Kemunculan Deepseek adalah "peluang besar" bagi mereka, bukan ancaman.
Sumber Terbuka bermaksud bahawa kod sumber perisian boleh dibuat secara bebas di web untuk pengubahsuaian dan pengagihan semula. Tidak seperti pesaing seperti Openai, model DeepSeek adalah sumber terbuka.
R1 menunjukkan bahawa pertumbuhan tidak akan dikuasai oleh satu syarikat - tidak ada perkakasan dan perisian 'Moat' dalam model sumber terbuka.
Model Inference R1 Sumber R1 Deepseek, yang dikeluarkan lewat bulan lepas, adalah setanding dengan teknologi terbaik di Amerika Syarikat dan telah mencapai prestasi canggih dengan kos rendah, mengejutkan pasaran global.
Sama seperti di PC dan pasaran Internet, harga jatuh membantu memacu penggunaan global. Pasaran AI berada di laluan pertumbuhan jangka panjang yang sama.
Cip kesimpulan 'pecah'
Dengan mempercepatkan kitaran AI dari "fasa latihan" ke fasa "kesimpulan," DeepSeek mungkin meningkatkan penggunaan teknologi cip inferensi baru.
Kesimpulan merujuk kepada tindakan menggunakan AI untuk membuat ramalan atau keputusan berdasarkan maklumat baru, dan bukannya "fasa latihan" model bangunan atau latihan.
Latihan AI adalah mengenai membina alat atau algoritma, dan penalaran adalah tentang meletakkan alat itu dalam penggunaan praktikal. "
Latihan AI memerlukan banyak pengiraan, tetapi penalaran boleh dilakukan dengan cip yang kurang kuat yang diprogramkan untuk melaksanakan pelbagai tugas yang sempit.
Ramai dalam industri percaya bahawa apabila pelanggan mengamalkan dan membina model sumber terbuka DeepSeek, mereka melihat peningkatan permintaan untuk cip dan pengkomputeran kesimpulan.
DeepSeek telah menunjukkan bahawa model sumber terbuka yang lebih kecil boleh dilatih untuk menjadi kuat, jika tidak lebih berkuasa, daripada model proprietari yang besar di sebahagian kecil daripada kos. Dengan penggunaan model fungsional kecil yang meluas, mereka memangkin era penalaran.
Beliau juga menyatakan bahawa syarikat itu baru -baru ini melihat dua kali ganda minat dari pelanggan di seluruh dunia dalam mempercepatkan inisiatif kesimpulannya.
Sekarang syarikat -syarikat itu beralih perbelanjaan dari kelompok latihan ke kelompok penalaran. Kami hanya memerlukan lebih banyak kuasa pengkomputeran untuk skala model ini untuk berjuta -juta pengguna.
Memandangkan permintaan keseluruhan untuk AI berkembang, syarikat -syarikat kecil akan mempunyai lebih banyak ruang untuk berkembang, dan sejak dunia memerlukan lebih banyak token (unit data yang diproses oleh model AI), Nvidia tidak akan dapat membekalkan cip yang cukup untuk semua orang, sehingga memberi kita peluang untuk menjual lebih agresif ke pasaran.