A DeepSeek megjelenése "hatalmas lehetőség" számukra, nem pedig fenyegetés.
A nyílt forráskód azt jelenti, hogy a szoftver forráskódja szabadon elérhetővé tehető az interneten a módosítás és az újraelosztás céljából. A versenytársaktól, mint például az Openai, a DeepSeek modellje nyílt forráskódú.
Az R1 azt mutatja, hogy a növekedést nem egy vállalat uralja - a nyílt forráskódú modellben nincs hardver és szoftver.
A DeepSeek nyílt forráskódú R1 következtetési modellje, amelyet a múlt hónap végén adtak ki, összehasonlítható az Egyesült Államok legjobb technológiájával, és alacsony költségekkel érte el az élvonalbeli teljesítményt, megdöbbentve a globális piacot.
Csakúgy, mint a PC -ben és az internetes piacokon, a csökkenő árak elősegítik a globális örökbefogadást. Az AI piac hasonló hosszú távú növekedési úton halad.
Következtetési chip 'Burst'
Az AI ciklus felgyorsításával az "edzési szakaszból" a "következtetési szakaszba", a DeepSeek valószínűleg növeli az új következtetési chip -technológia elfogadását.
A következtetések arra utalnak, hogy az AI -t az új információk alapján előrejelzések vagy döntések meghozatalára használják, nem pedig az építési vagy képzési modellek "képzési szakaszát".
Az AI edzés eszköz vagy algoritmus felépítéséről szól, és az érvelés az eszköz gyakorlati felhasználásának helyezéséről szól. "
Az AI edzés sok számítást igényel, de az érvelést kevésbé erőteljes chipekkel lehet elvégezni, amelyeket szűk feladatok elvégzésére programoznak.
Az iparágban sokan úgy vélik, hogy amint az ügyfelek elfogadják és felépítik a DeepSeek nyílt forráskódú modelljét, egyre növekvő keresletet látnak a következtetési chipek és a számítástechnika iránt.
A DeepSeek bebizonyította, hogy a kisebb nyílt forráskódú modellek olyan erőteljes, ha nem erősebbek, mint a nagy védett modellek, a költségek töredékénél. A kis funkcionális modellek széles körű használatával katalizálták az érvelés korszakát.
Azt is megjegyezte, hogy a vállalat nemrégiben az ügyfelek érdeklődését látta a világ minden tájáról, hogy felgyorsítsa következtetéseit.
Most a vállalatok a kiadásokat az edzési klaszterekről az érvelési klaszterekre változtatják. Csak egyre több számítástechnikai erőre van szükségünk ahhoz, hogy ezeket a modelleket több millió felhasználó számára méretezzük.
Ahogy az AI iránti általános kereslet növekszik, a kisebb vállalatoknak több helyük lesz a növekedéshez, és mivel a világnak több zsetonra lesz szüksége (az AI modellek által feldolgozott adatok egységei), az NVIDIA nem lesz képes mindenkinek elegendő chipet szállítani, így lehetőséget ad arra, hogy agresszívebben eladjuk a piacot.