Персказ видео
The YandexGPT neural network summarized this video
- DeepSeek R1 – Китайский “Сайд-проект” в области искусственного интеллекта, Который Потряс Всю Индустрию!
- Deepseek R One
- Deepseek R One – модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом и весами.
- Обучение модели обошлось в 5 миллионов долларов, что значительно дешевле, чем у конкурентов.
- Модель вызвала шок в индустрии искусственного интеллекта, вызвав обсуждения о последствиях для крупных технологических компаний.
Реакция на Deepseek R One
- Deepseek R One назвали как крахом крупных компаний, так и величайшим подарком человечеству.
- Президент Трамп и другие лидеры объявили о проекте “Звездные врата” для инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта в США.
- Марк Цукерберг удвоил сумму, которую Meta собирается потратить на инфраструктуру ИИ.
Влияние Deepseek R One
- Deepseek R One перевернул мир искусственного интеллекта, предоставив полностью открытую модель.
- Модель была обучена за 5 миллионов долларов, что значительно дешевле других современных моделей.
- Крупные компании начали сомневаться в необходимости своих инвестиций в ИИ.
Заработок Deepseek
- Deepseek зарабатывает деньги через API, который позволяет запускать модель на собственном оборудовании.
- Компания является побочным проектом для трейдинга и майнинга.
- Deepseek использует графические процессоры для создания торговых алгоритмов.
Реакция индустрииъ
- Deepseek стал вирусным, вызвав мемы и обсуждения в индустрии.
- Некоторые считают, что Deepseek – это государственная программа, направленная на подрыв американского ИИ.
- Другие утверждают, что Deepseek использует множество графических процессоров, что противоречит экспортному контролю США.
Оптимизация и эффективность
- Deepseek не фальсифицирует стоимость модели, что подтверждается расчетами.
- Модель можно запустить самостоятельно при тех же затратах.
- Deepseek становится вирусным, вызывая проблемы для крупных технологических компаний.
Будущее ИИ
- Deepseek демонстрирует эффективность в использовании вычислений.
- США должны продолжать инновации и ужесточать экспортный контроль чипов.
- Deepseek ставит под сомнение целесообразность капитальных вложений в ИИ на сотни миллиардов долларов.
Парадокс Джевона
- Снижение стоимости технологии увеличивает её использование.
- Чем дешевле технология, тем больше вариантов применения она имеет.
- В конечном итоге, победит тот, у кого больше вычислительных мощностей.
Влияние на фондовый рынок
- Снижение стоимости моделей ИИ увеличит спрос на логические выводы.
- Чамат Палихапитио считает, что логические чипы могут быть менее важны.
- Волатильность на фондовом рынке может быть вызвана пересмотром стоимости акций.
Риски для компаний
- Tesla наименее подвержена риску, остальные компании зависят от капитальных вложений.
- Снижение стоимости технологий может привести к падению акций.
- В конечном итоге, победит тот, у кого самый умный ИИ.
Ограничения как стимул к инновациям
- Ограничения стимулируют творчество и эффективность.
- Китайские компании используют ограничения для создания инноваций.
- Ограничения помогают извлекать больше пользы из меньших затрат.
Преимущества открытого исходного кода
- Модели с открытым исходным кодом превосходят проприетарные.
- DeepSeeke извлекла выгоду из открытых исследований и кода.
- Открытый исходный код позволяет компаниям конкурировать с закрытыми моделями.
Заключение
- Китай может стать лидером в области ИИ благодаря открытому исходному коду.
- Индустрия ИИ реагирует на новости о новых возможностях.
- Автор продолжает следить за развитием событий и надеется на дальнейшее развитие.
