В последние годы, искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, преобразуя различные сектора и формируя будущее технологий. В этом сценарии, DeepSeek вызвал фурор на рынке, восходя как значительная инновация, предлагая открытые и доступные решения в ИИ.
В своей самой новой версии, DeepSeek-R1, не только воспроизводит возможности модели GPT-4 от OpenAI, но также ставит под сомнение ваше мастерство в различных бенчмарках. Кроме того, достоинство DeepSeek-R1 заключается в том, что это модель с открытым исходным кодом под лицензией MIT, становясь мощной альтернативой в области ИИ.
DeepSeek-R1 был разработан китайской компанией DeepSeek для решения задач, требующих логического мышления, решение математических задач и принятие решений в реальном времени. Эта модель была разработана для демонстрации процесса логического принятия решений, и одним из его основных преимуществ является возможность позволить пользователям отслеживать свой процесс принятия решений. Эта характеристика воспроизводит процесс принятия решений и человеческого мышления, что особенно ценно для приложений, где прозрачность в рассуждениях имеет решающее значение.
Замечательно, что DeepSeek был разработан в момент, когда международные ограничения ограничили доступ Китая к передовому оборудованию для ИИ. И чтобы обойти эти барьеры, компания была вынуждена искать альтернативы для максимизации использования доступных ресурсов, что привело к созданию инновационных решений. В результате, DeepSeek-R1 позволяет использовать существующее оборудование, обеспечивая эффективность без зависимости от высокоспециализированной инфраструктуры.
Традиционно, модели языков большого масштаба (LLMs), как GPT-4, Клод и Лама, представляют собой вызовы для более широкого принятия как, например, высокие вычислительные требования, необходимость в сложной инфраструктуре, сопоставимой с суперкомпьютерами, и зависимость от высокопроизводительных ИИ-ускорителей. Эти факторы значительно увеличивают затраты на разработку и эксплуатацию, делая эту технологию недоступной. Тем не менее, история показывает, что разрушительные инновации часто преодолевают эти барьеры, снижая затраты и расширяя доступ.
Таким образом, DeepSeek иллюстрирует этот шаблон, демонстрируя, что даже компании-учредители, которые доминируют на этом рынке, могут быть оспорены и не находятся в комфортной защите своей технологической лидерства. Влияние было значительным в секторе, и предполагается, что ведущие компании сектора потеряли 1 триллион долларов в добавленной рыночной стоимости, из-за возникающей конкуренции со стороны открытых и более доступных моделей.
С другой стороны, распространение DeepSeek также вызвало беспокойство у некоторых правительств. Страны, такие как Италия, Таиланд, Южная Корея и Австралия ввели ограничения на использование своих приложений, особенно для государственных служащих. В Соединенных Штатах, приняты аналогичные меры, основанные на соображениях безопасности, аналогично ограничениям, применяемым к таким компаниям, как Huawei и TikTok.
Следует отметить, что эти ограничения применяются к приложениям и веб-странице, но не обязательно к самой модели. Тем не менее, специалисты по безопасности, как компании Seekr и Enkrypt AI, предупреждают о потенциальных уязвимостях модели, которые все еще нуждаются в дальнейшем исследовании.
В общем и целом, так же, как это произошло с персональными компьютерами, интернет и облачные вычисления, LLM становятся более доступной технологией. С новыми решениями, которые снижают затраты и упрощают инфраструктуру, принятие этих моделей должно ускориться, глубоко влияя на различные сектора.
Смотря в будущее, более компактные модели, как DeepSeek, могут быть идеальными для реализации в средах конфиденциальных вычислительных анклавов (Trusted Enclave). Эти среды позволяют полностью безопасную и зашифрованную обработку конфиденциальных данных, обеспечение целостности и конфиденциальности — что является необходимым, для агентов обучения, защищенных конфиденциальностью (PPML).
Это имеет решающее значение для удовлетворения растущего спроса на автономные ИИ-агенты в приложениях, работающих с конфиденциальными данными, обеспечивая эффективность и безопасность. По мере того как ИИ становится все более центральным для экономики и глобальной безопасности, необходимы надежные и безопасные инфраструктуры для удовлетворения спроса на ИИ-агентов в чувствительных приложениях, требующих безопасности и доверия.
В этом сценарии, RT-One приносит стратегический прорыв с созданием первого дата-центра, сосредоточенного на ИИ, в Бразилии, в городе Маринга, Парана. Эта инициатива направлена на укрепление вычислительной инфраструктуры страны, продвижение искусственного интеллекта и кибербезопасности на национальном уровне.
С оптимизированной инфраструктурой для ИИ и конфиденциальных вычислений, RT-One и ее технологические партнеры приносят передовые решения в области ИИ в Бразилию, обеспечивая высокую производительность и защиту конфиденциальных данных.
В итоге, DeepSeek представляет собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта, предлагая мощную и доступную альтернативу доминирующим моделям. Его влияние уже очевидно на глобальном рынке, ускоряя демократизацию ИИ и поднимая вопросы безопасности, регулирование и технологическая инфраструктура.
RT-One соответствует этой революции, подготовка к будущему, где ИИ, безопасность данных и цифровой суверенитет идут рука об руку, с потенциалом трансформировать различные сектора и приложения. Укрепляя технологическую инфраструктуру Бразилии, RT-One стремится продвигать инновации в стране, создание фундамента для продвижения исследований и разработки новых технологий и обеспечение большей цифровой автономии.
Фернандо Паламоне - исполнительный директор с более чем 30-летним опытом управления технологиями на глобальных рынках, таких как США, Европа и Азия, с проходами через Intel, Циско, VMware, IBM и другие.
