DeepSeek – czyli niepewność na rynkach

O modelu i opiniach analityków więcej w artykule na Analizy.pl.

Ja chciałbym skoncentrować się na tym, z czym inwestorzy mają do czynienia niemal każdego dnia: niepewnością. W przeciwieństwie do ryzyka, które można mierzyć, niepewność jest trudniejsza do uchwycenia w liczbach, ale bardzo mocno wpływa na rynkową zmienność. DeepSeek i pierwsza reakcja rynków doskonale obrazują, co dla inwestorów oznacza niepewność i skąd się ona bierze.

Reklama

DeepSeek pojawił się w mediach nagle, choć nie pojawił się znikąd. Już w ubiegłym roku model został zauważony i doceniony przez specjalistów z branży, ale wówczas nie przebił się do mainstreamu. Pierwszy rodzaj niepewności, z którym muszą się zmierzyć inwestorzy, to wiarygodność informacji dotyczących DeepSeek. To, że o platformie mówiło się już w zeszłym roku, wskazuje, że raczej nie jest to „fake”. Narzędzie istnieje i działa. Pozostaje jednak kwestia rzeczywistych kosztów poniesionych na stworzenie tego narzędzia i jego wydajności.

Informacja, że stworzenie DeepSeek kosztowało 5,6 miliona dolarów, czyli ułamek tego, co wydala Meta na swoją sztuczną inteligencję, jest nie do zweryfikowania. Rynek żyje tym, że DeepSeek został stworzony z wykorzystaniem mniej zaawansowanych procesorów niż te najnowszej generacji NVDII. To oznaczałoby, że wydatki, które ponosiły amerykańskie big techy na rozwój sztucznej inteligencji były zdecydowanie za wysokie. To oznaczałoby również, że popyt na produkty NVDII może się zmniejszyć. Trudno się dziwić, że w poniedziałek akcje NVDII spadły o 17%, a spółka straciła prawie 600 miliardów dolarów ze swojej kapitalizacji.

Co ciekawe, przedstawiciele NVDII przyznali w poniedziałek, że rozwiązania zastosowane w DeepSeek są przełomowe. To oznacza, że DeepSeek da paliwo do szybszego rozwoju sztucznej inteligencji, zwłaszcza, że jest to model „open source”. Oznacza to, że wszystkie firmy mogą poznać sposób funkcjonowania narzędzia, użytkownicy mogą korzystać z wersji internetowej, ale mogą również zainstalować DeepSeek na swoim komputerze. Oznacza to również, że rozwiązania zastosowane w tym modelu będą mogły być wykorzystane do optymalizowania produktów takich jak OpenAI czy MetaAI.

Jednym z ciekawych rozwiązań w DeepSeek jest sposób „uczenia się” programu. Ograniczenie, przed którym stoi rozwój AI to bazy danych. Naukowcy straszą, że modele AI zebrały już wszystkie dostępne  w świecie cyfrowym dane i to spowoduje zatrzymanie postępu. DeepSeek użył pewnego prostego i bardzo efektywnego rozwiązania. Tu pojawia się hasło „wzmocnionego uczenia maszynowego”, które polega na „premiowaniu” prawidłowych, dobrze sformułowanych i sformatowanych odpowiedzi. Ten prosty algorytm pozwolił ograniczyć czas „uczenia się” modelu do dwóch miesięcy i osiągnięcia parametrów porównywalnych z dużo droższymi i bardziej „naładowanymi” danymi platformami z USA. Po pierwsze ten patent obniża koszty, po drugie zmienia lub znosi część ograniczeń dla rozwoju AI.

Amerykańskie firmy na pewno przystąpią do optymalizacji swoich produktów, ale pytanie, które się pojawia, to możliwość zarabiania na nich. Jeżeli DeepSeek jest darmowy, a ma efektywność porównywalną z płatną wersją ChatGPT, to o ile amerykańskie big techy będą musiały obniżyć ceny? Drugie pytanie, jaka część wydatków poniesionych na rozwój AI była zbędna?

Zapisz się na Newsletter

Bądźmy w kontakcie! Prosto na Twojego maila będziemy wysyłać skrót najważniejszych informacji ze świata finansów, powiadomienia o nowościach rynkowych, najnowsze oceny i raporty oraz codzienne notowania wybranych przez Ciebie funduszy inwestycyjnych.

Zapisz się

To sprawia, że w najbliższym czasie można spodziewać się dużych zmian w wycenach amerykańskich firm, ale również kierunków rozwoju AI, a co za tym idzie – inwestycji. Tu ponownie pojawia się pytanie, czy popyt na procesory produkowane przez NVDIĘ nie spadnie?

W dłuższej perspektywie wyścig technologiczny powoduje wzrost popytu na składniki niezbędne do utrzymania przewagi, jednak w krótszej perspektywie tak duże zmiany w strategiach rozwoju AI, które może zapoczątkować DeepSeek, mogą zdecydowanie zmienić warunki gry dla producentów procesorów, choć nie tylko dla nich.

Kolejna niepewność związana jest z tym, że jest to produkt stworzony przez Chińczyków. Poza tym, że przy projekcie pracowało między 150 a 200 chińskich inżynierów, niewiele więcej wiadomo. Z pewnością za projektem stoi chiński rząd, więc warto mieć świadomość, że używając DeepSeek wysyłamy dane do Pekinu. Nie wiadomo również, na jakich danych model był „uczony”. Ochrona danych w wykonaniu chińskim to raczej oksymoron, więc może się okazać, że za jakiś czas twórcy DeepSeek zostaną oskarżeni o wykorzystanie danych w sposób nieuprawniony.

Reasumując. Wydajność DeepSeek wydaje się wysoka, porównywalna z płatnym wersjami platform AI stworzonymi przez amerykańskie big techy. W DeepSeek wykorzystano nowe rozwiązania w obszarze „uczenia się” sztucznej inteligencji. Koszt stworzenia modelu na pewno jest niższy niż modeli z USA, ale nie wiemy, o ile niższy. Pojawienie się DeepSeek wymusi na amerykańskich gigantach zarówno zmiany strategii rozwoju AI, jak również zmiany cenników dla swoich produktów.

Nie sądzę, że DeepSeek to zapowiedź końca dominacji amerykańskich big techów w obszarze AI, ale na pewno w najbliższych miesiącach czeka je wiele wyzwań i zmian, często kosztownych. To oznacza, że wyceny tych firm będą zmieniały się również. To oznacza niepewność, a więc większą zmienność notowań, czyli rynki akcji będą miały czym żyć.