Расшифровка видео
0:00
deeps ВН всего несколько дней назад и
0:01
вызвал настоящий ажиотаж в индустрии
0:02
искусственного интеллекта deeps One –
0:04
это модель искусственного интеллекта
0:05
которая может мыслить так же как
0:06
передовые модели Open ai1 и 3 Но вот в
0:08
чём дело это полностью открытый Исходный
0:10
код и открытый веса deeps небольшая
0:11
китайская компания предоставила всё это
0:13
бесплатно и даже подробно описала как
0:14
это воспроизвести Но это ещё не самая
0:16
безумная модель была обучена всего за 5
0:17
млн долларов в то время как большинство
0:19
людей в индустрии искусственного
0:20
интеллекта считали что для обучения
0:21
модели такого уровня требуются десятки и
0:22
сотни миллионов долларов это заставило
0:24
всех в индустрии искусственного
0:25
интеллекта задуматься о последствиях псе
0:27
называют чем угодно от краха крупных
0:28
американских технологических компаний
0:29
таких как
0:30
до величайшего подарка человечеству и
0:31
китайской психологической операции
0:33
направленной на то чтобы подвести США до
0:34
основания это Невероятная история Так
0:35
что пристегнитесь Итак буквально неделю
0:37
назад президент Трамп Сэм альтман
0:38
основатель и генеральный директор Open
0:39
ai основатель Oracle и многие другие
0:41
собрались вместе чтобы объявить о
0:42
Проекте Звёздные врата это инвестиции в
0:43
размере 500 млрд долларов в
0:45
инфраструктуру искуственного интеллекта
0:46
созданную в США это помимо миллиардов а
0:47
возможно и триллионов которые уже были
0:48
потрачены на графические процессоры в
0:50
основном от виде затем сразу после этого
0:52
Марк Цукерберг удвоил сумму которую его
0:53
компаниям это собирается потратить на
0:54
инфраструктуру искуственного интеллекта
0:56
заявив что они продолжат тратить
0:57
миллиарды долларов на создание
0:58
энергетической инфраструктуры
1:00
таким образом крупнейшие технологические
1:01
компании мира тратят огромные суммы на
1:03
разработку и и вот 20 января 2025 года
1:06
произошло нечто небольшая китайская
1:08
исследовательская компания dips
1:09
выпустила dips R1 полностью открытую
1:11
модель и с открытым кодом которая
1:12
способна обучаться и делать выводы Что
1:13
делает её конкурентоспособной если не
1:15
лучше чем модель Open ai на разработку
1:16
которой ушли сотни миллионов
1:20
долларов и вот так мир и перевернулся с
1:22
ног на голову внезапно у нас появилась
1:24
полностью открытая Модель которая была
1:25
создана раньше чем мы думали и к тому же
1:27
абсолютно бесплатная
1:30
реакция была очень бурной я снял
1:31
несколько видео на эту тему они есть в
1:33
описании ниже люди были в шоке
1:35
крупнейшие игроки в сфере и поняли что у
1:36
нас теперь есть полностью открытая
1:37
модель все были в восторге от того что
1:39
мы можем с ней работать и воспроизводить
1:40
её но тон статьи опубликованной вместе с
1:42
дипс
1:44
изменился в ней говорилось что модель
1:46
была обучена всего за 5 млн долларов это
1:49
лишь Малая часть стоимости обучения
1:50
других моделей теперь Подумайте что это
1:53
значит Мета Microsoft Open ai и все
1:54
остальные крупные компании то есть семь
1:56
крупнейших технологических компаний мира
1:57
тратили триллионы долларов на развитие и
1:59
инфраструктуры И тут вдруг появляется
2:01
небольшая китайская компания которая
2:02
выкладывает в открытый доступ модель
2:03
сравнимую с лучшими моделями на рынке и
2:04
они не только сделали её полностью
2:06
бесплатной но и заявили что она стоит
2:07
всего 5 млн долларов И тут вдруг многие
2:08
аналитики начинают смотреть на эти
2:09
крупные компании которые Т миллиарды
2:11
долларов в год и думать а Действительно
2:12
ли это нужно и многие люди указывают на
2:13
эти крупные компании и говорят вы вот
2:14
Вот потеряете свою долю на рынке вы
2:15
вложили столько денег а это оказалось
2:17
ненужным я не согласен с этим но сейчас
2:18
в индустрии искусственного интеллекта
2:20
это актуальная тема и тут кто-то в
2:21
Твиттере спросил как псит собирается
2:22
зарабатывать деньги Ведь они отдают
2:24
модель бесплатно как они вообще
2:25
собираются зарабатывать деньги и IP
2:26
интерфейс для запуска модели
2:27
действительно очень дешёвый и он вам
2:28
даже не нужен Вы можете запустить её на
2:29
своём и этот вид стал вирусным – это
2:31
китайская компания занимающаяся
2:33
количественным анализом то есть они
2:34
математики которые создают торговые
2:35
алгоритмы чтобы зарабатывать
