Прорыв DeepSeek- - «это счастье для всех, даром, и … никто не уйдет обиженный!"
Самое важное и самое незамеченное последствие успеха Deepseek-R1.
Эти слова про счастье для всех произнес сталкер Рэдрик Шухарт на дне котлована, найдя Золотой Шар, исполняющий любые желания. Так заканчивается знаменитый роман братьев Стругацких "Пикник на обочине". И так же можно описать начало новой фазы мировой гонки к AGI.
Самое важное и самое пока что незамеченное большинством аналитиков (разве что, кроме Джека Кларка - соучредителя Anthropic, а ранее директора по политике внедрения в OpenAI) последствие успеха Deepseek-R1 в следующем:
• Прорыв Deepseek – это уже не прорыв Deepseek.
Будучи объявленным в открытый доступ, это улучшение модели (алгоритмы и методы обучения) становится прорывом всей мировой ИИ-индустрии.
• Это улучшение доступно всем. И потому его невозможно «откатить назад». Никому уже не придется изобретать это заново. Это улучшение быстро распространится, и станет вторым скачком прогресса ИИ. Первый скачок был связан с возможностями масштабирования. Теперь пришло время второго – оптимизация алгоритмов и методов обучения.
• 2й скачок, как и 1й, принесет наибольшую пользу тем компаниям, у кого больше денег и высокопроизводительного «железа» для вычислений. Таковы законы рынка и масштабирования. Так будет и теперь.
Вот что, на самом деле, наиболее важно в этой истории. А не американские горки стоимости акций производителей «железа» и разработчиков ИИ-моделей. И не, якобы, то, что Китай догнал и перегнал США.
Все это вторично и временно. А мировой прорыв всей ИИ-индустрии человечества (от США и Китая до России и Мальты) уже случился, и обратно его не откатить.
#ИИгонка #Китай #США
Самое важное и самое незамеченное последствие успеха Deepseek-R1.
Эти слова про счастье для всех произнес сталкер Рэдрик Шухарт на дне котлована, найдя Золотой Шар, исполняющий любые желания. Так заканчивается знаменитый роман братьев Стругацких "Пикник на обочине". И так же можно описать начало новой фазы мировой гонки к AGI.
Самое важное и самое пока что незамеченное большинством аналитиков (разве что, кроме Джека Кларка - соучредителя Anthropic, а ранее директора по политике внедрения в OpenAI) последствие успеха Deepseek-R1 в следующем:
• Прорыв Deepseek – это уже не прорыв Deepseek.
Будучи объявленным в открытый доступ, это улучшение модели (алгоритмы и методы обучения) становится прорывом всей мировой ИИ-индустрии.
• Это улучшение доступно всем. И потому его невозможно «откатить назад». Никому уже не придется изобретать это заново. Это улучшение быстро распространится, и станет вторым скачком прогресса ИИ. Первый скачок был связан с возможностями масштабирования. Теперь пришло время второго – оптимизация алгоритмов и методов обучения.
• 2й скачок, как и 1й, принесет наибольшую пользу тем компаниям, у кого больше денег и высокопроизводительного «железа» для вычислений. Таковы законы рынка и масштабирования. Так будет и теперь.
Вот что, на самом деле, наиболее важно в этой истории. А не американские горки стоимости акций производителей «железа» и разработчиков ИИ-моделей. И не, якобы, то, что Китай догнал и перегнал США.
Все это вторично и временно. А мировой прорыв всей ИИ-индустрии человечества (от США и Китая до России и Мальты) уже случился, и обратно его не откатить.
#ИИгонка #Китай #США
22👍446🤔65👎24🤯5
Кто получит «Мандат Неба»?
Динамика «гонки вооружений» LLM одним слайдом.
«Гонка вооружений» на рынке больших языковых моделей (LLM) определяется просто: все стараются получить максимально высокую точность при минимальной цене. А а «фронтир» отражает лучшие на данный момент варианты по сочетанию этих двух параметров.
Диаграмма показывает [1], как разные версии языковых моделей (от OpenAI, Deepseek, Google «Gemini», Anthropic и др.) соотносятся по:
• стоимости (ось X): цена за миллион токенов - чем правее точка, тем дешевле использование модели (ниже стоимость за миллион токенов).
• качеству (ось Y): рейтинг LMSys Elo - чем выше точка, тем сильнее модель (лучшее качество ответов/результатов).
Ключевые выводы (по состоянию на февраль 2025)
• Чемпион в соотношении цена-производительность - Gemini 2.0 Flash Thinking (лучше, чем DeepSeek r1 (по ELO) и дешевле
• Стоимость возможностей GPT-4 упала в 1000 раз за 18 месяцев
• Скорость роста возможностей моделей просто немыслимая – так не бывает, … но так есть!
PS Спецы из Google DeepMind полагают, что они близки к получению «Мандата Неба» ("Mandate of Heaven" (天命, Тяньмин)) [2]. Когда говорят, что компания имеет "Mandate of Heaven" в сфере ИИ, это означает, что она занимает лидирующую позицию не просто благодаря рыночной доле, но и благодаря признанию её технологического превосходства и инновационного лидерства.
Но вряд ли конкуренты согласятся 😊
#ИИгонка
Динамика «гонки вооружений» LLM одним слайдом.
«Гонка вооружений» на рынке больших языковых моделей (LLM) определяется просто: все стараются получить максимально высокую точность при минимальной цене. А а «фронтир» отражает лучшие на данный момент варианты по сочетанию этих двух параметров.
Диаграмма показывает [1], как разные версии языковых моделей (от OpenAI, Deepseek, Google «Gemini», Anthropic и др.) соотносятся по:
• стоимости (ось X): цена за миллион токенов - чем правее точка, тем дешевле использование модели (ниже стоимость за миллион токенов).
• качеству (ось Y): рейтинг LMSys Elo - чем выше точка, тем сильнее модель (лучшее качество ответов/результатов).
