Ce este DeepSeek?
Modelul chinez de inteligență artificială DeepSeek R1 are o performanță comparabilă cu modelele de top, precum cele dezvoltate de OpenAI, dar vine cu două diferențe majore:
1. DeepSeek este open-source și poate fi rulat pe computere personale. Acest aspect pune sub semnul întrebării modelul de afaceri al companiilor precum OpenAI, care se bazează pe infrastructură costisitoare și pe abonamente pentru accesarea celor mai avansate modele.
2. Superioritate tehnică și eficiență a costurilor. DeepSeek utilizează metoda „chain of thought” (CoT), similară cu unele modele avansate de la OpenAI, pentru a descompune întrebările complexe în pași intermediari înainte de a oferi un răspuns final. Acest proces este transparent pentru utilizator și permite o mai mare încredere și înțelegere a raționamentului AI-ului.
Ceea ce diferențiază DeepSeek este eficiența sa. Modelul este proiectat să fie semnificativ mai mic și mai puțin intensiv în utilizarea resurselor, permițându-i să ruleze pe dispozitive personale și reducând dramatic costurile infrastructurii de calcul, se arată într-o analiză efectuată de Erste Asset Management.
Impact asupra marilor companii din tehnologie
DeepSeek nu doar că a stârnit interes în industria tehnologică, dar noul model AI și-a lăsat amprenta și pe piața bursieră. Care dintre giganții tehnologici listați la bursă ar putea fi afectați de DeepSeek și cum reacționează aceștia?
Nvidia
Eficiența crescută a modelelor precum DeepSeek ar putea duce la scăderea cerințelor de putere de calcul, ceea ce ar putea avea un impact negativ asupra Nvidia, o companie care a fost până acum unul dintre cei mai mari beneficiari ai boom-ului AI. Clienții ar putea avea nevoie de mai puține cipuri sau de modele mai ieftine, ceea ce ar putea pune presiune pe marjele ridicate ale Nvidia.
Analiștii anticipaseră deja parțial această tendință – prognozele actuale de pe piață estimează o scădere a marjelor brute pentru anul acesta și anul următor.
Chiar dacă Nvidia dezvoltă cipuri mai eficiente și mai performante pentru a contracara această tendință, tranziția de la antrenarea modelelor AI la inferență (utilizarea AI-ului antrenat) ar putea avea un impact.
• Antrenarea unui model AI este prima etapă a dezvoltării sale. Aceasta implică fie un proces de încercare și eroare, fie expunerea modelului la exemple de input și output dorit.
• Inferența este procesul care urmează antrenării – cu cât un model este mai bine antrenat și calibrat, cu atât inferențele sale vor fi mai precise.
Pentru inferență, alte tipuri de cipuri, cunoscute sub numele de circuite integrate specifice aplicațiilor (ASICs), sunt mai potrivite, în timp ce unitățile de procesare grafică (GPUs) sunt utilizate pentru antrenare.
Problema pentru Nvidia: compania nu produce ASIC-uri, ci doar GPU-uri. ASIC-urile sunt fabricate de alte companii din industria semiconductorilor, precum Broadcom sau Marvell.
Bernhard Ruttenstorfer, manager de fond al ERSTE STOCK TECHNO, afirmă că noile progrese din domeniul AI-ului ar putea avea un impact mai puțin favorabil asupra industriei cipurilor:
„Desigur, prognozele trebuie tratate cu prudență, dar există riscuri de scădere în acest sector, mai ales dacă cererea pentru putere de calcul scade odată cu noile modele AI.”
Microsoft
OpenAI, compania care a dezvoltat ChatGPT – primul chatbot AI care a devenit cunoscut la scară largă – se află sub presiune din cauza DeepSeek. Acest lucru afectează și Microsoft, care a realizat o investiție de miliarde de dolari în OpenAI.
DeepSeek reprezintă o amenințare la adresa OpenAI și a modelului său de afaceri. Până acum, OpenAI a generat venituri prin abonamente pentru accesarea AI-ului său. Faptul că modelul open-source DeepSeek permite utilizatorilor și companiilor să-și creeze propriile AI-uri este, evident, o veste negativă pentru OpenAI.
Dincolo de OpenAI, Microsoft se concentrează pe furnizarea infrastructurii pentru aplicațiile AI bazate pe inferență, adică pentru utilizarea de zi cu zi a inteligenței artificiale. De exemplu, compania integrează treptat propriul AI, „Copilot”, în aplicațiile Microsoft.
