Неожиданные события на рынке AI и криптоактивов

В последнее время тенденции развития AI и криптоактивов принимают неожиданную форму. AI, похоже, оказывает глубокое влияние на традиционные капитальные рынки и рынки криптоактивов, проявляя свою силу в "разрушительном" виде.

27 января китайская AI-модель DeepSeek неожиданно вышла на первое место по количеству загрузок, впервые превысив ChatGPT и возглавив американский App Store. Это событие вызвало широкий интерес в мировом технологическом, инвестиционном и медиа-сообществе.

Это явление не только заставляет задуматься о том, как может измениться будущее технологического развития США и Китая, но и вызвало кратковременную панику на американском фондовом рынке. Под влиянием этого, акции нескольких технологических гигантов значительно упали, включая Nvidia, ARM, Broadcom и TSMC. Фьючерсы на Nasdaq 100 увеличили падение до 400 пунктов, что может стать крупнейшим однодневным падением в последнее время. По оценкам, рыночная капитализация американского фондового рынка на торгах в понедельник могла уменьшиться более чем на 1 триллион долларов, что эквивалентно третьей части общей капитализации Криптоактивов.

Криптоактивы рынок последовал за движением фондового рынка США и также показал заметное падение. Биткойн упал ниже 100500 долларов, 24-часовое падение составило 4.48%; Эфир упал ниже 3200 долларов, 24-часовое падение составило 3.83%. Многие инвесторы сбиты с толку таким быстрым падением и могут связывать это с понижением ожиданий снижения процентных ставок Федеральной резервной системой или другими макроэкономическими факторами.

Корни рыночной паники заключаются в способе подъема DeepSeek. В отличие от таких компаний, как OpenAI, Meta или Google, которые развиваются благодаря мощному капиталу и большим аппаратным ресурсам, DeepSeek добился потрясающих результатов всего за два года, полагаясь лишь на 200 сотрудников и менее 10 миллионов долларов на разработку. Эта высокоэффективная и низкозатратная модель развития разрушает традиционные представления и вызывает переосмысление путей развития ИИ в отрасли.

Успех DeepSeek проявляется не только в преимуществах капитала и технологий, но и бросает вызов устоявшимся представлениям и идеологиям. Он доказывает, что можно достичь выдающихся результатов, используя более разумные подходы, а не просто увеличивая количество аппаратного обеспечения.

Этот инновационный подход значительно снизил затраты на обучение моделей ИИ и требования к аппаратному обеспечению. Переосмыслив основные методы, DeepSeek снизил затраты на обучение с 100 миллионов долларов до 5 миллионов долларов, количество необходимых GPU уменьшилось с 100 000 до 2 000, а затраты на API сократились на 95%. Что более важно, их модели могут работать на обычных игровых GPU, без необходимости в специализированном аппаратном обеспечении для дата-центров.

Успех DeepSeek разрушил несколько традиционных представлений, включая восприятие инновационных способностей Китая в области технологий, доминирование Кремниевой долины в области ИИ, технологические барьеры OpenAI, а также огромные инвестиции, необходимые для разработки лучших моделей ИИ. Этот прорывной прогресс не только бросает вызов существующим технологическим путям, но и открывает новые возможности для будущего развития ИИ.

Несмотря на впечатляющий успех DeepSeek, эксперты в отрасли указывают на то, что это может означать победу открытых моделей над закрытыми. Вклад открытого сообщества, как ожидается, быстро ускорит развитие всей отрасли. Однако есть и мнение, что традиционные способы инвестирования в ресурсы для крупномасштабных вычислений могут снова привести к качественному скачку в будущем.

Инновации DeepSeek открывают новые возможности для экосистемы AI-приложений. Они снижают необходимость использования коммерческих API, предоставляя больше пространства для частного развертывания и автономной настройки. В ближайшие годы мы можем стать свидетелями более разнообразных продуктов вычислительных чипов и более процветающей экосистемы крупных языковых моделей.

Несмотря на повышение эффективности, ожидается, что общий спрос на вычислительные мощности не снизится. Это явление схоже с парадоксом Джевонса времен промышленной революции: повышение технологической эффективности фактически увеличивает общее потребление ресурсов. С распространением технологий ИИ и их упрощением, области их применения могут значительно расшириться, что приведет к дальнейшему росту общего спроса на вычислительные ресурсы на рынке.