На диаграмме видны две основные "границы эффективности" (pareto frontier):
• Синяя линия от OpenAI, показывающая их модели
• Оранжевая линия от Gemini 2, которая, судя по надписи, предлагает "лучше, дешевле, круче"
• Более дорогие и мощные модели в верхней левой части (например, различные версии GPT-4)
• Средний сегмент в центре (Claude 3.5, Gemini 1.5)
• Более доступные модели в правой части (Amazon Nova Lite, Gemini 1.5 Flash)
Ключевые выводы (по состоянию на февраль 2025)
• Чемпион в соотношении цена-производительность - Gemini 2.0 Flash Thinking (лучше, чем DeepSeek r1 (по ELO) и дешевле
• Стоимость возможностей GPT-4 упала в 1000 раз за 18 месяцев
• Скорость роста возможностей моделей просто немыслимая – так не бывает, … но так есть!
PS Спецы из Google DeepMind полагают, что они близки к получению «Мандата Неба» ("Mandate of Heaven" (天命, Тяньмин)) [2]. Когда говорят, что компания имеет "Mandate of Heaven" в сфере ИИ, это означает, что она занимает лидирующую позицию не просто благодаря рыночной доле, но и благодаря признанию её технологического превосходства и инновационного лидерства.
Но вряд ли конкуренты согласятся 😊
#ИИгонка
7👍128🤔40👎1
Большие ИИ-батальоны – новая стратегия Китая в борьбе с США.
Китай использует слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке.
Китай нашел очередной сверхэффективный контрприем против удушающего захвата экспортных ограничений США на микросхемы для ИИ.
Прошлогодние итоги торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ показали, что «отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз». И тем не менее, чтобы от сокращения отставания перейти к лидерству в ИИ-гонке, Китай мог рассчитывать лишь чудо. Ибо почуявшие на затылке дыхание Китайских конкурентов, лидирующие в гонке OpenAI, Google и Anthropic в конце 2024 взвинтили темп разработок новых моделей, а Белый дом еще сильнее стал душить Китай экспортными ограничениями.
Но чудо все-таки случилось. Им стал революционный прорыв китайских моделей компании DeepSeek. Этот прорыв кардинально изменил основу основ ИИ-гонки - требования к вычислительной мощности для ИИ-систем: прежняя парадигма «основанная на обучении» сменилась на парадигму «основанную на выводе».
• В прежней парадигме соотношение вычислительных ресурсов на этапе обучения модели и на этапе вывода (инференс) было от 70/30 до 80/20
• А в новой – DeepSeek установил планку соотношения вычислительных ресурсов на 25/75) – т.е. основные ресурсы требовались уде при ответах на запросы пользователей.
Еще более важно (и в этом то и состоял главный прорыв DeepSeek’а для Китая) – что в «эпоху вывода» также меняются требования к архитектуре вычислительных кластеров: вместо гонки за кластеры стоимостью в сотни миллиардов к распределенной архитектуре.
Новый отчет Qbit AI показывает, как это выглядит на практике (см. рис.).
Поставщики периферийных облачных вычислений, такие как PPIO, запускают ИИ-сервисы через распределенные сети, используя более 3900 узлов в 1200 городах Китая общей вычислительной мощностью более 1000 петафлопс.
И при этом Qbit сообщает, что во время китайского Нового года "PPIO достигла 99,9% доступности своих услуг To-Business DeepSeek… В настоящее время среднесуточное потребление токенов платформы PPIO превысило 130 миллиардов."
Таким образом, по состоянию на март 2025:
•
Для сравнения, оценки аналогичных показателей для самых продвинутых российских моделей:
•
N.B. С учетом внушительных экосистем Сбера и Яндекса и распространение их ИИ-сервисов для корпоративных заказчиков, указанные цифры могут возрасти на порядок. Но и эти цифры будут на примерно на 2 порядка меньше, чем у ведущих компаний США и Китая.
Резюме:
Новая стратегия больших батальонов распределенных вычислений, несомненно, на руку Китаю.
Однако, полемизируя с идеологией, выраженной в любимой Наполеоном фразе "Бог всегда на стороне больших батальонов", Вольтер сказал - "Бог не на стороне больших батальонов, а на стороне лучших стрелков".
А стрелки, надо признать, у США все же лучше.
#Китай #США #ИИгонка
Китай использует слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке.
Китай нашел очередной сверхэффективный контрприем против удушающего захвата экспортных ограничений США на микросхемы для ИИ.
Прошлогодние итоги торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ показали, что «отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз». И тем не менее, чтобы от сокращения отставания перейти к лидерству в ИИ-гонке, Китай мог рассчитывать лишь чудо. Ибо почуявшие на затылке дыхание Китайских конкурентов, лидирующие в гонке OpenAI, Google и Anthropic в конце 2024 взвинтили темп разработок новых моделей, а Белый дом еще сильнее стал душить Китай экспортными ограничениями.
Но чудо все-таки случилось. Им стал революционный прорыв китайских моделей компании DeepSeek. Этот прорыв кардинально изменил основу основ ИИ-гонки - требования к вычислительной мощности для ИИ-систем: прежняя парадигма «основанная на обучении» сменилась на парадигму «основанную на выводе».
• В прежней парадигме соотношение вычислительных ресурсов на этапе обучения модели и на этапе вывода (инференс) было от 70/30 до 80/20
• А в новой – DeepSeek установил планку соотношения вычислительных ресурсов на 25/75) – т.е. основные ресурсы требовались уде при ответах на запросы пользователей.
Еще более важно (и в этом то и состоял главный прорыв DeepSeek’а для Китая) – что в «эпоху вывода» также меняются требования к архитектуре вычислительных кластеров: вместо гонки за кластеры стоимостью в сотни миллиардов к распределенной архитектуре.
Новый отчет Qbit AI показывает, как это выглядит на практике (см. рис.).
Поставщики периферийных облачных вычислений, такие как PPIO, запускают ИИ-сервисы через распределенные сети, используя более 3900 узлов в 1200 городах Китая общей вычислительной мощностью более 1000 петафлопс.
И при этом Qbit сообщает, что во время китайского Нового года "PPIO достигла 99,9% доступности своих услуг To-Business DeepSeek… В настоящее время среднесуточное потребление токенов платформы PPIO превысило 130 миллиардов."
