ผลกระทบของ DeepSeek: วิธีที่สตาร์ทอัพจีนเปลี่ยนอนาคตการพัฒนา AI อย่างถาวร

การเติบโตของ DeepSeek ได้เขย่าตำแหน่งที่สบายของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีในฐานะผู้นำที่ขับเคลื่อนนวัตกรรม AI สตาร์ทอัพจากจีนแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของโมเดลสามารถทำได้ด้วยเงินและทรัพยากรที่น้อยลง

BeInCrypto ได้พูดคุยกับผู้นำในอุตสาหกรรมสิบคนเกี่ยวกับเหตุผลที่ภาคเทคโนโลยีมีผลกระทบต่อเนื่องต่อตลาดคริปโตและการเติบโตของ DeepSeek ได้เปลี่ยนแปลงอนาคตของการพัฒนา AI อย่างถาวร

ถังน้ำแข็งสำหรับยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีอเมริกัน

การเติบโตของ DeepSeek และผลกระทบที่ลึกซึ้งต่อตลาดคริปโตเป็นการปลุกให้ภาคเทคโนโลยีตะวันตกตระหนักว่าพวกเขาไม่ได้มีความได้เปรียบในด้านการพัฒนา AI อีกต่อไป

เพียงสองสัปดาห์ที่ผ่านมา สตาร์ทอัพจากจีนได้เปิดตัวโมเดล AI สองตัวคือ R1 และ V3 ระบบเหล่านี้มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับที่พัฒนาโดยยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง OpenAI และ Google และยังมีการจัดอันดับสูงกว่าในบางตัวชี้วัด นอกจากนี้ยังผลิตได้ในต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก

ในขณะที่โมเดลการเรียนรู้ภาษา (LLMs) อย่าง Llama 3.1 ของ Meta มีต้นทุนการผลิตสูงกว่า 60 ล้าน USD แต่ DeepSeek ได้รับการกล่าวถึงในข่าวโดยลดต้นทุนการฝึกโมเดลแนวหน้าเหลือเพียง 6 ล้าน USD

เพียงไม่กี่ชั่วโมงหลังจากการเปิดตัวของ DeepSeek ข่าวนี้ได้ลบมูลค่าตลาดของบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำในสหรัฐฯ ไปหนึ่งล้านล้าน USD Nvidia ซึ่งเป็นผู้จัดหาชิป AI รายใหญ่ที่สุดในโลกเห็นมูลค่าของตนลดลง 600 พันล้าน USD

ตลาดหุ้นสหรัฐฯ ประสบกับการสูญเสียในวันเดียวที่เลวร้ายที่สุดเท่าที่เคยมีมา และคริปโตก็ได้รับผลกระทบ การมาถึงของ DeepSeek ทำให้หุ้นเหมืองคริปโตหลักอย่าง Marathon และ Riot ลดลง ซึ่งพึ่งพาฮาร์ดแวร์ของ Nvidia อย่างมาก

ข่าวนี้ยัง กระตุ้นการขายคริปโตมูลค่า 1 พันล้าน USD โดย Bitcoin ลดลง 5% และ altcoins ลดลงมากถึง 8-10% ในขณะเดียวกัน คริปโตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลดลง 10% ในมูลค่าตลาดภายใน 24 ชั่วโมง โดยสี่ในห้าอันดับแรกของ AI coins ประสบกับการสูญเสียหนัก

การปรากฏตัวของ DeepSeek ทำให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่มั่นใจเกินไปต้องถ่อมตัวลง มันได้เพิ่มการตรวจสอบการพึ่งพาการลงทุนพันล้าน USD และการเติบโตของรายได้ในอนาคต

มันยังแสดงให้เห็นว่าการหยุดชะงักในอนาคตในการแข่งขันเพื่อสร้างนวัตกรรมจะมีผลกระทบต่อเนื่องต่อตลาดคริปโตอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

