oss 150 kroner!
Et lite kjent laboratorium for kunstig intelligens fra Kina har vakt panikk i hele Silicon Valley etter å ha sluppet AI-modeller som kan utkonkurrere USAs beste til tross for at de er bygget billigere og med mindre kraftige brikker.
DeepSeek, som laboratoriet kalles, avduket en gratis, åpen kildekode stor språkmodell i slutten av desember som de sier at det bare tok to måneder og mindre enn 6 millioner dollar å bygge, ved å bruke brikker med redusert kapasitet fra Nvidia kalt H800s.
Den nye utviklingen har skapt alarmer om hvorvidt USAs globale ledelse innen kunstig intelligens krymper og stilt spørsmålstegn ved Big Techs enorme utgifter til å bygge AI-modeller og datasentre.
Den første reaksjonen på Wall Street var fullstendig panikk. 1000 milliarder dollar forsvant på et øyeblikk.
Markedet har tatt seg noe inn igjen, men effekten av sjokket henger igjen. Kina er faktisk i stand til å slå USA på hjemmebane, og det med langt lavere kostnader.
Tha China Academy har intervjuet mannen bak DeepSeek, og han sier at den tida da Kina kopierte andre er forbi, nå er det på tide at landet tar ledelsen også innen spissteknologi.
Deepseek-grunnlegger: Vi er ferdige med å følge. Det er på tide å lede
Silicon Valley raser. Et seismisk skifte i AI-dominans er i gang, og alle øyne er rettet mot Kina. I januar 2025 sendte DeepSeek-R1 – en åpen kildekode-slutningsmodell fra det kinesiske AI-firmaet DeepSeek – sjokkbølger gjennom teknologiverdenen ved å matche OpenAIs toppytelse til 1/30 av API-kostnaden, samtidig med full åpenhet.
Med bare 6 millioner dollar bygde Kina en av verdens fineste AI-modeller, og overdøvde milliardene brukt av Meta, Google og Microsoft. Allerede nå strømmer globale brukere – spesielt enkeltpersoner og små og mellomstore bedrifter – til DeepSeek-R1, og bygger den om som sin grunnleggende modell.
Denne øst-ledede revolusjonen tvinger frem et globalt regnskap: Hva om AIs fremtid ikke er smidd i Silicon Valley?
Hvordan ble det første skuddet i priskrigen avfyrt?
An Yong (intervjuer) : Etter utgivelsen av DeepSeek V2-modellen utløste den raskt en voldsom priskrig i den store modellindustrien. Noen sier at du er en forstyrrelse i markedet.
Liang Wenfeng (DeepSeek-grunnlegger): Vi hadde aldri tenkt å være en forstyrrende kraft, det bare skjedde ved et uhell.
An Yong: Ble du overrasket over dette resultatet?
Liang Wenfeng: Veldig overrasket. Vi forventet ikke at prisene skulle være et så sensitivt tema. Vi fulgte ganske enkelt vårt eget tempo, beregnet kostnader og satte prisene deretter. Vårt prinsipp er verken å selge med tap eller å søke overdreven fortjeneste. Dagens prissetting gir mulighet for en beskjeden fortjenestemargin over kostnadene våre.
En Yong: Fem dager senere fulgte Zhipu AI etter, og like etter ble ByteDance, Alibaba, Baidu og Tencent med i løpet.
Liang Wenfeng: Zhipu AI senket prisene for et inngangsprodukt, mens flaggskipsmodellene deres forblir dyre. ByteDance var den første som virkelig matchet prisen vår for en flaggskipmodell, som deretter presset andre til å følge etter. Siden store selskaper har mye høyere modellkostnader enn oss, så vi aldri for oss at noen skulle drive med tap. Det endte med å speile internetttidens subsidiedrevne logikk.
An Yong: Fra en utenforståendes perspektiv virker priskutt som en taktikk for å kapre brukere – typisk for konkurranse på internett.
Liang Wenfeng: Å kapre brukere var ikke vårt primære mål. Vi reduserte prisene fordi, for det første, mens vi utforsket neste generasjons modellstrukturer, sank kostnadene våre. For det andre mener vi at både AI- og API-tjenester bør være rimelige og tilgjengelige for alle.
En Yong: Før dette kopierte de fleste kinesiske selskaper ganske enkelt Llama-modellstrukturen for å utvikle applikasjoner. Hvorfor valgte du å fokusere på modellstruktur i stedet?
Liang Wenfeng: Hvis målet er å utvikle applikasjoner, er det et rimelig valg å ta i bruk Llamas struktur for raskt å lansere et produkt. Målet vårt er imidlertid AGI (Artificial General Intelligence), som krever at vi utforsker nye modellstrukturer for å oppnå overlegne evner innenfor begrensede ressurser. Dette er grunnleggende forskning for oppskalering. Utover arkitektur har vi studert datakurering og menneskelignende resonnement – alt reflektert i modellene våre. Dessuten ligger Llamas treningseffektivitet og slutningskostnader etter banebrytende globale standarder med omtrent to generasjoner.
An Yong: Hvor kommer dette generasjonsgapet fra?
Liang Wenfeng: For det første er det et gap i treningseffektiviteten. Vi anslår at Kinas beste modeller sannsynligvis krever dobbelt så mye datakraft for å matche globale toppmodeller på grunn av strukturelle og treningsdynamikkgap. Dataeffektivitet er også halvparten så effektiv, noe som betyr at vi trenger dobbelt så mye data og oppnå tilsvarende resultater. Til sammen er det fire ganger ressursene. Målet vårt er å kontinuerlig redusere disse gapene.
