DeepSeek бросает вызов ChatGPT скоростью и стоимостью, но недостатки безопасности и проблемы с цензурой вызывают тревогу.
2 amp;rsquo с открытым кодом на основе искусственного интеллекта захватил мир технологий штурмом.
Как лучшая бесплатная программа по количеству загрузок в магазине приложений Apple в США с 26 января – с 16 миллионами загрузок приложений за первые 18 дней (ChatGPT имел 9 миллионов за тот же промежуток времени) – Производительность DeepSeek’ и сопутствующая функция поиска по крайней мере на одном уровне с OpenAI's ChatGPT за небольшую долю стоимости.
Ее запуск привел к наибольшему падению рыночной стоимости базирующейся в США американской компании Nvidia в истории фондового рынка США. Это’достаточно вход!
США технические аналитики и инвесторы, похоже, опасаются, что США отстают в глобальной гонке генеративного ИИ.
Это может быть оправданным, учитывая, насколько быстро и экономично DeepSeek смог разработать R1 и запустить его.
DeepSeek использует обучение с подкреплением, то есть модель изучает сложное поведение рассуждений через подкрепление без контролируемой тонкой настройки, что позволяет ей сэкономить значительные вычислительные ресурсы.
Но действительно ли DeepSeek станет лидером в области искусственного интеллекта? И какие последствия этого развития для будущего поиска? Давайте погрузимся в это.
Что случилось с момента запуска DeepSeek?
Хотя технологические компании США были унижены скоростью и заявленной экономической эффективностью этого запуска, появление DeepSeek&rsquo не обошлось без споров.
Возникает много вопросов, начиная от вероятных нарушений интеллектуальной собственности до безопасности, конфиденциальности данных, китайской цензуры и подлинной стоимости технологии.
Юридические вопросы по авторскому праву и защите данных
OpenAI и Microsoft проверяют, использовал ли DeepSeek API OpenAI&rsquo для интеграции своих моделей ИИ в собственные модели DeepSeek&rsquo.
OpenAI утверждает, что имеет доказательства того, что DeepSeek берет на себя результаты OpenAI для создания конкурирующей модели, что противоречит условиям обслуживания OpenAI, но, вероятно, не противоречит закону.
Дистилляция позволяет передавать знания большой предварительно обученной модели в меньшую модель, что позволяет меньшей модели достичь сравнимой производительности с большой, одновременно снижая затраты.
Это более чем немного иронично, учитывая судебные иски против OpenAI за игнорирование условий обслуживания других сайтов и использование их защищенных авторским правом интернет-данных для обучения своих систем.
Есть также вопросы о том, где хранятся данные пользователя и как они обрабатываются, учитывая, что DeepSeek является китайским стартапом.
Для тех, кто работает с информацией о клиенте и платежными деталями, интеграция такого инструмента, как DeepSeek, хранящего данные в иностранной юрисдикции, может нарушить законы о защите данных и предоставить конфиденциальную информацию для несанкционированного доступа.
Учитывая, что DeepSeek еще не предоставила свою политику конфиденциальности, отраслевые эксперты и исследователи безопасности советуют быть очень осторожными с конфиденциальной информацией в DeepSeek.
29 января компания Wiz Research, специализирующаяся на облачной безопасности, объявила, что ей удалось взломать DeepSeek и относительно легко выявить риски безопасности.
Он нашел общедоступную базу данных, принадлежащую DeepSeek, что позволило ему полностью контролировать операции с базой данных и доступ к данным пользователя и ключам API.
Wiz известил команду DeepSeek, и они немедленно приняли меры по защите данных. Однако непонятно, кто еще получил доступ или скачал данные до того, как они были защищены.
Несмотря на то, что стартапы нередко двигаются быстро и совершают ошибки, это особенно большая ошибка, которая показывает, что DeepSeek пока не сосредотачивается на кибербезопасности.
Проблемы национальной безопасности, подобные TikTok
Существуют обеспокоенность национальной безопасностью относительно политики сбора данных DeepSeek’ это напоминает опасения по поводу TikTok, в котором так же возросла мировая популярность китайской компании ByteDance.
Правительство США ненадолго запретило TikTok в январе 2025 года из-за беспокойства тем, как компания собирала данные о пользователях. Также были опасения, что китайское правительство может использовать платформу для влияния на общественность в США.
Несколько инцидентов за последние несколько лет, вызвавших этот страх, включают использование сотрудниками TikTok данных о местонахождении из приложения для отслеживания репортеров, чтобы найти источник утечки информации, а также сообщения о том, что сотрудники TikTok планируют следить за конкретными гражданами США.Хотя TikTok сейчас активен в США, его будущее не подтверждено.
По причинам, подобным обеспокоенности TikTok, ряд правительств во всем мире, включая Австралию и Италию, уже работают над запретом DeepSeek для государственных систем и устройств. США также рассматривают запрет на DeepSeek.
