Китайский ИИ DeepSeek за один день покорил Уолл-Стрит, потому что упорно отказывается программировать на С++, а значит имеет сознание

Рассказывала тут один из самых смешных факапов, который у меня был на текущей работе.

Мы запускали сервис в Бразилии, и я сделала простую форму регистрации для клиентов. Вводишь номер телефона, подтверждаешь его, оплачиваешь сервис, велкам. Дизайн в стиле какого-нибудь Яндекса. Уже не сохранился, к сожалению.

Бразильские коллеги начали говорить, что с такой формой клиентов не будет и надо сделать “нормально”. А что такое нормально — объяснить не могут. Просто сделай нормально, тебе что сложно.

Запустили мы эту форму, клиентов действительно нет. Конверсия 0.1%. Бразильцы говорят — ну мы же говорили, что надо делать нормально, почему ты не сделала нормально, мы же говорили сделать нормально, эмоционируют и размахивают руками. Конкретики — ноль.

Я в итоге добилась от самого сговорчивого, чтобы он нарисовал пример “нормальной” формы, и он сделал форму из двадцати бессмысленных полей. Вот типа этой на скриншоте. Ничего из этого нам не нужно, это просто простыня ненужных данных, сиди, заполняй. Мы запустили эту форму.

Конверсия выросла в 30 раз.

Мне потребовалось провести целое расследование, чтобы узнать какого хрена.

Оказалось, в Бразилии модные и удобные сайты делают мошенники. Все остальное у бразильцев либо через жопу, либо это очень известный американский сайт. Стартап с удобной формой регистрации определялся бразильцами как скамерский, они видели форму на два поля и сразу его закрывали.

— Ну мы же говорили! — сказали бразильцы. — Вот теперь нормальная форма!

Какая-то бесконечная неделя обсуждения DeepSeek. Я решил, что иногда буду делать вот такие подборки с пачкой разных новостей в одном посте. Поставьте там звездочку, если считаете, что так нормально будет.

В Wired обзор того, как работать с DeepSeek. Для ленивых — оно работает и даже бесплатно, но галлюцинации постоянные, и по набору важных пользовательских фич (таких как канвас или память), конечно, уступает ChatGPT. Вообще, откуда такая истерика — непонятно, рассказы про то, что deepseek превосходит топовые модели — это же чистый маркетинг. На деле это правда крутая для опенсорса модель, но все реальные тесты пока показывают — она хорошая, но совсем не уровня o1 или Sonet.

Nvidia называет работу DeepSeek "отличным достижением в области ИИ", но при этом подчеркивает, что "для вывода требуется значительное количество графических процессоров NVIDIA и быстрые сети". И это правда. С точки зрения экономики выход такой модели невероятно выгоден в долгосроке для Nvidia.

При этом все данные DeepSeek собираются и хранятся, разумеется, в Китае. Ну, в этом ничего удивительного нет, ведь китайцы не шпионят, правда?

Сэм Альтман говорит, что R1 от DeepSeek — это "впечатляющая модель, прямо топ, особенно за свои деньги". Да, пока главное достижение DeepSeek — очень дешевый инференс модели.

DeepSeek утверждает, что для обучения R1 использовались чипы Nvidia H800, доступные в Китае до октября 2023 года, и в блумберге думают, что "будущим моделям может помешать экспортный контроль США". На деле есть довольно много более быстрых и не обрезанных карт, которые получаются серым импортом из Европы (редко) и стран третьего мира (гораздо чаще).

В WSJ неплохой рассказ про Лян Вэньфена, математика, который основал хедж-фонд High-Flyer в 2015. Хедж-фонд использовал много математики, алгоритмов, но это не всегда помогало, например, в 2021 пришлось даже извиняться за андерперформанс ввиду недооценки некоторых новых бизнесов, в частности, ИИ. В 2024 году High-Flyer выпустил свой побочный продукт — серию моделей DeepSeek.

В NYT статья о том, что DeepSeek внезапно опроверг типичное мнение "больше значит лучше", потому что смог "всего за 6 миллионов построить модель, конкурирующую с мировыми топами". На деле подсчет стоимости обучения в 6 млн — это чья-то неудачная шутка. В этой сумме не учтена ни цена видеокарт, ни цена разработчиков, ни тот факт, что с первого раза получить такую модель невозможно. А если посчитать всё сразу, то получится, что DeepSeek вложил в обучение модели вполне сравнимо с вложениями фейсбук в LLama.

https://www.nytimes.com/2025/01/27/technology/deepseek-ai-china.html