Таким образом, по состоянию на март 2025:
•
OpenAI ежесуточно обрабатывает около 1 трлн токенов, используя вычислительную мощность ~2000–4000 петафлопс
• Baidu также ежесуточно обрабатывает около 1 трлн токенов, но использует лишь 1500–2300 петафлопсДля сравнения, оценки аналогичных показателей для самых продвинутых российских моделей:
•
Яндекс (YaLM) ежесуточно обрабатывает около ~5 млрд токенов, используя вычислительную мощность ~1-3 петафлопс
• Сбер (GigaChat) ~5+ млрд токенов, используя ~1-5 петафлопсN.B. С учетом внушительных экосистем Сбера и Яндекса и распространение их ИИ-сервисов для корпоративных заказчиков, указанные цифры могут возрасти на порядок. Но и эти цифры будут на примерно на 2 порядка меньше, чем у ведущих компаний США и Китая.
Резюме:
Новая стратегия больших батальонов распределенных вычислений, несомненно, на руку Китаю.
Однако, полемизируя с идеологией, выраженной в любимой Наполеоном фразе "Бог всегда на стороне больших батальонов", Вольтер сказал - "Бог не на стороне больших батальонов, а на стороне лучших стрелков".
А стрелки, надо признать, у США все же лучше.
#Китай #США #ИИгонка
5👍124🤔51👎4
Deepseek разоблачен
Разоблачение новейшего инструмента КПК для шпионажа, воровства и подрыва ограничений экспортного контроля США
Так озаглавлен отчет спецкомитета Палаты представителей США (CCP Committee), в простонародье называемый «Комитет по китайским угрозам США».
Сухой остаток заключения комитета можно сформулировать так.
Deepseek – это часть правительственной мафиозной структуры абсолютно нового типа, созданной руководством Китая для подрыва безопасности США с использованием новейших, стратегически неожиданных цифровых технологий.
Это представляет серьезную угрозу безопасности США. И уже привело к искаженному восприятию представителями отрасли и политиками, будто Китай отстает от США в области ИИ примерно на 1,5 года. Тогда как реальное отставание - всего 1 квартал.
Необходимо принятие срочных мер по расширению и совершенствованию экспортного контроля и устранению рисков, связанных с ИИ-моделями КНР.
Комментировать выводы и рекомендации отчет CCP Committee я не буду.
Однако, признаюсь, я был поражен, когда обратился к модели Deepseek для уточнения ряда вопросов в связи с публикацией этого отчета.
Как это можно было реализовать, мне пока не очень понятно. Не миллионы же китайских цензоров в реальном времени правят ответы модели. Хотя с китайцев станется и такое.
#Китай #США #ИИгонка #ЭкспортныйКонтроль
Разоблачение новейшего инструмента КПК для шпионажа, воровства и подрыва ограничений экспортного контроля США
Так озаглавлен отчет спецкомитета Палаты представителей США (CCP Committee), в простонародье называемый «Комитет по китайским угрозам США».
Сухой остаток заключения комитета можно сформулировать так.
Deepseek – это часть правительственной мафиозной структуры абсолютно нового типа, созданной руководством Китая для подрыва безопасности США с использованием новейших, стратегически неожиданных цифровых технологий.
Это представляет серьезную угрозу безопасности США. И уже привело к искаженному восприятию представителями отрасли и политиками, будто Китай отстает от США в области ИИ примерно на 1,5 года. Тогда как реальное отставание - всего 1 квартал.
Необходимо принятие срочных мер по расширению и совершенствованию экспортного контроля и устранению рисков, связанных с ИИ-моделями КНР.
Комментировать выводы и рекомендации отчет CCP Committee я не буду.
Однако, признаюсь, я был поражен, когда обратился к модели Deepseek для уточнения ряда вопросов в связи с публикацией этого отчета.
В это трудно поверить, но Deepseek в реальном времени (!!!) цензурирует свои ответы. И прямо на ваших глазах исправляет сделанные парой абзацев выше в том же чате свои высказывания или просто стирает их, ссылаясь на невозможность обсуждения этой темы.
Как это можно было реализовать, мне пока не очень понятно. Не миллионы же китайских цензоров в реальном времени правят ответы модели. Хотя с китайцев станется и такое.
#Китай #США #ИИгонка #ЭкспортныйКонтроль
🤯159👍87🤔61😱27👎25
ИИ разделил человечество на 3 «подвида»: развитые, развивающиеся и китайцы
Поразительные результаты мирового исследования Мельбурнского университета и KPMG
В рамках исследования «Доверие, отношение и использование ИИ: глобальное исследование 2025 года» было опрошено 48 340 человек в 47 странах.
Прекрасно оформленную графику 115-страничного отчета исследования стоит просмотреть всем.
1. Человечество разделилось по отношению к ИИ на 2 группы:
A. тех, кто в своем большинстве активно и умело используют, доверяют и позитивно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с оптимизмом;
B. тех, кто в своем большинстве мало и неумело используют, не сильно доверяют и довольно негативно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с опасение и тревогой;
А – это развивающиеся страны типа Нигерии, Индии, Эмиратов, Южной Африки и т.п.
В – это развитые страны типа западноевропейский стран, Австралии, США и Японии
2. Однако есть еще и третья группа – это Китай:
A. По часть активного и умелого использования, доверия и позитивного отношения, характеризуемого доминированием позитивных взглядов на перспективы развития ИИ, китайцы даже лучше большинства развивающихся стран.
B. При этом вряд ли кто сомневается, что по части ИИ-потенциала (да и вообще, по части экономики, науки и технологий), Китай – хоть еще и не №1 в мире, но уж точно не ниже №2.
Именно поэтому австралийская новостное агентство сопроводило новость об этом отчете видеороликом «ИИ-технологии делают Китай более мощным, чем никогда»
Данных по России в отчете, понятное дело, нет.
Однако, по данным ВЦИОМ, активность использования и умение россиян примерно как в Австралии и Канаде. А по части доверия и оптимизма – как в Венгрии или Испании.
Так что, чтобы присоединиться к почетной 3й группе, в России нужно сильно больше китайцев.
#ИИгонка #Китай
Поразительные результаты мирового исследования Мельбурнского университета и KPMG
В рамках исследования «Доверие, отношение и использование ИИ: глобальное исследование 2025 года» было опрошено 48 340 человек в 47 странах.
Прекрасно оформленную графику 115-страничного отчета исследования стоит просмотреть всем.
