I de seneste år, kunstig intelligens (KI) har gjort hurtige fremskridt, transformere forskellige sektorer og forme fremtiden for teknologi. I denne situation, DeepSeek har en skabt et ramaskrig på markedet, emergere som en betydelig innovation, tilbyder åbne og tilgængelige løsninger inden for AI.
I sin sinste version, DeepSeek-R1, replicerer ikke kun kapaciteterne fra OpenAI's GPT-4 model, men men udfordrer også dit domæne i forskellige benchmarks. Derudover, forskellen ved DeepSeek-R1 er, at det er en open source-model under MIT-brugslicensen, bliver et kraftfuldt alternativ inden for AI.
DeepSeek-R1 blev udviklet af det kinesiske firma DeepSeek for at tackle opgaver, der kræver logisk ræsonnering, løsning af matematiske problemer og beslutningstagning i realtid. Denne model er designet til at demonstrere den logiske beslutningsproces, og et af deres vigtigste forskelle er at give brugerne mulighed for at følge deres beslutningsproces. Denne egenskab efterligner den menneskelige beslutnings- og ræsonneringsproces, hvad der er særligt værdifuldt for applikationer, hvor gennemsigtighed i ræsonnering er afgørende.
Bemærkelsesværdigt blev DeepSeek udviklet på et tidspunkt, hvor internationale restriktioner begrænsede Kinas adgang til avanceret udstyr til AI. Og for at omgå disse barrierer, virksomheden måtte finde alternativer for at maksimere brugen af de tilgængelige ressourcer, hvad der førte til skabelsen af innovative løsninger. Som resultat, DeepSeek-R1 muliggør brugen af eksisterende hardware, sikre effektivitet uden at være afhængig af højt specialiseret infrastruktur.
Traditionelt, de store sprogmodeller (LLMs), som som GPT-4, Claude og Llama, præsenterer udfordringer for dens bredere adoption som, for eksempel, høje computerkrav, behov for en kompleks infrastruktur sammenlignelig med supercomputere, og afhængighed af højtydende AI-acceleratorer. Disse faktorer øger betydeligt omkostningerne ved udvikling og drift, gør denne teknologi utilgængelig. Imidlertid, historien viser, at disruptive innovationer ofte overvinder disse barrierer, reducere omkostninger og udvide adgangen.
Sådan, DeepSeek eksemplificerer dette mønster, demonstrerende at selv de etablerede virksomheder, der dominerer dette marked, kan udfordres og ikke komfortabelt beskyttet af deres teknologiske lederskab. Indvirkningen var betydelig i sektoren, og det anslås, at de førende virksomheder i branchen har mistet 1 billion USD i markedsværdi, på grund af den fremvoksende konkurrence fra åbne og mere tilgængelige modeller.
På den anden side, spredningen af DeepSeek har også skabt bekymringer i nogle regeringer. Lande som Italien, Thailand, Sydkorea og Australien har indført restriktioner på brugen af deres apps, især af offentligt ansatte. I USA, lignende foranstaltninger blev vedtaget, baseret på sikkerhedsbekymringer, lignende de restriktionerne, der gælder for virksomheder som Huawei og TikTok.
Det er vigtigt at påpege, at disse restriktioner gælder for applikationerne og webstedet, men men nødvendigvis til modellen i sig selv. Dogod, sikkerhedsspecialister, hvordan virksomhederne Seekr og Enkrypt AI, advarer om potentielle sårbarheder i modellen, som stadig skal undersøges mere.
Generelt set, ligesom det skete med personlig computing, internettet og cloud computing, LLM'erne er på vej til at blive en mere tilgængelig teknologi. Med nye løsninger, der reducerer omkostninger og forenkler infrastrukturen, adoption af disse modeller bør accelerere, dybtgående indflydelse på forskellige sektorer.
Ser på fremtiden, mere compact modeller, som som DeepSeek, kan være ideelle til implementering i miljøer med fortrolige computerenklaver (Trusted Enclave). Disse miljøer muliggør helt sikker og krypteret behandling af følsomme data, sikre integritet og privatliv—hvad der er essentielt, for privacy-preserving machine learning agents (PPML).
Dette er afgørende for at imødekomme den stigende efterspørgsel efter autonome AI-agenter i applikationer, der håndterer fortrolige data, sikre effektivitet og sikkerhed. Efterhånden som AI bliver stadig mere central for økonomien og den globale sikkerhed, det er nødvendigt med pålidelige og sikre infrastrukturer for at imødekomme efterspørgslen efter AI-agenter i følsomme applikationer, der kræver sikkerhed og tillid.
I denne situation, RT-One bringer et strategisk fremskridt med opførelsen af det første datacenter fokuseret på AI i Brasilien, i byen Maringá, Paraná. Denne initiativ søger at styrke landets computerinfrastruktur, fremme af kunstig intelligens og cybersikkerhed på nationalt niveau.
Med en optimeret infrastruktur til AI og fortrolig computing, RT-One og deres teknologiske partnere bringer avancerede AI-løsninger til Brasilien, sikrer høj ydeevne og beskyttelse af følsomme data.
Sammenfattende, DeepSeek repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for kunstig intelligens, tilbyder et kraftfuldt og tilgængeligt alternativ til de dominerende modeller. Dens indflydelse er allerede tydelig på det globale marked, accelerere demokratiseringen af AI og rejse debatter om sikkerhed, regulering og teknologisk infrastruktur.
RT-One er i overensstemmelse med denne revolution, forberede sig på en fremtid hvor AI, datasikkerhed og digital suverænitet går hånd i hånd, med potentialet til at transformere forskellige sektorer og anvendelser. Ved at styrke Brasils teknologiske infrastruktur, RT-One søger at fremme innovation i landet, skabelse af fundamentet for fremskridt inden for forskning og udvikling af nye teknologier og sikring af større digital autonomi.
Fernando Palamone er en leder med over 30 års erfaring i ledelse af teknologier på globale markeder som USA, Europa og Asien, med passager gennem Intel, Cisco, VMware, IBM blandt andre.
