокотехнологичных чипов для обучения ИИ.
Еще одной особенностью стало предоставление модели в формате открытого кода (Open Source) и с открытыми весами (в машинном обучении веса — это числовые параметры модели, которые определяют силу влияния входных данных на результат), что дает любой компании возможность использовать DeepSeek-R1 на своих собственных мощностях.
Внезапный выпуск ИИ-модели от китайского стартапа DeepSeek обвалил американский рынок. Лидерами падения стали компании, выпускающие графические процессоры для обучения ИИ: Nvidia, Broadcom, AMD и Intel. Также значительное снижение показала Alphabet, материнская компания Google.
Тем не менее, ряд аналитиков считает, что появление таких моделей, как DeepSeek-R1, может стимулировать дальнейшие инновации, ускорить развитие и повсеместное внедрение ИИ, что в конечном итоге принесет пользу всей отрасли.
Эксперт в области нейросетей для гражданского применения и гендиректор Университета «Зерокодер» Кирилл Пшинник разбирается в том, что вызвало столь резкую реакцию западных инвесторов и действительно ли новая нейросеть способна революционизировать индустрию ИИ.
BY СТРАТАГЕМА
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
To that end, when files are actively downloading, a new icon now appears in the Search bar that users can tap to view and manage downloads, pause and resume all downloads or just individual items, and select one to increase its priority or view it in a chat. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. As such, the SC would like to remind investors to always exercise caution when evaluating investment opportunities, especially those promising unrealistically high returns with little or no risk. Investors should also never deposit money into someone’s personal bank account if instructed. And indeed, volatility has been a hallmark of the market environment so far in 2022, with the S&P 500 still down more than 10% for the year-to-date after first sliding into a correction last month. The CBOE Volatility Index, or VIX, has held at a lofty level of more than 30.
from sa