Китайская цензура
Независимо от того, запускаете ли вы DeepSeek локально или в его приложении, цензура DeepSeek присутствует для запросов, которые китайское правительство считает конфиденциальными, согласно расследованию Wired.
Однако, поскольку это открытый источник, есть способы обойти цензуру, но это трудно.
Для этого потребуется запустить на ваших собственных серверах с использованием модифицированных версий общедоступного кода DeepSeek, что означает, что вам нужен доступ к нескольким передовым графическим процессорам для запуска самой мощной версии R1.
Вопрос о стоимости
О стоимости создания DeepSeek написано много. Первоначальные претензии DeepSeek заключались в том, что для создания понадобилось менее 6 миллионов долларов, исходя из цены аренды графических процессоров Nvidia.
Однако в отчете SemiAnalysis, исследовательской и консалтинговой фирмы по полупроводникам, после этого утверждается, что расходы DeepSeek&rsquo на аппаратное обеспечение превысили 500 миллионов долларов вместе с дополнительными затратами на исследования и разработки.
Для контекста OpenAI потерял около 5 миллиардов долларов в 2024 году и ожидает, что потеряет более 11 миллиардов долларов в 2025 году. Даже если DeepSeek стоил 500 миллионов долларов или больше, он все равно сократил расходы по сравнению с тратящими ведущие конкуренты.
Итак, как они сократили расходы?
До появления DeepSeek ведущие технологии искусственного интеллекта были построены на нейронных сетях, являющихся математическими системами, изучающими навыки, анализируя огромные объемы данных. Это требует большой вычислительной мощности.
Специализированные компьютерные микросхемы, называемые графическими процессорами (GPU), являются эффективным средством такого анализа данных. Вот как производитель микросхем Nvidia стал известен (и также имел огромное падение рыночной стоимости в день запуска DeepSeek).
Графические процессоры стоят около 40 000 долларов США и требуют значительного количества электроэнергии, поэтому ведущие технологии искусственного интеллекта, такие как OpenAI&rsquos ChatGPT, были так дороги для создания.
Передача данных между чипами также может потребовать больше энергии, чем работа самих чипов.
DeepSeek удалось уменьшить затраты, особенно благодаря использованию метода под названием “смесь экспертов.”
Вместо создания одной нейронной сети, изучавшей шаблоны данных в Интернете, они разделили систему на многие нейронные сети и запустили меньший “expert” системы в паре с “общим” система, уменьшая количество данных, необходимых для перемещения между микросхемами GPU.
Последствия открытого кода
DeepSeek-R1 является “с открытым кодом” как любой LLM до сих пор, что означает, что любой может загрузить, использовать или изменить его код.
Подобно Meta&s;s Llama, код и технические объяснения предоставляются совместно, что позволяет разработчикам и организациям использовать модель для собственных бизнес-потребностей, но учебные данные не раскрываются полностью.
Многие считают, что DeepSeek — это большой шаг к демократизации искусственного интеллекта, позволяющий небольшим компаниям и разработчикам создавать DeepSeek-R1 и быстрее достигать лучших результатов искусственного интеллекта.
Это может привести к большему количеству инноваций в местах с более ограниченным доступом к технологиям, необходимым для создания решений ИИ.
Но критики опасаются, что модели с открытым исходным кодом могут обнаружить уязвимые места в безопасности, которыми можно воспользоваться, что мы уже видели во время первых недель DeepSeek в открытом доступе.
DeepSeek и будущее SEO
Итак, все это на самом деле означает для поисковых профессионалов? Как я вижу, DeepSeek — это лишь следующий яркий чат-бот ИИ с возможностями поиска в быстро меняющемся мире SEO.
Важно понимать, что хотя такие инструменты, как DeepSeek и ChatGPT, используют расширенную обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение, они просто дают ответы на реальные вопросы, которые задают реальные люди.
Их ответы в значительной степени сосредоточены на семантическом понимании, соответствии намерений и контекстном анализе, но в конечном итоге они удовлетворяют те же основные потребности пользователя.
Хотя мы имеем многолетний опыт тестирования тактики оптимизации на более известных поисковых системах, таких как Google, мы все еще находимся на начальных этапах понимания оптимизации для генеративных чат-ботов ИИ.
Последние мысли
Сохранится ли DeepSeek и станет известным, еще неизвестно.
Очевидно, если другие правительства будут следовать за Австралией, Италией и, возможно, США, чтобы запретить DeepSeek, это ограничит его потенциал для роста.
И несмотря на то, что DeepSeek быстро стал популярным, предоставляя план для других и значительно снижая затраты, новый искусственный интеллект, который будет двигать рынок, всегда может быть не за горами.
Независимо от того, что произойдет с DeepSeek, мы находимся в начале очень быстрого периода инноваций в технологии ИИ.
Как специалисты по оптимизации поисковых систем, мы должны быть готовы к тестированию новых платформ и анализу того, как они получают ответы на запросы пользователей.