2:36
деньги вот и всё несколько очень умных
2:39
ребят с высшим математическим
2:40
образованием уже много лет используют
2:41
графические процессоры для майнинга и
2:42
торговли А их Побочный проект
2:44
позволяющий использовать эти процессоры
2:45
по сути это даже не основная функция
2:47
компании Это был их Побочный проект Итак
2:49
несколько умных людей собрались вместе
2:50
придумали Как сделать современную модель
2:52
невероятно дешёвой и это стало их
2:53
побочным проектом это просто невероятно
2:56
и это стало вирусным и мемы были очень
2:57
популярны Позвольте мне показать вам
2:59
несколько ре людей из индустрии Вот
3:00
например от S for Сэм потратил больше
3:03
денег на этот невероятный автомобиль
3:04
который как я знаю стоил несколько
3:05
миллионов долларов чем потратил на
3:06
обучение модели которые убило Open но
3:09
опять же я не верю в это я объясню что
3:10
по моему мнению происходит л касла сын
3:12
венода хос сказал что пси – это
3:14
государственная операция по
3:15
дезинформации и экономической войне
3:16
чтобы сделать американский убыточным они
3:18
занизили стоимость чтобы оправдать
3:19
низкую цену и заставить всех перейти на
3:20
их и чтобы снизить конкурентоспособности
3:21
и в США не ведитесь на это в сообществе
3:23
написали что нет никаких доказательств
3:24
этого и это было не самое безумное
3:26
заявление в давосе Александр Ван
3:27
генеральный директор фактически назвал
3:30
сказав что у них на самом деле гораздо
3:31
больше графических процессоров чем они
3:32
говорят просто потому что США ввели
3:34
запрет на экспорт передовых чипов в
3:35
Китай и если бы они признали что у них
3:36
есть куча графических процессоров США
3:38
были бы очень недовольны и в этом ролике
3:39
Александр Ван говорит что Усик вероятно
3:41
есть 50 а то и 100 самых лучших
3:42
графических процессоров виде и они не
3:43
могут об этом говорить потому что это
3:44
противоречит экспортному контролю
3:46
который ввели
3:48
США и возможно это правда и опять же
3:51
помните что всё это находится в открытом
3:52
доступе и они действительно подробно
3:53
рассказали как они создали эту модель
3:54
так дёшево и сейчас компания hen Face её
3:57
воспроизводит А теперь Позвольте мне
3:58
показать вам несколько постов эма основа
3:59
стабилити который по сути провёл расчёты
4:01
и выяснил Да они действительно говорят
4:02
правду пси не завышает стоимость
4:03
использования она примерно соответствует
4:04
тому что вы ожидаете учитывая структуру
4:05
данных активные параметры и другие
4:06
элементы а также другие модели обученый
4:07
другими людми Вы можете запустить её
4:08
Независимо и это будет стоить столько же
4:09
это хорошая лап которая у сед на
4:10
работает но этого оказалось недостаточно
4:11
он не привёл никаких цифр Но конечно
4:13
проверил это он говорит что для тех кто
4:14
хохочет цифры – это оптимизированная
4:15
модель H1 может сделать это менее чем за
4:16
2,5 млн и он действительно использовал
4:18
чат ПТ чтобы это выяснить я не буду
4:19
вдаваться в технические подробности для
4:20
этого видео и опять же все внимание
4:22
приковано к крупным технологическим
4:23
компаниям anopic META Open ai Microsoft
4:25
которые потратили миллиарды долларов на
4:26
создание инфраструктуры искусственного
4:27
интеллекта Но их Обошла маленькая
4:29
китайская компания
4:31
послушайте как Deep Search стал вирусный
4:32
и они справляются с нагрузкой на двух
4:34
своих ноутбуках которые используют для
4:35
вывода а anopic не справляется с
4:36
нагрузкой от своих клиентов которые
4:37
платят миллиарды долларов Правильно ли я
4:38
понял Похоже что так думают все Вот ещё
4:40
один пост за последние несколько часов я
4:41
сделал более 200 запросов о pdps и ни
4:43
разу не получил ограничения скорости всё
4:44
это обошлось мне примерно в 50 центов
4:46
Слава Богу что у ccp Open ai никогда
4:47
такого не было теперь вот что мы много
4:48
говорили на этом канале о времени
4:49
вычислений при тестировании сейчас в
4:50
происходит много масштабирования но это
4:52
не связано с предварительным обучением
4:53
не теме 5 лми долларов которые нужны
4:54
чтобы создать модель Но поскольку эти
4:55
модели теперь умеют думать и чем больше
4:56
они думают тем лучше результаты то на
4:57
самом деле это просто вычисление это
4:59
использование тельных мощностей и что
5:00
интересно даже во время тестирования они
5:02
обращаются КПИ 200 раз без ограничений
