Что за зверь DeepSeek и почему Nvidia больно?

поделюсь интересным наблюдением Моргана Брауна
Вице президента по развитию продуктов - instagram, dropbox, shopify


Инновации DeepSeek в области ИИ поражают людей (и, возможно, угрожают рыночной капитализации Nvidia в $2t)

1/ Сначала немного контекста: Сейчас обучение топовых моделей ИИ НЕВЕРОЯТНО дорогое.

OpenAI, Anthropic и другие тратят $100 млн+ только на вычислительные ресурсы. Им нужны огромные дата-центры с тысячами GPU стоимостью $40K каждый. Это как если бы для работы завода требовалась целая электростанция.

2/ DeepSeek появились и сказали: "А что, если мы сделаем это за $5m?"

И они не просто говорили — они действительно это сделали. Их модели соответствуют или превосходят GPT-4 и Claude во многих задачах.

Мир ИИ роняет слезки в тирамису

3/ Как? Они переосмыслили всё с нуля. Традиционный ИИ — это как писать каждое число с 32 знаками после запятой. DeepSeek сказали: "А что, если мы будем использовать только 8? Этого достаточно!"
Бум — на 75% меньше памяти.

4/ Затем их система "мульти-токенов".

Обычный ИИ читает как первоклассник: "Кошка... сидит... на...". DeepSeek читает целыми фразами сразу. В 2 раза быстрее, с точностью 90%. Когда вы обрабатываете миллиарды слов, это ВАЖНО.

5/ Но самое крутое в их подходе:

Они создали "экспертную систему".

Вместо одного огромного ИИ, который пытается знать всё (как если бы один человек был врачом, юристом И инженером), у них есть специализированные эксперты, которые активируются только когда это нужно.

6/ Традиционные модели?

Все 1,8 триллиона параметров активны ВСЕГДА.

DeepSeek? 671 млрд параметров в общей сложности, но только 37 млрд активны одновременно.

Это как иметь огромную команду, но вызывать только тех экспертов, которые действительно нужны для каждой задачи.

7/ Результаты ошеломляющие:
- Стоимость обучения: $100 млн → $5m
- Необходимые GPU: 100 000 → 2 000
- Стоимость API: на 95% дешевле
- Может работать на игровых GPU вместо серверного оборудования

8/ "Но подождите," — скажете вы, — "должен быть подвох!" Вот что самое интересное — всё это открытый исходный код.

Любой может проверить их работу. Код публичный. Технические документы объясняют всё. Это не магия, просто невероятно умная инженерия.

9/ Почему это важно? Потому что это ломает модель "только крупные tech-компании могут играть в ИИ".

Теперь вам не нужен дата-центр за миллиард долларов. Несколько хороших GPU могут быть достаточны.

10/ Для Nvidia это страшно. Вся их бизнес-модель построена на продаже супердорогих GPU с маржой 90%. Если вдруг все смогут делать ИИ на обычных игровых GPU...

11/ DeepSeek сделали это с командой менее 200 человек. В то время как в Meta есть команды, где только компенсации сотрудников превышают весь бюджет обучения DeepSeek... и их модели не так хороши.

12/ Это классическая история прорыва: Лидеры рынка оптимизируют существующие процессы, а disruptors переосмысливают фундаментальный подход.

DeepSeek спросили: "А что, если мы просто сделаем это умнее, вместо того чтобы использовать больше железа?"

13/ Последствия:
- Разработка ИИ становится более доступной
- Конкуренция резко возрастает
- железо крупных tech-компаний кажется не нужным
- Требования к оборудованию (и затраты) резко снижаются

14/ Конечно, гиганты вроде OpenAI и Anthropic не будут стоять на месте.

Они, вероятно, уже внедряют эти инновации. Но джинн выпущен из бутылки — возврата к подходу "просто брось больше GPU" уже не будет.

15/ Это похоже на один из тех моментов, о которых мы будем вспоминать как о переломных. Как когда ПК сделали мейнфреймы менее актуальными, или когда облачные вычисления изменили всё.

ИИ скоро станет намного доступнее и намного дешевле. Вопрос не в том, будет ли это прорывом для текущих игроков, а в том, как быстро это произойдет.

Если вы все еще не потестировали аппы Deepseek то очень советую – это они недавно выпустили r1:
- iOS
- Android
- Web

Активируете там «Thinking» это и есть r1 full, и «Search» и получаете лучший поисковик на нейронках который есть, еще и бесплатно

***

И сразу скажу, это нормально, что модель много думает и пишет перед тем как дать финальный ответ, даже на простой вопрос - в этом суть, это нельзя пытаться отключить

Perplexity AI предлагает TikTok слияние

Perplexity AI выдвинула план слияния с американским подразделением TikTok. Согласно ему, в результате объединения появится новая компания «NewCo», стоимостью, как минимум, 300 миллиардов долларов. Правительство США после IPO будет владеть в «NewCo» долей до 50%.

