Сегодня 05 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Для мелких производителей ИИ-чипов DeepSeek оказалась не угрозой, а шансом

DeepSeek потрясла мировой рынок искусственного интеллекта во главе с американскими компаниями — один только производитель ИИ-ускорителей Nvidia потерял несколько сотен миллиардов долларов капитализации. И пока лидеры рынка пытаются преодолеть последствия, мелкие производители видят в случившемся шанс нарастить масштабы деятельности, пишет CNBC.

 Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com

Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com

«Разработчики очень хотят заменить дорогие и закрытые модели OpenAI моделями с открытым исходным кодом, такими как DeepSeek R1», — считает Эндрю Фельдман (Andrew Feldman), гендиректор стартапа Cerebras Systems, выпускающего чипы для ИИ. Компания выступает конкурентом Nvidia и предлагает облачные сервисы в собственных кластерах. Выход DeepSeek R1 спровоцировал один из крупнейших всплесков спроса на услуги компании за всю её историю, и по словам её главы, показал, что рост рынка ИИ не будет связан с доминированием всего одной компании, потому что открытые модели не привязаны к определённым оборудованию или ПО. DeepSeek утверждает, что её рассуждающая модель потребляет меньше вычислительных ресурсов, чем американские аналоги, и обучается без передовых ускорителей.

Китайский стартап способен ускорить процесс развёртывания новых технологий в области ИИ-ускорителей, охватив и обучение моделей, и их запуск. Nvidia занимает доминирующее положение на рынке оборудования для обучения ИИ, и многие её конкуренты считают, что у них есть возможность расширить своё присутствие в области запуска уже обученных моделей, обещая клиентам более высокую эффективность за меньшие деньги. Обучение ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, но для работы уже обученной системы достаточно и менее мощного оборудования, ограниченного более узким кругом задач. И здесь разработчики альтернативных ускорителей отмечают рост спроса, потому что многие клиенты готовы решать свои задачи на основе уже обученных моделей DeepSeek.

Аналитики и отраслевые эксперты уверены, что китайская лаборатория, которая понизила планку на обучение и запуск систем ИИ, окажет влияние на развитие всей отрасли: если услуги запуска уже обученных моделей станут дешевле, технологии ИИ начнут внедряться активнее, потому что снижение затрат приводит к повышению спроса — это явление называется парадоксом Джевона. Рост спроса подтвердили представители специализирующихся на разработке ускорителей стартапов d-Matrix и Etched. «Благодаря широкой доступности моделей малого размера они послужили катализатором эпохи вывода [ИИ]», — рассказали в d-Matrix. «Компании переводят свои затраты с обучающих кластеров на кластеры вывода», — добавили в Etched, к которой с момента выхода DeepSeek R1 обратились уже десятки корпоративных клиентов. Наконец, следует помнить, что небезграничны и ресурсы Nvidia — даже технологический гигант её масштаба физически не сможет удовлетворить весь мировой спрос на ИИ-ускорители. А значит, у мелких игроков действительно есть шанс.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Apple Hills Digital: российский облачный рынок продолжил рост и изменил структуру 8 мин.
«Радикальная мыслительница» против тамплиеров: журналисты раскрыли новые детали сюжета Assassin’s Creed Codename Hexe 4 ч.
Новая статья: Control Resonant — дуализм прекрасного. Рецензия 04-10 00:05
Дорогие видеокарты не остановили покупки игр — Steam показала рекордный сентябрь 03-10 23:53
ФБР серьёзно взялось за хакеров ShinyHunters, взломавших ФБР — задержан ещё один подозреваемый 03-10 23:20
Capcom сделает RE Engine игровым движком для разработки с помощью ИИ 03-10 19:10
ИИ-агент OpenAI узнал о предстоящем отключении из переписки в Slack и планировал своё «спасение» 03-10 18:15
Microsoft готовит Windows и Surface к чипам Nvidia — подробности раскроют 7 октября 03-10 16:58
ИИ научился притворяться человеком в видеозвонках — модель Griffin прошла «видеотест Тьюринга» 03-10 15:00
OpenAI покинул глава команды безопасности — он сомневался, что компания успевает за собственным ИИ 03-10 14:47
Everpure представила технологию PureKVA для ускорения ИИ-инференса 15 мин.
Рабочая станция Gigabyte AI TOP 100 B850 для ИИ-задач оснащается ускорителями NVIDIA и AMD 17 мин.
Qualcomm будет платить Huawei за технологии 5G, ИИ и складывания чипов — компании заключили многолетнее лицензионное соглашение 3 ч.
MSI FORGE GK320 и GK110: механика с горячей заменой свитчей и тихая мембранная клавиатура 3 ч.
Японская Rapidus поможет клиентам разрабатывать 2-нм чипы, которые будет для них выпускать 4 ч.
Семейство смартфонов Google Pixel отметило свой десятилетний юбилей 5 ч.
Джон Тернус взял дизайн Apple под личный контроль — после Айва единого руководителя так и не нашли 12 ч.
Новая статья: Компьютер месяца — октябрь 2026 года 13 ч.
Почти обычное стекло может стать альтернативой накопителям для сохранения данных на тысячи лет 21 ч.
ИИ близок к чтению мыслей: нейросеть воссоздала увиденное человеком по снимкам мозга 22 ч.