Бурное развитие ИИ:от нейросети ChatGPt до DeepSeek и Alibaba: к чему ведет схватка в ИИ-технологиях.Пузырь ИИ-компаний на фондовом рынке может лопнуть

[kuzmich774 1,844]

 

1.Развитие ИИ:от ChatGPt до DeepSeek: к чему ведет схватка в ИИ-технологиях

 

В истории развития больших языковых моделей можно выделить два переломных момента. Первый — это релиз ChatGPT от компании OpenAI в 2022 году, а второй мы наблюдаем прямо сейчас. На выход нового чат-бота от китайской компании DeepSeek отреагировали все главные технологические компании и даже политики. Акции американских техкомпаний Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытое содержимое.  на $1 трлн всего за один день, а капитализация Nvidia упала на рекордные $600 млрд. И несмотря на то, что однозначных подтверждений заявленной производительности модели со стороны экспертного сообщества еще нет, считаю, что прецедент DeepSeek может оказать значительное влияние не только на роли игроков на рынке, но и на сам подход к разработке моделей искусственного интеллекта.

 

Made in China по-новому

По заявлению китайской компании DeepSeek, на разработку новой модели она потратила менее $6 млн, что несопоставимо с затратами технологических гигантов.

DeepSeek R1 — это модель рассуждений, способная к самопроверке и отличающаяся способностью к решению сложных задач, требующих логических выводов. Подобная модель от компании OpenAI в свое время стала революцией, но, в отличие от нее, китайский аналог размещен в свободном доступе.

Рецепт успеха оказался довольно прост:

 

• используем оптимизированную архитектуру, зарекомендовавшую себя на других проектах, а именно Mixture of Experts (MoE), которая ранее применялась в модели Mixtral компанией Mistral (МоЕ — метод машинного обучения, использует несколько специализированных моделей, называемых экспертами, для решения сложных задач. Вместо того чтобы полагаться на одну универсальную модель, MoE позволяет активировать только те эксперты, которые наиболее подходят для обработки конкретного входного сигнала);
• генерируем большое количество синтетических данных, используя другие модели вместо привлечения дорогостоящей ручной разметки;
• набираем ультраклассных программистов, которые не боятся писать код на низком уровне (assemblylike) на архитектуре PTX компании Nvidia вместо высокоуровневой CUDA;
• заставляем инженеров думать над каждым доступным потоком исполнения и оптимизацией обмена данными в распределенной системе.

Как итог — существенное снижение расходов за счет множественной оптимизации.

Модель построена на архитектуре Multi-head Latent Attention (MLA), но именно реализация разработки на более низком уровне и оптимизация позволили использовать меньше вычислительных мощностей на каждый поиск или взаимодействие с системой.

 

Компания DeepSeek утверждает, что ее модель R1 уже превосходит OpenAI-o1-1217 на задачах, требующих рассуждений. Но, повторюсь, пока можно опираться только на позицию компании, модель еще не получила глубокой оценки от независимых организаций и общественности.

 

 

Схватка гигантов

Главное, что будоражит умы касательно DeepSeek, — это заявление компании о том, что использование ее решения обойдется на 95% дешевле, чем у прямых конкурентов, при производительности, сопоставимой с лучшими моделями на рынке. Скорее всего, эта цифра, как и заявленные затраты на разработку, не до конца прозрачна, но все равно будет ниже, чем у других. В мире ИИ совершенно нормальная практика, когда компании используют открытые модели и накопленные наработки для запуска новых продуктов. Это сокращает сроки и стоимость решения. Вероятно, DeepSeek также использовала подобный подход, оптимизировав существующие технологии. Более того, при разработке модели компанией могли использоваться средства, полученные по госпрограммам, субсидии, налоговые льготы и так далее, которые не учтены при оценке стоимости разработки. Но даже несмотря на это, китайский стартап обеспечил всему рынку ИИ-решений настоящий холодный душ.

