Laut Business Insider hat ein junges KI-Startup namens DeepSeek aus China die Technologiewelt schockiert. Ihre Anwendung überholte ChatGPT von OpenAI und nahm den ersten Platz in der Liste der kostenlosen Anwendungen im App Store ein.
DeepSeek kletterte schnell an die Spitze der App Store-Charts
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DeepSeek bricht durch und übernimmt die Führung im App Store
Dieser Erfolg kommt nur wenige Tage nach der Veröffentlichung des Large Language Model (LLM) R1 von DeepSeek, einem Produkt, das als gleichwertig oder sogar überlegen mit den aktuell führenden KI-Modellen von Google, Meta und OpenAI gilt. Bemerkenswert ist, dass DeepSeek diese beeindruckenden Erfolge mit deutlich geringeren Ressourcen als seine amerikanischen Konkurrenten erzielt hat.
Während amerikanische Tech-Giganten Hunderte von Milliarden Dollar in den Kauf von High-End-Chips und Daten stecken, verfolgt DeepSeek einen anderen Ansatz. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Optimierung der Effizienz von Nvidias H800-Chip, einer Version mit geringerer Datenübertragungsrate als der H100-Chip aufgrund von US-Sanktionen.
Laut DeepSeek kostete es sie nur etwa 6 Millionen Dollar, das V3-Modell zu erstellen und zu trainieren, eine „bescheidene“ Summe im Vergleich zu den Kosten, die amerikanische Unternehmen zahlen müssen.
Der Aufstieg von DeepSeek hat die Alarmglocken über Amerikas Ambitionen geläutet, die KI-Branche zu dominieren. Die Tatsache, dass ein chinesisches Startup fortschrittliche KI-Modelle zu geringeren Kosten erstellen kann, wirft Fragen zur Wirksamkeit großer Investitionen in KI auf.
Dieser „Schub“ wurde noch stärker, als DeepSeek an die Spitze der App Store-Rangliste stieg und ChatGPT überholte – die Anwendung, die als Symbol der KI-Entwicklung in den USA gilt.
Kann DeepSeek diesen Vorsprung halten? Wie werden die amerikanischen Tech-Giganten auf diese neue Bedrohung reagieren? Das globale KI-Rennen wird intensiver und unvorhersehbarer denn je.
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Quelle: https://thanhnien.vn/deepseek-vuon-len-vi-tri-so-1-tren-app-store-cua-apple-185250128105038173.htm
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