הזדמנויות מרעידות אדמה מבוססות בינה מלאכותית

האם הופעתה של DeepSeek תהיה המניע עבור וייטנאם להיכנס למרוץ הבינה המלאכותית עם ביצועים גבוהים ועלות נמוכה?

בעקבות שיגעון DeepSeek, חברות טכנולוגיה סיניות גדולות מיהרו להשיק מודלים של שפה גדולה (LLMs) כדי להתחרות ולצבור נתח שוק.

הטכנולוגיה העולמית מאיצה

ב-29 בינואר, היום הראשון של ראש השנה הירחי 2025, קבוצת עליבאבא השיקה גרסה חדשה של מודל הבינה המלאכותית (AI) שלה, Qwen 2.5, והודיעה כי דגם זה חזק יותר מ-DeepSeek. על פי עליבאבא, Qwen 2.5 "עולה כמעט בכל היבט" על דגמי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר של OpenAI ו-Meta (ארה"ב) כמו GPT-4o ו-Llama-3.1-405B.

בעבר, DeepSeek השיקה עוזרי בינה מלאכותית המשתמשים בדגמי DeepSeek-V3 ו-DeepSeek-R1 בעלות של חלק קטן בלבד מזו של מוצרים של חברות אמריקאיות.

שתי "רעידות אדמה" - DeepSeek ו-Alibaba - יצרו מרוץ לשדרוג בינה מלאכותית ממש בסין. ראוי לציין כי צ'אטבוט הבינה המלאכותית הזול ChatGLM פותח על ידי צוות מחקר מאוניברסיטת צינגהואה וחברת Zhipu AI. ChatGLM הוא צ'אטבוט בינה מלאכותית בקוד פתוח המסוגל לייצר טקסט, לתרגם ולענות על שאלות.

ענקית הטכנולוגיה Ernie Bot של Baidu השיקה גם גרסה משודרגת, Ernie 4.0 Turbo, המסוגלת לבצע משימות שונות, כולל יצירת טקסט, תרגום, מענה לשאלות, יצירת תמונות ועוד. בינתיים, ByteDance - חברת האם של TikTok - עדכנה את דגם הדגל שלה בתחום הבינה המלאכותית וטענה שהוא עבר את ציון ה-o1 של OpenAI במבחן AIME - תקן המודד את יכולתה של בינה מלאכותית לעבד ולהגיב להוראות מורכבות.

DeepSeek מאיימת גם על השוק העולמי, ומכריחת ענקיות טכנולוגיה מובילות כמו OpenAI, Meta, Google, Microsoft ועוד להתאים את אסטרטגיות ההשקעה שלהן. תאגידי טכנולוגיה אמריקאים השקיעו בעבר במפעלי בינה מלאכותית ובמפעלי נתונים, אך מעתה והלאה, הם יצטרכו להתמקד בשיפור אלגוריתמים כדי להפחית עלויות ולפעול מהר ויעיל יותר. לאחרונה, OpenAI הציגה את תכונת Deep Research, המסייעת ל-ChatGPT לסנתז ולחקור מידע. גולת הכותרת של תכונה זו היא היכולת להציג תהליכי מחקר מפורטים, כולל ציטוטים וסיכומים של השיטות בהן נעשה שימוש, מה שמקל על המשתמשים לעקוב ולאמת מידע.

מספר מדינות אחרות כמו הודו, דרום קוריאה... משתתפות גם הן בפיתוח צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית בעלות נמוכה. לדוגמה, בהודו, חברת Reliance Jio של המיליארדר מוקש אמבאני השיקה את צ'אטבוט הבינה המלאכותית הראשון התומך בשפות מקומיות בשם BharatGPT. זהו צעד משמעותי קדימה בתחום הבינה המלאכותית בהודו, המסייע לטכנולוגיה להגיע לאוכלוסייה שאינה דוברת אנגלית ביתר קלות.

ממשק DeepSeek ו-Qwen 2.5 צילום: Future/Qwen/Shutterstock

אילו הזדמנויות יש לווייטנאם?