จีนสร้าง DeepSeek ท่ามกลางอุปสรรค

DeepSeek สร้างความตื่นตะลึงให้กับตลาดเพราะแสดงให้เห็นว่าจีนไม่ได้ล้าหลังสหรัฐอเมริกาในการแข่งขันสู่โมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพที่สุด จนกระทั่งข่าวนี้เผยแพร่เมื่อวันที่ 27 มกราคม หุ้นเทคโนโลยีของผู้เล่นหลักอย่าง Microsoft, Google และ OpenAI แสดงให้เห็นถึงความรู้สึกเชิงบวก

ความรู้สึกนี้เกิดขึ้นจากข้อเท็จจริงที่ว่าบริษัทเทคโนโลยีเหล่านี้มีการจัดตั้งและมีเงินทุนที่ดี พวกเขามีตำแหน่งในตลาดที่มั่นคงและเข้าถึงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดที่จำเป็นในการขับเคลื่อนนวัตกรรม AI

บริษัทเหล่านี้ไม่เพียงแต่มีความได้เปรียบทางเทคโนโลยี แต่ยังมีโครงสร้างพื้นฐาน ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และทรัพยากรทางการเงินเพื่อรักษาความเป็นผู้นำของพวกเขา กล่าวโดย Pavel Matveev ผู้ร่วมก่อตั้ง Wirex

ในขณะเดียวกัน ในช่วงที่ Joe Biden เป็นประธานาธิบดี Nvidia ถูกห้ามขายโปรเซสเซอร์ GPU ให้กับจีน ข้อจำกัดการส่งออกเหล่านี้บังคับให้จีนต้องพึ่งพาสินค้าคงคลังที่ได้สะสมไว้จนถึงจุดนั้น

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ จีนก็สร้าง DeepSeek ขึ้นมา

เนื่องจากข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ชาวจีนไม่มีการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ที่ใกล้เคียงกับที่บริษัทสหรัฐฯ มี แต่ก็อีกครั้ง นี่คือเศรษฐศาสตร์ 101: ความขาดแคลนของทรัพยากรนำไปสู่นวัตกรรม หรือ “ความจำเป็นต้องมี” สำหรับพวกเราที่เหลือ จีนต้องลงลึกในระดับวิศวกรรมและนวัตกรรมอย่างแท้จริง มันเป็นเรื่องราวที่ประสบความสำเร็จอย่างแท้จริง กล่าวโดย Sebastian Pfeiffer กรรมการผู้จัดการของ Impossible Cloud Network

สำหรับ Yang Tang ซีอีโอของ QStarLabs สิ่งนี้เป็นสิ่งที่คาดว่าจะเกิดขึ้น

นี่คือวิวัฒนาการตามธรรมชาติในการพัฒนาเทคโนโลยี: คู่แข่งที่มีความกระตือรือร้นมากขึ้นที่ใช้กระบวนการที่ดีกว่าเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า ควรสังเกตว่า ทุกสิ่งที่ DeepSeek ทำได้ถูกเผยแพร่ในงานวิจัยทางวิชาการและ/หรืออุตสาหกรรมมาก่อนแล้ว สิ่งนี้จะบังคับให้ห้องปฏิบัติการ AI ที่จัดตั้งขึ้นต้องคิดต่างออกไปเนื่องจากหลายแห่งมุ่งเน้นการวิจัยมากเกินไป เขากล่าว

มันยังสอนบทเรียนที่มีคุณค่าให้กับโลกตะวันตก

บางครั้งน้อยกว่าก็เป็นมากกว่า

เมื่อปีที่แล้ว Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ได้ทำนายว่าอุตสาหกรรม AI จะต้องการการลงทุนเป็นจำนวนหลายล้านล้าน USD เพื่อพัฒนาชิปเฉพาะทาง ชิปเหล่านี้มีความสำคัญในการขับเคลื่อน ศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานสูง ซึ่งสนับสนุนโมเดล AI ที่ซับซ้อนมากขึ้นของอุตสาหกรรม

บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอื่น ๆ ก็ได้ดำเนินการในลักษณะเดียวกันเมื่อไม่นานมานี้ Meta ได้ประกาศแล้วว่ามีแผนที่จะใช้เงินถึง 65 พันล้าน USD ในปีนี้เพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตน บริษัทตั้งเป้าที่จะสิ้นปีด้วยการมีโปรเซสเซอร์กราฟิกมากกว่า 1.3 ล้านตัว

Microsoft ได้ประกาศแผนการพัฒนาศูนย์ข้อมูลประมาณ 80 พันล้าน USD สำหรับปีงบประมาณ 2025 ในขณะเดียวกัน Amazon คาดว่าการใช้จ่ายในโครงสร้างพื้นฐานที่คล้ายกันในปี 2025 จะเกินการลงทุนที่คาดการณ์ไว้ที่ 75 พันล้าน USD ในปี 2024

หลายบริษัทเหล่านี้ยังสะสม GPU และฮาร์ดแวร์ AI ที่เกี่ยวข้องด้วย ตัวอย่างเช่น Mark Zuckerberg ซีอีโอของ Meta กล่าวว่าบริษัทของเขาตั้งเป้าที่จะเพิ่มจำนวน GPU เป็น 600,000 ตัวภายในสิ้นปี 2024

ในขณะเดียวกัน DeepSeek ใช้หน่วย Nvidia GPU เพียงเล็กน้อยกว่า 2,000 หน่วยและ 6 ล้าน USD เพื่อขับเคลื่อนโมเดล R1 ของตน

ความก้าวหน้าของ DeepSeek ในการลดต้นทุนการพัฒนาและการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ด้วยทรัพยากรการคำนวณที่น้อยที่สุดส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในภูมิทัศน์การแข่งขัน AI ยักษ์ใหญ่ดั้งเดิมอย่าง Nvidia, OpenAI และ Google ซึ่งพึ่งพาพลังการคำนวณมหาศาลและโครงสร้างพื้นฐานที่มีราคาแพง (เช่น GPU ระดับสูงและบริการคลาวด์ที่กว้างขวาง) อาจพบว่าความได้เปรียบดั้งเดิมของพวกเขาในการพัฒนา AI ที่ใช้ทรัพยากรมากกำลังลดลง Trevor Koverko ผู้ร่วมก่อตั้ง Sapien.io กล่าวกับ BeInCrypto

การตระหนักของบริษัทตะวันตกว่าจีนไม่ได้ล้าหลังมากในการแข่งขันยังทำให้นักลงทุนในวงการการเงินดั้งเดิมและตลาดคริปโตตกใจ

ผลกระทบของ DeepSeek ต่อตลาดคริปโต

การชะลอตัวของตลาดที่กว้างขึ้น โดยเฉพาะในตลาดดั้งเดิม สะท้อนถึงการปรับความคาดหวังใหม่เกี่ยวกับการประเมินมูลค่าเทคโนโลยีมากกว่าการแก้ไขง่าย ๆ

ตลาดได้ตั้งสมมติฐานการเติบโตที่ก้าวร้าวสำหรับเทคโนโลยี AI โดยเฉพาะความต้องการด้านการคำนวณที่จะเป็นประโยชน์ต่อบริษัทอย่าง Nvidia และผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ การบุกเบิกของ DeepSeek ในการบรรลุผลลัพธ์ที่เทียบเท่าด้วยพลังการคำนวณที่น้อยลงได้บังคับให้นักลงทุนต้องประเมินสมมติฐานเหล่านี้ใหม่ กล่าวโดย Karan Sirdesai ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Mira Network

แม้ว่าภาคคริปโตจะไม่มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับ DeepSeek แต่ก็มีสนามแข่งขันร่วมกับนักพัฒนา AI ดังนั้น คริปโตจึงได้รับผลกระทบจากข่าวการเปิดตัว R1 เช่นกัน

ตามที่ Sirdesai กล่าว ความสัมพันธ์ระหว่างตลาดคริปโตและ AI ซับซ้อนกว่าการเชื่อมโยงง่ายๆ แม้ว่าทั้งสองจะอยู่ภายใต้ร่มเทคโนโลยี แต่ก็ทำงานบนหลักการที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน

การประเมินมูลค่า Bitcoin และคริปโตมีรากฐานมาจากพลวัตทางการเงิน การยอมรับเครือข่าย และภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบ ในขณะที่การพัฒนา AI มุ่งเน้นไปที่ความสามารถทางเทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้ในเชิงพาณิชย์ เขาอธิบาย

อย่างไรก็ตาม คริปโตและ AI ต่างก็มีบทบาทสำคัญในภาคเทคโนโลยี

ทั้งสองภาคส่วนแข่งขันกันเพื่อทรัพยากรการคำนวณ โดยเฉพาะ GPU สร้างความเชื่อมโยงในห่วงโซ่อุปทาน นอกจากนี้ นักลงทุนจำนวนมากยังมีบทบาทในทั้งสองพื้นที่ ดังนั้นความรู้สึกสามารถแพร่กระจายได้ เมื่อบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่เห็นความผันผวนจากการพัฒนา AI มันสามารถส่งผลกระทบต่อตลาดคริปโตผ่านฐานนักลงทุนที่ใช้ร่วมกันนี้ Sirdesai กล่าวเสริม

การเคลื่อนไหวของตลาดล่าสุดหลังจากการเปิดตัวโมเดล R1 ของ DeepSeek แสดงให้เห็นว่าตลาดคริปโตมีความอ่อนไหวต่อความรู้สึกโดยรวมของภาคเทคโนโลยีเพียงใด

การโต้ตอบนี้สะท้อนถึงการผสมผสานทางวัฒนธรรมและเทคโนโลยีระหว่าง AI และคริปโต บ่งบอกว่าการพัฒนาในด้านหนึ่งสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่ออีกด้านหนึ่ง กล่าวโดย Forest Bai ผู้ร่วมก่อตั้ง Foresight Ventures

ดังนั้น การติดตามอย่างใกล้ชิดว่าบริษัทเทคโนโลยีอเมริกันตอบสนองต่อการนวัตกรรมล่าสุดของ DeepSeek อย่างไรจะมีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจว่าเหตุการณ์ที่คล้ายกันอาจส่งผลกระทบต่อตลาดคริปโตในอนาคตอย่างไร

ช่วงเวลาปรับเทียบใหม่สำหรับบริษัทเทคโนโลยีอเมริกัน

การลดลงของความเชื่อมั่นของนักลงทุนเผยให้เห็นความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอนาคตของตลาด AI ข้อสงสัยเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่ว่าขนาดการคำนวณจะยังคงเป็นกุญแจสำคัญในการแข่งขันหรือไม่ และนวัตกรรมด้านประสิทธิภาพจะเปลี่ยนแปลงภาคส่วนนี้อย่างไร

การแข่งขัน AI ไม่ได้เกี่ยวกับใครมี GPUs มากที่สุดอีกต่อไป แต่เกี่ยวกับใครสามารถฝึกโมเดลที่ฉลาดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด การพัฒนาของ DeepSeek พิสูจน์ว่า นวัตกรรมในการฝึกสามารถทำลายการผูกขาด AI ได้ Ilan Rakhmanov ผู้ก่อตั้ง ChainGPT กล่าวกับ BeInCrypto

Rakhmanov เน้นย้ำถึงนวัตกรรมทางเทคนิคที่สำคัญที่ DeepSeek ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงอุปสรรคในการเข้าถึง GPUs

โมเดล R1 ของ DeepSeek น่าจะบรรลุประสิทธิภาพผ่านการผสมผสานของสถาปัตยกรรมที่ปรับแต่ง วิธีการฝึกทางเลือก ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง และกลยุทธ์การคำนวณที่ประหยัดพลังงาน โดยการปรับปรุงประสิทธิภาพของ transformer ใช้ความเบาบางของโมเดล และรวมการสร้างที่เสริมด้วยการดึงข้อมูล DeepSeek ลดความต้องการในการคำนวณโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ การพึ่งพาการเรียนรู้ด้วยตนเอง การเพิ่มข้อมูลสังเคราะห์ และการเรียนรู้เสริมช่วยลดการพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่ตัวเร่ง AI ที่ปรับแต่งหรือทางเลือกที่ไม่ใช้ GPU ช่วยลดต้นทุนการคำนวณ เขาอธิบาย