Я же здесь открытым текстом напишу 2 вывода исследования, о которых авторы написали лишь между строк из-за ограничений политкорректности.
1. Человечество разделилось по отношению к ИИ на 2 группы:
A. тех, кто в своем большинстве активно и умело используют, доверяют и позитивно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с оптимизмом;
B. тех, кто в своем большинстве мало и неумело используют, не сильно доверяют и довольно негативно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с опасение и тревогой;
А – это развивающиеся страны типа Нигерии, Индии, Эмиратов, Южной Африки и т.п.
В – это развитые страны типа западноевропейский стран, Австралии, США и Японии
2. Однако есть еще и третья группа – это Китай:
A. По часть активного и умелого использования, доверия и позитивного отношения, характеризуемого доминированием позитивных взглядов на перспективы развития ИИ, китайцы даже лучше большинства развивающихся стран.
B. При этом вряд ли кто сомневается, что по части ИИ-потенциала (да и вообще, по части экономики, науки и технологий), Китай – хоть еще и не №1 в мире, но уж точно не ниже №2.
Именно поэтому австралийская новостное агентство сопроводило новость об этом отчете видеороликом «ИИ-технологии делают Китай более мощным, чем никогда»
Данных по России в отчете, понятное дело, нет.
Однако, по данным ВЦИОМ, активность использования и умение россиян примерно как в Австралии и Канаде. А по части доверия и оптимизма – как в Венгрии или Испании.
Так что, чтобы присоединиться к почетной 3й группе, в России нужно сильно больше китайцев.
#ИИгонка #Китай
🤔122👍81👎24😱3🤯1
В этом году китайские LLM сравняются с американскими… Но это Китаю не поможет.
США задавят Китай 10-тикратной превосходством своего HW, преобразовав его в ИИ-работников.
От того, кто из двоих лидеров – США или Китай, - выиграет важнейшую мировую гонку 21 века за первенство в области ИИ, во многом зависит, будет ли мир 2030-х и далее скроен по американскому или по китайскому образцу.
Пока в лидерах гонки однозначно были США. Но к концу 2024 Китай доказал, что способен разрабатывать свои большие языковые модели, приближаясь к уровню лучших образцов США.
По сути, вопросом 2025 года стал вопрос – сумеет ли теперь Китай догнать (а значит сможет и перегнать) все самые крутые американские модели по всем ключевым характеристикам?
Только законченное интереснейшее аналитическое исследование лаборатории «AI and Compute» Центра политики технологий и безопасности корпорации RAND под руководством проф. Леннарта Хайма дало интригующий ответ на этот вопрос:
Т.е. формула «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке», в итоге, решит итог гонки за мировую гегемонию в ИИ (и не только).
#ИИгонка #Китай #США
США задавят Китай 10-тикратной превосходством своего HW, преобразовав его в ИИ-работников.
От того, кто из двоих лидеров – США или Китай, - выиграет важнейшую мировую гонку 21 века за первенство в области ИИ, во многом зависит, будет ли мир 2030-х и далее скроен по американскому или по китайскому образцу.
Пока в лидерах гонки однозначно были США. Но к концу 2024 Китай доказал, что способен разрабатывать свои большие языковые модели, приближаясь к уровню лучших образцов США.
По сути, вопросом 2025 года стал вопрос – сумеет ли теперь Китай догнать (а значит сможет и перегнать) все самые крутые американские модели по всем ключевым характеристикам?
Только законченное интереснейшее аналитическое исследование лаборатории «AI and Compute» Центра политики технологий и безопасности корпорации RAND под руководством проф. Леннарта Хайма дало интригующий ответ на этот вопрос:
1. Да, в 2025 Китай догонит США по всем ключевым параметрам моделей.
2. Но это не позволит Китаю сравняться по вычислительной (а значит и по интеллектуальной) мощи с США. Ибо Китай отстает по вычислительной мощи примерно в 10 раз. И потому, даже догнав США по уровню моделей, общий разрыв все равно будет в 10 раз.
3. Более того. В 2026 ключевую роль ИИ-систем в экономике, науке и военном деле будут играть уже не разговорные LLM (ИИ-чатботы), а ИИ-агенты. Каждый такой ИИ-аген будет выполнять работу, как минимум, одного, а чаще десятков высококлассных специалистов.
Что при 10-кратном превосходстве вычислительной мощности станет равносильным 10-100-кратным превосходством в прибавке «интеллектуальной рабочей силы» в экономике, научных исследованиях и военном деле.
Т.е. формула «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке», в итоге, решит итог гонки за мировую гегемонию в ИИ (и не только).
#ИИгонка #Китай #США
👍129🤔63👎26🤯9
Китай доказал США, что он не СССР и не Россия
Удушающий захват экспортного контроля не удался
Вышедший вчера отчет State of AI: China Q2 2025 аналитической компании Artificial Analysis на цифрах подтвердил недавно сказанные досадливые слова 1-го человека в мире по «железу» для ИИ Дженсена Хуанга, что «экспортный контроль США действительно провалился».
История этой гонки такова.
• Осенью 2022 США в схватке с Китаем за первенство в ИИ «сменили дзюдо на бразильское джиу-джитсу». США назвали 35 ключевых «технологий удушающей хватки» способных в 21 веке убить будущее любой страны. И №1 в этом списке технологий был ИИ.
• Той же осенью в ответ на самый страшный удушающий прием США - экспортный контроль на передовые чипы и оборудование для их производства, - Китай ответил не так, как СССР или Россия. У нас будет не импортозамещение – решило руководство Китая, - а научно-техническое самоусиление.
• Через год, осенью 2023, видя что разрыв между США и Китаем сокращается, США пошли на беспрецедентный шаг. Они объявили столь жесткие новые правила экспортного контроля, что это уже был не «удушающий прием», а удар ломом по голове.
• Но уже в начале 2024, создав 150+ собственных моделей и 40 из них через госпроверку выведя на рынок для широкого применения, Китай сократил отставание от США до нескольких месяцев.
• А в начале 2025 Китай использовал слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке. И это, в совокупности со «стратегией больших батальонов», позволило за 1.5 года сократить отставание Китая от США в 30 раз.
