Мнения 12 IT-экспертов по поводу DeepSeek

Смятение на технологических рынках

«Выпуск разработанного в Китае DeepSeek вызвал смятение на технологических рынках США. Это и оправданно, и, возможно, немного преувеличено. Появление технологии, которая в конечном итоге оптимизирует использование и эффективность чипов, вероятно, окажет давление на существующих крупных поставщиков чипов, что очень хорошо. Как гласит пословица: „Давление рождает алмазы“, ​​и в этом случае я считаю, что конкуренция на этом рынке будет способствовать глобальной оптимизации, снижению затрат и поддержанию попутного ветра, необходимого ИИ для разработки прибыльных решений в краткосрочной и долгосрочной перспективе»,

— заявил старший директор по исследованиям безопасности и конкурентной разведке в Exabeam Стив Повонли.

Конкуренция снизит издержки

«На прошлой неделе Сэм Альтман и Илон Маск были монополистами в области ИИ. Теперь очевидно, что конкуренция снизит издержки и ослабит хватку крупнейших игроков. Это даёт возможность маркетологам создавать агентов, предназначенных для решения конкретных задач, со скоростью, в масштабе и по цене, которая повышает рентабельность инвестиций»,

— пояснил генеральный директор и основатель Lumen Research Майк Фоллетт.

Инновации всегда найдут путь вперёд

«Это тревожный сигнал для рынков. Предположение о том, что тарифы могут сдержать технологические амбиции Китая, опровергается в режиме реального времени. Прорыв DeepSeek является доказательством того, что инновации всегда найдут путь вперёд, независимо от экономических барьеров.

Ограничивая доступ Китая к высококачественным полупроводникам, Вашингтон стремился замедлить его прогресс в области ИИ. Вместо этого он подстегнул ускорение внутренних инноваций, заставив китайские компании искать альтернативы. Достижение DeepSeek является прямым результатом этого сдвига.

Вместо того, чтобы быть парализованным санкциями США, Пекин культивировал модели ИИ, которые требуют значительно меньше вычислительной мощности, уменьшая свою зависимость от американских технологий и подрывая влияние США на глобальные цепочки поставок».

Читайте так же:

• Что ожидать от новой нейросети DeepSeek?

— рассказал генеральный директор deVere Group Найджел Грин.

Мы живём в захватывающие времена

«DeepSeek обучается на 14,8 триллионах разнообразных токенов, тогда как OpenAI обучается только на 13 триллионах. Обучение DeepSeek также стоит радикально меньше — 6 миллионов долларов, тогда как OpenAI, как утверждается, стоит 100 миллионов долларов, что делает DeepSeek в 16,6 раза эффективнее.

Мы живём в захватывающие времена. Хотя «ограничения в капитале» могут показаться проблемой, история показала нам (и DeepSeek это продемонстрировал), что эти ограничения часто стимулируют инновации и креативность. Безопасность для ИИ станет ещё более важной. В мире, где границы между дипфейком и контентом, созданным человеком, размываются, и где предвзятая информация может формировать наши мнения, потребность в надёжной безопасности и этических практиках будет расти экспоненциально»,

— пояснил генеральный директор SecurityScorecard Александр Ямпольский.

Ценность ИИ заключается не в размере вашей инфраструктуры или исключительности ваших моделей

«Успех Deepseek служит мощным напоминанием о том, что ценность ИИ заключается не в размере вашей инфраструктуры или исключительности ваших моделей, а в том, насколько эффективно они используются для достижения результата. Разрабатывая передовые модели генеративного ИИ, не полагаясь на новейшее, самое дорогое оборудование, Deepseek продемонстрировала, что гибкость и стратегия могут превзойти чистую вычислительную мощность. Их достижения также подчёркивают уязвимость действующих игроков в области генеративного ИИ, доказывая, что инновации с открытым исходным кодом продолжают оставаться мощным уравнителем, позволяя конкурентам соответствовать и даже превосходить устоявшихся игроков спустя годы после начала революции.

Для компаний, стремящихся максимизировать ценность от ИИ, урок ясен: успех зависит от гибкости и возможностей, а не от эксклюзивных партнёрств или масштаба инфраструктуры. Вместо того, чтобы замыкаться на конкретных поставщиках LLM или сосредотачиваться исключительно на доступе к оборудованию, организациям следует отдавать приоритет созданию сквозных возможностей для поиска инноваций в области ИИ, разработки решений, адаптированных к их уникальным потребностям, и их эффективного внедрения. Такой подход гарантирует, что компании останутся гибкими, конкурентоспособными и готовыми использовать следующую волну достижений ИИ, где бы они ни появились»,

— считает руководитель стратегии ИИ в Domino Data Lab доктор Кьелл Карлссон.