ในประเด็นนี้ Anthony Simonet หัวหน้าฝ่ายวิจัยที่ iExec กล่าวเสริมว่า

มันใช้เทคนิคเช่นสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts การฝึกที่มีความแม่นยำต่ำ และการกลั่นความรู้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้วยทรัพยากรที่น้อยลง ทำให้ AI ทำงานได้อย่างราบรื่นบนฮาร์ดแวร์มาตรฐานและทำให้เข้าถึงได้มากขึ้น เขากล่าว

ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยียังสังเกตอย่างรวดเร็วว่า DeepSeek ได้เผยแพร่งานวิจัยเบื้องหลังโมเดลของตนให้สาธารณชนได้เห็น

กรณีสำหรับ AI แบบกระจายศูนย์

ตรงกันข้ามกับความลับแบบดั้งเดิมของบริษัทในสหรัฐอเมริกาอย่าง OpenAI DeepSeek ได้ปล่อยโมเดล R1 ของตนเป็นโอเพ่นซอร์สอย่างสมบูรณ์ ผู้นำในอุตสาหกรรมหลายคนชื่นชมการเคลื่อนไหวนี้ โดยระบุว่าเพื่อให้อนาคตของ AI ยังคงอยู่ในมือของสาธารณะ การเข้าถึงโดยรวมต้องยังคงกระจายอำนาจ 

DeepSeek ได้เปลี่ยนแปลงเกมสำหรับอุตสาหกรรม AI และดิฉันเชื่อว่านี่คือการปลุกให้บริษัทอย่าง OpenAI ตื่นตัว OpenAI ก่อตั้งขึ้นเพื่อทำให้ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้สำหรับทุกคน แต่เมื่อเวลาผ่านไป เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงไปสู่โมเดลที่ปิดและถูกควบคุม พื้นที่ AI กำลังพัฒนา และ DeepSeek ได้เตือนเราทุกคนถึงสิ่งสำคัญ เทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมควรถูกสร้างขึ้นสำหรับทุกคน ไม่ใช่แค่บางกลุ่มเท่านั้น รัคมานอฟกล่าว 

นักพัฒนาขนาดเล็กที่มีทรัพยากรน้อยยินดีกับข่าวนี้ การเข้าถึงการออกแบบและเอกสารวิจัยของ DeepSeek จะช่วยให้พวกเขาปรับปรุงโมเดลของตนโดยไม่ต้องใช้จ่ายงบวิจัยจนหมด

โมเดลที่ถูกกว่าของ DeepSeek ลดจำนวน GPUs ที่จำเป็นสำหรับการฝึก AI ทำให้ลดต้นทุนการคำนวณ ประสิทธิภาพนี้ทำให้ AI ขยายตัวได้ในราคาที่ถูกลง ทำให้เข้าถึงได้สำหรับธุรกิจและนักวิจัยที่มีทรัพยากรจำกัด รอน บอดคิน ผู้ร่วมก่อตั้ง Theoriq กล่าว 

เมื่อโมเดลของสตาร์ทอัพนี้เป็นโอเพ่นซอร์ส นักพัฒนาจะวิเคราะห์อย่างละเอียด ส่งเสริมนวัตกรรม AI ต่อไป

เนื่องจาก DeepSeek เป็นโอเพ่นซอร์ส การแข่งขันใน AI จะเปลี่ยนไปสู่เวทีโอเพ่นซอร์สอย่างไม่อาจย้อนกลับได้ ทำลายแนวคิดโมเดลพื้นฐานที่ปิด การเป็นโอเพ่นซอร์สเป็นประโยชน์ต่อทุกคน บริษัท AI (ทุกผู้เล่นในระบบนิเวศ) นักนวัตกรรม และผู้บริโภค ผู้แพ้เพียงคนเดียวคือผู้ที่ยึดติดกับโมเดลปิด ซึ่งจะเห็นการล่มสลายอย่างรวดเร็วในอนาคตอันใกล้ สตีเวน พู ผู้ร่วมก่อตั้ง Taraxa กล่าวกับ BeInCrypto 