Выход в мае DeepSeek R1-0528 привел к положению, показанному на диаграммах.
Теперь остается только гадать, где был бы DeepSeek, если бы у него был такой же свободный доступ к «железу», как и у американских конкурентов. И то ли еще будет, после выхода уже обучаемого DeepSeek R2.
Правда, мудрецы из Rand утверждают, что Китаю это не поможет. Но как знать, - ведь и про «удушающий захват» экспортного контроля они тоже писали. А получилось вона как 😎
#ИИгонка #Китай #США
Удушающий захват экспортного контроля не удался
Вышедший вчера отчет State of AI: China Q2 2025 аналитической компании Artificial Analysis на цифрах подтвердил недавно сказанные досадливые слова 1-го человека в мире по «железу» для ИИ Дженсена Хуанга, что «экспортный контроль США действительно провалился».
Китай догнал США по самым мощным ИИ в мире (левые 2 диаграммы на приложенной картинке) и перегнал по самым мощным ИИ с открытыми весами (правые 2 диаграммы).
История этой гонки такова.
• Осенью 2022 США в схватке с Китаем за первенство в ИИ «сменили дзюдо на бразильское джиу-джитсу». США назвали 35 ключевых «технологий удушающей хватки» способных в 21 веке убить будущее любой страны. И №1 в этом списке технологий был ИИ.
• Той же осенью в ответ на самый страшный удушающий прием США - экспортный контроль на передовые чипы и оборудование для их производства, - Китай ответил не так, как СССР или Россия. У нас будет не импортозамещение – решило руководство Китая, - а научно-техническое самоусиление.
• Через год, осенью 2023, видя что разрыв между США и Китаем сокращается, США пошли на беспрецедентный шаг. Они объявили столь жесткие новые правила экспортного контроля, что это уже был не «удушающий прием», а удар ломом по голове.
• Но уже в начале 2024, создав 150+ собственных моделей и 40 из них через госпроверку выведя на рынок для широкого применения, Китай сократил отставание от США до нескольких месяцев.
• А в начале 2025 Китай использовал слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке. И это, в совокупности со «стратегией больших батальонов», позволило за 1.5 года сократить отставание Китая от США в 30 раз.
Выход в мае DeepSeek R1-0528 привел к положению, показанному на диаграммах.
Теперь остается только гадать, где был бы DeepSeek, если бы у него был такой же свободный доступ к «железу», как и у американских конкурентов. И то ли еще будет, после выхода уже обучаемого DeepSeek R2.
Правда, мудрецы из Rand утверждают, что Китаю это не поможет. Но как знать, - ведь и про «удушающий захват» экспортного контроля они тоже писали. А получилось вона как 😎
#ИИгонка #Китай #США
5👍176🤯38🤔26👎14😱5
Тестирование GigaChat от Сбера показало — России нечего ловить в конкуренции ИИ США и Китая.
Если GigaChat отражает состояние всей российской экосистемы LLM, то Россия не только не сможет конкурировать на переднем крае, но и даже столкнётся с трудностями в нише небольших открытых моделей.
Вышесказанное – парафраз вердикта Джека Кларка (сооснователя и Head of Policy компании Anthropic, а до того Policy Director OpenAI) на опубликованные результаты тестов сравнительной производительности GigaChat (разработанное Сбером семействе моделей с открытыми и закрытыми весами, созданных специально для работы с русским языком).
Пикантность этого тестирования (опубликованного не врагами, а самой командой GigaChat) в том, что разработчики GigaChat сами проверила свои модели на бенчмарке MERA – набор сравнительных тестов для современных текстовых русскоязычных моделей, разработанный российским Альянсом в сфере ИИ.
Почему это важно? — спрашивает Джек Кларк.
И отвечает так — поле битвы за лидерство в ИИ остаётся за США и Китаем (т.е. по мнению Джека Кларка, для России здесь нет места).
Впрочем, уверен, - будут и иные трактовки.
И в том числе, в духе бородатого анекдота про то, как Президент США Джимми Картер и Генсек КПСС Л. И. Брежнев соревновались в беге.
— Картер добежал первым.
— Через полчаса до финиша с большим трудом доковылял Брежнев.
На следующее утро сообщение ТАСС:
По результатам забега президент США Джимми Картер занял предпоследнее
место. Генеральный секретарь ЦК КПСС Леонид Ильич Брежнев занял почетное
второе место.
#ИИГонка #Россия #США #Китай
Если GigaChat отражает состояние всей российской экосистемы LLM, то Россия не только не сможет конкурировать на переднем крае, но и даже столкнётся с трудностями в нише небольших открытых моделей.
Вышесказанное – парафраз вердикта Джека Кларка (сооснователя и Head of Policy компании Anthropic, а до того Policy Director OpenAI) на опубликованные результаты тестов сравнительной производительности GigaChat (разработанное Сбером семействе моделей с открытыми и закрытыми весами, созданных специально для работы с русским языком).
Пикантность этого тестирования (опубликованного не врагами, а самой командой GigaChat) в том, что разработчики GigaChat сами проверила свои модели на бенчмарке MERA – набор сравнительных тестов для современных текстовых русскоязычных моделей, разработанный российским Альянсом в сфере ИИ.
И оказалось, что русские модели семейства GigaChat, заточенные на русский язык, показали на тестах, специфичных для русского языка, результаты хуже, чем результаты учувствовавших в испытаниях американских (Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flach и Gemini 1.5 Pro) и китайских (DeepSeek-V3 и DeepSeek-V3-0324) моделей.
Почему это важно? — спрашивает Джек Кларк.
И отвечает так — поле битвы за лидерство в ИИ остаётся за США и Китаем (т.е. по мнению Джека Кларка, для России здесь нет места).
Впрочем, уверен, - будут и иные трактовки.
И в том числе, в духе бородатого анекдота про то, как Президент США Джимми Картер и Генсек КПСС Л. И. Брежнев соревновались в беге.
— Картер добежал первым.
— Через полчаса до финиша с большим трудом доковылял Брежнев.
На следующее утро сообщение ТАСС:
По результатам забега президент США Джимми Картер занял предпоследнее
место. Генеральный секретарь ЦК КПСС Леонид Ильич Брежнев занял почетное
второе место.