Если эти модели можно будет обучать, используя на 90% меньше чипов, последствия для моделей оценки будут колоссальными

«DeepSeek вызвал шок в технологической отрасли, напрямую бросая вызов таким технологическим гигантам, как Meta, Microsoft и Open AI.

До сих пор считалось, что их опыт в проектировании и эксплуатации крупномасштабных распределённых систем необходим для обучения современных моделей. Но разработка R1 свидетельствует об обратном — если эти модели можно будет обучать, используя на 90% меньше чипов, последствия для моделей оценки будут колоссальными.

Читайте так же:

• Что ожидать от новой нейросети DeepSeek?

Это открывает двери для более мелких, более гибких игроков, чтобы конкурировать, потенциально стимулируя больше инноваций. Имея ограниченные ресурсы, они доказали, что разрозненные инновационные команды могут встряхнуть отрасль, даже при скудном бюджете.

Хотя это и впечатляет, мы должны скептически относиться к любым заявлениям тех, кто кровно заинтересован в собственном успехе. Прежде чем делать выводы о более широком ландшафте ИИ, нам нужно больше времени, чтобы протестировать эти модели и понять, как они достигли этих показателей»,

— уточнил доцент кафедры бухгалтерского учёта и школы бизнеса Бута Чикагского университета Брэдфорд Леви.

Это фактически ограничило контроль небольшим числом ведущих технологических корпораций США

«Появление DeepSeek — важный момент в революции искусственного интеллекта. До сих пор казалось, что миллиардные инвестиции и доступ к последнему поколению специализированных процессоров Nvidia были предпосылками для разработки современных систем.

Это фактически ограничило контроль небольшим числом ведущих технологических корпораций США. Из‑за эмбарго США на экспорт процессоров NVIDIA последнего поколения это также заблокировало Китай.

DeepSeek утверждает, что разработала новую модель Large Language Model, похожую на Chat GPT или Llama, которая конкурирует с современными технологиями за малую часть стоимости, используя менее продвинутые процессоры Nvidia, которые в настоящее время доступны Китаю. Если это правда, это означает, что технологический сектор США больше не имеет исключительного контроля над технологиями искусственного интеллекта, открывая их для более широкой конкуренции и снижая цены, которые они могут взимать за доступ к своим системам и их использование».

За пределами последствий для фондового рынка, текущие технологии ИИ ориентированы на США и воплощают ценности и культуру США. Эта новая разработка имеет потенциал для создания большего разнообразия посредством разработки новых систем ИИ.

Она также имеет потенциал сделать ИИ более доступным для исследователей по всему миру как для разработки новых технологий, так и для их применения в различных областях, включая здравоохранение»,

— сообщил профессор кафедры науки о данных и искусственного интеллекта факультета информационных технологий Университета Монаша Джефф Уэбб.

Открытые модели ИИ, такие как DeepSeek, хотя и предлагают доступность и инновации, все больше уязвимы для атак на цепочки поставок

«Открытые модели ИИ, такие как DeepSeek, хотя и предлагают доступность и инновации, все больше уязвимы для атак на цепочки поставок, запускаемых во время крупномасштабных кибератак. Эти атаки, в которых злоумышленники используют зависимость от сторонних зависимостей, предварительно обученных моделей или общедоступных репозиториев, могут иметь серьёзные последствия. Злоумышленники могут вмешиваться в предварительно обученные модели, внедряя вредоносный код, бэкдоры или заражённые данные, что может поставить под угрозу нижестоящие приложения. Кроме того, злоумышленники могут нацеливаться на цепочку поставок программного обеспечения, манипулируя зависимостями, библиотеками или скриптами, используемыми во время обучения или развёртывания модели. Это может привести к системному повреждению функциональности ИИ»,

— предупредил вице‑президент по безопасности и стратегии ИИ в Aryaka Адитья Суд.

Внезапная популярность DeepSeek имеет свою цену

«Внезапная популярность DeepSeek имеет свою цену. У этого есть два измерения. Во‑первых, злоумышленники, скорее всего, примут на вооружение этот новый инструмент теперь, когда он стал широко доступен. Во‑вторых, DeepSeek стал жертвой крупномасштабной вредоносной атаки. Это означает, что их система может быть скомпрометирована и подвергнута нескольким известным атакам на модели ИИ. Здесь в игру вступают известные уязвимости моделей ИИ, риски данных и угрозы инфраструктуры».