מר לו וינסנט דה הונג - מייסד ומנכ"ל חברת EduX Global Institute Joint Stock Company - אמר כי בעבר, תעשיית הטכנולוגיה הכריזה לעתים קרובות על עלות בניית מודלים של בינה מלאכותית שעולה עד מיליארדי דולרים. עם זאת, השקת R1 על ידי סטארט-אפ הטכנולוגיה DeepSeek בעלות של 6 מיליון דולר בלבד - אם זה נכון - עשויה להיות הכוח המניע עבור מדינות וסטארט-אפים לפתח בינה מלאכותית משלהם עם ביצועים גבוהים ועלות נמוכה. משם, עסקים, במיוחד עסקים קטנים ובינוניים, יכולים לגשת וליישם בינה מלאכותית מבלי להשקיע יותר מדי עלות ראשונית; לקדם טרנספורמציה דיגיטלית בתחומי הייצור, המסחר, השירותים, החינוך ...

עם זאת, מודל ה-R1 החדש שהושק על ידי DeepSeek התמודד עם מחלוקות רבות הקשורות לאבטחת מידע ולהעתקת מודלים של בינה מלאכותית של חברות טכנולוגיה אחרות. לכן, על מנת ליצור מודלים משלהם של בינה מלאכותית בעלות נמוכה, מדינות ועסקים צריכים להבין היטב את עקרונות הפעולה, האלגוריתמים, קוד המקור וכו', במקום להעתיק או לגנוב. "מודל בינה מלאכותית מצליח אינו עוסק רק ביכולת עיבוד אלא גם בעלות. עסקים וייטנאמים צריכים ללכת בכיוון של בניית פתרונות שניתן להרחיב ולהתאים אישית בהתאם לדרישות של תעשיות רבות ושונות" - הציע מר הונג.

לדברי מר פאן טאן קווק - סגן מנהל תוכנית החדשנות של KPMG בווייטנאם, התחרות העזה בשוק הבינה המלאכותית תהווה גם לחץ וגם מוטיבציה עבור ארגונים וייטנאמים ליצור במהירות מודלים שימושיים ויוקרתיים שישרתו משתמשים ולקוחות מקומיים. מר קווק ממליץ שהממשלה תנקוט במדיניות שתעודד ארגונים ויחידים להשתתף בפיתוח בינה מלאכותית ובניית מסדי נתונים; ובמקביל, תתמוך בהשקעות במרכזי מחקר בתחום הבינה המלאכותית.

"המגמה של שיתוף קוד פתוח בקהילת הבינה המלאכותית יכולה לעזור למפתחים לנצל ולשפר את המודל. בעתיד הקרוב, סטארט-אפים ואנשים פרטיים רבים ייגשו בקלות לבינה מלאכותית ויישמו אותה בפעילותם כאשר יופיעו מודלים חדשים רבים של בינה מלאכותית, היענים על צרכים ספציפיים", אמר מר קווק.

לדברי מומחים, בעת פיתוח בינה מלאכותית, עסקים חייבים לקבוע בבירור האם המודל יכול לפתור בעיה ספציפית, להביא ערך אמיתי למשתמשים, ויש בו הבדלים בתכונות או נקודות עיקריות יוצאות דופן. המודל של DeepSeek הוא שיעור לחברות טכנולוגיה גלובליות עם עלויות שהוכרזו על עצמן ברמות נמוכות במיוחד, אך ביצועיהן עולים על ChatGPT. בנוסף, יש צורך להבין בבירור את הביקוש לבינה מלאכותית בשוק כדי להבטיח שהבינה המלאכותית תהיה תחרותית מספיק ויכולה להיות רווחית.

האם DeepSeek באמת זול?

בדו"ח שלה, DeepSeek מסרה כי העלות הכוללת של אימון מודל הבינה המלאכותית הייתה פחות מ-6 מיליון דולר, בעיקר עקב השכרת יחידות עיבוד גרפיות מ-NVIDIA. עם זאת, לאחרונה, חברת המחקר והייעוץ למחצה SemiAnalysis חישבה כי עלות הפיתוח של DeepSeek גבוהה בהרבה מהמוצהר.

על פי ההערכות, DeepSeek תפעיל מערכת מחשוב עצומה של כ-50,000 מעבדי Hopper, עם 10,000 מעבדי H800 ו-10,000 מעבדי H100 חזקים יותר, יחד עם מעבדי H20 נוספים. הוצאות ההון הכוללות עבור השרתים מוערכות בכ-1.6 מיליארד דולר ועלויות התפעול הן כ-944 מיליון דולר.

מקור: https://nld.com.vn/co-hoi-tu-nhung-con-dia-chan-ai-196250204200528423.htm