DeepSeek & ChatGPT: почему «дешевое» обучение китайской нейросети оказалось иллюзией?

В последнюю неделю мы стали свидетелями волны обсуждений вокруг DeepSeek — китайской нейросети, которая, казалось бы, совершила революцию в стоимости обучения ИИ. Заявленные $6 млн на финальный этап обучения звучали как пощечина западным разработчикам, которые тратят сотни миллионов долларов на свои модели. Однако, как мы и писали ранее в прошлой статье, настоящий вопрос не в обучении, а в инфраструктуре. И теперь это подтверждают свежие данные.

Согласно отчету ведущего аналитика полупроводников Дилана Пателя, общие затраты на создание DeepSeek достигли более $1 млрд, что ставит под сомнение первоначальные заявления о сверхдешевом обучении. Оказывается, заявленные $6 млн охватывали лишь финальный этап работы с моделью, а не весь процесс разработки и поддержки инфраструктуры.

Это подтверждает тезис, о котором мы писали в прошлой статье: основные расходы на ИИ связаны не столько с обучением, сколько с поддержанием серверных мощностей, доступностью GPU и глобальной инфраструктурой.

Недавно стало известно, что DeepSeek мог обходить санкции США, закупая чипы Nvidia через Сингапур. За последние три квартала продажи Nvidia на этом небольшом острове выросли на 740%, что неминуемо вызвало вопросы о реальных конечных получателях оборудования.

Это еще один штрих к картине, который показывает, что ключевая проблема DeepSeek — не алгоритмы, а доступ к серверным мощностям. В отличие от OpenAI, который строит устойчивую и масштабируемую инфраструктуру, DeepSeek вынужден искать обходные пути в условиях ограниченного доступа к передовым GPU.

Многие в индустрии надеялись, что DeepSeek сможет стать "убийцей ChatGPT", предложив недорогие и доступные сервисы на глобальном рынке. Однако новая информация показывает, что успех DeepSeek построен не столько на инновациях, сколько на оптимизированных бизнес-решениях и обходе санкционных ограничений.

Тем не менее, это не значит, что китайская модель обречена. Если DeepSeek решит проблему серверных мощностей и масштабируемости, он может стать сильным игроком в гонке ИИ. Но пока что разрыв с OpenAI остается значительным.

На данный момент DeepSeek остается важным, но нестабильным конкурентом на рынке ИИ. Заявления о "сверхдешевом" обучении оказались маркетинговым ходом, а реальная стоимость развития ИИ-моделей остается невероятно высокой.

Настоящая битва ведется не за алгоритмы, а за доступ к GPU и инфраструктуре. Будем следить за развитием событий и новыми деталями этой истории. А пока подписывайтесь на канал клуба Цифровые Финансы https://t.me/+pOaDQ5HpzRw5ZDQy, чтобы первыми узнавать о ключевых трендах в AI, венчурных инвестициях, а также обмениваться опытом с единомышленниками.