Китайський стартап DeepSeek викликав справжній резонанс у сфері штучного інтелекту, представивши модель R1, яка за рівнем продуктивності майже не поступається розробкам OpenAI та Google.
Про це інформує Techcrunch.
Головною інтригою стало те, що компанія стверджує, що змогла досягти такого результату, використовуючи відносно обмежені апаратні ресурси. Це ставить під сумнів загальноприйняте уявлення про необхідність величезних обчислювальних потужностей для навчання передових ШІ-моделей.
За офіційними даними, для навчання DeepSeek R1 було використано 2048 графічних процесорів Nvidia H800 протягом двох місяців. Для порівняння, OpenAI, за чутками, застосовує значно більше обчислювальних ресурсів. Ця інформація викликала жваві дискусії серед інвесторів та експертів, адже ефективніші алгоритми можуть знизити потребу в потужних центрах обробки даних, а відповідно – і в електроенергії. Це, своєю чергою, може суттєво вплинути на бізнес-моделі технологічних компаній, виробників електроенергії та інвесторів у ядерну енергетику.
Чи варто технологічним гігантам інвестувати у ядерну енергетику
Останні роки компанії активно вкладають кошти в джерела енергії для живлення ШІ-центрів. Наприклад, Google придбав 500 мегават потужності в ядерного стартапу Kairos, Amazon інвестував 500 мільйонів доларів у X-Energy, а Microsoft працює над відновленням атомного реактора вартістю 1,6 мільярда доларів. Це пояснюється очікуваним зростанням енергоспоживання: вже до 2027 року центри обробки даних можуть споживати до 12% усієї електроенергії США.
Проте якщо DeepSeek доведе, що передові ШІ-моделі можна ефективно навчати з меншими енергетичними затратами, ці інвестиції можуть виявитися передчасними. Технологічні компанії, відомі своєю орієнтацією на гнучкість та програмні рішення, можуть переглянути свої плани на користь більш енергоефективних алгоритмів.
Майбутнє енергетики
Якщо потреба в електроенергії для ШІ-центрів зменшиться, це створить нові виклики для інвесторів у ядерну енергетику. Будівництво атомних станцій – це довгострокові та дорогі проекти, тоді як вітрова, сонячна енергетика та акумуляторні системи є дешевшими та швидшими у розгортанні. Саме тому багато компаній вже роблять ставки на відновлювані джерела енергії, щоб забезпечити сталість своїх обчислювальних потужностей.
Сучасний ШІ-бум важко було передбачити, і ніхто не може точно сказати, як розвиватиметься галузь у найближчі п’ять років. Але якщо DeepSeek та інші компанії зможуть зробити штучний інтелект менш залежним від апаратних витрат, це кардинально змінить баланс сил не лише в сфері технологій, а й в енергетиці.
Раніше редакція сайту AI360 писала про те, як китайський стартап DeepSeek кидає виклик лідерам ШІ. Це велика мовна модель, побудована на основі трансформерної архітектури, що використовує 236 мільярдів параметрів.