5:03
скорости и это очень дёшево Если только
5:04
они не теряют кучу денег и не используют
5:06
кучу графических процессоров о которых
5:07
мы не знаем они нашли способ повысить
5:09
эффективность которого нету американских
5:10
компаний Александр Ван продолжает дип
5:12
сик – это Тревожный звонок для Америки
5:13
но это не меняет стратегию США должны
5:15
внедрять инновации и развиваться быстрее
5:16
как мы это делали на протяжении всей
5:17
истории ии и ужесточить экспортный
5:19
контроль над чипами чтобы сохранить
5:20
лидерство в будущем все крупные прорывы
5:21
в области ии были сделаны в Америке и
5:22
усиление позиции Китая в этой области
5:24
может представлять собой самую большую
5:25
угрозу для фондового рынка США поскольку
5:26
компания похоже создала революционную
5:27
модель и по очень низкой цене и без
5:29
доступа кдо что ставит под сомнение
5:30
целесообразность соте миллиардов
5:31
долларов вложенных в Так что это очень
5:33
серьёзное заявление одно дело создать
5:35
модель которая будет очень дешёвой и
5:36
эффективной и совсем другое сделать так
5:37
чтобы она работала очень дёшево и
5:40
эффективно я уже говорил что не верю в
5:42
это и сейчас объясню почему есть два
5:43
варианта допустим Они смогли сделать эту
5:45
модель очень дешёвый мы сможем повторить
5:47
Это здорово Правда все выигрыши в этом и
5:49
заключается сила открытого кода теперь
5:50
когда мы говорим о времени вывода даже
5:52
если модель работает очень дёшево мы
5:53
сталкиваемся с парадоксом нса когда
5:54
стоимость единицы любой технологии
5:56
снижается а общее использование и
5:57
затраты на неё увеличиваются
6:03
мы уже говорили об этом на канале Это
6:04
происходит потому что по мере снижения
6:05
стоимости единицы технологии количество
6:07
вариантов её применения для получения
6:08
положительной рентабельности резко
6:09
возрастает мы видели это на протяжении
6:11
всей истории развития технологий Теперь
6:12
давайте подумаем о другом варианте они
6:13
действительно используют кучу
6:14
графических процессоров и просто
6:15
претворяются что это эффективно Ну
6:16
во-первых мы это выясним Потому что
6:18
сейчас компании по всему миру создают
6:19
копии deeps R1 но Давайте просто
6:20
предположим что они это делают тогда всё
6:22
в порядке Все эти инвестиции по-прежнему
6:23
очень выгодно И даже если это
6:24
действительно эффективно все эти
6:25
огромные инвестиции в инфраструктуру
6:26
искуственного интеллекта по-прежнему
6:27
оправданы потому что в конечном итоге У
6:28
того у кого больше всего вычислительных
6:30
мощностей будет самая умная модель Не
6:31
важно сколько стоит токен 100 долларов
6:33
или несколько центов Чем больше
6:34
вычислений тем лучше победит тот у кого
6:36
самый умный и и вот Гри тан президент
6:38
ула конар говорит примерно то же самое и
6:39
это относится к графику о котором мы
6:40
только что говорили где он представляет
6:42
большую угрозу для фондовых рынков
6:43
Неужели люди действительно в это верят
6:44
если обучение модели станет дешевле
6:45
быстрее и проще спрос на прогнозы и
6:46
реальное использование и в реальном мире
6:48
будет расти и ускоряться ещё быстрее что
6:49
гарантирует использование вычислительных
6:50
мощностей да именно так и нужно думать я
6:52
полностью с этим согласен но не все
6:53
согласны чамат палихапития миллиардер
6:55
инвестор Бывший сотрудник Facebook и
6:56
друг ведущего подкаста говорит прямо
6:57
противоположное и он довольно хорошо это
6:59
объяснил
7:00
Итак в своём первом пункте он говорит
7:01
что вероятность того что у КПК есть все
7:03
эти чипы которые им не нужны составляет
7:04
всего 1% Нам нужно это проверить далее
7:06
он говорит об обучении и прогнозирование
7:08
Сейчас мы живём в эпоху прогнозирования
7:09
Мы всегда знали что этот день настанет
7:10
но вероятно многих удивило что это
7:11
произойдёт в эти выходные когда модель
7:12
станет настолько дешёвой что появится
7:13
множество новых продуктов и возможностей
7:14
которые смогут Завоевать серца и умы
7:15
людей по всему миру команда США должна
7:16
победить и тогда мы возможно захотим
7:17
вести экспортный контроль над чипами для
7:19
обучения и нам вероятно стои по другому
7:20
Взглянуть на Чип прогнозирования мы
7:21
должны сделать так чтобы все в мире
7:22
использовали наши решения а не другие
7:23
сейчас я собира потому что это интересно
7:25
я не согласен с тем что на фондовом
7:26
рынке будет волатильность поскольку