เมื่อ AI มีราคาถูกลงและเข้าถึงได้มากขึ้น มันจะกลายเป็นสินค้ามากขึ้น 

การทำให้เทคโนโลยี AI เป็นสินค้าโภคภัณฑ์

ในวันที่ DeepSeek เปิดตัว Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft ได้โพสต์เกี่ยวกับ Paradox ของ Jevons บนโซเชียลมีเดีย

Paradox ของ Jevons เกิดขึ้นอีกครั้ง! เมื่อ AI มีประสิทธิภาพและเข้าถึงได้มากขึ้น เราจะเห็นการใช้งานพุ่งสูงขึ้น กลายเป็นสินค้าที่เราไม่สามารถพอได้ Nadella กล่าวบน X

Paradox ของ Jevons หรือที่รู้จักกันในชื่อผลกระทบการเด้งกลับ เป็นหลักการทางเศรษฐศาสตร์ที่คิดค้นโดยนักเศรษฐศาสตร์ชาวอังกฤษ William Stanley Jevons การเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากรสามารถนำไปสู่การบริโภคทรัพยากรนั้นเพิ่มขึ้น

เมื่อประยุกต์ใช้กับ AI เมื่อระบบเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ความต้องการในงานของพวกเขาอาจเพิ่มขึ้น ซึ่งการเข้าถึงการวิจัย AI ที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้ปรากฏการณ์นี้ขยายตัว

การลดต้นทุนทั้งในขั้นตอนการฝึกอบรมและการอนุมานเป็นสิ่งที่ดี ในเทคโนโลยี การลดต้นทุนมักนำไปสู่การยอมรับที่กว้างขึ้นและการบริโภคโดยรวมที่สูงขึ้น ไม่ใช่น้อยลง เมื่อรถยนต์มีราคาที่สามารถซื้อได้มากขึ้น คนก็เป็นเจ้าของรถมากขึ้น เมื่อเมนเฟรมถูกย่อให้เป็นคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลที่สามารถซื้อได้ มันก็ขับเคลื่อนการปฏิวัติดิจิทัล ในลักษณะเดียวกัน เราจะเห็นนักนวัตกรรมและสตาร์ทอัพทดลองกับ AI มากขึ้นเมื่อมันมีราคาที่สามารถซื้อได้มากขึ้น นำไปสู่การใช้งาน AI มากขึ้น และความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น ฮาร์ดแวร์ GPU Pu กล่าวกับ BeInCrypto

สำหรับ Pfeiffer การทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์จะเปลี่ยนลักษณะของนวัตกรรมที่บริษัทเทคโนโลยีจะมองหา นักพัฒนาที่เคยมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดล LLM ที่ละเอียดที่สุด ตอนนี้ความพยายามจะเปลี่ยนไปสู่การบูรณาการเทคโนโลยีนี้เข้าสู่อุตสาหกรรมต่างๆ

DeepSeek ฝึกอบรมบน OpenAI และสามารถสร้างความก้าวหน้าที่สำคัญจากผู้อื่น ภูมิทัศน์ของ LLM จะกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และมีแนวโน้มที่จะเปิดแหล่งที่มาอย่างเต็มที่ อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่ที่ที่นวัตกรรมส่วนใหญ่จะเกิดขึ้น จริงๆ แล้ว การเติบโตและวิวัฒนาการของ AI จะเห็นได้น้อยลงในด้านการพัฒนา แต่ผ่านการบูรณาการและการใช้ AI การบูรณาการแนวดิ่งลึกเข้าสู่อุตสาหกรรมและการเข้าถึงข้อมูลของพวกเขาจะมีความสำคัญมากกว่าการมี LLM ที่ซับซ้อนเพราะพวกเขากลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และความก้าวหน้าของนวัตกรรมของพวกเขาจะช้าลง เขากล่าว

