Experten zufolge haben die USA China dabei geholfen, künstliche Intelligenz (KI) kostengünstig zu entwickeln, da Washington Pekings Zugang zu hochentwickelten, aber teuren Chips beschränkt hat.
Logo der KI-Chatbot-Anwendung DeepSeek (China) neben der Anwendung ChatGPT (USA) auf dem Smartphone-Bildschirm – Foto: AFP
Während US-amerikanische Technologiegiganten behaupten, Hunderte von Milliarden Dollar für die Entwicklung der fortschrittlichsten KI-Modelle auszugeben, beweist das chinesische Start-up DeepSeek das Gegenteil: Es sind nur wenige Millionen Dollar nötig.
Not macht erfinderisch
„Als ChatGPT im November 2022 auf den Markt kam, waren die USA im Bereich der generativen KI noch führend. In den letzten zwei Jahren hat sich dieser Abstand jedoch allmählich verringert“, teilte Professor Andrew Ng, einer der 100 einflussreichsten Menschen im Bereich der globalen KI im Jahr 2023, der South China Morning Post (SCMP) mit.
Er machte diese Bemerkung im Zusammenhang mit DeepSeek, einem chinesischen KI-Start-up, das für Überraschung sorgte, als es im Januar 2025 ein kostenloses KI-Modell vergleichbar mit ChatGPT auf den Markt brachte.
Laut Herrn Ng hat China mit dem Aufkommen von Modellen wie Qwen, Kimi, InternVL und DeepSeek nicht nur den Abstand verringert, sondern in einigen Bereichen der KI auch schrittweise die Führung übernommen. China Daily betonte, dass DeepSeek Open-Source-Code zur Entwicklung von KI-Tools verwendet, was eine umfassende Zusammenarbeit und Experimente ermöglicht und so schnellere Durchbrüche in der Branche fördert.
Im Vergleich zu US-amerikanischen KI-Technologieunternehmen liegen die öffentlich bekannt gegebenen Entwicklungskosten von DeepSeek bei weniger als sechs Millionen US-Dollar. Dies widerlegt das Argument, dass das Trainieren von KI Milliarden von Dollar kostet, wie US-Unternehmen oft behaupten.
Trotz Washingtons Verbot, das den Zugang zu hochmodernen Chips einschränkt, beweist DeepSeek, dass die KI-Branche nicht auf Giganten wie Nvidia angewiesen ist. Für die Entwicklung des chinesischen Chatbots waren lediglich etwa 2.000 Low-Stake-Chips erforderlich, während für Metas neuestes KI-Modell Llama 3.1 16.000 hochmoderne H100-Chips von Nvidia benötigt wurden.
Kurz nach seiner Veröffentlichung stieg DeepSeeks Chatbot schnell an die Spitze der App Store-Rankings von Apple und überholte ChatGPT. Am 20. Januar veröffentlichte DeepSeek sein Open-Source-Modell R1, dessen Funktionen dem Closed-Source-Modell ChatGPT entsprechen sollen. Auch OpenAI-CEO Sam Altman lobte DeepSeeks Ansatz.
Braucht man viel Geld, um KI zu entwickeln?
Am 3. Februar berichtete die Zeitung Independent, dass ein US-amerikanisches Forschungsteam den KI-Chatbot von DeepSeek für nur ein paar Dutzend Dollar nachgebaut habe. Damit verstärkte sich der Trend zur kostengünstigen KI-Entwicklung. Ein Forschungsteam der University of California in Berkeley behauptete, DeepSeeks R1-Modell für weniger als 30 Dollar kopiert zu haben.
„Wir haben DeepSeek R1-Zero im CountDown-Spiel nachgebaut und es funktioniert gut“, erklärte Doktorand Jiayi Pan auf der X-Plattform. Pan hofft, dass dieses Projekt KI zugänglicher machen wird.
Der Erfolg des Projekts von DeepSeek und Herrn Pans Team zeigt, dass die Kosten für das Training von KI viel niedriger sein können als die Hunderte von Milliarden Dollar, die amerikanische Technologiekonzerne fordern.
Tech-Experten sagen, dass DeepSeek einen tiefgreifenden Einfluss auf die zukünftige Entwicklung und Nutzung von KI haben könnte. Yann LeCun, KI -Wissenschaftler bei Meta Platforms, argumentiert, DeepSeek dürfe nicht als „China überholt die USA in Sachen KI“ interpretiert werden. Vielmehr müsse man es laut einem Artikel auf SCMP so formulieren: „Open-Source-Modelle überholen proprietäre Modelle.“
DeepSeek verändert den Ansatz, ist aber kein „Game Changer“
Herr Dang Huu Son – stellvertretender Direktor des Instituts für angewandte Technologieforschung und Personalentwicklung, Mitbegründer und CEO von LovinBot AI – kommentierte: „Es ist unwahrscheinlich, dass DeepSeek auf lange Sicht ein „Game Changer“ im KI-Bereich wird.“
Laut Herrn Son hat DeepSeek die wichtigste Aufgabe erfolgreich gemeistert: die Einstellung von Investoren und Unternehmen zum Trend der „Popularisierung“ der KI-Technologie zu ändern – hin zu niedrigen Kosten und einfachem Zugang. Langfristig werden sie jedoch mit großen Herausforderungen hinsichtlich der Investitionskosten und einem harten Wettbewerb um die Aufrechterhaltung der Modellqualität konfrontiert sein.
Die Einführung von DeepSeek – einem kostengünstigen, ressourcenschonenden Open-Source-KI-Modell – hat Aufmerksamkeit erregt und die amerikanischen KI-Giganten gezwungen, ihre Strategien zu überdenken. Dieser Fall ähnelt dem von Temu, wo eine kostengünstige Strategie gewählt wurde, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Experten sagen jedoch, dass DeepSeek andere High-End-Modelle in puncto Leistung nicht wirklich übertrifft und bei der Verarbeitung komplexer Aufgaben Einschränkungen aufweist.
Ein einzigartiges Merkmal von DeepSeek besteht darin, dass Benutzer den „Denkprozess“ beim Ziehen von Schlussfolgerungen sehen können. Dies birgt jedoch schwerwiegende Sicherheitslücken. Experten weisen darauf hin, dass DeepSeek anfällig für eine Vielzahl von Angriffen ist, von einfacher Sprachmanipulation bis hin zu komplexen „Eingabeaufforderungen“, die von der KI selbst generiert werden.
Darüber hinaus musste DeepSeek aus Kostengründen einige Schutzmechanismen reduzieren. Dadurch wurde das System anfällig für ausgeklügelte Taktiken, was zu der Gefahr führte, dass unerwünschte Informationen zurückgegeben oder das Verhalten manipuliert wurde.
In Vietnam eröffnen die Erkenntnisse aus DeepSeek Möglichkeiten für die kostengünstige Entwicklung von KI bei gleichzeitiger Gewährleistung der Sicherheit. LovinBot AI forscht derzeit an DeepSeek, hat es jedoch trotz der geringen Kosten und des Open-Source-Codes noch nicht integriert, da die wichtigste Anforderung nach wie vor die Informationssicherheit und die Vermeidung von Inhaltsmanipulationen ist.
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Quelle: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm
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