An Yong: De fleste kinesiske firmaer forfølger både modeller og applikasjoner. Hvorfor fokuserer DeepSeek utelukkende på forskning?
Liang Wenfeng: Fordi vi tror det viktigste akkurat nå er å delta i global innovasjon. I årevis har kinesiske selskaper vært vant til å utnytte teknologiske innovasjoner utviklet andre steder og tjene penger på dem gjennom applikasjoner. Men dette er ikke bærekraftig. Denne gangen er målet vårt ikke rask fortjeneste, men å flytte den teknologiske grensen for å drive økosystemvekst.
An Yong: Den rådende troen fra internett og mobilt internett er at USA leder innen innovasjon, mens Kina utmerker seg på applikasjoner.
Liang Wenfeng: Vi tror at med økonomisk utvikling, må Kina gradvis gå over fra å være en begunstiget til en bidragsyter, i stedet for å fortsette å ri på andres bølge. I løpet av de siste 30 årene av IT-revolusjonen har vi knapt deltatt i kjerneteknologisk innovasjon.
Vi har blitt vant til at Moores lov «faller ned fra himmelen» – å vente 18 måneder på bedre maskinvare og programvare. Skaleringslov behandles på samme måte. Imidlertid er disse fremskrittene et resultat av generasjoners nådeløse innsats fra vestlig ledede teknologisamfunn. Fordi vi ikke har vært aktivt involvert i denne prosessen, har vi kommet til å overse dens betydning.
Det virkelige gapet ligger i originalitet, ikke bare tid
An Yong: Hvorfor overrasket DeepSeek V2 mange i Silicon Valley?
Liang Wenfeng: Blant de daglige innovasjonene i USA er dette ganske vanlig. Deres overraskelse stammer fra å se et kinesisk selskap bli med i spillet deres som en innovatør, ikke bare en følger – noe de fleste kinesiske firmaer er vant til.
An Yong: Men i Kinas sammenheng virker det å prioritere ren innovasjon nesten som en luksus. Å utvikle store modeller er kapitalkrevende. Ikke alle selskaper har råd til å fokusere utelukkende på forskning uten å kommersialisere først.
Liang Wenfeng: Innovasjon er utvilsomt kostbart, og vår tidligere tendens til å ta i bruk eksisterende teknologier var knyttet til Kinas tidligere utviklingsstadium. Men i dag er Kinas økonomiske omfang og fortjenesten til giganter som ByteDance og Tencent globalt betydelige. Det vi mangler er ikke kapital, men selvtillit og evnen til å organisere høykaliber talent for effektiv innovasjon.
An Yong: Hvorfor prioriterer kinesiske selskaper, selv godt finansierte giganter, ofte rask kommersialisering?
Liang Wenfeng: I tre tiår har vi lagt vekt på profitt fremfor innovasjon. Innovasjon er ikke rent forretningsdrevet; det krever nysgjerrighet og kreative ambisjoner. Vi er lenket av gamle vaner, men dette er en fase som nå bør være over.
An Yong: Men DeepSeek er en bedrift, ikke et nonprofit forskningslaboratorium. Hvis du innoverer og åpner for åpen kildekode, vil ikke konkurrentene raskt kopiere dem? Hvor er vollgraven din?
Liang Wenfeng: Innenfor denne typen teknologi er vollgraver med lukket kilde flyktig. Selv OpenAIs lukkede kildekode-modell kan ikke hindre andre i å ta igjen.
Derfor ligger vår virkelige vollgrav i teamets vekst – akkumulering av kunnskap, fremme en innovativ kultur. Åpen kildekode og publisering av papirer resulterer ikke i betydelige tap. For teknologer er det givende å bli fulgt. Åpen kildekode er kulturelt, ikke bare kommersielt. Å gi tilbake er en ære, og det tiltrekker seg talent.
Les resten av intervjuet her:
Interview with Deepseek Founder: We’re Done Following. It’s Time to Lead
Wall Street har mer i vente – mye mer
Liang Wenfeng slår fast at det må være slutt på at Kina ligger etter USA i spissteknologiutviking, og alle forutsetningen for et skifte er til stede. I 2015 lanserte Xi Jinping en plan for Made in China 2025. Nå er vi der, og alt tyder på at planen er i rute. Se bare hvordan Kina er i spiss innen energi og miljø:
Kinesisk tech-selskap lanserte ny KI-modell – hevder den overgår DeepSeek PUBLISERT KLOKKEN 07:17 IKUNSTIG INTELLIGENS Det kinesiske selskapet Alibaba har lansert en ny versjon av den kunstige intelligensen Qwen, skriver Reuters. Selskapet hevder Qwen 2.3-Max er bedre enn DeepSeek, som har blitt en stor utfordrer av Google og OpenAI. I løpet av januar har DeepSeek gått forbi ChatGPT som den mest nedlastede gratis-appen i USA. Mandag førte den nyeste versjonen av KI-tjenesten til at flere store teknologiselskap og fond raste på den amerikanske børsen. Selskapet hevder at deres KI-modell er billigere å lage og drive, noe som blant annet fikk databrikkeprodusenten Nvidia til å stupe i verdi. DeepSeeks raske framgang har ført til et kappløp også blant andre kinesiske selskaper. Også selskapet ByteDance, som eier TikTok, har nylig oppdatert sin AI-modell Doubao, skriver Reuters. (NRK)