#ИИГонка #Россия #США #Китай
👍150🤔56😱38👎23🤯6
Кто прав в деле DeepSeek: Пол Триоло против российских экспертов
Две версии одного прорыва
Феномен DeepSeek расколол экспертное сообщество на два лагеря. Американский аналитик Пол Триоло в своих статьях "Laying on the DeepSeek FUD" и "Reports of DeepSeek 'deception' deeply flawed" рисует картину незаслуженно оклеветанной частной компании, ставшей жертвой FUD-кампании дезинформации (Fear, Uncertainty, Doubt), цель которой посеять страх, неопределенность и сомнения по отношению к DeepSeek, чем поставить конкурента в невыгодное положение.
Российские же эксперты, напротив, видят в DeepSeek закономерный триумф китайской стратегии в области ИИ.
Версия Триоло: частный гений против государственной машины
Американский аналитик убедительно доказывает: DeepSeek — это история частного предпринимательства, а не государственного планирования. Лян Вэньфэн, бывший управляющий хедж-фондом, вложил собственные средства в разработку ИИ без копейки государственных денег. А прорывной успех DeepSeek стал сюрпризом для больших китайских руководителей.
Триоло методично развенчивает мифы о "50 000 чипов Hopper", связях с армией и краже технологий OpenAI. Он показывает, как американские "аналитики открытых источников" создают конспирологические теории из фрагментарных данных, не понимая ни китайской реальности, ни специфики инноваций.
Российская перспектива: системный успех
Российские эксперты видят в DeepSeek нечто большее — демонстрацию мощи китайской научно-технической экосистемы. Даже если компания формально частная, ее успех стал возможен благодаря десятилетиям инвестиций в образование, науку и технологии. Китайские университеты, Академия наук, государственные программы привлечения талантов — все это создало питательную среду для прорыва.
С этой точки зрения, DeepSeek — не аномалия, а закономерность. Китай методично строил свою позицию в высшей лиге ИИ, и DeepSeek — лишь наиболее яркое проявление этого процесса.
Парадокс истины
Удивительно, но обе версии могут быть верными одновременно. Триоло прав в том, что DeepSeek — это частная инициатива, а американские обвинения — это FUD-кампания дезинформации. Но российские эксперты тоже правы: частный успех DeepSeek неотделим от системных преимуществ Китая.
Лян Вэньфэн мог быть гениальным предпринимателем, но его гений расцвел в экосистеме, которую создало китайское государство. Талантливые выпускники лучших университетов, доступ к вычислительным мощностям, культура открытого исследования — все это плоды долгосрочной стратегии.
Главный урок
DeepSeek показал, что в гонке за ИИ побеждает не тот, кто больше тратит, а тот, кто умнее использует ресурсы. Китай создал условия, в которых частная инициатива может давать результаты мирового уровня. США пока отвечает на это FUD-кампанией дезинформации.
#Китай #США #ИИгонка
Две версии одного прорыва
Феномен DeepSeek расколол экспертное сообщество на два лагеря. Американский аналитик Пол Триоло в своих статьях "Laying on the DeepSeek FUD" и "Reports of DeepSeek 'deception' deeply flawed" рисует картину незаслуженно оклеветанной частной компании, ставшей жертвой FUD-кампании дезинформации (Fear, Uncertainty, Doubt), цель которой посеять страх, неопределенность и сомнения по отношению к DeepSeek, чем поставить конкурента в невыгодное положение.
Российские же эксперты, напротив, видят в DeepSeek закономерный триумф китайской стратегии в области ИИ.
Версия Триоло: частный гений против государственной машины
Американский аналитик убедительно доказывает: DeepSeek — это история частного предпринимательства, а не государственного планирования. Лян Вэньфэн, бывший управляющий хедж-фондом, вложил собственные средства в разработку ИИ без копейки государственных денег. А прорывной успех DeepSeek стал сюрпризом для больших китайских руководителей.
Триоло методично развенчивает мифы о "50 000 чипов Hopper", связях с армией и краже технологий OpenAI. Он показывает, как американские "аналитики открытых источников" создают конспирологические теории из фрагментарных данных, не понимая ни китайской реальности, ни специфики инноваций.
Российская перспектива: системный успех
Российские эксперты видят в DeepSeek нечто большее — демонстрацию мощи китайской научно-технической экосистемы. Даже если компания формально частная, ее успех стал возможен благодаря десятилетиям инвестиций в образование, науку и технологии. Китайские университеты, Академия наук, государственные программы привлечения талантов — все это создало питательную среду для прорыва.
С этой точки зрения, DeepSeek — не аномалия, а закономерность. Китай методично строил свою позицию в высшей лиге ИИ, и DeepSeek — лишь наиболее яркое проявление этого процесса.
Парадокс истины
Удивительно, но обе версии могут быть верными одновременно. Триоло прав в том, что DeepSeek — это частная инициатива, а американские обвинения — это FUD-кампания дезинформации. Но российские эксперты тоже правы: частный успех DeepSeek неотделим от системных преимуществ Китая.
Лян Вэньфэн мог быть гениальным предпринимателем, но его гений расцвел в экосистеме, которую создало китайское государство. Талантливые выпускники лучших университетов, доступ к вычислительным мощностям, культура открытого исследования — все это плоды долгосрочной стратегии.
Главный урок
DeepSeek показал, что в гонке за ИИ побеждает не тот, кто больше тратит, а тот, кто умнее использует ресурсы. Китай создал условия, в которых частная инициатива может давать результаты мирового уровня. США пока отвечает на это FUD-кампанией дезинформации.
Возможно, пора перестать искать заговоры там, где нужно учиться у успешного опыта.
#Китай #США #ИИгонка
3👍202🤔38👎15😱1
Великий обман «революции DeepSeek» - пузырь, который лопнул на взлёте.
История о том, как ИИ-революция 2025 в Китае превратилась в складские остатки, никто ничего не внедрил, зато многие обогатились.
Четыре месяца назад все в Китае только и говорили об ИИ-революции DeepSeek. Сегодня менеджеры по продажам моноблоков с DeepSeek ищут новую работу.
Китайцы, как и русские, очень не любят платить за такие эфемерные вещи, как «софт» (программы). За «железо» (оборудование) - понятное дело, приходится платить. А вот за ИИ-модель, да еще объявляемую «открытой» - да никогда!