Подход DeepSeek ставит под сомнение постулат, что разработка ИИ требует колоссальных ресурсов на вычислительные мощности и их поддержание. Лидеры отрасли тратят сотни миллионов долларов на эксперименты и обучение моделей. Например, по данным аналитической фирмы Epoch AI, OpenAI потратила на обучение ChatGPT от $41 млн до $78 млн. Государства, в частности США, выделяют существенные субсидии для того, чтобы оставаться на первой линии ИИ-революции. По сути, вся гонка нейросетей до этого момента состояла в наращивании мощностей, количества параметров и датасетов. А теперь на рынке появился небольшой игрок, который между строк заявляет о том, что ИИ доступнее, чем нам казалось, и мыльный пузырь, который вольно или невольно раздували крупнейшие разработчики, может лопнуть.

 

Второй важный момент этой истории в том, что код вместе с набором данных размещен в свободном доступе под полностью открытой лицензией с возможностью коммерческого использования. То есть любая компания может применять решение DeepSeek на своих мощностях. Мотивация выложить все в open-source может объясняться по-разному. С одной стороны, игра в открытую говорит об уверенности компании, что технология рабочая, и ее благородный жест поможет развитию всего рынка. Но невозможно игнорировать политический и экономический контексты. Технологическое противостояние США и Китая длится уже многие годы, особенно в сфере ИИ. Одно из важных его проявлений — запрет на экспорт чипов. Но в условиях всех ограничений Китай выпускает нейросеть, "сделанную на коленке в поле", которая требует минимальных ресурсов.

До сих пор США считались признанным лидером в области ИИ, но теперь все сообщество замерло в ожидании будущих событий — заставит ли DeepSeek изменить все или подход, основанный на наращивании мощностей, отстоит свое лидерство.

 

 

Первая реакция лидеров рынка разнится: кто-то рад конкуренции, кто-то говорит о своем превосходстве, но однозначный факт — все начали пристально изучать китайского конкурента. Например, в Metа (признана в РФ экстремистской и запрещена) создали отдельную команду для изучения и анализа новой технологии. В самое ближайшее время стоит ожидать встречных ходов, ведь на кону — расстановка сил в мире искусственного интеллекта.

На китайском рынке тоже есть игроки, на которых оказал давление взлет DeepSeek. Компания Alibaba поспешила представить новую версию своей нейросети Qwen2.5-Max. И по их собственным оценкам, модель превосходит DeepSeek V3 в большинстве тестов.

Окно возможностей?

Если эффективность, а главное, стоимость решения DeepSeek подтвердится, остальные разработчики ИИ будут вынуждены адаптировать технологии и пересмотреть свои продукты и, соответственно, цены на них, чтобы оставаться конкурентоспособными. В этот момент гонка в сфере ИИ войдет в горячую стадию, начнется новый передел зон влияния среди компаний. Но теперь выиграют не те, у кого больше железа, а те, кто адаптируется к изменениям быстрее всего. У рынка появится альтернатива — использовать привычные модели или заменить их на китайские.

Также можно говорить о демократизации моделей. Наработки DeepSeek могут использоваться не только для улучшения существующих систем, но и для создания более легковесных. Это может стать толчком для появления новых игроков и моделей для решения узкоспециализированных задач в разных нишах. В том числе российские техлидеры также изучают возможность использования и адаптации технологии для своих решений, что в перспективе может помочь развитию и внедрению ИИ в РФ. Наши дата-сайентисты тестируют эту нейросеть вне основных проектов так же, как и другие модели, которые появляются на рынке. И пока мы не заметили существенных недостатков, кроме новизны нейросети, что априори препятствует ее скоропалительной интеграции в наши системы, следуя политике информационной безопасности компании.

Подведу итог. Если подход, разработанный DeepSeek, оправдает себя, начнется новая веха в разработке и внедрении моделей ИИ. Китайская компания дала толчок идее, что ИИ возможно создавать без огромных мощностей и вложений. Это может стать отправной точкой перестройки всей отрасли и сдвига в сторону оптимизации использования ресурсов, а не наращивания датасетов и инфраструктуры.

