DeepSeek V3.2: GPT-5 ja Gemini-3 tasemel konkurent JA lokaalselt teie enda süsteemides juurutatav! Gigabitiste tehisintellekti andmekeskuste lõpp?

Tasuta ja võimas: kuidas DeepSeek võiks tehisintellekti hindu "avatud kaaludega" kukutada

Tehisintellekti maastik läbib praegu seismilist muutust, mis ulatub pelgast tarkvarauuendusest kaugemale. DeepSeek V3.2 väljaandmisega on turule tulnud tegija, kes mitte ainult ei jõua tehnoloogiliselt järele valdkonna liidritele OpenAI-le ja Google'ile, vaid seab kahtluse alla ka nende kogu ärimudeli. Samal ajal kui Lääs on pikka aega puhanud patenteeritud pilvemudelite loorberitele, näitab DeepSeek nüüd, et maailmatasemel jõudlus on võimalik ka avatud raskustena liberaalse Apache 2.0 litsentsi all.

See mudel on enamat kui lihtsalt Hiina tehnoloogiline saavutus; see on otsene vastus Euroopa ettevõtete ees seisvatele kõige pakilisematele küsimustele: kuidas kasutada tipptasemel tehisintellekti ilma oma tundlikke andmeid USA serveritesse saatmata? Tänu uuenduslikele arhitektuuridele nagu Sparse Attention (DSA) ja ulatuslikele investeeringutele järelkoolitusse saavutab V3.2 tõhususe ja täpsuse, mis seab uued standardid, eriti programmeerimise ja autonoomsete agentide valdkonnas.

Järgnev artikkel uurib üksikasjalikult, miks V3.2 peetakse pöördepunktiks. Analüüsime tehnilist tausta, võrdleme võrdlustulemusi GPT-5 ja Gemini 3 Pro-ga ning arutame, miks just Saksamaa arendusosakonnad võiksid kohalikust juurutamisest kasu saada. Siit saate teada, miks vaieldamatu USA domineerimise ajastu võib olla läbi ja milliseid strateegilisi samme peaksid ettevõtted nüüd kaaluma.

Mis on DeepSeek V3.2 ja miks on selle väljalase tänapäeval nii oluline?

DeepSeek V3.2 kujutab endast tehisintellekti pöördepunkti, muutes põhjalikult turudünaamikat ettevõtete segmendis. Mudel töötati välja OpenAI GPT-5 jõudluse saavutamiseks, samal ajal kui see avaldati avatud raskusastmega Apache 2.0 litsentsi alusel. See tähendab, et ettevõtted saavad mudelit käitada lokaalselt ilma oma andmeid USA pilveinfrastruktuuridesse saatmata. Tänane versioon ühendab kaks murrangulist aspekti: esiteks tehnilise uuenduse nimega Sparse Attention, mis muudab efektiivsust revolutsiooniliselt, ja teiseks litsentsitud mudeli, mis ei sea omandiõiguse piiranguid. See seab otsese väljakutse OpenAI, Google'i ja teiste USA hüperskaleerijate ärimudelitele, kes on varem teeninud tulu oma suletud ja litsentsitud mudelite kaudu.

Milline tehniline innovatsioon on V3.2 suurenenud efektiivsuse taga?

DeepSeek V3.2 tehnilise uuenduse tuumaks on DeepSeek Sparse Attention ehk lühidalt DSA. Selle mõistmiseks tuleb kõigepealt aru saada, kuidas traditsioonilised tähelepanumehhanismid suurtes keelemudelites toimivad. Klassikaliste transformaatorite puhul peab iga üksik märk järjestuses pöörama tähelepanu igale teisele märgile, olenemata sellest, kas see seos on vastuse jaoks oluline või asjakohane. See viib ruutarvutusliku pingutuseni, mis muutub pikemate tekstide puhul kiiresti probleemiks. DeepSeek on selle ebaefektiivsuse punkti tuvastanud ja välja töötanud lahenduse, mis pöörab valikuliselt tähelepanu ainult tõeliselt asjakohastele tekstifragmentidele.

DSA-tehnoloogia toimib nii, et mudel kasutab indekseerimissüsteemi, et eelnevalt hinnata, millised tekstifragmendid on praeguse vastuse jaoks tegelikult vajalikud. Ülejäänud ignoreeritakse. Seda ei saavutata jäikade mustrite abil, vaid pigem õpitud mehhanismi abil, mis varustab iga tähelepanukihi treeningu ajal valikumehhanismiga. See valikumehhanism analüüsib sissetulevaid märke ja otsustab arukalt, milliseid tähelepanuühendusi tuleks arvutada ja milliseid mitte. Selle arhitektuurilise uuenduse tagajärjed on dramaatilised: arvutuslik töömaht väheneb oluliselt, järeldusajad on kiiremad, pikemate kontekstide skaleeritavus paraneb oluliselt ja mälukasutus väheneb. See efektiivsuse hüpe on eriti ilmne kuni 128 000 märgi pikkuste dokumentide töötlemisel. Mudel säilitab oma väljundi kvaliteedi, mis teeb sellest tõelise edasimineku võrreldes vanemate arhitektuuridega.

Kuidas kohandas DeepSeek oma treeningprotsessi selle tulemuse saavutamiseks?