Paradox นี้อาจให้ข้อได้เปรียบแก่ยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีอเมริกันเหนือประเทศที่มีการเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จำกัด

ความได้เปรียบของสหรัฐฯ

แม้ว่าโมเดลล่าสุดของ DeepSeek จะลดช่องว่างการแข่งขันระหว่างบริษัทในสหรัฐฯ ที่มีอยู่ได้อย่างชัดเจน บริษัทก็ไม่พ้นจากความท้าทาย

ตาม Paradox ของ Jevons ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ AI จะนำไปสู่ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับทรัพยากรที่จำเป็นในการพัฒนาพวกเขา แม้ว่าทางเลือกอื่นยังคงถูกสำรวจ GPU จะยังคงมีความสำคัญต่อการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในอนาคต

“DeepSeek‬‭ ดูเหมือนจะถึงขีดความสามารถที่จำกัดความสามารถในการขยายข้อเสนอของพวกเขา – พวกเขาจำกัดการลงทะเบียนสำหรับแอปของพวกเขาให้กับผู้อยู่อาศัยในจีนและ API ของพวกเขาช้ากว่าตอนที่พวกเขาเปิดตัวมาก ดิฉันเชื่อว่าพวกเขาไม่สามารถจัดหา GPU เพิ่มเติมเพื่อให้พวกเขาสามารถขยายข้อเสนอของพวกเขาได้” Bodkin กล่าว

ความก้าวหน้าของ DeepSeek ก็ไม่ได้ทำให้ความมุ่งมั่นของสหรัฐอเมริกาที่มีต่อการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI มานานหลายทศวรรษหายไป

“แม้จะมีความก้าวหน้าในการเพิ่มประสิทธิภาพของ DeepSeek แต่การแข่งขัน AI ยังคงถูกกำหนดโดยการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พลังการคำนวณ และการควบคุมระบบนิเวศแบบครบวงจร บริษัทอย่าง OpenAI และ Google ไม่ได้พึ่งพาการขยายขนาดอย่างเดียว – พวกเขายังมีข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และท่อส่งการใช้งานที่กว้างขวาง ในขณะที่วิธีการทางเลือกมีความหวัง แต่พวกเขาจะเปลี่ยนแปลงสถานะเดิมได้ก็ต่อเมื่อพวกเขาสามารถทำงานได้ดีกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมในกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ขณะนี้ยังเร็วเกินไปที่จะบอกว่า DeepSeek เป็นการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมหรือเพียงแค่การปรับปรุงเล็กน้อยในภูมิทัศน์ที่มีการแข่งขันอยู่แล้ว” Matveev กล่าวกับ BeInCrypto

จากความเป็นจริงนี้ Sirdesai เชื่อว่าปฏิกิริยาของตลาดต่อ DeepSeek นั้นเกินจริงไปบ้าง

“ปฏิกิริยาของตลาดดูเหมือนจะมองข้ามความซับซ้อนของการทำให้เทคโนโลยี AI เป็นเชิงพาณิชย์ สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นของ DeepSeek นั้นมีความสำคัญ แต่การใช้งาน AI ที่ประสบความสำเร็จต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง และความน่าเชื่อถือที่พิสูจน์ได้ในสภาพแวดล้อมการผลิต บริษัทเทคโนโลยีตะวันตกใช้เวลาหลายปีในการสร้างความสามารถเหล่านี้” เขากล่าว

การเติบโตของ DeepSeek ได้เปลี่ยนแปลงการแข่งขันด้าน AI อย่างไม่ต้องสงสัย แสดงให้เห็นว่านวัตกรรมสามารถเกิดขึ้นจากมุมที่ไม่คาดคิดและท้าทายยักษ์ใหญ่ที่มีอยู่เดิมได้

ในขณะที่อุตสาหกรรมยังคงพัฒนา การติดตามการทำงานร่วมกันระหว่างโมเดลโอเพ่นซอร์ส การเข้าถึงทรัพยากร และพลวัตของการแข่งขัน จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของการพัฒนา AI และผลกระทบต่อโลกอย่างแน่นอน