DeepSeeks fremkomst rystede tech-giganternes komfortable position som de førende inden for AI-innovation. Den kinesiske start-up viste, hvordan model-effektivitet kan opnås med færre penge og ressourcer.
BeInCrypto talte med ti brancheledere om, hvorfor den teknologiske sektor havde afsmittende effekter på kryptomarkedet, og hvordan DeepSeeks fremkomst permanent har omdefineret fremtiden for AI-udvikling.
En spand isvand til amerikanske tech-giganter
DeepSeeks fremkomst og dens dybtgående effekter på kryptomarkedet fungerede som en vækning for de vestlige teknologisektorer, der ikke længere har en omfattende fordel i AI-udvikling.
For kun to uger siden lancerede den kinesiske start-up to AI-modeller: R1 og V3. Disse systemer viste sig at være lige så effektive som dem udviklet af tech-giganterne OpenAI og Google—og endda rangere højere i nogle målinger. De blev også produceret til en brøkdel af prisen.
Mens sprogindlæringsmodeller (LLM’er) som Metas Llama 3.1 koster over 60 millioner dollars at producere, skabte DeepSeek overskrifter ved at reducere omkostningerne til træning af en frontlinjemodel til kun 6 millioner dollars.
Få timer efter DeepSeeks lancering blev nyheden slettet en billion dollars fra markedsværdien af førende amerikanske teknologivirksomheder. Nvidia, verdens dominerende leverandør af AI-chips, så sin værdi falde med 600 milliarder dollars.
Det amerikanske aktiemarked led sit værste enkeltstående tab nogensinde, og krypto mærkede effekten. DeepSeeks ankomst forårsagede store fald i mining-aktier som Marathon og Riot, der i høj grad er afhængige af Nvidia-hardware.
Nyheden udløste også et krypto-salg på 1 milliard dollars, hvor Bitcoin faldt 5%, og altcoins oplevede endnu stejlere fald på 8-10%. I mellemtiden så AI-drevne kryptoer et fald på 10% i markedsværdi over 24 timer, med fire af de fem største AI-coins, der led store tab.
DeepSeeks fremkomst ydmygede overmodige tech-giganter. Det øgede opmærksomheden på deres overafhængighed af milliardinvesteringer og fremtidig indtægtsvækst.
Det viste også, at enhver fremtidig forstyrrelse i kapløbet om innovation uundgåeligt vil have en afsmittende effekt på kryptomarkedet.
Kina skaber DeepSeek med alle odds imod sig
DeepSeek rystede markederne, fordi det viste, at Kina ikke var så langt bag USA i kapløbet mod de mest effektive AI-modeller. Indtil nyheden ramte den 27. januar, viste tech-aktierne for store spillere som Microsoft, Google og OpenAI en positiv stemning.
Denne følelse var primært baseret på, at disse tech-giganter er etablerede og vel-finansierede. De har allerede en solid markedsposition og adgang til den mest raffinerede hardware og software, der er nødvendig for at drive AI-innovation.
“Disse virksomheder har ikke kun en teknologisk fordel, men også infrastrukturen, store datasæt og finansielle ressourcer til at opretholde deres dominans,” sagde Pavel Matveev, medstifter af Wirex.
I mellemtiden, under Joe Bidens præsidentskab, blev Nvidia forhindret i at sælge sine GPU-processorer til Kina. Disse eksportrestriktioner tvang Kina til at stole på det lager, det havde opbygget indtil da.
På trods af disse udfordringer skabte Kina DeepSeek.
“På grund af amerikanske eksportrestriktioner havde kineserne ikke nær den adgang til hardware, som amerikanske virksomheder havde. Men igen, dette er økonomi 101: knaphed på ressourcer fører til innovation, eller “nød lærer nøgen kvinde at spinde,” for resten af os. Kina måtte gå ned på et super dybt niveau af ingeniørkunst og virkelig innovere. Det er virkelig en triumferende historie,” sagde Sebastian Pfeiffer, administrerende direktør for Impossible Cloud Network.
For Yang Tang, direktør for QStarLabs, var noget som dette uundgåeligt.
“Dette er en naturlig udvikling i teknologiudvikling: en mere ihærdig konkurrent, der brugte en bedre proces til at opnå bedre resultater. Det skal bemærkes, at alt hvad DeepSeek gjorde, tidligere var offentliggjort i akademisk og/eller industri research. Dette vil helt sikkert tvinge etablerede AI-laboratorier til at tænke anderledes, da mange har været alt for forskningsfokuserede,” sagde han.
Det lærte også den vestlige verden en værdifuld lektie.
