У січні 2025 року китайський AI-стартап DeepSeek випустив свою модель міркування DeepSeek-R1 — і протягом тижня вона сколихнула весь світ технологій. За продуктивністю ця китайська AI-модель не поступається ChatGPT від OpenAI, але витрати на розробку кардинально відрізнялися. Поки OpenAI витрачає сотні мільйонів доларів, DeepSeek, за повідомленнями, витратила на навчання лише $5.6 million. Більше того, DeepSeek не використовувала найсучасніші AI-чипи Nvidia — експортний контроль США забороняє їх продаж до Китаю, — а їхні урізані версії. Це поставило незручне запитання: якщо в Китаї можна так створити потужний і дешевий AI, чи виправдані астрономічні бюджети американських AI-компаній?
DeepSeek-R1 і OpenAI: коротке порівняння
Перш ніж перейти до деталей, ось порівняння того, що зробило запуск DeepSeek таким незвичним на тлі усталеного лідера AI-ринку.
| DeepSeek-R1 | OpenAI | |
|---|---|---|
| Заявлена вартість навчання | Близько $5.6 million | Сотні мільйонів доларів |
| Обладнання | Nvidia H800 — урізані чипи, що відповідають експортним вимогам | Nvidia H100 — AI-чипи найвищого класу |
| Доступ до моделі | Відкриті ваги та код, безкоштовні для завантаження й модифікації | Закрита модель, лише API та підписка |
| App Store (кінець січня 2025 року) | Безкоштовний застосунок № 1 у США та Китаї | Поступився DeepSeek |
| Фільтрація відповідей | Державна цензура політично чутливих тем | Політику контенту визначає компанія |
DeepSeek обвалює ринок: Nvidia втратила $600 billion
Реакція фондового ринку була миттєвою. Акції Nvidia, найбільшого у світі постачальника AI-чипів, за один день впали на 17%, знищивши приблизно $600 billion ринкової вартості — найбільшу одноденну втрату для будь-якої компанії в історії фондового ринку США. Nasdaq 100, до якого входять найбільші технологічні компанії, втратив майже $1 trillion під час одного з найзначніших технологічних обвалів останніх років.
Венчурний капіталіст, інженер і винахідник Марк Андріссен назвав це «моментом Sputnik» для AI, порівнявши подію із запуском першого супутника СРСР у 1957 році. Тоді світ усвідомив, що СРСР випередив Сполучені Штати в космічних перегонах. Тепер Китай здійснив подібний стрибок у сфері штучного інтелекту, змусивши Захід визнати, що технологічна перевага більше не є його винятковою перевагою.
Секрет успіху DeepSeek: дешеві чипи, відкритий код і вірусний застосунок
Успіх DeepSeek пояснюють три чинники. По-перше, компанії вдалося радикально знизити вартість навчання AI: тоді як OpenAI витрачає сотні мільйонів на розробку своїх моделей, DeepSeek досягла порівнянного рівня продуктивності лише за $5.6 million. Це стало можливим завдяки використанню доступніших чипів Nvidia H800 замість високопродуктивних процесорів H100, на які покладаються конкуренти. Оптимізовані алгоритми дали DeepSeek змогу зберігати високу ефективність за значно меншої обчислювальної потужності.
Другою перевагою стало рішення DeepSeek зробити свій штучний інтелект відкритим, опублікувавши ваги моделі та код. Це означає, що будь-хто може завантажити, адаптувати або вдосконалити технологію — що особливо привабливо для бізнесу, дослідників і стартапів, які не можуть дозволити собі масштабно використовувати закритий AI.
Третім чинником стрімкого злету DeepSeek стала її миттєва й величезна популярність серед кінцевих користувачів. За кілька днів застосунок чатбота DeepSeek став найбільш завантажуваним безкоштовним застосунком в Apple App Store і в США, і в Китаї, випередивши ChatGPT.
Звинувачення в дистиляції та санкції США щодо чипів
OpenAI та Microsoft розпочали розслідування, підозрюючи, що DeepSeek використала їхню технологію для навчання своєї моделі. За їхніми словами, DeepSeek нібито вдалася до дистиляції знань — методу, за якого одна AI-модель імітує іншу, щоб перейняти її стиль відповідей і міркування. Якщо це буде доведено, DeepSeek може зіткнутися із серйозними юридичними проблемами.
Існують також санкції США проти Китаю. Наразі Пекін не може купувати найсучасніші чипи Nvidia, а посилення експортного контролю може завадити зусиллям Китаю з розробки наступного покоління AI-моделей. Водночас те, що DeepSeek зайшла так далеко, демонструє, наскільки самодостатньою вже стала китайська технологічна індустрія.