7:27
рынки капитала скидывают всю эту
7:27
информацию пересматривают стоимость
7:28
компании великолепно Семёрки это такие
7:30
компании как Tesla Мета и Microsoft
7:31
имейте это в виду Tesla меньше всего
7:32
подвержены риску остальные подвержены
7:33
риску в зависимости от объёма капитала
7:34
вложений о которых они публично заявили
7:36
Это означает что акции компании могут
7:37
упасть из-за того сколько они вложили в
7:38
инфраструктуру искусственного интеллекта
7:39
если сейчас всё дешевле зачем они
7:40
потратили столько денег я с этим не
7:41
согласен Давайте снова вспомним о
7:43
парадоксе Джа вона чем дешевле
7:44
технология Тем больше она используется
7:45
тем больше вычислений требуется таким
7:46
образом все эти графические процессоры
7:48
будут использоваться N видео находится в
7:49
наибольшей опасности по очевидным
7:50
причинам Но если Мета Microsoft Google и
7:51
другие смогут победить не тратя 50-80
7:53
млрд долларов в год это понравится рынку
7:55
но так не будет опять же тот у кого
7:57
самый умные и в конечном итоге победит
7:59
когда мы до искусственного сверхразума
8:00
Это буквально Битва за то У кого самые
8:01
умные и И сколько вычислений
8:04
требуется а для этого нужно больше всего
8:06
чипов и больше всего затрат на чипы если
8:08
мы найдём действительно эффективные
8:09
способы использовать эти чипы все
8:10
выиграют но в конечном счёте количество
8:11
чипов будет иметь решающее значение он
8:13
продолжает критиковать США и говорит что
8:14
Мы спали и я просто прочитаю это потому
8:15
что это интересный взгляд на инновации
8:16
из Китая который говорит о том насколько
8:18
спящими мы были последние 15 лет мы
8:19
стремились к тому чтоб тратить большие
8:20
деньги на программы по созданию
8:21
блестящих объектов и потратили сотни
8:22
миллиардов долларов на решение проблемы
8:23
вместо того чтобы продумать проблему
8:24
более разумно использовать
8:24
ограниченность ресурсов в качестве
8:25
вспомогательного средства Так вот
8:26
Ключевая идея которую нужно усвоить
8:27
заключается в том что если люди
8:28
сталкиваются более серьёзными
8:29
ограничениями они как правило становятся
8:30
более творческими они как правило
8:31
способны извлекать больше пользы из
8:32
меньших затрат и именно это он на самом
8:33
деле имеет в виду я думаю что цитата
8:35
звучит так ограничения мать инновации
8:36
что-то в этом роде Но не все думают что
8:37
это просто теории заговора и конец
8:38
американских технологических компаний Ян
8:40
лакун глава подразделения искуственного
8:41
интеллекта Мета который является большим
8:42
сторонником открытого исходного кода
8:43
хочет сказать это людям которые видят
8:44
эффективность пси Вы можете подумать что
8:45
Китай превосходит США в области
8:46
искусственного интеле вы неправильно это
8:48
понимаете правильное толкование
8:48
заключается в том что модели с открытым
8:49
исходным кодо превосходит прота компания
8:51
извлекла выгоду из открытых исследований
8:52
и открытого исходного кода намер чи лома
8:53
изме они придумали новые идеи и
8:54
построили их на основе работ других
8:55
людей потому что их работы публикуются
8:56
открытым исходным кодом каждый может
8:57
изве из этого выгоду В этом заключается
8:58
сила открытых исследований и открытых
9:00
исходных текстов и я не могу с этим не
9:01
согласиться это огромная Победа
9:02
открытого исходного кода это позволит
9:03
многим компаниям начать конкурировать с
9:04
моделями с закрытыми границами используя
9:06
современные модели с открытым исходным
9:07
кодом Эта история всё ещё
9:08
разворачивается было удивительно
9:09
наблюдать как индустрия искусственного
9:10
интеллекта реагирует на новости о том
9:12
что всё что они считали возможным
9:13
действительно меняется прямо сейчас что
9:14
вы думаете думаете у них больше
9:15
графических процессоров чем они заявляют
9:17
думаете Они смогли добиться такой
9:18
потрясающей эффективности всего с
9:19
несколькими людьми в качестве помощников
9:20
Неужели Китай вырвался вперёд в области
9:21
искусственного интеллекта или это просто
9:23
отличный подарок миру потому что он с
9:24
открытым исходным кодом Я продолжу
9:25
следить за этой историей Я в восторге от
9:27
неё я абсолютно Очарован тем что сейчас
9:29
происходит в мире и надеюсь что объяснил
9:30
вам это что же Если вам понравилось это
9:31
видео пожалуйста Поставьте лайк и
9:32
подпишитесь и увидимся в следующем