Nogle gange er mindre virkelig mere
For et år siden forudsagde OpenAI-direktør Sam Altman, at AI-industrien ville kræve billioner af dollars i investeringer for at finansiere udviklingen af specialiserede chips. Disse chips er afgørende for at drive de energitunge datacentre, der understøtter industriens stadig mere komplekse AI-modeller.
Andre førende teknologivirksomheder har for nylig taget lignende initiativer. Meta har allerede annonceret, at de planlægger at bruge op til 65 milliarder dollars i år på at udvide deres AI-infrastruktur. Virksomheden sigter mod at afslutte året med over 1,3 millioner grafikprocessorer.
Microsoft annoncerede planer om cirka 80 milliarder dollars i datacenterudvikling for regnskabsåret 2025. I mellemtiden forventer Amazon, at deres forventede udgifter til lignende infrastruktur i 2025 vil overstige deres anslåede investering på 75 milliarder dollars i 2024.
Mange af disse virksomheder opbygger også lagre af GPU’er og relateret AI-hardware. Meta-direktør Mark Zuckerberg sagde for eksempel, at hans virksomhed sigtede mod at bringe deres GPU-forsyning op på 600.000 ved udgangen af 2024.
I mellemtiden brugte DeepSeek lidt over 2.000 Nvidia GPU-enheder og 6 millioner dollars til at drive deres R1-model.
“DeepSeeks gennembrud i at reducere udviklingsomkostninger og optimere AI-modeller med minimale computerressourcer signalerer et seismisk skift i det konkurrenceprægede AI-landskab. Traditionelle giganter som Nvidia, OpenAI og Google, der er afhængige af massiv computerkraft og dyr infrastruktur (såsom avancerede GPU’er og omfattende cloud-tjenester), kan finde deres traditionelle fordel i ressourcekrævende AI-udvikling svindende,” sagde Trevor Koverko, medstifter af Sapien.io, til BeInCrypto.
Vestlige virksomheders erkendelse af, at Kina ikke var langt bagud i kapløbet, skræmte også investorer i traditionelle finansielle kredse og kryptomarkeder.
DeepSeek’s indvirkning på kryptomarkedet forklaret
Det bredere markedstilbagegang – især i traditionelle markeder – afspejlede en omkalibrering af forventningerne omkring teknologivurderinger snarere end en simpel korrektion.
“Markedet havde indregnet aggressive vækstforventninger for AI-teknologier, især omkring computerkrav, der ville gavne virksomheder som Nvidia og store cloud-udbydere. DeepSeeks gennembrud i at opnå sammenlignelige resultater med mindre computerkraft har tvunget investorer til at genoverveje disse antagelser,” sagde Karan Sirdesai, direktør og medstifter af Mira Network.
Selvom kryptosektoren ikke har direkte bånd til DeepSeek, deler den en spillebane med AI-udviklere. Som et resultat blev krypto lige så påvirket af nyheden om R1-lanceringen.
Ifølge Sirdesai er forholdet mellem krypto- og AI-markeder mere komplekst end simpel korrelation. Mens begge falder ind under teknologiens paraply, opererer de på fundamentalt forskellige principper.
“Bitcoin og kryptovurderinger er forankret i monetære dynamikker, netværksudbredelse og regulatoriske landskaber, mens AI-udviklinger centrerer sig om teknologiske kapaciteter og kommercielle anvendelser,” forklarede han.
Ikke desto mindre har både krypto og AI en stor tilstedeværelse i teknologisektoren.
“Begge sektorer konkurrerer om computerressourcer, især GPU’er, hvilket skaber forsyningskædeforbindelser. Plus, mange investorer er aktive i begge områder, så stemning kan sprede sig. Når store teknologivirksomheder oplever volatilitet fra AI-udviklinger, kan det sprede sig til kryptomarkeder gennem denne fælles investorbase,” tilføjede Sirdesai.
De seneste markedsbevægelser efter udgivelsen af DeepSeeks R1-model vidner om, hvor modtagelig kryptomarkedet er for den overordnede stemning i teknologisektoren.
“Denne interaktion afspejler en kulturel og teknologisk synergi mellem AI og krypto, hvilket antyder, at udviklinger i den ene sfære kan påvirke den anden betydeligt,” tilføjede Forest Bai, medstifter af Foresight Ventures.
Derfor vil det være afgørende at følge nøje, hvordan amerikanske teknologigiganter reagerer på DeepSeeks seneste innovation for at forstå, hvordan lignende begivenheder kan påvirke kryptomarkedet i fremtiden.
En periode med justering for amerikanske tech-virksomheder
Faldet i investorernes tillid afslører usikkerhed om AI-markedets fremtid. Disse tvivl centrerer sig om, hvorvidt computerstørrelse vil forblive nøglen til konkurrence, og hvordan effektivitetsinnovationer vil omforme sektoren.
