El își face cazul citând tendințele istorice de calcul
Opinia contrară Revelația că costurile de dezvoltare pentru asistentul AI Deepseek a venit la doar 6 milioane de dolari a trimis unde de șoc pe piața bursieră săptămâna aceasta, afectând în special companiile investite în tehnologie AI. NVIDIA a văzut că acțiunile sale s-au aruncat alături de alte stocuri tehnologice din cauza îngrijorărilor că cererea pentru jetoanele Nvidia ar scădea dacă modelele AI pot fi dezvoltate mai eficient din punct de vedere al costurilor. Cu toate acestea, nu toată lumea împărtășește această perspectivă pesimistă. Fostul CEO Intel, Pat Gelsinger, oferă o perspectivă diferită asupra situației, susținând că cererea de calcule performante în dezvoltarea AI este probabil să rămână puternică, în ciuda apariției de alternative mai ieftine.
„Reacția pe piață este greșită, scăderea costului AI va extinde piața”, a spus Gelsinger pe rețelele de socializare. „Astăzi sunt un cumpărător de acțiuni NVIDIA și AI și fericit să beneficiez de prețuri mai mici.”
Gelsinger susține că răspunsul la Deepseek trece cu vederea trei lecții cruciale din ultimele cinci decenii de istorie a calculului.
În primul rând, Gelsinger subliniază că scăderea costurilor resurselor de calcul extinde piața mai degrabă decât o contractează. El atrage paralele cu progresele tehnologice anterioare, cum ar fi PC -urile și dispozitivele mobile, unde creșterea accesibilității a dus la adoptarea pe scară largă. El consideră că a face AI mai accesibil să o integreze într -o gamă mai largă de aplicații, în cele din urmă determinând creșterea în industrie.
În al doilea rând, Gelsinger evidențiază importanța constrângerilor în încurajarea inovației. El subliniază că echipa Deepseek, care se confruntă cu restricții de export și resurse limitate, a reușit să creeze o soluție de clasă mondială la o fracțiune din costul obișnuit. Această ingeniozitate, notează Gelsinger, se aliniază cu idei de la pionierii informaticii, care au obținut adesea cea mai bună muncă în limitări semnificative.
Înțelepciunea este învață lecțiile despre care am crezut că știm deja. Deepseek ne amintește de trei învățări importante din istoricul calculului:
1) Calcularea se supune legii gazelor. Făcând dramatic mai ieftin va extinde piața pentru aceasta. Piețele greșesc, acest lucru va face AI …– Pat Gelsinger (@pgelsinger) 27 ianuarie 2025
În al treilea rând, Gelsinger pledează pentru deschiderea în dezvoltarea AI. El își exprimă îngrijorarea cu privire la tendința față de modelele AI de proprietate, argumentând că ecosistemele deschise duc în mod constant la rezultate mai bune. „Open câștigă de fiecare dată când i se dă o lovitură adecvată”, a spus el. Fostul șef de Intel consideră că abordarea deschisă a Deepseek servește ca o amintire a valorii inovației partajate în domeniul AI.
Dar marea dezvăluire a venit când a spus că inginerii de la pornirea sa, Gloo, rulează R1 astăzi. „Ar fi putut rula O1 – ei bine, pot accesa doar O1, prin API -uri”.
Unul dintre avantajele cheie ale modelului AI Deepseek este capacitatea sa de a rula pe dispozitive locale, inclusiv computere personale și telefoane mobile, spre deosebire de cele mai recente modele ale ChatGPT, care sunt exclusiv bazate pe cloud. Opțiunea de implementare locală oferă utilizatorilor un control mai mare asupra datelor lor și reduce dependența de conectivitatea la internet.
Cu toate acestea, pregătirea inițială a unor astfel de modele AI avansate necesită încă o putere de calcul substanțială. În ciuda inovațiilor Deepseek în eficiența modelului, marile companii AI precum Antropic și OpenAI au resurse de calcul semnificative, permițându -le să -și extindă în continuare modelele și să crească numărul de parametri, în timp ce își folosesc infrastructura.
Cu alte cuvinte, în timp ce unele companii precum Deepseek se concentrează pe eficiență și fac mai mult cu mai puțin, altele își folosesc resursele vaste pentru a împinge limitele mărimii și complexității modelului. Ambele abordări au meritele lor și contribuie la avansarea tehnologiei AI.