 

2.DeepSeek:как полтриллиона долларов опять перекочевало "от богатых к умным"

 

Генеральный директор УК фонда Digital Evolution Ventures, эксперт в области инноваций Евгений Кузнецов анализирует историю внезапного успеха DeepSeek

 

 

 

Ситуация с китайским стартапом DeepSeek не требует "глубокого поиска" (буквальный перевод названия), чтобы понять, что мир AI не перевернулся. И американские биржи не рухнули, как некоторым очень хотелось. Что же стало причиной того, что полтриллиона долларов перекочевало "от богатых к умным", как всегда и случается во времена таких краткосрочных паник? Разберем основные причины.

Главной интригой последнего времени было, без сомнения, возвышение искусственного интеллекта (ИИ) как бизнес и политического демиурга. NVIDIA подорожала в несколько раз за несколько лет и стала мультитриллионной компанией. "IT гиганты" срочно переименовались в "AI гигантов" и тоже прибавили триллион к капитализации. Трамп сплотил вокруг себя всех техно-миллиардеров и под софиты подписал план на $500 млрд на "новый манхеттенский проект" по строительству крупнейшего в мире дата центра для ИИ (акции компаний немедленно взлетели). Администрация же Байдена и все сторонники демократического лагеря были давними адептами "осторожной тактики" в отношении ИИ. Трампу даже пришлось в первый же день президентства отменять указ предшественника о "контроле над ИИ". В этой перегретой политической атмосфере новость о том, что китайцы на "глиняных черепках" (на два порядка меньшем числе собственных чипов) добились сопоставимых с лидерами американской гонки результатов не могла не стать информационной бомбой. И если посмотреть, кто стал главным "прожектором краха", то мы увидим весь медиа-пул демократов.

"А был ли мальчик"?

За последние два дня миллионы пользователей действительно скачали китайского "вундеркинда", и в общем, будем честны, не впечатлены. Радоваться могут только те, кто не смог пробиться через заборы американской санкционной политики (все эти VPN, оплата зарубежными карточками и т.п.). Для них, действительно, DS — это прорыв в мир современного искусственного интеллекта. По реальному качеству он сопоставим с моделями OpenAI начала-середины прошлого года, до революционных сдвигов с моделями 4о и особенно О1 (у которой, впрочем, скопировал метод "рассуждений"). И Сэм Альтман анонсирует скорый релиз О3 и выход на шоссе AGI — искусственного супер-интеллекта. Откуда же экзальтация? DeepSeek показал отличные результаты всего в двух тестах, и специалисты по ИИ давно знают, что это либо специальная "заточка" под них, либо довольно не показательный результат. DS объявили о рекордно низкой стоимости обучения, но умолчали, что названная сумма касалась только одного такта обучения, а для полноценной модели их нужно множество. Более того, сама модель развивалась в русле ранее опубликованных в Open Source моделей (не называю компанию, которая это сделала из санкционных соображений). Итак — с технологической стороны это не прорыв, а просто успешная оптимизация процесса "гонки за лидером". "Срезали угол", не более. Уже сегодня комментарии специалистов звучат значительно более трезво, и скоро мы услышим реальные сопоставления цен и затрат. Например, компания объявила о стоимости обучения в $5 млн, но 2048 карт H800 стоят на порядок дороже, а инвестфонд, инвестировавший в DS, владеет на порядок большим числом таких карт.

Ну и наконец, биржевой фактор. Российский читатель уже знаком со "стихией рынка", но пока малоинформирован о "профессиональных хищниках" этой экосистемы. Например, Джон Полсон, владелец фонда Paulson & Co., заработал $15 млрд. на падении рынка американских акций в 2008 году, поставив против рынка жилья. А знаменитый фонд Hindenburg (названный так в честь дирижабля, чья катастрофа похоронила все массовое дирижаблестроение в мире) специализировался на спецрасследованиях и запуске пиар-волны против "жертв", на падении которых он зарабатывал огромные суммы. Так, в 2023 году атака против Adani Group обрушила их капитализацию на $100 млрд.

 

По удивительному совпадению, "Гинденбург" объявил об "уходе с рынка" буквально несколько недель назад. Но минувший инфо-шторм развивался по всем законам жанра "медвежьей атаки" на сегмент рынка.

