Запуск новейшей китайской системы искусственного интеллекта DeepSeek в считаные дни превратился в настоящий «привет с Востока» для всей индустрии AI. Откуда он взялся, почему вызвал панику у гигантов Кремниевой долины и каким образом “дешёвый” (а для многих вообще бесплатный) продукт умудрился уронить американский рынок акций на триллион долларов? Давайте разбираться.
Содержание:
DeepSeek: откуда и зачем
По слухам, DeepSeek v3 (а затем и свежевыпущенная версия R1) разрабатывалась небольшой китайской командой—точных данных о масштабах их вычислительных мощностей нет, но, судя по всему, это далеко не суперкомпьютер OpenAI. Однако инженерная оптимизация и «особая» методика обучения у китайцев оказалась настолько удачной, что:
- DeepSeek R1 обогнал в бенчмарках будущий LLaMa 4 от Meta (которая даже не успела выйти).
- В американском App Store DeepSeek выбился в топ-1 (хотя ChatGPT ещё держит лидерство, например, в Украине).
- Тренировка модели DeepSeek v3, по некоторым инсайдам, обошлась дешевле годовой зарплаты одного-единственного «топа» из западной AI-компании (а таких там десятки).
То ли китайская «магия», то ли невероятные знания в области оптимизации — факт остаётся фактом: результаты DeepSeek за несколько недель заставили встрепенуться всех мировых лидеров генеративного ИИ.
Американский рынок «краснеет»: минус триллион
Сообщается, что из-за всеобщей эйфории вокруг DeepSeek и его возможного колоссального влияния на рыночный расклад, в США произошёл сильный обвал акций технологических гигантов — суммарно более чем на 1 триллион долларов. Большие названия — Microsoft, Google (Alphabet), NVIDIA, Oracle и другие — ушли в отрицательную зону, а некоторые, как говорят, испытали двузначное падение за очень короткий промежуток времени.
Буквально «за несколько часов» все начали бояться, что у них вдруг появился непредвиденный китайский конкурент, способный ломать привычную расстановку сил в глобальной AI-гонке.
Паника в Meta и не только
По данным переписок на платформе Blind, в Meta царит настоящая «гонка на выживание»:
- Инженеры ломают голову, как срочно скопировать подход DeepSeek и выдать похожие результаты.
- Менеджеры ищут оправдания огромным затратам на собственные AI-разработки. Как выглядеть перед руководством, если какая-то команда из Китая обогнала их по всем показателям — причём за гораздо меньшие деньги?
Похожие настроения, по слухам, отмечают и в Google, Anthropic, OpenAI. По некоторым утечкам, поэтому модель o3-mini (возможно, их ответ на DeepSeek) собираются сделать бесплатной — лишь бы не потерять хватку на рынке.
Новые китайские релизы: сюрприз за сюрпризом
Китайцы ударили не только DeepSeek. Пока западные компании пробуют нащупать новые конкурентные преимущества, Alibaba внезапно выпустила Qwen2.5 с контекстным окном на 1 миллион токенов, а лаборатория Kimi выложила открытый аналог модели o1. И всё это — open source!
Прежняя шутка «всегда найдётся азиат, который сделает лучше» оказалась очень близка к реальности. У многих западных AI-компаний создаётся впечатление, что пока они ждут необходимые инвестиции (стоимостью то ли в 100 млрд, то ли в 500 млрд долларов), в Китае гораздо меньшими средствами умудряются добиться сравнимых (или даже более впечатляющих) результатов.
Поддержка государства: ещё один козырь
Как гром среди ясного неба прошла новость о том, что Банк Китая выделяет 1 триллион юаней (примерно 138 млрд долларов) на дальнейшее развитие ИИ в стране. Вдобавок, по слухам, китайское правительство готово всячески субсидировать AI-проекты и масштабные кластеры, чтобы окончательно закрепить технологическое преимущество.
Если такие вливания продолжатся, уже через пару лет мы можем увидеть ещё больше «DeepSeek-подобных» моделей, готовых конкурировать с топовыми решениями OpenAI или Google.
И всё-таки инновации?
Несмотря на впечатляющие успехи DeepSeek, Alibaba и Kimi, эксперты считают, что инновационное лидерство пока остаётся ключевым преимуществом США. Ведь Китай зачастую фокусируется на «оптимизации» и масштабировании уже существующих идей, а уникальная научно-исследовательская база, способная «изобретать с нуля», до сих пор в большей степени находится в Америке.
Однако тенденция такова, что проблемы США в сфере AI уже слишком заметны, и надёжную стратегию выхода из этой ситуации ещё только предстоит сформулировать.