Попри звинувачення, CEO OpenAI Сем Альтман визнав DeepSeek сильним конкурентом і зазначив, що китайська модель вражає, особливо з огляду на її відносно низьку вартість.
Що шок DeepSeek означає для AI-індустрії
DeepSeek, імовірно, переверне усталене уявлення про те, яким має бути AI і скільки він має коштувати. Донедавна вважали, що створення потужних великих мовних моделей потребує величезних інвестицій і надскладної інфраструктури з тисячами найсучасніших чипів. Китайська компанія показала, що порівнянних результатів можна досягти з набагато меншими ресурсами. Це кидає виклик традиційним практикам індустрії та змушує великих гравців переглядати свою стратегію.
Цей успіх також може змінити баланс сил у технологічних перегонах. Ще недавно Китай вважали аутсайдером у сфері AI; тепер він відстає лише на кілька років, якщо взагалі відстає. Відчуваючи загрозу відстати, президент США Дональд Трамп оголосив ініціативу Stargate — програму вартістю до $500 billion, спрямовану на зміцнення позицій американських розробників AI.
OpenAI також почала знижувати ціни на свої послуги, прагнучи зберегти користувачів. Якщо DeepSeek і надалі випускатиме AI-рішення з відкритим кодом, які майже безкоштовно конкурують із лідерами ринку, тиск на всю індустрію лише зростатиме.
Інший бік DeepSeek: цензура та сумніви щодо витрат
Однак китайський AI далеко не бездоганний. Відповіді DeepSeek фільтруються відповідно до державної цензури — чатбот відмовляється відповідати на запитання про Сі Цзіньпіна чи Тайвань. Деякі аналітики також ставлять під сумнів заявлені витрати на розробку, припускаючи, що китайський уряд міг непомітно субсидувати для проєкту електроенергію, зарплати та обчислювальні ресурси. Проте перевірити це складно.
Є також питання даних. Застосунок DeepSeek зберігає дані користувачів на серверах у Китаї, що вже спонукало регуляторів кількох країн ретельніше придивитися до сервісу. Це нагадує: дешева AI-модель також може мати власні витрати на дотримання вимог.
Що далі для DeepSeek і AI-перегонів?
DeepSeek уже змінила правила гри. Відтепер провідним IT-компаніям світу доведеться грати за іншими правилами. Технологічні перегони триватимуть — з інвестиціями масштабу Stargate з одного боку та моделями з відкритим кодом з іншого. Можливо, ми справді стоїмо на порозі нової ери доступного штучного інтелекту, а можливо, лише на початку жорсткого змагання США й Китаю у високих технологіях.
Що це означає для стартапів і засновників
Дешевший AI з відкритими вагами знижує бар’єр для створення AI-продуктів: невелика команда тепер може запускати модель найвищого класу на власній інфраструктурі, а не платити за закритий доступ. Компроміс у тому, що юридичні й регуляторні питання — захист даних, фільтрація контенту, умови ліцензії — стають відповідальністю засновника.
Eesti Firma надає корпоративну та юридичну підтримку AI-проєктам і допомагає бізнесу не відставати від технологічного та регуляторного середовища, що постійно змінюється. Звертайтеся до нас за професійною консультацією та підтримкою.
Поширені запитання
DeepSeek-R1 — велика мовна модель, орієнтована на міркування, яку китайський стартап DeepSeek випустив у січні 2025 року. Її продуктивність порівнянна з моделями, що лежать в основі ChatGPT від OpenAI, але навчання коштувало значно дешевше, а її ваги опубліковано за відкритою ліцензією.
Інвестори побоювалися: якщо AI-модель найвищого класу можна навчити на дешевших чипах з обмеженнями за кілька мільйонів доларів, попит на найдорожче обладнання Nvidia може бути нижчим за очікування. За один день акції впали на 17%, а ринкова вартість зменшилася приблизно на $600 billion.
Ваги моделі та код доступні публічно, тож розробники можуть самостійно завантажувати, запускати й донавчати модель. Проте дані для навчання не оприлюднені, тому точніше називати її моделлю з відкритими вагами.
DeepSeek повідомила, що фінальний запуск навчання коштував близько $5.6 million. Деякі аналітики зазначають, що ця цифра не враховує дослідження, попередні експерименти та закупівлю обладнання, тому загальна вартість програми, ймовірно, була значно вищою.
Так — відкрита ліцензія дозволяє комерційне використання, а модель можна розмістити у власній або європейській хмарній інфраструктурі. Перед впровадженням компаніям усе ж слід оцінити захист даних, фільтрацію контенту та умови ліцензії.