Вот почему для массового внедрения DeepSeek в Китае был выбран весьма понятный и для российского IT-рынка путь: госдотации для производства «многофункциональных устройств» - моноблоков «все-в-одном», готовых к употреблению серверов с чипами H20 с предустановленной DeepSeek. И всё это удовольствие изначально планировалось продавать по 400К юаней (примерно $60К).
Но всё пошло не совсем так. Цена моноблоков росла каждую неделю на 10%. За два месяца стоимость подскочила до 1,5 миллионов юаней. Ведущие производители железа зарабатывали миллиарды, продавая тысячи моноблоков в месяц.
Секрет успеха оказался банальным (и хорошо понятным для российского рынка IT): главное - не уровень технологий и не важность решаемых задач, а уровень отношений вендоров с клиентами (знаменитая «экономика РОЗ» - распил, откат, занос). Крупные госкорпорации и банки покупали у своих проверенных поставщиков,. Новички остались с носом и складскими остатками.
Но самое интересное — клиенты покупали железо и выбрасывали софт. Даже у топовых производителей только 10-20% покупателей устанавливали прилагающееся ПО. Почти никто из клиентов и не собирался решать реальные задачи. Все лишь хотели поставить галочку - «у нас есть ИИ».
Реальность отрезвляет
К лету эйфория испарилась. Сотни заявок в день превратились в десятки. Бюджеты сжались с десятков миллионов до сотен тысяч. Клиенты перестали гнаться за полнопараметрическими версиями и стали покупать урезанные модели на 70B параметров.
Но главное открытие ждало впереди: моноблоки с DeepSeek никто не использует!
Из каждых 20-30 проданных машин реально работала только одна. Например, в торговой компании для клиентской поддержки.
Почему она? Да просто потому, что у компании сотни магазинов, а ИИ позволил одному сотруднику управлять 4-5 точками вместо 1-2. Простая арифметика окупаемости.
Урок для всех
История про моноблоки DeepSeek — это история про то, как технологическая революция может превратиться в массовую истерию. Когда все покупают не решение проблемы, а модный тренд.
Настоящий ИИ требует конкретных задач, подготовленных данных и понимания ROI. А не красивых презентаций и государственных дотаций.
Возможно, провал DeepSeek-моноблоков — это хорошо. Теперь рынок очистится от спекулянтов, и останутся только те, кто действительно знает, зачем им искусственный интеллект.
Хотя вряд ли.
Подробности читайте здесь.
#Китай #ИИгонка
История о том, как ИИ-революция 2025 в Китае превратилась в складские остатки, никто ничего не внедрил, зато многие обогатились.
Четыре месяца назад все в Китае только и говорили об ИИ-революции DeepSeek. Сегодня менеджеры по продажам моноблоков с DeepSeek ищут новую работу.
Китайцы, как и русские, очень не любят платить за такие эфемерные вещи, как «софт» (программы). За «железо» (оборудование) - понятное дело, приходится платить. А вот за ИИ-модель, да еще объявляемую «открытой» - да никогда!
Вот почему для массового внедрения DeepSeek в Китае был выбран весьма понятный и для российского IT-рынка путь: госдотации для производства «многофункциональных устройств» - моноблоков «все-в-одном», готовых к употреблению серверов с чипами H20 с предустановленной DeepSeek. И всё это удовольствие изначально планировалось продавать по 400К юаней (примерно $60К).
Но всё пошло не совсем так. Цена моноблоков росла каждую неделю на 10%. За два месяца стоимость подскочила до 1,5 миллионов юаней. Ведущие производители железа зарабатывали миллиарды, продавая тысячи моноблоков в месяц.
Секрет успеха оказался банальным (и хорошо понятным для российского рынка IT): главное - не уровень технологий и не важность решаемых задач, а уровень отношений вендоров с клиентами (знаменитая «экономика РОЗ» - распил, откат, занос). Крупные госкорпорации и банки покупали у своих проверенных поставщиков,. Новички остались с носом и складскими остатками.
Но самое интересное — клиенты покупали железо и выбрасывали софт. Даже у топовых производителей только 10-20% покупателей устанавливали прилагающееся ПО. Почти никто из клиентов и не собирался решать реальные задачи. Все лишь хотели поставить галочку - «у нас есть ИИ».
Реальность отрезвляет
К лету эйфория испарилась. Сотни заявок в день превратились в десятки. Бюджеты сжались с десятков миллионов до сотен тысяч. Клиенты перестали гнаться за полнопараметрическими версиями и стали покупать урезанные модели на 70B параметров.
Но главное открытие ждало впереди: моноблоки с DeepSeek никто не использует!
Из каждых 20-30 проданных машин реально работала только одна. Например, в торговой компании для клиентской поддержки.
Почему она? Да просто потому, что у компании сотни магазинов, а ИИ позволил одному сотруднику управлять 4-5 точками вместо 1-2. Простая арифметика окупаемости.
Урок для всех
История про моноблоки DeepSeek — это история про то, как технологическая революция может превратиться в массовую истерию. Когда все покупают не решение проблемы, а модный тренд.
Настоящий ИИ требует конкретных задач, подготовленных данных и понимания ROI. А не красивых презентаций и государственных дотаций.
Возможно, провал DeepSeek-моноблоков — это хорошо. Теперь рынок очистится от спекулянтов, и останутся только те, кто действительно знает, зачем им искусственный интеллект.
Хотя вряд ли.
Подробности читайте здесь.
#Китай #ИИгонка
5👍224🤔44👎24😱10
Основатель Alibaba Cloud: Кремниевая долина сжигает миллионы на зарплаты впустую
Восемь уроков о будущем ИИ (которые Китай уже усвоил, а Запад — еще нет)
Техногиганты ИИ-индустрии США пошли ва-банк. В ожидании скорого появления «ИИ уровня Бога» они сжигают немереные миллионы, перекупая друг у друга элитных ИИ-специалистов. Это выглядит уже на уровне топовых спортивных франшиз, конкурирующих за суперзвезд типа Криштиану Роналду.
Но выбор такого пути – хуже, чем преступление. Это ошибка.
Почему?