“AI-kapløbet handler ikke længere om, hvem der har flest GPU’er, men hvem der kan træne de smarteste, mest effektive modeller. DeepSeeks gennembrud beviser, at innovation i træning kan forstyrre AI-monopolet,” Ilan Rakhmanov, grundlægger af ChainGPT, fortalte BeInCrypto.
Rakhmanov fremhævede de vigtigste tekniske innovationer, som DeepSeek implementerede for at omgå barrierer for adgang til GPU’er.
“DeepSeeks R1-model opnår sandsynligvis sin effektivitet gennem en kombination af optimeret arkitektur, alternative træningsmetoder, specialiseret hardware og energieffektive beregningsstrategier. Ved at forfine transformer-effektivitet, udnytte model-sparsity og inkorporere retrieval-augmented generation reducerer DeepSeek de beregningsmæssige krav uden at gå på kompromis med ydeevnen. Dens afhængighed af selv-supervised learning, syntetisk dataforøgelse og reinforcement learning minimerer afhængigheden af massive datasæt, mens skræddersyede AI-acceleratorer eller non-GPU-alternativer hjælper med at sænke beregningsomkostningerne,” forklarede han.
Til det punkt tilføjede Anthony Simonet, Head of Research hos iExec:
“Det anvender teknikker som Mixture-of-Experts-arkitekturer, lavpræcisionstræning og knowledge distillation for at maksimere effektiviteten med færre ressourcer, hvilket gør det muligt for AI at køre problemfrit på standardhardware og gøre det mere tilgængeligt,” sagde han.
Teknologieksperter bemærkede også hurtigt, at DeepSeek offentliggjorde forskningen bag sin model, så offentligheden kan se den.
Argumentet for decentraliseret AI
I modsætning til den traditionelle hemmelighedskræmmeri hos amerikanske virksomheder som OpenAI, frigav DeepSeek imponerende sin R1-model som fuldstændig open-source. Mange brancheledere bifaldt dette skridt og indikerede, at for at fremtiden for AI skal forblive i offentlighedens hænder, skal den samlede adgang forblive decentraliseret.
“DeepSeek har været en game-changer for AI-industrien, og jeg tror, det er præcis den slags wake-up call, som virksomheder som OpenAI har brug for. OpenAI blev oprindeligt grundlagt for at gøre avanceret AI tilgængelig for alle, men over tid har vi set en skift mod lukkede, gatekept-modeller. AI-området udvikler sig, og DeepSeek har mindet os alle om noget vigtigt—stor teknologi bør bygges for alle, ikke kun for en udvalgt skare,” sagde Rakhmanov.
Mindre udviklere med færre ressourcer bød denne nyhed velkommen. Adgang til DeepSeeks design og forskningspapirer vil give dem mulighed for at forfine deres modeller uden at udtømme deres forskningsbudgetter.
“DeepSeeks billigere modeller reducerer de GPU’er, der kræves til træning af AI-modeller, og dermed sænker de beregningsomkostningerne. Denne effektivitet gør det muligt for AI at skalere mere overkommeligt, hvilket gør det tilgængeligt for virksomheder og forskere med begrænsede ressourcer,” sagde Ron Bodkin, medstifter af Theoriq.
Med start-up’ens model nu open-source vil udviklere analysere den grundigt, hvilket driver yderligere AI-innovation.
“Da DeepSeek er open-source, vil skiftet i AI-kapløbet uigenkaldeligt flytte mere ind i open-source-området, hvilket ødelægger den lukkede grundlæggende model-narrativ. At være open-source gavner alle, AI-virksomheder (hver spiller i økosystemet), innovatorer og forbrugere. De eneste tabere er dem, der klamrer sig til den lukkede model, som vil se en hurtig nedbrydning i den nærmeste fremtid,” fortalte Steven Pu, medstifter af Taraxa, til BeInCrypto.
Efterhånden som AI bliver billigere og mere tilgængelig, vil det blive mere af en vare.
Kommercialisering af AI-teknologi
På dagen for DeepSeeks lancering postede Microsofts direktør Satya Nadella om Jevons’ Paradox på sociale medier.
“Jevons-paradokset slår til igen! Efterhånden som AI bliver mere effektiv og tilgængelig, vil vi se dens brug skyde i vejret, hvilket gør det til en vare, vi bare ikke kan få nok af,” sagde Nadella på X.
Også kendt som rebound-effekten er Jevons’ Paradox et økonomisk princip opfundet af den engelske økonom William Stanley Jevons. Øget effektivitet i ressourcebrug kan føre til øget forbrug af den ressource.