Фундаментальные факторы

Все последние годы экономика США неплохо зарабатывала на глобальном экономическом торможении — капиталы искали себе убежище, и находили его только на растущем рынке акций США. Самым бурно надувавшимся пузырем был рынок технологических гигантов и сектор ИИ — он буквально купался в деньгах, компенсируя все просадки других сегментов, например, венчурного. Но это очень нестабильная ситуация, недаром Уоррен Баффет выходит в кэш уже второй год, ожидая крупной коррекции рынка.

Значит ли это, что американский фондовый рынок ждет кризис? Боюсь, что нет, и слово "bubble" ("пузырь", аналогия с кризисом доткомов 2000 года) пока звучит как пугалка. Фундаментально выхода для мировых инвесторов нет — китайская экономика чувствует себя еще хуже, а европейская и вовсе в глубоком кризисе. Этот денежный навес будет поддерживать сам себя, пока не появится альтернатива для перетока капиталов. Но ее пока не просматривается, а значит, вероятнее всего, рынок будет просто "остужаться" серией последовательных "коррекций". Ведь в последние годы, огромный навес "ковидных денег" пришел на биржу через десятки миллионов "новых игроков" — получивших доступ к рынку акций через прямые приложения, а не банковские сервисы и брокерские компании. Именно этот "навес" денег непрофессиональных игроков больше всего и шарахается от новостей, о чем сетуют профессионалы рынка. Видимо, вчера их, активно скупавших акции модных компаний, и "разгрузили" профессионалы с холодной головой и крепкими нервами. Не в первый раз.

При чем тут китайские технологии?

В условиях глобальной геотехнологической войны и жестокой конкуренции ставки взвились, действительно, до небес. Китайцы каждый месяц рапортуют о "чудесах науки и техники" в медицине, космосе, квантовых вычислениях, термоядерной энергии и искусственном интеллекте. США отвечает ростом расходов на науку и поддержку технологических компаний. Все это ускоряет прогресс, совершая масштабную технологическую революцию. Вчерашний эпизод — не первый и не последний в этой "большой игре". Нам же (обывателям) это дает все больше возможностей радикально улучшить жизнь, медицину, бизнес, производство и саму нашу жизнь. А если кто-то на этом пути разоряется — его на входе предупреждали.

 

3.Пузырь ИИ-компаний на фондовом рынке может лопнуть

 

В истории человечества было уже несколько так называемых волн развития технологии искусственного интеллекта (ИИ). Первая волна ИИ пришлась на начало 1960-х годов — в США написали программу, которая интегрировала символические выражения. Уже к 1970 году программы понимали чертежи, они развивались на примерах, могли строить конструкции. А некоторые даже могли отвечать на вопросы, как сегодня это делают Siri, "Алиса" или Alexa.

Технология, лежащая в основе второй волны развития ИИ, появилась примерно через 15 лет после первой — в середине 1970-х годов. В Стэнфордском университете разработали систему для диагностики класса заболеваний. Но уже в середине 1980-х годов наступила так называемая зима искусственного интеллекта — уверенные прогнозы на развитие этой технологии не сработали. Очень немногие программы смогли реально заменить экспертов-людей. Многие стартапы, направленные на замену специалистов, потерпели неудачу и не смогли вернуть вложенные в них средства.

Зима продолжалась до 2010 года, когда начала появляться третья волна. Появился Siri, и мы начали разговаривать с телефоном. Теперь в гонку включились все большие технологические компании — IBM, Google, Facebook (запрещена в России, принадлежит корпорации Meta, признанной в РФ экстремистской), Amazon, Microsoft. В целом третья волна стала возможной благодаря большому количеству вычислений и большому количеству данных, что позволило вывести статистику на абсолютно новый уровень.

Гонка технологий

С самого начала одним из основных стратегических приоритетов новой администрации США стала гонка технологий. По прогнозам аналитиков, в следующем десятилетии ИИ значительно увеличит рост производительности труда, поддерживая стабильный экономический рост, а возможно, подтолкнет человечество к экономической трансформации, сравнимой с новой промышленной революцией.