Meta
În general, fără Meta, DeepSeek nu ar fi existat, așa cum subliniază managerul de fond Bernhard Ruttenstorfer: „DeepSeek și-a construit modelul pe baza celui dezvoltat de Meta. Fără munca Meta, DeepSeek nu ar fi existat. Totuși, chinezii au dezvoltat LLM-ul foarte eficient.”
Cu toate acestea, compania-mamă a Facebook vede progresul DeepSeek într-o lumină pozitivă și a anunțat, în cadrul prezentării rezultatelor financiare de acum două săptămâni, că dorește să integreze noile tehnici în propriile sale modele AI pentru a le dezvolta și îmbunătăți în continuare. Meta își respectă planurile de investiții în propria infrastructură pentru a continua să joace un rol de lider în dezvoltarea AI.
Alphabet (Google)
Alphabet și-a demonstrat deja capacitatea de a reduce semnificativ costurile operaționale, reușind să le diminueze în doar câteva luni de la lansarea ChatGPT. În același timp, compania-mamă a Google se află sub presiunea de a furniza răspunsuri de calitate utilizatorilor, menținând costurile sub control.
Pentru furnizorii de infrastructură cloud – Alphabet, Microsoft, Meta și Amazon – Ruttenstorfer consideră că dezvoltările aduse de DeepSeek sunt per ansamblu pozitive: „Aceștia ar putea oferi servicii AI la costuri mai reduse în viitor, ceea ce ar putea duce la o utilizare mai mare a aplicațiilor AI. O altă posibilitate este să fie nevoie de investiții mai mici în infrastructura AI, ceea ce ar avea un efect pozitiv asupra marjelor.”
Apple
Până în prezent, Apple nu a investit la fel de agresiv în centre de date AI precum Meta sau Microsoft. Strategia Apple se axează pe utilizarea unor modele AI mai mici, care rulează direct pe dispozitivele utilizatorilor prin tehnologia Apple Intelligence. Doar în cazul în care acest model local nu poate oferi un răspuns adecvat, sistemul apelează la un model AI bazat pe cloud.
Această abordare, bazată pe modele AI mai eficiente, este în conformitate cu tendința generală din industrie. Apple ar putea astfel reduce costurile cu centrele de date, deoarece majoritatea procesării ar avea loc direct pe dispozitivele utilizatorilor, reducând nevoia de putere de calcul în cloud.
Schimbarea focusului de la hardware la software
Apariția DeepSeek și a tehnologiilor similare semnalează o tranziție de la hardware la software, așa cum observă expertul în acțiuni tehnologice Ruttenstorfer: „Companiile software care au reușit deja să integreze cu succes AI-ul în serviciile lor ar putea fi printre marii beneficiari ai acestei schimbări.”
Printre companiile menționate ca exemple se numără Salesforce, SAP și ServiceNow. Aceste companii ar putea oferi produse bazate pe AI la prețuri mai mici, ceea ce ar crește adoptarea AI și ar sprijini marjele de profit.
Un alt domeniu care ar putea beneficia este securitatea cibernetică, alături de companiile de servicii IT și furnizorii de infrastructură cloud.
La nivel global, AI mai ieftin ar putea aduce beneficii și Europei și piețelor emergente, care încă nu au investit în infrastructura AI la aceeași scară ca SUA sau China.
Concluzie
Efectele pe termen lung ale DeepSeek nu sunt încă pe deplin clare. În timp ce unii analiști se așteaptă la o schimbare profundă a industriei AI, alții consideră că impactul ar putea fi mai moderat.
„În opinia mea, apariția modelului DeepSeek este un lucru pozitiv pentru piață. Pe de o parte, marjele companiilor ar putea să se normalizeze pe termen lung, iar pe de altă parte, costurile mai reduse ar putea duce la o creștere a utilizării aplicațiilor AI,” concluzionează analistul Erste.
DeepSeek, prin costurile semnificativ mai mici față de modelele existente, ar putea readuce companiile software care integrează AI în centrul atenției. Aceste companii ar putea crește veniturile datorită unor aplicații AI mai accesibile și, simultan, să reducă costurile operaționale – o situație avantajoasă din două perspective.
În același timp, industria semiconductorilor trebuie monitorizată îndeaproape, având în vedere scăderea probabilă a cererii pentru putere de calcul.
