מומחים אומרים שארה"ב סייעה לסין להצליח לפתח בינה מלאכותית (AI) בעלות נמוכה, בעוד שוושינגטון הגבילה את הגישה של בייג'ינג לשבבים מתקדמים אך יקרים.
לוגו של אפליקציית צ'אטבוט מבוססת בינה מלאכותית DeepSeek (סין) ליד אפליקציית ChatGPT (ארה"ב) על מסך הסמארטפון - צילום: AFP
בעוד ענקיות הטכנולוגיה האמריקאיות טוענות שהוציאו מאות מיליארדי דולרים על פיתוח מודלי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר, הסטארט-אפ הסיני DeepSeek מוכיח את ההפך: זה דורש רק כמה מיליוני דולרים.
הצורך הוא אבי ההמצאה
"כאשר ChatGPT הושק בנובמבר 2022, ארה"ב עדיין הובילה בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית. עם זאת, בשנתיים האחרונות, פער זה נמחק בהדרגה", שיתף פרופסור אנדרו נג, אחד מ-100 האנשים המשפיעים ביותר בתחום הבינה המלאכותית העולמית בשנת 2023, עם ה"סאות ' צ'יינה מורנינג פוסט" (SCMP).
הוא אמר את ההערה הזו בהקשר של DeepSeek, סטארט-אפ סיני בתחום הבינה המלאכותית, מה שגרם להפתעה כאשר זה השיק מודל בינה מלאכותית חינמי הדומה ל-ChatGPT בינואר 2025.
לדברי מר נג, עם הופעתם של מודלים כמו Qwen, Kimi, InternVL ו-DeepSeek, סין לא רק צמצמה את הפער אלא גם תפסה בהדרגה את ההובלה בתחומים מסוימים של בינה מלאכותית. צ'יינה דיילי הדגישה כי DeepSeek משתמשת בקוד פתוח לפיתוח כלי בינה מלאכותית, מה שמאפשר שיתוף פעולה וניסויים נרחבים, ומקדמת פריצות דרך מהירות יותר בתעשייה.
בהשוואה לתאגידי טכנולוגיית בינה מלאכותית אמריקאית, עלות הפיתוח של DeepSeek, שנחשפה בפומבי, היא פחות מ-6 מיליון דולר. עובדה זו מערערת על הטענה שדרושים מיליארדי דולרים כדי לאמן בינה מלאכותית, כפי שטוענות חברות אמריקאיות לעתים קרובות.
למרות האיסור של וושינגטון המגביל את הגישה לשבבים מתקדמים, DeepSeek מוכיחה שתעשיית הבינה המלאכותית לא צריכה להסתמך על ענקיות כמו Nvidia. הצ'אטבוט של סין נזקק רק לכ-2,000 שבבים בעלי סיכון נמוך כדי לפתח, בעוד שדגם הבינה המלאכותית Llama 3.1 האחרון של Meta נזקק ל-16,000 שבבי H100 מתקדמים של Nvidia.
זמן קצר לאחר השקתו, הצ'אטבוט של DeepSeek טיפס במהירות לראש דירוג חנות האפליקציות של אפל, ועבר את ChatGPT. ב-20 בינואר, DeepSeek הוציאה את מודל הקוד הפתוח שלה, R1, הנחשב כבעל תכונות שוות ערך למודל הקוד הסגור ChatGPT. ראוי לציין כי מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, שיבח גם הוא את גישתה של DeepSeek.
האם נדרש הרבה כסף לפתח בינה מלאכותית?
ב-3 בפברואר, דיווח העיתון אינדיפנדנט כי צוות מחקר אמריקאי שיחזר את הצ'אטבוט הבינה המלאכותית של DeepSeek תמורת כמה עשרות דולרים בלבד, מה שחיזק את המגמה של פיתוח בינה מלאכותית בעלות נמוכה. צוות מחקר מאוניברסיטת קליפורניה, ברקלי, טען כי העתיק את מודל ה-R1 של DeepSeek תמורת פחות מ-30 דולר.
