Kako je Deepseek redefinirao AI Playbook – i zašto će ga svi slijediti

Uspon Deepseek-a: Inovacija u svijet modela umjetne inteligencije

Uvod u Deepseek i njegove inovacije

U svijetu umjetne inteligencije, tvrtke stalno tragaju za novim načinima kako unaprijediti svoje modele i tehnologije. Deepseek se ističe kao jedan od lidera u ovom području, koristeći inovativne pristupe koji omogućuju razvoj naprednih modela bez potrebe za najnovijim hardverom. Ova strategija im omogućava smanjenje troškova i ubrzanje razvoja, što ih čini vrlo konkurentnima na tržištu.

Hardverska strategija i inženjering

Jedan od ključnih aspekata deepseekovog uspjeha je njihova sposobnost da iskoriste stari hardver na novi način. Kao što ističe inženjer Zeiler, njihovi stručnjaci za GPU inženjering su pravi majstori svog zanata. Umjesto oslanjanja na uobičajeni softver poput Nvidia CUDA, Deepseek se okreće Assembleru, što im omogućuje izravnu komunikaciju s hardverom. Ova metoda je izrazito kompleksna, ali rezultati su nevjerojatni; ostavlja konkurenciju daleko iza sebe.

Financijski aspekt inovacija

Upravljajući s manje od 6 milijuna dolara za obuku svojih modela V3, Deepseek pokazuje da nije nužno trošiti neizmjerne svote novca da bi se postigao uspjeh. No, kao što podsjeća Friedman, istraživanja koja su prethodila ovom uspjehu koštala su mnogo više. Krucijalni trenutak koji je doveo do ovih inovacija bio je ono što se nazivaju "posljednji klik gumba" – faza koju je daleko lakše izvesti nakon velikog uloženog napora u istraživanje i razvoj.

Procjena resursa i sposobnosti

Prema Dario Amodeiju, suosnivaču Anthropic-a, Deepseek se može pohvaliti s čipovima vrijednim milijardu dolara. Ova procjena se temelji na informacijama koje sugeriraju da je tvrtka koristila nevjerojatnih 50.000 NVIDIA H100 GPU-a. Ovaj impresivan arsenal računalnih moći omogućava im da treniraju modele koji su daleko složeniji i sposobniji od većine konkurencije.

Nova paradigma u razvoju umjetne inteligencije

Zašto sada?

U ovom trenutku, svijet umjetne inteligencije doživljava izvanredan trenutak. Stotine startupa juri za sljedećim velikim otkrićem, a modeli kao što su OpenAI-ovi O1 i O3 te Google DeepMind-ov GEMINI 2.0 pokazuju nevjerojatne napretke. I dok je R1 iznenada postao ozbiljna tema rasprave, postavlja se pitanje: zašto se upravo sada dešavaju ove inovacije?

Osnovni modeli kao pokretačka snaga

Temeljni modeli poput GPT-4O i BEMINI 2.0 sada su dovoljno sposobni za učenje pojačanja koja im omogućuju eksploataciju znanja bez potrebe za ljudskim nadzorom. Tunstall, znanstvenik u zagrljaju lica, naglašava da su ovi modeli dovoljno jaki da se proces učenja odvija autonomno. To otvara vrata novim mogućnostima, a R1 predstavlja primjer kako bi izgleda mogao gledati na nove modele u budućnosti.

Razumijevanje inovacija i dijeljenje znanja

Ono što R1 izdvaja od drugih je otvorenost Deepseek-a prema dijeljenju svojih procesa i tehnika. Zeiler ukazuje na to da, iako proces izgradnje modela rezoniranja nije jednostavan, sadašnje znanje može učiniti taj put daleko manje kompliciranim nego što se prvotno mislilo. Prethodna obrada modela, koja predstavlja glavni dio posla, sada bi mogla biti učinkovito optimizirana.

Utjecaj na tržište i suradnjom među kompanijama

Kao rezultat ovog novog pristupa, možemo očekivati širenje besplatnih modela koji će biti daleko moćniji nego što smo do sada mogli zamisliti. Friedman također predviđa da će inovacije i dijeljenje know-how-a među malim tvrtkama omogućiti veću suradnju i potencijalno izbrisati prednost koju su veće kompanije uživale. Takve promjene mogle bi označiti monumentalni trenutak na tržištu umjetne inteligencije, s dubokim posljedicama koje će oblikovati budućnost ove industrije.