Ответ на этот и на 7 приведенных выше вопросов дал китайский учёный-компьютерщик проф. Ван Цзянь — экс главный технологический директор и архитектор технологических инноваций Alibaba Group, создатель облачного сервиса Alibaba Cloud и проекта City Brain, профессор психологии и компьютерных наук, основатель Инженерной академии Юньци (частный некоммерческий исследовательский институт) и Фонда инноваций в области науки и технологий Юньци (филантропический частный фон), создатель и управляющий музеем 2050, а в довершение еще и миллиардер.
Вот главные мысли из его интервью, вполне способные взорвать интернет.
1) Настоящий дефицит в мире ИИ — не вычислительные мощности, а креативность.
Доктор Ван считает, что базовые модели уже достаточно хороши, но мы застряли в ловушке подражания ChatGPT, вместо того чтобы создавать принципиально новые приложения.
2) Голливудские зарплаты для ИИ-специалистов — это не формула победы.
Погоня за дорогими талантами направлена на поддержание существующего успеха, а не на создание подлинных инноваций. Настоящий прорыв совершают не самые дорогие специалисты, а те, кого еще никто не заметил и в кого не верят.
3) Забудьте о спринте, ИИ — это марафон.
Гонка только началась, и никакое сегодняшнее преимущество не является барьером, который не смогут преодолеть другие. Краткосрочные победы не имеют значения в долгой перспективе.
4) Китайский рынок — это не место для продаж, а гигантский полигон для технологий.
Его главная функция — не торговля, а возможность быстро тестировать и доводить технологии до зрелости.
5) Споры об AGI (сильном ИИ) — отвлекающий маневр.
Доктор Ван не любит такую классификацию и сравнивает развитие ИИ с ростом человека: от детского сада до доктора наук — это непрерывный процесс роста возможностей, а не фундаментальные различия.
7) Искусственный интеллект — это не новый автомобиль, а новый двигатель.
ИИ — это технология, которая может быть встроена в другую область, например, в робототехнику точно так же, как электродвигатель пришел на смену дизельному в автомобилях. Сама же робототехника остается отдельной дисциплиной.
8) Коллективная скорость важнее индивидуальной.
Одна организация не может долго оставаться на пике скорости. Но благодаря конкуренции и быстрой итерации между множеством компаний вся экосистема движется вперед очень быстро, и это здоровый процесс.
#ИИгонка #Китай #США
Восемь уроков о будущем ИИ (которые Китай уже усвоил, а Запад — еще нет)
• Почему из того, что ИИ-гонка — это марафон, а не спринт, следует, что именно Китай, а не Силиконовая долина строит будущее ИИ?
• Почему то, чего достигли в Кремниевой долине, — это не формула победы?
• Почему главный дефицит не только Китая, но и США — не чипы, а креативность?
• Почему погоня за «звездными» талантами и копирование ChatGPT — это путь к провалу в гонке ИИ?
• Почему мир застрял в ловушке подражания OpenAI?
• Почему к 2030 году ИИ будет совсем не похож на ChatGPT?
• И как выглядят настоящие инновации?
Техногиганты ИИ-индустрии США пошли ва-банк. В ожидании скорого появления «ИИ уровня Бога» они сжигают немереные миллионы, перекупая друг у друга элитных ИИ-специалистов. Это выглядит уже на уровне топовых спортивных франшиз, конкурирующих за суперзвезд типа Криштиану Роналду.
Но выбор такого пути – хуже, чем преступление. Это ошибка.
Почему?
Ответ на этот и на 7 приведенных выше вопросов дал китайский учёный-компьютерщик проф. Ван Цзянь — экс главный технологический директор и архитектор технологических инноваций Alibaba Group, создатель облачного сервиса Alibaba Cloud и проекта City Brain, профессор психологии и компьютерных наук, основатель Инженерной академии Юньци (частный некоммерческий исследовательский институт) и Фонда инноваций в области науки и технологий Юньци (филантропический частный фон), создатель и управляющий музеем 2050, а в довершение еще и миллиардер.
Вот главные мысли из его интервью, вполне способные взорвать интернет.
1) Настоящий дефицит в мире ИИ — не вычислительные мощности, а креативность.
Доктор Ван считает, что базовые модели уже достаточно хороши, но мы застряли в ловушке подражания ChatGPT, вместо того чтобы создавать принципиально новые приложения.
2) Голливудские зарплаты для ИИ-специалистов — это не формула победы.
Погоня за дорогими талантами направлена на поддержание существующего успеха, а не на создание подлинных инноваций. Настоящий прорыв совершают не самые дорогие специалисты, а те, кого еще никто не заметил и в кого не верят.
3) Забудьте о спринте, ИИ — это марафон.
Гонка только началась, и никакое сегодняшнее преимущество не является барьером, который не смогут преодолеть другие. Краткосрочные победы не имеют значения в долгой перспективе.
4) Китайский рынок — это не место для продаж, а гигантский полигон для технологий.
Его главная функция — не торговля, а возможность быстро тестировать и доводить технологии до зрелости.
5) Споры об AGI (сильном ИИ) — отвлекающий маневр.
Доктор Ван не любит такую классификацию и сравнивает развитие ИИ с ростом человека: от детского сада до доктора наук — это непрерывный процесс роста возможностей, а не фундаментальные различия.
7) Искусственный интеллект — это не новый автомобиль, а новый двигатель.
ИИ — это технология, которая может быть встроена в другую область, например, в робототехнику точно так же, как электродвигатель пришел на смену дизельному в автомобилях. Сама же робототехника остается отдельной дисциплиной.
8) Коллективная скорость важнее индивидуальной.
Одна организация не может долго оставаться на пике скорости. Но благодаря конкуренции и быстрой итерации между множеством компаний вся экосистема движется вперед очень быстро, и это здоровый процесс.
#ИИгонка #Китай #США
YouTube
Alibaba Cloud Founder Expects Big AI Shakeup After OpenAI Hype
In a wide-ranging, exclusive interview with Bloomberg’s Asia Tech Correspondent Annabelle Droulers, Alibaba Cloud Founder and Zhejiang Lab Director Wang Jian speaks about China’s AI future, what’s next in the technology, his career journey, and addresses…
3👍216🤔43👎7🤯4😱3