 

Мир генеративного искусственного интеллекта сегодня — это США и Китай. Именно они являются главными драйверами развития этой технологии. В США бум инвестиций в сферу развития ИИ, что создает практически бесконечные вычислительные ресурсы, благодаря которым там надеются создать супермодель — так называемый общий искусственный интеллект, обладающий когнитивными способностями, сравнимыми с человеческими. Китай движется в сторону оптимизации. Классический пример — проект DeepSeek — модель, созданная при несопоставимо меньшем, чем у ChatGPT, бюджете. 27 января 2025 года этот китайский стартап спровоцировал распродажу акций ведущих американских технологических компаний, включая Nvidia, которая зафиксировала рекордное падение своей рыночной капитализации на $589 млрд. Президент США Дональд Трамп отреагировал на это падение заявлением, что запуск китайского чат-бота является "тревожным звонком" для американских технологических компаний в глобальной гонке за доминирование в сфере искусственного интеллекта.

 

 

Пузырь на рынке

В январе 2025 года в США было объявлено об инвестициях частного сектора в размере до $500 млрд на финансирование инфраструктуры ИИ с целью опередить конкурирующие страны в критически важных для бизнеса технологиях. В июне четыре ведущих американских разработчика искусственного интеллекта — Google (Alphabet Inc.), OpenAI, xAI Илона Маска и Anthropic PBC — получили контракты от военного министерства США, направленные на ускорение внедрения новой технологии военными. Заявлено, что каждый контракт будет ограничен суммой в $200 млн.

При этом в последнее время руководители ведущих технологических компаний предупреждают, что бум инвестиций в искусственный интеллект может оказаться пузырем. Что может стать уже глобальной проблемой, ведь за последние три года в проекты в области ИИ были вложены сотни миллиардов долларов. Однако лишь немногие из них приносят реальный доход, и для окупаемости этих огромных инвестиций от компаний потребуется соразмерная прибыль. Некоторые отраслевые эксперты выразили обеспокоенность тем, что последние релизы решений для ИИ не оправдали ожиданий, предполагая, что технология может быть недостаточно развита, чтобы окупить огромные инвестиции.

Одновременно успех дешевых китайских моделей ставит под угрозу американское технологическое лидерство и разумность продвигаемой американскими компаниями бизнес-модели.

Не хватает энергии

Еще одна сфера экономики, от устойчивой работы которой сильно зависит развитие ИИ, — энергетический сектор. Развитию отрасли способствовал резкий рост спроса на энергию в связи с быстрым развитием ИИ, требующим огромных мощностей для центров обработки данных (ЦОД). Президент США поддержал развитие добычи ископаемого топлива, пообещав "бурить, детка, бурить" в рамках плана по увеличению добычи нефти и газа, как он сказал в своей инаугурационной речи — необходимо принести "захватывающую новую эру национального успеха".

Китай увеличил субсидии, которые наполовину сократят счета за электроэнергию для некоторых крупнейших ЦОД страны, чтобы помочь таким технологическим гигантам, как ByteDance, Alibaba и Tencent. В ноябре в рамках встречи лидеров АТЭС председатель КНР призвал организовать глобальную организацию по установлению стандартов в области ИИ. Си Цзиньпин предложил создать в Шанхае группу, которая будет устанавливать правила международного управления ИИ. Реализация этого предложения позволит именно Китаю, а не Америке или Европе заложить основу для формирования системы искусственного интеллекта в соответствии с международными стандартами, сформировать подходы мира к развитию данной технологии.

 

Россия также включилась в энергетическую гонку. "Растущий спрос на электроэнергию предъявляет цифровая экономика, включая инструменты искусственного интеллекта, блокчейна, объекты хранения и обработки данных. По некоторым оценкам, потребление энергии дата-центрами в мире уже сопоставимо со всей тяжелой промышленностью. Определяющую, все более значимую роль играет сам доступ к топливу и энергии, наличие сетей и трубопроводов, установленная мощность энергосистем", — Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытое содержимое.  президент России Владимир Путин.

