W ostatnich latach, sztuczna inteligencja (SI) poczyniła szybkie postępy, transformując różne sektory i kształtując przyszłość technologii. W tym scenariuszu, DeepSeek wywołał furor na rynku, wyłaniając się jako znacząca innowacja, oferując otwarte i dostępne rozwiązania w dziedzinie AI.
W najnowszej wersji, DeepSeek-R1, nie tylko replikuje możliwości modelu GPT-4 firmy OpenAI, ale także wyzwala jego umiejętności w różnych benchmarkach. Ponadto, differencja DeepSeek-R1 polega na tym, że jest modelem open source na licencji MIT, stając się potężną alternatywą w dziedzinie AI.
DeepSeek-R1 został opracowany przez chińską firmę DeepSeek w celu realizacji zadań wymagających logicznego myślenia, rozwiązywanie problemów matematycznych i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Ten model został zaprojektowany, aby zademonstrować proces logicznego podejmowania decyzji, jest jednym z jego głównych atutów, ponieważ umożliwia użytkownikom śledzenie swojego procesu podejmowania decyzji. Ta cecha replikuje proces podejmowania decyzji i myślenia ludzkiego, co jest szczególnie cenne w zastosowaniach, gdzie przejrzystość w rozumowaniu jest niezbędna.
Zdecydowanie DeepSeek został opracowany w momencie, gdy międzynarodowe ograniczenia ograniczyły dostęp Chin do zaawansowanego sprzętu do sztucznej inteligencji. Aby pokonać te bariery, firma musiała poszukać alternatyw, aby zmaksymalizować wykorzystanie dostępnych zasobów, co to doprowadziło do stworzenia innowacyjnych rozwiązań. W wyniku, DeepSeek-R1 umożliwia wykorzystanie istniejącego sprzętu, zapewniając efektywność bez polegania na wysoko wyspecjalizowanej infrastrukturze.
Tradycyjnie, modele językowe dużej skali (LLMs), jak GPT-4, Claude i Llama, stanowią wyzwania dla jej szerszego przyjęcia jako, na przykład, wysokie wymagania obliczeniowe, konieczność złożonej infrastruktury porównywalnej z superkomputerami, i zależność od wydajnych akceleratorów AI. Te czynniki znacząco zwiększają koszty rozwoju i operacji, czyniąc tę technologię niedostępną. Jednakże, historia pokazuje, że innowacje zakłócające często pokonują te bariery, redukując koszty i zwiększając dostęp.
Tak więc, DeepSeek ilustruje ten wzór, demonstrując, że nawet firmy incumbencyjne, które dominują ten rynek, mogą być wyzwane i nie czują się komfortowo chronione przez swoje przywództwo technologiczne. Wpływ był znaczący w sektorze, szacuje się, że wiodące firmy w branży straciły 1 bilion USD wartości rynkowej, z powodu pojawiającej się konkurencji ze strony otwartych i bardziej dostępnych modeli.
Z drugiej strony, rozprzestrzenienie DeepSeek również wywołało obawy w niektórych rządach. Kraje takie jak Włochy, Tajlandia, Korea Południowa i Australia nałożyły ograniczenia na korzystanie ze swoich aplikacji, szczególnie przez pracowników publicznych. W Stanach Zjednoczonych, podobne środki zostały podjęte, oparte z obaw o bezpieczeństwo, podobne do ograniczeń nałożonych na firmy takie jak Huawei i TikTok.
Należy podkreślić, że te ograniczenia dotyczą aplikacji i strony internetowej, ale jednak niekoniecznie do samego modelu. Jednak, specjaliści ds. bezpieczeństwa, jak firmy Seekr i Enkrypt AI, ostrzegają o potencjalnych lukach w modelu, które wciąż wymagają dalszych badań.
Ogólnie rzecz biorąc, tak jak miało to miejsce w przypadku komputerów osobistych, internet i chmura obliczeniowa, LLM-y zmierzają do stania się bardziej dostępną technologią. Z nowymi rozwiązaniami, które obniżają koszty i upraszczają infrastrukturę, przyjęcie tych modeli powinno przyspieszyć, głęboko wpływając na różne sektory.
Patrząc w przyszłość, bardziej kompaktowe modele, jak DeepSeek, mogą być idealne do wdrożenia w środowiskach zaufanych enklaw obliczeniowych. Te środowiska umożliwiają całkowicie bezpieczne i szyfrowane przetwarzanie danych wrażliwych, zapewniając integralność i prywatność—co jest niezbędne, dla agentów uczenia chronionych prywatnością (PPML).
To jest kluczowe dla zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania na autonomiczne agenty AI w aplikacjach zajmujących się danymi poufnymi, zapewniając efektywność i bezpieczeństwo. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej centralna dla gospodarki i bezpieczeństwa globalnego, konieczne są niezawodne i bezpieczne infrastruktury, aby zaspokoić zapotrzebowanie na agentów AI w wrażliwych aplikacjach, które wymagają bezpieczeństwa i zaufania.
W tym scenariuszu, RT-One wprowadza strategiczny postęp poprzez budowę pierwszego centrum danych skoncentrowanego na AI w Brazylii, w mieście Maringá, Paraná. Ta inicjatywa ma na celu wzmocnienie infrastruktury komputerowej kraju, wspieranie sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa na poziomie krajowym.
Z zoptymalizowaną infrastrukturą dla AI i obliczeń poufnych, RT-One i jej partnerzy technologiczni wprowadzają zaawansowane rozwiązania w dziedzinie AI do Brazylii, zapewniając wysoką wydajność i ochronę wrażliwych danych.
W skrócie, DeepSeek stanowi znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, oferując potężną i dostępną alternatywę dla dominujących modeli. Jego wpływ jest już widoczny na rynku globalnym, przyspieszając demokratyzację AI i podnosząc debaty na temat bezpieczeństwa, regulacja i infrastruktura technologiczna.
RT-One jest zgodna z tą rewolucją, przygotowując się na przyszłość, w której AI, bezpieczeństwo danych i suwerenność cyfrowa idą w parze, z potencjałem do przekształcania różnych sektorów i zastosowań. Wzmacniając infrastrukturę technologiczną Brazylii, RT-One dąży do promowania innowacji w kraju, tworzenie fundacji na rzecz postępów w badaniach i rozwoju nowych technologii oraz zapewnienie większej autonomii cyfrowej.
Fernando Palamone jest menedżerem z ponad 30-letnim doświadczeniem w zarządzaniu technologiami na rynkach globalnych, takich jak USA, Europa i Azja, z przesiadkami w Intel, Cisco, VMware, IBM i inne.
