Business Hi-Tech

Cauza principala a prabusirii cotatiei actiunilor pentru principalii furnizori si beneficiari ai boom-ului AI - cu Nvidia in rolul principal - nu este reprezentata de performanta modelului AI dezvoltat de chinezii de la DeepSeek ci de costurile foarte mici cu care a fost dezvoltata "clona" OpenAI, folosindu-se chipuri Nvidia mai vechi care au fost programate, de nevoie, diferit astfel incat sa fie mai eficiente.

"DeepSeek a facut senzatie prin cost, mai degraba decat prin capabilitatile sale. Eticheta de pret de 6 milioane de dolari este cea care i-a facut pe oameni sa exclame Uau. OpenAI, de exemplu, se presupune ca a cheltuit 12 milioane de dolari doar pentru o singura iteratie de training pentru ChatGPT 3. Pentru ChatGPT 4, probabil a cheltuit si mai mult. Per total, se estimeaza ca industria in ansamblu cheltuieste peste 100 de milioane de dolari doar pentru training", noteaza echipa start-up-ului tech Play.ht, pe blogul firmei.

Noile dezvoltari au declansat semnale de alarma cu privire la posibila diminuare a pozitiei de lider global al Americii in domeniul inteligentei artificiale si au pus sub semnul intrebarii investitiile masive ale companiilor Big Tech in construirea modelelor AI si a centrelor de date, scrie si CNBC. In cadrul unei serii de teste benchmark efectuate de terte parti, modelul DeepSeek a depasit performantele Llama 3.1 de la Meta, GPT-4o de la OpenAI si Claude Sonnet 3.5 de la Anthropic in ceea ce priveste acuratetea, de la rezolvarea problemelor complexe pana la matematica si programare. DeepSeek a lansat luni R1, un model de rationament care a depasit, de asemenea, performantele celui mai recent model o1 de la OpenAI in multe dintre aceste teste efectuate de terte parti.

Analistii de la Cantor au scris intr-un raport de luni ca lansarea celei mai recente tehnologii DeepSeek a provocat "o mare anxietate cu privire la impactul asupra cererii de putere de calcul si, prin urmare, temeri legate de atingerea unui varf in cheltuielile pentru GPU-uri."

Richard Windsor, analist tech si fondatorul companiei de cercetare Radio Free Mobile, a declarat pentru Deutsche Welle ca nu exista nicio indoiala ca modelul DeepSeek este la fel de avansat precum sugereaza afirmatiile.

"Este real. Daca nu l-ar fi lansat complet in open source, atunci ai fi avut mult mai multe dubii privind performanta. Dar l-au lansat si poate fi masurat in raport cu benchmark-urile existente."

Unde Richard Windsor are dubii este in legatura cu afirmatia DeepSeek referitoare la costul de dezvoltare al modelului. DeepSeek a sustinut ca a utilizat putin peste 2.000 de cipuri Nvidia H800 si a cheltuit doar 5,6 milioane de dolari (5,24 milioane de euro) pentru a antrena un model cu peste 600 de miliarde de parametri.

"Despre asta este tot tam-tamul", a spus Windsor. "Este cu peste 95% mai ieftin decat o face OpenAI."

El a adaugat ca este "sceptic" in privinta cifrei de 5,6 milioane de dolari, deoarece nu este clar ce ajutor a primit compania din partea guvernului chinez pentru a mentine costurile scazute, fie ca este vorba despre electricitate, salarii sau costurile mari de computing asociate cu antrenarea modelelor AI.

De asemenea, el considera ca faptul ca lansarea datelor a avut loc in aceeasi zi cu inaugurarea lui Donald Trump ca Presedinte al SUA sugereaza un grad de motivatie politica din partea guvernului chinez.