 

 

Зима ИИ?

В сентябре этого года журнал Fortune опубликовал статью под названием "Грядет ли зима ИИ?". В конце августа обозреватель Bloomberg задался вопросом: "Неужели зима ИИ наконец-то наступила?" Британская газета The Telegraph высказалась еще более категорично: "Следующая зима ИИ уже близко".

"Зимой ИИ" специалисты по искусственному интеллекту называют период, когда энтузиазм по поводу идеи создания машин, способных учиться и мыслить как люди, угасает, а инвестиции в продукты, компании и исследования в области ИИ иссякают. При этом, базируясь на историческом опыте, зима ИИ не означает полного прекращения исследований данной технологии. Напротив, она предполагает период сокращения финансирования и смещение фокуса. В худшем случае текущая зима ИИ может сопровождаться схлопыванием раздутого ИИ-пузыря на фондовом рынке, что отразится на всей мировой экономике. И хотя циклы ажиотажа вокруг ИИ уже случались, они никогда не были сравнимы с теми сотнями миллиардов долларов, которые инвесторы уже вложили в генеративный бум искусственного интеллекта. Поэтому если нас ждет еще одна зима ИИ, потенциально она может оказаться одной из самых холодных.

Иногда зимы ИИ были вызваны научными исследованиями, подчеркивающими ограничения отдельных методов ИИ. Иногда они были вызваны разочарованием от попыток добиться эффективной работы технологий ИИ в реальных приложениях. Иногда имели место оба фактора. Но общим для всех предыдущих зим ИИ было разочарование тех, кто за них платил, после того как многообещающие новые достижения не оправдали последовавшего за этим ажиотажа.

Важный урок, который мы получили в рамках третьей волны ИИ и который можно озвучить уже сейчас, — важно не только создавать более умные машины, но и создавать более умные организации. И для этого нам нужно понять, что интеллект — это не просто то, что возникает в отдельных мозгах или отдельных компьютерах, он также возникает в объединениях людей или объединениях людей и компьютеров.

Уже сейчас необходимо задать вопрос — какой будет четвертая волна ИИ и что она должна изменить в данной уникальной технологии, чтобы привести ее к новому ренессансу. 

 

 

 

При написании статьи использовались следующие материалы:

 

1.Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытое содержимое.

2.Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытое содержимое.

3.Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытое содержимое.

[Флавий Аниций 11,634]

Уже несколько месяцев пользуюсь DeepSeek при переводе модов. Неплохо справляется со своей работой, но ручные правки всё равно приходится вносить. Как не была хороша нейросеть, а без корректировки не обойтись. 

Но порой DeepSeek выдаёт очень красивые, художественные тексты. Гораздо лучше тех, что получаешь от google.translate или yandex.translate.

[kuzmich774 1,844]

Уважаемый @Флавий Аниций ,спасибо за совет.Вы оказались правы - перевод с помощью нейросети Deepseek оказался лучше,чем перевод от google.translate или yandex.translate.Теперь настало время подкорректировать локализации всех тех модов,которые сделал за 2025 год.Начну с локализации для мода Crusader Kings 2 Warhammer:Geheimnisaht.Расширенная методика для перевода модов для игр Crusader Kings 2,Victoria 2,Hearts of Iron 3 будет выложена в ближайшее время.

[kuzmich774 1,844]

Уважаемый @Флавий Аниций .Мне удалось совместить Методику быстрого перевода с нейосетью Deepseek !Хотя для перевода в нейросети Deepseek требуется намного больше времени,переводит он более основательно,сохраняя при этом программные теги.Перепробывав разные варианты промтов для перевода в контексте Warhammer Fantasy,нашёл самый оптимальный.Так что коррекция перевода может и не понадобится.Мод переведён на 25%.Также Deepseek оказался не хуже ChatGPT - при диалоге на тему автоматизации перевода модов с локализациями в виде файлов баз данных CSV и YAML,посоветовал несколько алгоритмов и скриптов на Python для автоматизации перевода.

Изменено сегодня, 22:27:59 пользователем kuzmich774