Подразумевается, что ByteDance передаст общему предприятию видеоконтент и другие технологии, кроме своего рекомендательного алгоритма. Perplexity может интегрировать в приложение свою поисковую технологию.

Russ Outdoor: А давайте мы сольемся с Wildberries в соотношении 35/65?
Perplexity: Подержи моё пиво.

https://the-decoder.com/with-perplexity-ai-a-new-player-enters-tiktoks-uncertain-future/

В 24 часа китайские ученые запустят ДипСик «и вся твоя Америка окажется под водой»

UPD Американский рынок потерял 1 3 (три) трлн долларов из-за запуска китайского ИИ DeepSeek.

Технологический сектор в слезах:
NVIDIA — -16.47%
Oracle — -10.95%
Broadcom — -16.18%
Это почти в два раза больше капитализации ВСЕГО российского рынка акций. Да, рынок США всё ещё жив, но явно шатает.

🌟 Как TikTok может изменить будущее ИИ: революция в машинном обучении 🚀

Китайский DeepSeek только что показал миру, как можно создавать ИИ-модели в 1000 раз дешевле. Но настоящая революция может произойти, если алгоритмы TikTok по определению скрытых интересов пользователей объединятся с передовыми технологиями искусственного интеллекта.

Почему это важно?
DeepSeek доказал, что для создания эффективной ИИ-модели не нужны триллионы долларов и огромные дата-центры. Достаточно правильно определить приоритеты в данных, сократив их объём в 20 раз без потери качества. Это напоминает историю Google, когда PageRank произвел революцию в поиске, просто научившись лучше определять важность информации.

TikTok как ключ к будущему ИИ
TikTok владеет уникальными алгоритмами, способными предугадывать интересы пользователей ещё до того, как они сами их осознают. Именно поэтому за право купить TikTok сейчас борются Oracle, Twitter и Perplexity AI. Победитель получит не просто популярную соцсеть, а технологию, способную вывести ИИ на новый уровень.

Что дальше?
Компания, которая сможет объединить эффективные алгоритмы обучения DeepSeek с системой определения интересов TikTok, может создать принципиально новый тип ИИ — более точный, эффективный и понимающий пользователей лучше, чем они сами.

💭 Как вы думаете, кто победит в этой гонке за будущее ИИ?🤔

Еще новости из китайского ИИ: Флагманский проект китайского технологического гиганта Alibaba — семейство моделей Qwen добавили в своего чат-бота новую мощную модель — Qwen2.5-VL. У нее прокачали визуальное понимание, можно загружать даже часовые видео и задавать вопросы по ним.

Картинки тоже хорошо анализирует: понимает цвета, мелкие детали, текст и сложные диаграммы. Доступно управление ПК или смартфоном через браузер, функции как в Operator от OpenAI.

Чтобы протестировать модель, заходим в чат-бота и выбираем Qwen2.5-VL-75B-Instruct.

🌟 Три столпа будущего ИИ: философия, эмоции и социальный капитал 🤖

Философия как основа рассуждений ИИ 📚

Исследователи MIT Sloan, Майкл Шраге и Дэвид Кирон, открыли новую страницу в развитии ИИ, утверждая, что "философия поглощает ИИ". Это не просто метафора – философские концепции становятся ключевым фактором в развитии искусственного интеллекта.

Почему это важно:
- Древнегреческая философия и учение Конфуция предлагают проверенные временем методы рассуждений
- Философские концепции помогают ИИ лучше понимать причинно-следственные связи
- Интеграция философских принципов улучшает качество ответов и этическую составляющую ИИ

Эмоциональный интеллект и искусство 💝

Современные исследования показывают, что ИИ может не только распознавать эмоции, но и предсказывать их. Интеграция искусства и культуры в ИИ открывает новые горизонты:

- Музыка помогает развивать эмоциональный интеллект ИИ
- Русская литература и авангардное искусство могут обогатить эмоциональный спектр моделей
- Эмпатия становится ключевым фактором в развитии ИИ

Социальный капитал и взаимодействие моделей 🤝

Новый подход к развитию ИИ – это создание "социальных сетей" моделей. Perplexity уже демонстрирует преимущества такого подхода:

- Возможность получать ответы от разных моделей (GPT-4, Claude, Mistral)
- Взаимное обучение моделей улучшает качество ответов
- Социальный капитал в сети ИИ повышает эффективность решений

Будущее за интеграцией:
Компании, которые смогут объединить философское мышление, эмоциональный интеллект и социальный капитал в своих ИИ-системах, получат значительное преимущество на рынке.