"שכפלנו את DeepSeek R1-Zero במשחק CountDown וזה עובד טוב", שיתף הדוקטורנט ג'יאי פאן בפלטפורמת X. פאן מקווה שהפרויקט הזה יהפוך את הבינה המלאכותית לנגישה יותר.
הצלחת הפרויקט של DeepSeek וצוותו של מר פאן מראה כי עלות אימון הבינה המלאכותית יכולה להיות נמוכה בהרבה ממאות מיליארדי הדולרים שתאגידי טכנולוגיה אמריקאים טוענים להם.
מומחי טכנולוגיה אומרים של-DeepSeek עשויה להיות השפעה עמוקה על האופן שבו בינה מלאכותית נבנית ומשתמשים בה בעתיד. יאן לקון, מדען בינה מלאכותית ב-Meta Platforms, טוען שאין לפרש את DeepSeek כ"סין עוקפת את ארה"ב בבינה מלאכותית". במקום זאת, הוא אומר שהדרך הנכונה לנסח זאת היא "מודלים בקוד פתוח עולים על מודלים קנייניים", על פי מאמר ב-SCMP.
DeepSeek משנה גישה, לא 'משנה משחק'
מר דאנג הואו סון - סגן מנהל המכון למחקר טכנולוגי יישומי ופיתוח משאבי אנוש, מייסד שותף ומנכ"ל LovinBot AI - הגיב: "סביר להניח ש-DeepSeek לא תהפוך ל"משנה משחק" בתחום הבינה המלאכותית בטווח הארוך."
לדברי מר סון, DeepSeek השלימה בהצלחה את המשימה החשובה ביותר: שינוי גישת המשקיעים והעסקים במגמת "הפיכת" טכנולוגיית הבינה המלאכותית לפופולרית - לעבר עלות נמוכה וגישה קלה. עם זאת, בטווח הארוך, הם יתמודדו עם אתגרים גדולים בעלויות ההשקעה ותחרות עזה על שמירת איכות המודל.
השקת DeepSeek - מודל בינה מלאכותית בקוד פתוח בעלות נמוכה, דל משאבים ועם עלות נמוכה - משכה תשומת לב, ואילצה את ענקיות הבינה המלאכותית האמריקאיות לשקול מחדש את האסטרטגיות שלהן. מקרה זה דומה לזה של Temu, שבחרה באסטרטגיה בעלות נמוכה כדי להתחרות.
עם זאת, מומחים אומרים ש-DeepSeek לא באמת עולה על דגמים מתקדמים אחרים בביצועים ויש לו מגבלות בטיפול במשימות מורכבות.
מאפיין ייחודי אחד של DeepSeek הוא שהוא מאפשר למשתמשים לראות את "תהליך החשיבה" בזמן שהוא מסיק מסקנות. עם זאת, זה פותח פגיעויות אבטחה חמורות. מומחים ציינו כי DeepSeek פגיע למגוון התקפות, החל ממניפולציות שפה פשוטות ועד ל"הנחיות" מורכבות שנוצרות על ידי הבינה המלאכותית עצמה.
יתר על כן, אופטימיזציית עלויות אילצה את DeepSeek לקצץ בכמה מנגנוני הגנה. זה הותיר את המערכת פגיעה לטקטיקות מתוחכמות, מה שהוביל לסיכון של החזרת מידע לא רצוי או מניפולציה של התנהגות.
בווייטנאם, לקחים מ-DeepSeek פותחים הזדמנויות לפיתוח בינה מלאכותית במחירים סבירים תוך הבטחת בטיחות. חברת LovinBot AI חוקרת כעת אך טרם שילבה את DeepSeek, למרות עלותה הנמוכה וקוד הקוד הפתוח שלה, מכיוון שהדרישה החשובה ביותר עדיין היא אבטחת מידע והימנעות מסיכון של מניפולציה של תוכן.
[מודעה_2]
מקור: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm
תגובה (0)