Anvendt på AI, efterhånden som disse systemer bliver mere effektive, kan efterspørgslen efter deres opgaver stige—et fænomen, som den stigende tilgængelighed af AI-forskning kan forstærke.
“At sænke omkostningerne, både i trænings- og inferensstadierne, er godt. I teknologi har det altid ført til bredere udbredelse og højere samlet forbrug, ikke mindre. Da biler blev overkommelige, ejede flere mennesker biler. Da mainframes blev til overkommelige personlige computere, drev det den digitale revolution. På samme måde vil vi se flere innovatører og start-ups eksperimentere med AI nu, hvor det er blevet mere overkommeligt, hvilket fører til mere brug af AI og højere efterspørgsel efter AI-relateret infrastruktur som GPU-hardware,” sagde Pu til BeInCrypto.
For Pfeiffer vil kommercialiseringen af AI-infrastruktur også ændre den type innovation, som teknologivirksomheder nu vil søge. Udviklere fokuserede engang på at skabe de mest raffinerede LLM-modeller. Nu vil indsatsen skifte til at integrere denne teknologi i forskellige industrier.
“DeepSeek trænede på OpenAI og var i stand til at bygge betydeligt på andres fremskridt. LLM-landskabet vil blive kommercialiseret og sandsynligvis fuldt open source. Men det er ikke her, den største innovation vil ske. Væksten og udviklingen af AI vil ses mindre på udviklingssiden, men gennem integrationen og brugen af AI. Vertikale, dybe integrationer i industrier og adgang til deres data vil betyde meget mere end sofistikerede LLM’er, fordi de er kommercialiserede, og deres innovationsfremskridt vil aftage,” sagde han.
Dette paradoks kan også give amerikanske teknologigiganter en fordel over lande med begrænset adgang til computerressourcer.
USAs overhånd
Selvom DeepSeeks nyeste model har demonstrativt indsnævret konkurrencegabet mellem etablerede amerikanske virksomheder, er virksomheden ikke immun over for udfordringer.
Ifølge Jevons’ Paradoks vil øget efterspørgsel efter AI-produkter også uundgåeligt føre til øget efterspørgsel efter de ressourcer, der er nødvendige for at udvikle dem. Selvom andre alternativer stadig udforskes, vil GPU’er fortsat være vitale for fremtidig udvikling af AI-teknologier.
“DeepSeek ser også ud til at ramme kapacitet, der begrænser deres evne til at skalere deres tilbud – de har begrænset tilmeldinger til deres app til kinesiske beboere, og deres API er meget langsommere end da de lancerede. Jeg tror, at de ikke er i stand til at sikre yderligere GPU’er for at tillade dem at skalere deres tilbud,” sagde Bodkin.
DeepSeeks gennembrud opløser heller ikke USA’s årtier lange dedikation til udviklingen af AI-infrastruktur.
“På trods af DeepSeeks optimeringsgennembrud er AI-kapløbet stadig i høj grad dikteret af adgang til massive datasæt, computerkraft og end-to-end økosystemkontrol. Virksomheder som OpenAI og Google stoler ikke kun på brute-force skalering – de har også proprietære data, cloud-infrastruktur og omfattende implementeringspipelines. Mens alternative metoder er lovende, vil de kun forstyrre status quo, hvis de konsekvent kan overgå traditionelle tilgange på tværs af forskellige anvendelsestilfælde. Lige nu er det for tidligt at sige, om DeepSeek repræsenterer et industriskift eller blot en inkrementel forbedring inden for et allerede konkurrencepræget landskab,” sagde Matveev til BeInCrypto.
Givet denne virkelighed mener Sirdesai, at markedets reaktion på DeepSeek var noget overdrevet.
“Markedets reaktion ser ud til at undervurdere kompleksiteten ved at kommercialisere AI-teknologi. DeepSeeks mere effektive arkitektur er betydelig, men succesfuld AI-implementering kræver robust infrastruktur, stærke sikkerhedsforanstaltninger og dokumenteret pålidelighed i produktionsmiljøer. Vestlige teknologivirksomheder har brugt år på at opbygge disse kapaciteter,” sagde han.
DeepSeeks fremgang har utvivlsomt omformet AI-kapløbet og demonstreret, at innovation kan opstå fra uventede hjørner og udfordre etablerede giganter.
Efterhånden som industrien fortsætter med at udvikle sig, vil overvågning af samspillet mellem open-source modeller, ressourceadgang og konkurrencevilkår utvivlsomt forme fremtiden for AI-udvikling og dens indvirkning på verden.
Disclaimer
Alle oplysninger på vores hjemmeside offentliggøres i god tro og kun til generelle informationsformål. Enhver handling, der foretages af læserne på grundlag af oplysningerne på vores hjemmeside, er udelukkende på egen risiko.
