Цього тижня просування DeepSeek щодо відкритого коду увійшло в більш гучну фазу. Через день після того, як китайська лабораторія штучного інтелекту опублікувала DeepInfer — структуру висновків, що лежить в основі її виробничих сервісів штучного інтелекту — на GitHub під ліцензією Apache 2.0, її дослідники загострили навколишні дебати надзвичайно агресивними словами, оголосивши змагання між відкритим і закритим ШІ «вирішальною битвою між двома майбутніми, двома долями людства».
Сам випуск фреймворку швидко привернув увагу, отримавши понад 5500 зірок GitHub за кілька днів після того, як у понеділок у Hacker News обговорення цього приводу викликало сотні голосів «за». Але саме риторика та економічні твердження, які супроводжували випуск, про які повідомляли South China Morning Post і Bloomberg, свідчать про те, як DeepSeek зараз позиціонує себе: не як недорогу альтернативу, а як прапороносця руху з відкритим кодом, який бореться за майбутнє галузі. Щоб дізнатися більше про цей конкурс, перегляньте висвітлення моделей ШІ.
«Повна перемога»: DeepSeek малює бойові лінії
У дописі в соціальних мережах у вівторок старший науковий співробітник Чен Делі назвав ШІ з відкритим і закритим кодами двома принципово різними майбутніми для людства. «Відкритий код проти закритого… Вирішальна битва між двома майбутніми, двома долями людства», — написав Чень. «Скільки довго вони хочуть боротися, ми будемо боротися. До повної перемоги».
Це одна з найсильніших формулювань представника китайської промисловості на тлі загострення китайсько-американської конкуренції в технологіях ШІ. Колеги Чена зробили більш комерційну нотку: Цуй Тяньї, який очолює команду Harness DeepSeek, сказав, що компанія сподівається, що більше компаній і організацій у всьому світі «розгортатимуть моделі DeepSeek і отримають від цього прибуток» — виступ, спрямований безпосередньо на хмарних провайдерів і підприємства, які вирішують, куди витрачати свої бюджети на логічні висновки.
Претензія: 38 доларів США за GPU-годину
Разом із риторикою пролунала конкретна цифра. У технічній статті, опублікованій на китайській платформі запитань і відповідей Zhihu, DeepSeek стверджував, що один обчислювальний кластер, на якому працює його модель V4.1-Flash на DeepInfer, може отримати дохід, еквівалентний 38 дол.
Техніки ефективності системи підкріплюють цю цифру. За словами компанії, DeepInfer покращує економічну ефективність, зберігаючи попередньо оброблену інформацію понад 72 години, зменшуючи повторні обчислення, які зазвичай збільшують витрати на обслуговування. DeepSeek не розкриває свої операційні витрати чи прибуток, тому цифра на GPU залишається заявою компанії, а не перевіреним результатом, але це надзвичайно специфічний результат, і незалежні хмарні оператори тепер можуть тестувати його безпосередньо, оскільки і модель, і стек обслуговування є загальнодоступними.
На чому працює DeepInfer
DeepInfer адаптовано до DeepSeek-V4.1-Flash, відкритої моделі, випущеної у вересні, з новою архітектурою, яка зменшила обсяг пам’яті, необхідної для її запуску, і перевершила попередню модель компанії V1 Pro. Оновлення, опубліковане в суботу, зробило його однією з найпотужніших і економічно ефективних моделей відкритої ваги у світі, згідно зі сторонньою компанією з порівняльного аналізу Artificial Analysis.
Примітно, що фреймворк націлений на дві апаратні екосистеми одночасно: графічні процесори SM100 Blackwell від Nvidia та чіпи Ascend 950 від Huawei. Ця подвійна підтримка дозволяє операторам обслуговувати відкриту модель передового класу на китайському кремнієвому процесорі, а також на чіпах, які підпадають під експортний контроль США — така гнучкість, якої закриті постачальники не можуть зрівнятися, і така, що пом’якшує вплив будь-якого окремого апаратного обмеження. Як відкрита модель, V4.1-Flash може обслуговуватися сторонніми хмарними провайдерами на їхній власній інфраструктурі, і DeepSeek сказав, що відкритий вихідний код DeepInfer допоможе спільноті знизити витрати на обчислення, зменшити споживання енергії та зробити ШІ доступнішим.
Ескалація у відкритій-закритій боротьбі
Фреймінг створює пряме зіткнення з провідними лабораторіями США. Генеральний директор Anthropic Даріо Амодей неодноразово стверджував, що штучний інтелект з відкритим кодом створює ризики для людства, і звинувачував китайські компанії у крадіжці американських технологій штучного інтелекту — твердження, які представники китайської промисловості відкрито відкидають. Керівництво DeepSeek зараз публічно стверджує протилежне: відкриті моделі дешевші в експлуатації, вільніші для впровадження та кращі для країн і компаній, які не можуть прийняти закриті кордони ціноутворення.
DeepInfer сам по собі не є продуктом з нуля. Як документи репозиторію, він об’єднує спеціалізовані ядра, які DeepSeek випускав частина за частиною протягом останніх двох років, включаючи FlashMLA, DeepGEMM і DeepEP, в єдине середовище виконання з вбудованою моделлю та семплером. Стратегія послідовна: роздавати повний стек, від ядер до обслуговуючого фреймворку, і конкурувати в ефективності та відкритості, а не в ексклюзивності.
Що подивитися
Три речі покажуть, чи риторика про «повну перемогу» має зміст. По-перше, прийняття: чи західні та сторонні хмарні постачальники інтегрують DeepInfer для хостингу V4.1-Flash у масштабі. По-друге, перевірка: чи відтворюють незалежні оператори заяву про дохід у 38 доларів США за GPU-годину за реальних робочих навантажень. По-третє, реакція закритих постачальників, цінова потужність яких залежить від розриву в ефективності, над усуненням якого DeepSeek активно працює. Bloomberg зазначив, що цей інструмент спрямований на загальне скорочення операційних витрат на штучний інтелект — якщо вимоги виправдаються, тиск на ціноутворення закритого штучного інтелекту тільки посилиться.
---
Будьте попереду ШІОтримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.
Читати більше новин AI →
