In recent years, штучний інтелект (AI) просунувся широкими кроками, трансформуючи різні сектори і формуючи майбутнє технології. In this scenario, DeepSeek викликав фурію на ринку, з'являючись як значна інновація, пропонуючи відкриті та доступні рішення в AI.
У своїй найновій версії, DeepSeek-R1, не тільки реплікує можливості моделі GPT-4 від OpenAI, але також кидає виклик своєму пануванню в різних бенчмарках. Furthermore, диференціал DeepSeek-R1 є бути моделлю відкритого коду під ліцензією використання типу MIT, стаючи потужною альтернативою в області штучного інтелекту.
DeepSeek-R1 був розроблений китайською компанією DeepSeek для вирішення завдань, які вимагають логічного мислення, вирішення математичних проблем і прийняття рішення в реальному часі. Ця модель була розроблена, щоб продемонструвати процес логічного рішення, і одним з його основних диференціалів є дозволити користувачам супроводжувати свій процес прийняття рішень. Ця особливість реплікує процес прийняття рішень і роздумів людини, що є особливо цінним для додатків де прозорість у розсудку є важливою.
Примітно DeepSeek був розроблений в момент, коли міжнародні обмеження обмежили доступ Китаю до передового обладнання для AI. І щоб обійти ці бар'єри, підприємство довелося шукати альтернативи для максимізації використання доступних ресурсів, що призвело до створення інноваційних рішень. As a result, DeepSeek-R1 дозволяє використання існуючого обладнання, забезпечуючи ефективність без залежності від високо спеціалізованої інфраструктури.
Traditionally, моделі Лінгвістичного Великого Шкала (LLMs), як GPT-4, Claude і Llama, представляють виклики для їх більш широкого прийняття як, for example, високі комп'ютерні потреби, необхідність складної інфраструктури порівнянної з суперкомп'ютерами, і залежність від прискорювачів AI високої продуктивності. Ці фактори значно збільшують витрати розробки та експлуатації, роблячи цю технологію недоступною. However, історія показує що руйнівні інновації часто перемагають ці бар'єри, знижуючи витрати і розширюючи доступ.
Thus, DeepSeek екземплярує цю модель, демонструючи що навіть звичайні компанії які домінують цей ринок, можуть бути кинуті виклик і не знаходяться комфортно захищеними своїм технологічним керівництвом. Вплив був істотним у секторі, і оцінюється, що лідируючі компанії галузі втратили один трильйон доларів у доданій вартості ринку, через виникаючу конкуренцію відкритих і більш доступних моделей.
On the other hand, розповсюдження DeepSeek також породило занепокоєння в деяких урядів. Країни як Італія, Таїланд, Південна Корея та Австралія наклали обмеження на використання своїх додатків, особливо державними службовцями. In the United States, подібні заходи були прийняті, засновані на занепокоєннях безпеки, схожи на обмеження, застосовані до компаній як Huawei і TikTok.
Варто підкреслити, що ці обмеження застосовуються до додатків і веб-сайту, але не обов'язково до моделі в собі. However, фахівці з безпеки, як компанії Seekr та Enkrypt AI, попереджають про потенційні вразливості моделі, які ще потребують бути більше досліджені.
В загальній формі, так само як відбулося з персональним обчисленням, інтернет і обчислення в хмарі, LLMs знаходяться на шляху до того, щоб стати більш доступною технологією. З новими рішеннями які знижують витрати та спрощують інфраструктуру, прийняття цих моделей повинно прискорити, впливаючи глибоко різні сектори.
Дивлячись на майбутнє, компактніші моделі, як DeepSeek, можуть бути ідеальні для впровадження в середовищах Enclaves конфіденційних обчислень (Trusted Enclave). Ці середовища дозволяють повністю безпечну і шифровану обробку чутливих даних, забезпечуючи цілісність та конфіденційність ⁇ що є ключовим, для агентів навчання, захищених приватністю (PPML).
Це є ключовим для задоволення зростаючого попиту на автономні агенти AI в додатках, які справляються з конфіденційними даними, забезпечуючи ефективність і безпеку. Оскільки штучний інтелект стає все більш центральним для економіки та безпеки глобального, необхідна надійні та безпечні інфраструктури для задоволення попиту на агентів AI у чутливих додатках, які вимагають безпеки та довіри.
In this scenario, RT-One приносить стратегічний прорив з будівництвом першого дата центру зосередженого на AI в Бразилії, у місті Марінга, Paraná. Ця ініціатива спрямована зміцнити комп'ютерну інфраструктуру країни, стимулюючи штучний інтелект і кібербезпеку на національному рівні.
З інфраструктурою оптимізованою для AI та конфіденційного обчислення, RT-One і його технологічні партнери приносять передові рішення в AI до Бразилії, гарантуючи високу продуктивність і захист чутливих даних.
In summary, DeepSeek являє собою значний прорив у сфері штучного інтелекту, пропонуючи потужну та доступну альтернативу домінуючим моделям. Його вплив вже очевидний на глобальному ринку, прискорюючи демократизацію AI і піднімаючи дебати про безпеку, регулювання та технологічна інфраструктура.
RT-One знаходиться в лінії з цією революцією, готуючись до майбутнього де AI, безпека даних і цифровий суверенітет ходять разом, з потенціалом трансформувати різні сектори та додатки. При зміцненні технологічної інфраструктури Бразилії, RT-One шукає популяризувати інновацію в країні, створюючи фундамент для досягнень у дослідженні та в розробці нових технологій та гарантуючи більшу цифрову незалежність.
Фернандо Паламоне є виконавчим з більш ніж 30 роками в управлінні технологій у глобальних ринках як США, Європа і Азія, з проїздами через Intel, Cisco, VMware, IBM серед інших.