DeepSeek R1 добавили в Perplexity. Теперь самая громкая нейронка последних дней заменяет поисковики.

Модель полностью показывает цепочку рассуждений, а затем выдает структурированный и подробный ответ. Может рисовать графики и таблицы для наглядности.

Пробуем тут, пока раздают три бесплатных запроса в день.

Как планировать проекты с помощью ИИ и метода WBS: начните с прибыли

А вы знали, что пустующие объекты после Олимпиад называют "белыми слонами"? В древности таких слонов не заставляли работать, и они становились обузой. Чтобы ваши проекты не превращались в "белых слонов", начните планирование с вопроса: "Как заработать?" В этом помогут ИИ и метод WBS (Work Breakdown Structure, Иерархическая структура работ).

Пошаговая инструкция

1. Определите цель проекта и подумайте о доходах
Начните с вопроса: "Как проект принесёт прибыль?" Например, покупка слона для зоопарка может окупиться через экскурсии или спонсорство.

2. Используйте ИИ для поиска идей монетизации
Задайте ИИ вопрос: "Как заработать на [цель проекта]?" или "Составь WBS-план с акцентом на доходы." Инструменты вроде Perplexity, DeepSeek и Qwen помогут найти скрытые возможности.

3. Разбейте проект на этапы с учётом прибыли
Например: поиск поставщика, логистика, уход за объектом, маркетинг. Для каждого этапа продумайте, как он может приносить доход.

4. Декомпозируйте задачи
Разделите каждый этап на конкретные действия. Например, для маркетинга: разработать кампанию → найти партнёров → организовать пресс-конференцию.

5. Оцените затраты через призму доходов
Проверьте, чтобы каждая задача оправдывала вложения. Если нет — пересмотрите её или найдите способ монетизировать.

Рекомендуем для проверки материала
- Perplexity.ai — быстрые ответы и помощь в планировании.
- DeepSeek.com — мощный инструмент для анализа задач.
- Chat.QwenLM.ai — генерация идей и структурирование проектов.

ИИ поможет вам быстрее и точнее спланировать прибыльные проекты!

Друзья, подписчики канала Startobus!

Много раз подходил к этому барьеру — начать создавать микроуроки по использованию ИИ для бизнеса и жизни. Теперь, благодаря развитию технологий, это стало проще. Аватары помогают мне озвучивать уроки, экономя время на съёмках.

С этой недели я планирую выкладывать по 2–3 урока с короткими роликами и дополнительными материалами. Эти уроки всегда будут доступны в этом канале бесплатно. Не стесняйтесь пересылать их друзьям и коллегам, кому они могут быть полезны. И не забывайте лайкать (а то на 66 пересылок всего 9 лайков - обидно бывает).

А те, кому нужны корпоративные обучения или внедрение ИИ в рабочие процессы — пишите! Мы занимаемся этим с 2017 года и поможем адаптировать технологии под ваши задачи. Спасибо за вашу поддержку!

🔥 Создание персонажей теперь в Krea AI

Krea выкатили шикарный апдейт!
Теперь можно загружать своего персонажа через Hailuo и сохранять его стиль неизменным во всех видосах. Да-да, больше никаких танцев с бубном – герой остаётся собой в любой сцене.

Krea AI становится настоящим хабом, объединяющим разные нейронки. Это не просто обновление, а шаг к универсальным экосистемам для креативщиков, где не нужно прыгать между десятком инструментов. И как по мне, это супер!

Арт, дизайн и нейросети
@art_design_ai / #krea@art_design_ai

💡 Как ИИ помогает зарабатывать простым смертным?

Недавно мой знакомый столкнулся с забавной ситуацией: на даче сломался компьютер и роутер, и он вызвал «мастера». Приехал парень, включил ПК, начал фоткать ошибки и... бегать по дому в поисках интернета. Оказалось, что его «мастерство» — это доступ к ChatGPT! 😅

И знаете что? Этот «киборг» зарабатывает больше 200 000 рублей в месяц. $20 за подписку на ИИ — и вот вам бизнес.

Я решил вспомнить другие примеры, как люди превращают ИИ в деньги:
1️⃣ Студент продает структуры дипломов за 3000 рублей. В сезон до 15 заказов в день!
2️⃣ Бизнес-планы для визы: парень пишет их с помощью ИИ и живет припеваючи.
3️⃣ Нейрофотосессии: генерируют фото с LoRa и зарабатывают 5000-8000 руб. за сет.
4️⃣ Технический перевод: ниша переводчиков давно под ИИ.
5️⃣ Резюме после Zoom: девушка с Whisper и Claude делает идеальные резюме.

Возможности вокруг нас! Главное — успевать их хватать. 🚀

👉 Какие у вас мысли?