Китайська «девальвація» штучного інтелекту

Експерти кажуть, що США допомогли Китаю досягти успіху в розробці штучного інтелекту (ШІ) за низькою ціною, оскільки Вашингтон обмежив доступ Пекіна до передових, але дорогих чіпів.

Логотип чат-бота DeepSeek (Китай) поруч із застосунком ChatGPT (США) на екрані смартфона – Фото: AFP

У той час як американські технологічні гіганти заявляють про витрати сотень мільярдів доларів на розробку найсучасніших моделей штучного інтелекту, китайський стартап DeepSeek доводить протилежне: для цього потрібно лише кілька мільйонів доларів.

Необхідність — мати винаходів

«Коли ChatGPT було запущено у листопаді 2022 року, США все ще лідирували в генеративному штучному інтелекті. Однак протягом останніх двох років цей розрив поступово стерся», – поділився з South China Morning Post (SCMP) професор Ендрю Нг, один із 100 найвпливовіших людей у ​​світі у сфері штучного інтелекту у 2023 році.

Він зробив цей коментар у контексті DeepSeek, китайського стартапу у сфері штучного інтелекту, який викликав здивування, коли у січні 2025 року він запустив безкоштовну модель штучного інтелекту, порівнянну з ChatGPT.

За словами пана Нг, з появою таких моделей, як Qwen, Kimi, InternVL та DeepSeek, Китай не лише скоротив розрив, але й поступово вийшов на лідируючі позиції в деяких сферах штучного інтелекту. China Daily наголосила, що DeepSeek використовує відкритий вихідний код для розробки інструментів штучного інтелекту, що дозволяє широку співпрацю та експерименти, сприяючи швидшим проривам у галузі.

Порівняно з американськими корпораціями, що займаються технологіями штучного інтелекту, публічно оприлюднена вартість розробки DeepSeek становить менше 6 мільйонів доларів. Це спростовує аргумент про те, що для навчання штучного інтелекту потрібні мільярди доларів, як часто стверджують американські компанії.

Незважаючи на заборону Вашингтона, яка обмежує доступ до передових чіпів, DeepSeek доводить, що індустрія штучного інтелекту не повинна покладатися на таких гігантів, як Nvidia. Китайському чат-боту для розробки знадобилося лише близько 2000 чіпів з низькими ставками, тоді як для розробки останньої моделі штучного інтелекту Llama 3.1 від Meta знадобилося 16 000 передових чіпів Nvidia H100.

Невдовзі після свого випуску чат-бот DeepSeek швидко піднявся на вершину рейтингу App Store Apple, випередивши ChatGPT. 20 січня DeepSeek випустив свою модель з відкритим кодом R1, яка вважається такою, що має функції, еквівалентні моделі із закритим кодом ChatGPT. Примітно, що генеральний директор OpenAI Сем Альтман також високо оцінив підхід DeepSeek.

Чи потрібно багато грошей для розробки ШІ?

3 лютого газета Independent повідомила, що американська дослідницька група відтворила чат-бота DeepSeek на базі штучного інтелекту всього за кілька десятків доларів, що підкріплює тенденцію до низьковитратної розробки штучного інтелекту. Дослідницька група з Каліфорнійського університету в Берклі заявила, що скопіювала модель R1 від DeepSeek менш ніж за 30 доларів.

«Ми відтворили DeepSeek R1-Zero в грі CountDown, і він працює добре», – поділилася аспірантка Цзяї Пан на платформі X. Пан сподівається, що цей проєкт зробить штучний інтелект доступнішим.

Успіх проекту DeepSeek та команди пана Пана показує, що вартість навчання ШІ може бути набагато нижчою за сотні мільярдів доларів, про які заявляють американські технологічні корпорації.

Технічні експерти кажуть, що DeepSeek може мати глибокий вплив на те, як штучний інтелект буде створюватися та використовуватися в майбутньому. Янн ЛеКун, науковець зі штучного інтелекту в Meta Platforms, стверджує, що DeepSeek не слід інтерпретувати як «Китай перевершує США у розвитку штучного інтелекту». Натомість, за його словами, правильніше сформулювати це так: «Моделі з відкритим кодом перевершують власницькі моделі», згідно зі статтею на SCMP.

DeepSeek змінює підхід, а не «змінює правила гри»

Пан Данг Хуу Сон – заступник директора Інституту прикладних технологічних досліджень та розвитку людських ресурсів, співзасновник і генеральний директор LovinBot AI – прокоментував: DeepSeek навряд чи стане «революційним гравцем» у сфері штучного інтелекту в довгостроковій перспективі.

За словами пана Сона, DeepSeek успішно виконала найважливіше завдання: змінила підхід інвесторів та бізнесу до тренду «популяризації» технологій штучного інтелекту – у бік низької вартості та легкого доступу. Однак у довгостроковій перспективі вони зіткнуться з великими викликами в інвестиційних витратах та жорсткою конкуренцією за підтримку якості моделі.

Запуск DeepSeek — недорогої, ресурсомісткої моделі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом — привернув увагу, змусивши американських гігантів штучного інтелекту переглянути свої стратегії. Цей випадок схожий на випадок Temu, який обирає недорогу стратегію для конкуренції.

Однак, експерти кажуть, що DeepSeek насправді не перевершує інші висококласні моделі за продуктивністю та має обмеження у виконанні складних завдань.

Одна унікальна особливість DeepSeek полягає в тому, що він дозволяє користувачам бачити «хід думок» під час висновків. Однак це створює серйозні вразливості безпеки. Експерти зазначають, що DeepSeek вразливий до різноманітних атак, від простих маніпуляцій з мовою до складних «підказок», що генеруються самим штучним інтелектом.

Крім того, оптимізація витрат змусила DeepSeek скоротити деякі механізми захисту. Це зробило систему вразливою до складних тактик, що призвело до ризику повернення небажаної інформації або маніпулятивної поведінки.

У В'єтнамі уроки DeepSeek відкривають можливості для розробки штучного інтелекту за розумними цінами, водночас забезпечуючи безпеку. LovinBot AI зараз проводить дослідження, але ще не інтегрував DeepSeek, незважаючи на його низьку вартість та відкритий вихідний код, оскільки найважливішою вимогою залишається інформаційна безпека та уникнення ризику маніпуляцій з контентом.

Джерело: https://tuoitre.vn/trung-quoc-pha-gia-ai-20250205001728107.htm