AI та Криптоактиви ринку несподівані події

Нещодавно розвиток AI та криптоактивів набуває несподіваного вигляду. AI, здається, має глибокий вплив на традиційні капітальні ринки та ринки криптоактивів, демонструючи свою силу в "зламаному" вигляді.

27 січня китайська AI-модель DeepSeek різко піднялася, її завантаження вперше перевищило ChatGPT, зайнявши перше місце в американському App Store. Ця подія викликала широкий інтерес у світовій технологічній, інвестиційній та медійній спільнотах.

Цей феномен не лише змушує замислитися про те, як може бути переписаний майбутній розвиток технологій між США та Китаєм, але й викликав короткочасну паніку на американському фондовому ринку. Під впливом цього кілька технологічних гігантів зазнали значного падіння акцій, включаючи Nvidia, ARM, Broadcom і TSMC. Ф'ючерси на Nasdaq 100 знизилися на 400 пунктів, що може стати найбільшим одноденним падінням за останній час. За оцінками, ринкова капіталізація американського фондового ринку в понеділок могла зменшитися на понад 1 трильйон доларів, що відповідає третині загальної капіталізації ринку криптоактивів.

Криптоактиви ринку слідують за динамікою американських акцій, також зазнали помітного падіння. Біткоїн впав нижче 100500 доларів, 24-годинне падіння склало 4,48%; ефір впав нижче 3200 доларів, 24-годинне падіння становило 3,83%. Багато інвесторів збентежені цим швидким обвалом, можливо, пов'язують його зі зниженням очікувань щодо зниження процентних ставок Федеральної резервної системи або іншими макроекономічними факторами.

Коріння панічних настроїв на ринку полягає в способі зростання DeepSeek. На відміну від OpenAI, Meta або Google, які розвиваються за рахунок великих капіталів та значних апаратних ресурсів, DeepSeek досягла вражаючих результатів всього за два роки, маючи лише 200 співробітників та менш ніж 10 мільйонів доларів на розробку. Ця висока ефективність і низькі витрати на розвиток порушують традиційні уявлення, викликаючи в галузі переосмислення шляхів розвитку ШІ.

Успіх DeepSeek проявляється не лише в перевагах вартості на капітальному та технологічному рівнях, але й кидає виклик усталеним уявленням і ідеології людей. Це доводить, що можна досягти видатних результатів, використовуючи більш розумні методи, а не просто вкладаючи більше обладнання.

Цей інноваційний підхід значно знизив витрати на навчання AI моделей і вимоги до апаратного забезпечення. Переглядаючи основні методи, DeepSeek знизив витрати на навчання з 100 мільйонів доларів до 5 мільйонів доларів, кількість необхідних GPU зменшилася з 100 000 до 2000, а витрати на API знизилися на 95%. Що ще важливіше, їхні моделі можуть працювати на звичайних ігрових GPU, без необхідності в спеціалізованому апаратному забезпеченні дата-центрів.

Успіх DeepSeek зруйнував кілька традиційних уявлень, включаючи уявлення про здатність Китаю до технологічних інновацій, домінування Кремнієвої долини в галузі ШІ, технологічні бар'єри OpenAI, а також величезні інвестиції, необхідні для розробки провідних AI-моделей. Цей прорив не лише кидає виклик існуючим технологічним шляхам, але й відкриває нові можливості для майбутнього розвитку AI.

Хоча успіх DeepSeek привертає увагу, експерти в галузі вказують на те, що це може бути ознакою перемоги відкритих моделей над закритими. Внески відкритого співтовариства можуть швидко сприяти розвитку всієї галузі. Однак є також думка, що традиційні великі інвестиції в обчислювальні ресурси можуть знову призвести до якісного стрибка в майбутньому.

Інновації DeepSeek відкривають нові можливості для екосистеми застосування ШІ. Вони зменшують необхідність використання комерційних API, забезпечуючи більше простору для приватного розгортання та самостійної доопрацювання. У найближчі роки ми можемо стати свідками більш різноманітних продуктів інтерпретаційних чіпів та більш розвиненої екосистеми застосувань великих мовних моделей.

Незважаючи на підвищення ефективності, загальний попит на обчислювальні потужності, як очікується, не знизиться. Це явище нагадує парадокс Джевонса часів промислової революції: підвищення технологічної ефективності насправді призводить до збільшення загального споживання ресурсів. Оскільки технології штучного інтелекту стають все більш поширеними та легкими у використанні, їх сфера застосування може суттєво розширитися, що, у свою чергу, стимулюватиме зростання загального попиту на обчислювальні ресурси на ринку.