DeepSeek: китайський ШІ перевернув крипторинок, але чи насправді він такий лиходій?

RKLB — не єдина компанія сектора, яка змогла минулого тижня потішити інвесторів. DeepSeek пропонує новий підхід до обробки та аналізу даних, поєднуючи високу швидкість роботи, енергоефективність і персоналізацію. На відміну від існуючих моделей, DeepSeek не просто генерує текст чи виконує базові команди, а адаптується до кожного користувача, навчаючись на його запитах і надаючи максимально релевантні рішення. Минулого тижня консорціум американських технологічних фірм та іноземних інвесторів оголосив про створення компанії The Stargate Project, яка дипсик чат вкладе 500 мільярдів доларів в інфраструктуру штучного інтелекту в Техасі.

Однак у довгостроковій перспективі це може стати ключем до більш ефективних та доступних ШІ-рішень у криптовалютному просторі, вважає криптоаналітик Еджі. На його думку, потряcіння від DeepSeek може виявитися «бичачим» для крипторинку, особливо для пов’язаного з ШІ-сектору. Неправильно думати, що проєкт DeepSeek AI впав як сніг на голову. Перша версія цього штучного інтелекту з’явилася не сьогодні та не вчора. Ще у 2015 році троє китайських інженерів заснували компанію High-Flyer.

За даними MarketWatch, компанію відстежують три аналітики, і всі три рекомендують купувати її папери.
За минулі вихідні додаток китайського чат-бота DeepSeek став найбільш скачуваним в американському App Store, обігнавши ChatGPT, Threads, Temu, Google, Shein та інші популярні аппи.
Це викликало фурор у Кремнієвій долині, спростувавши поширену на Заході думку про абсолютну першість США в індустрії ШІ.
Лян каже, що був здивований реакцією на попередню версію своєї моделі ШІ.

Як DeepSeek вплинув на крипторинок?

За словами її розробників, її продуктивність можна порівняти з провідними американськими моделями, такими як ChatGPT від OpenAI, але при цьому китайський варіант коштує в рази дешевше. Якщо говорити про оригинальну повну модель, то тут все непросто, бо її розмір більше 700Gb. В ідеалі було б гарно щоб модель вміщалася в пам’ять GPU, тоді вона буде працювати найшвидше, але GPU з таким обсягом RAM будуть коштувати від $100k+, що доступно далеко не всім навіть бізнес-користувачам.

Всього за кілька місяців він не лише привернув увагу технологічної спільноти, а й викликав справжній ажіотаж, що відобразився на фондовому ринку. За лічені години після запуску DeepSeek акції компанії NVIDIA знизилися в ціні зі 142 до 116 доларів (на 17,8%). Вся справа у відеочіпах, на потужностях яких працюють нейромережі.

Що почитати на вихідних? Огляд книги «Штучний інтелект: перезавантаження» Гері Маркуса та Ернеста Девіса

27 січня на тлі успіху цього продукту різко обвалилися акції американських технологічних гігантів. Наприклад, компанія Nvidia за один день втратила майже 600 мільярдів доларів ринкової вартості. Twilio повідомила також, що має намір повертати акціонерам половину свого вільного грошового потоку до 2027 року. Рада директорів компанії схвалила програму зворотного викупу акцій на $2 млрд.

DeepSeek — це не просто чергова мовна модель, а потужний інструмент, створений для того, щоб вирішувати реальні завдання бізнесу. Якщо ви коли-небудь стикалися з тим, що ChatGPT або інші AI-рішення видають шаблонні відповіді, не враховують контекст або потребують величезних обчислювальних ресурсів, то DeepSeek — це те, що вам потрібно. «Весь фондовий ринок США тримається на акціях технологічних компаній із величезною капіталізацією, які, зі свого боку, підживлюються оптимізмом щодо ШІ. І хоча заяви DeepSeek викликали неабияку частку скептицизму, компанія може стати фатальною ниткою, висмикненою з будівлі ентузіазму щодо ШІ», — заявили аналітики Vital Knowledge у записці для клієнтів.

Інший сценарій — якщо ми генеруємо з моделлю програмний код якихось криптоалгоритмів, авторизації і т.д., то в принципі ніщо не забороняє акуратно туди заінжектити потрібні вразливості. Ми не знаємо, чи є щось подібне в DeepSeek і чи не з’явиться у майбутньому. Але точно знаємо, що видає китайську пропаганду, у тому числі й не на користь України. 27 січня 2025 року DeepSeek випустив свою модель R1, що вразила ринок ефективністю, яка тотожна до OpenAI o1-mini, але вимагає значно менші витрати. В результаті Nasdaq Composite втратив понад $1 трлн капіталізації, акції таких гігантів, як Nvidia, Google та Microsoft, зазнали значного падіння. Причина такої реакції – страх перед потенційною втратою американського домінування у сфері штучного інтелекту (ШІ).

Однак заява про вартість розробки викликає сумніви в інших фахівців у галузі штучного інтелекту. Помічник зі штучним інтелектом (ШІ) від маловідомого китайського стартапу DeepSeek вперше обійшов ChatGPT, ставши найпопулярнішою безплатною програмою в App Store у США, Британії та Китаї. «Якщо це правда, а ніхто насправді не знає, чи це так, я вважаю це позитивним. Ви не будете витрачати так багато, але отримуватиме такий самий результат», – зазначив Трамп.

За даними MarketWatch, компанію відстежують три аналітики, і всі три рекомендують купувати її папери. «Ідея створення недорогої китайської версії не була авангардною, тому вона застала зненацька ринок. Повідомляється, що спочатку він створив склад чипів Nvidia A100, які наразі заборонені до експорту у Китай. Наявність таких запасів спонукала Веньфена запустити DeepSeek, об’єднавши ці чипи з дешевшими, нижчого класу, які все ще доступні для імпорту.

Уявіть, що у вас є доступ до технології, яка розуміє ваші потреби, економить час і робить життя простішим. Давайте розглянемо, як DeepSeek може бути корисним у звичайних ситуаціях. У проектах команди BUSINESS SITE ми вже допомогли десяткам клієнтів впровадити DeepSeek і отримати вимірювані результати.

Тим не менше, користуватися моделлю без ризиків втрати даних можна — це якщо запускати її локально у себе чи десь у хмарах, до яких у нас є більше довіри. Про локальний запуск поговоримо окремо, а стосовно хмарних сервісів, то вона вже є на Azure, Vercel, Together.ai, щойно анонсувала її підтримку nVidia — кількість провайдерів буде лише зростати. Також у моделей можуть бути різні варіанти квантування (quantization), які визначають кількість бітів на один параметр, від цього буде залежати її розмір, швидкість роботи і звичайно результат. Звичайно, що найкращі результати по якості відповідей буде показувати саме оригінальна модель, всі інші — то компроміс.