«Хотя недоступность сервиса является лёгкой и заметной атакой на его инфраструктуру, большую озабоченность вызывают необнаруженные атаки на его модель и данные. Эти скрытые угрозы могут скомпрометировать добросовестных пользователей и позволить совершать другие вредоносные действия»,

— уточнил CPO в Aryaka Ренука Надкарни.

История Deepseek интригует, но крайне важно отделить факты от домыслов

«Реакция рынка на последние новости о DeepSeek — это не что иное, как чрезмерная коррекция. Хотя энтузиазм вокруг прорывов в области ИИ часто становится причиной заголовков и рыночных спекуляций, это похоже на очередной случай, когда волнение опережает доказательства. Инвесторам следует быть осторожными, чтобы не вслепую не поддаться шумихе, не задав сложных вопросов.

Подводя итог, можно сказать, что история Deepseek интригует, но крайне важно отделить факты от домыслов. Рынку нужно умерить свой энтузиазм и потребовать большей прозрачности, прежде чем присудить DeepSeek корону инноваций в области ИИ. До тех пор скептицизм остается здоровой и необходимой позицией»,

— считает генеральный директор Ateliere Creative Technologies Дэн Гоман.

Очень похоже на войну ИИ

«Последняя модель ИИ DeepSeek является потрясающей. Текущая гонка технологий между США и Китаем очень похоже на войну ИИ»,

— считает генеральный директор Scale AI Александр Ванг.

Высокая степень открытости при создании чат‑бота является большой редкостью

«Создатели чат‑бота DeepSeek показали, что можно создать подобный продукт значительно дешевле, чем это сделали американские OpenAI, Google и Meta* (* — признана в РФ экстремистской организацией). При этом открытость при создании чат‑бота может задать новый стандарт для индустрии.

Высокая степень открытости при создании чат‑бота является большой редкостью, а технический отчёт его создателей отличается высокой степенью подробности. По его мнению, подобный уровень открытости делает воспроизведение их подходов вполне возможным, что задаёт новый стандарт для индустрии.

Такой подход позволяет не только воспроизводить их технологии, но и создавать более компактные, быстрые и эффективные модели для узкоспециализированных задач, что открывает возможности для обучения моделей, адаптированных под конкретные применения, а также для разработки моделей, обладающих специализированными навыками, необходимыми для решения задач в разных сферах.

Год назад абсолютно все считали, что единственный лидер в области генеративных моделей — это компания OpenAI. Она действительно с огромным отрывом доминировала. Однако сейчас ситуация стремительно меняется: на арену выходит DeepSeek. Компания не только догоняет лидера, но и выкладывает свои разработки в Open Source под полностью открытой лицензией с возможностью коммерческого использования», — подытожил технический директор «Яндекса» Алексей Гусаков.

По информации иностранных СМИ, Microsoft и OpenAI расследуют, обучался ли DeepSeek на украденных данных американских компаний в сфере ИИ. В Microsoft проверяют ситуацию в отношении «связанной с DeepSeek компании», которая могла без разрешения получить большой объём данных посредством открытого API американской ИИ‑системы OpenAI.

Исследователи безопасности из Microsoft осенью прошлого года зафиксировали, что лица, которые, по их мнению, могут быть связаны с DeepSeek, извлекали большие объёмы данных с помощью интерфейса прикладного программирования OpenAI API.

Представители администрации США допустили, что китайская ИИ‑компания могла обучать свою модель DeepSeek R1 на основе моделей OpenAI посредством дистилляции — метода передачи знаний из крупной сложной модели (часто называемой моделью преподавателя) на меньшую, простую модель (модель учащегося). Этот процесс помогает модели учащегося достичь аналогичной производительности большей. Глава отдела по искусственному интеллекту и криптовалютам в Белом доме Дэвид Сакс не раскрыл факты в обосновании этой гипотезы. Сакс, не назвавший источник этого «доказательства», предположил, что DeepSeek использовал ответы моделей OpenAI для обучения своих собственных. «Я не думаю, что OpenAI очень довольна этим», — пояснил Сакс.

Согласно политике использования OpenAI, запрещено «копировать» какие‑либо её услуги или «использовать выходные данные для разработки конкурирующих моделей». Эксперты пояснили, что дистилляция — это нормальная практика, но «проблема в том, когда её задействуют, чтобы создать свою собственную модель для своих собственных целей».