DeepSeek паниката, част 3

Инвеститорите обаче бяха удивени, след като DeepSeek казаха, че са успели на направят модела и да го обучат с малка част от разходите.

Директорът на Anthropic Дарио Амодей прогнозира, че накрая ще струва само няколко милиарда долара да се обучават моделите в сравнение със стотиците милиарди долари сега.

DeepSeek ни казаха, че са го направили само за 6 млн долара. Това възможно ли е? Вярно ли е?

"Казаха го, че само едно обучение е струвало 6 млн долара", казва Грегъри Алън, директор Wadhwani AI Center.

Фактът, че DeepSeek е успял да го направи повдига въпроса за какво харчат милиарди долари тези компании?

Изкуственият интелект е пословично капиталово интензивен. От 2017г общите вложения в чипове и центрове за данни от някои от най-големите американски играчи стигнаха до небето.

Да видим разбивката.

Microsoft, Amazon, Oracle, Google и Meta общо се прогнозира да похарчат над четвърт трилион долара за AI инфраструктура само тази година.

Това е една сериозна причина да се уплашат инвеститорите на Nvidia. Те правят много такива неща.

Нискоразходните високи резултати на продукта на DeepSeek показва, че захранването на скъпите центрове за данни и гладните мощни чипове може би не чак толкова необходимо, както преди се смяташе.

Затова потънаха и акциите на енергийните компании и производителите на оборудване след появата на DeepSeek. Изкуственият интелект яде много енергия.

Това е общото потребление на Microsoft и Google. Виждате тренда към повишение и това се дължи предимно на AI. Което може би е добра новина за производителите на енергия.

Как успя DeepSeek да стане толкова ефективен?

Част 3/4.