L'emergere di Deepseek è una "enorme opportunità" per loro, non una minaccia.
Open Source significa che il codice sorgente del software può essere reso liberamente disponibile sul Web per la modifica e la ridistribuzione. A differenza dei concorrenti come Openi, il modello di Deepseek è open source.
R1 mostra che la crescita non sarà dominata da un'azienda: non esiste un "fossato" hardware e software nel modello open source.
Il modello di inferenza Open Source R1 di Deepseek, rilasciato alla fine del mese scorso, è paragonabile alla migliore tecnologia negli Stati Uniti e ha ottenuto prestazioni all'avanguardia a basso costo, scioccando il mercato globale.
Proprio come nei mercati PC e Internet, il calo dei prezzi sta aiutando a guidare l'adozione globale. Il mercato dell'intelligenza artificiale è su un percorso di crescita simile a lungo termine.
Chip di inferenza "scoppio"
Accelerando il ciclo di intelligenza artificiale dalla "fase di allenamento" alla "fase di inferenza", è probabile che DeepSeek aumenterà l'adozione della nuova tecnologia CHIP di inferenza.
L'inferenza si riferisce all'atto di utilizzare l'IA per fare previsioni o decisioni basate su nuove informazioni, piuttosto che sulla "fase di formazione" della costruzione o dei modelli di formazione.
La formazione AI riguarda la costruzione di uno strumento o algoritmo e il ragionamento consiste nel mettere in pratica quello strumento ".
L'allenamento AI richiede un sacco di calcolo, ma può essere fatto un ragionamento con chip meno potenti che sono programmati per eseguire una gamma ristretta di compiti.
Molti nel settore ritengono che man mano che i clienti adottano e costruiscono il modello open source di DeepSeek, vedono una crescente domanda di chip di inferenza e calcolo.
DeepSeek ha dimostrato che i modelli open source più piccoli possono essere addestrati per essere potenti, se non più potenti, dei grandi modelli proprietari a una frazione del costo. Con l'uso diffuso di piccoli modelli funzionali, hanno catalizzato un'era di ragionamento.
Ha anche osservato che la società ha recentemente visto un raddoppio di interesse da parte dei clienti di tutto il mondo nell'accelerare le sue iniziative di inferenza.
Ora le aziende stanno spostando la spesa da cluster di formazione ai cluster di ragionamento. Abbiamo solo bisogno di più potenza di elaborazione per ridimensionare questi modelli per milioni di utenti.
Man mano che la domanda complessiva di AI cresce, le aziende più piccole avranno più spazio per crescere e poiché il mondo avrà bisogno di più token (unità di dati elaborati dai modelli AI), Nvidia non sarà in grado di fornire chip sufficienti per tutti, in modo da darci l'opportunità di vendere più aggressivamente al mercato.