DeepSeek on mõistnud, et maailmatasemel tulemuslikkuse võti peitub koolituseelarvete ulatuslikus ümberkorraldamises. Kui traditsiooniliselt on väljakujunenud ettevõtted investeerinud järelkoolitusfaasi vaid umbes ühe protsendi oma koolituseelarvest, siis DeepSeek on suurendanud seda osakaalu üle kümne protsendi. See investeering suunatakse ühtlustamisse – see tähendab mudeli vastavusse viimisse inimlike väärtuste ja praktiliste nõuetega – ning tugevdusõppesse.

Spetsiifiline treeningprotsess tugines sünteetiliste treeningandmete massiivsele skaleerimisele. DeepSeek treenis versiooni 3.2 enam kui 4400 sünteetilises ülesandekeskkonnas. Kasutati intelligentset metoodikat: spetsiaalseid õpetajamudeleid kasutati kvaliteetsete treeningandmete genereerimiseks just matemaatika ja programmeerimise jaoks. Nendel õpetajamudelitel on nendes valdkondades põhjalikud teadmised ja seetõttu suudavad nad toota kõrgeima kvaliteediga treeningnäidiseid. See erineb põhimõtteliselt USA konkurentide lähenemisviisist, kes tuginevad sageli suurematele üldotstarbelistele andmetele. Hiina strateegia investeerida suuresti järelkoolitusse ja sünteetilistesse andmetesse õõnestab Silicon Valley edumaad, sest kvaliteet on olulisem kui kvantiteet ning see strateegia on Hiinas tänapäevaste kiipidega teostatav.

Kuidas DeepSeek V3.2 saadaolevates võrdlustestides toimib?

Võrdlustulemused annavad nüansirikka pildi, paljastades mudeli tugevused ja nõrkused. Matemaatilistes testides, täpsemalt AIME 2025 võrdlustestis, saavutab V3.2 muljetavaldava tulemuse 93,1 protsenti. See on üsna lähedal GPT-5 (High) tulemusele 90,2 protsendiga. Siiski on valdkondi, kus mudel jääb konkurentidest maha: HMMT 2025 matemaatikaolümpiaadi võrdlustestis saab V3.2 tulemuse 97,5 protsenti, samas kui spetsialiseeritud Speciale versioon ületab 99,0 protsendiga GPT-5-High jõudlust.

Tõeliselt tähelepanuväärne tulemus seisneb aga selle praktilises kasutamises autonoomse agendina. Siin paistab DeepSeek silma. SWE mitmekeelse võrdlustesti (SWE Multilingual Benchmark) tulemustes, mis simuleerib reaalseid GitHubi probleeme ja mõõdab, kui palju neist probleemidest mudel autonoomselt lahendada suudab, saavutab V3.2 muljetavaldavad 70,2 protsenti. Võrdluseks, GPT-5 suudab saavutada vaid 55,3 protsenti. See pole mitte ainult marginaalne erinevus, vaid märkimisväärne jõudluse hüpe. SWE verifitseeritud võrdlustesti tulemustes lahendab V3.2 kokku 2537 probleemi, samas kui Claude-4.5-Sonnet lahendab 2536. Codeforces'is saavutab V3.2 täpsuse 84,8 protsenti, võrreldes Claude-4.5-Sonneti 84,7 protsendiga. Need tulemused positsioneerivad DeepSeeki parimaks valikuks arendajatele, kes soovivad kasutada tehisintellekti agente keerukate tarkvaraülesannete jaoks. See domineerimine praktilise kodeerimise valdkonnas muudab mudeli eriti huvitavaks Saksamaa arendusosakondadele, kes töötavad oma töövoogude automatiseerimise kallal.

Millist erilist rolli mängib DeepSeek V3.2 eriväljaanne?

Lisaks standardversioonile V3.2 on olemas ka Speciale variant, mis kasutab radikaalselt erinevat optimeerimisstrateegiat. See versioon töötab oluliselt leebemate piirangutega nn mõtteahelale, st mõtteprotsesside pikkusele, mida mudel oma arutluskäigu ajal genereerib. Selle otsuse mõju on tähelepanuväärne: 2025. aasta rahvusvahelisel informaatikaolümpiaadil saavutas Speciale mudel kuldtaseme tulemused, mis on saavutus, milleni on suutnud jõuda vaid parimad võistlejad.

See äärmuslik täpsus ja loogiline võimekus tuleb aga selgelt märgatava hinnaga. Speciale mudel tarbib keeruliste probleemide lahendamisel keskmiselt 77 000 žetooni, samas kui tema konkurent Gemini 3 Pro saavutab sarnaseid ülesandeid vaid 22 000 žetooniga. See tähendab žetoonide kasutuse kolme ja poole kordset erinevust. Nende latentsusprobleemide ja nendega seotud kõrgemate kulude tõttu soovitab DeepSeek ise standardseks kasutamiseks tootmiskeskkondades kasutada tõhusamat V3.2 põhimudelit. Speciale väljaanne on seevastu mõeldud spetsialiseeritud rakenduste jaoks, kus maksimaalne loogiline täpsus on esmatähtis ning aeg ja kulu on teisejärgulised kaalutlused. See võib olla asjakohane näiteks akadeemilises uurimistöös, kriitiliste süsteemide formaalses verifitseerimises või maailmatasemel olümpiaadidel võistlemisel.

Mis teeb Apache 2.0 litsentsi ja Open Weightsi väljalaske nii revolutsiooniliseks?

Versiooni 3.2 litsentsimine Apache 2.0 all Open Weights nime all on strateegiline samm, mis muudab põhjalikult võimu tasakaalu ettevõtete turul. Selle olulisuse mõistmiseks tuleb kõigepealt aru saada, mida Open Weights tähendab. See ei ole täpselt sama mis avatud lähtekoodiga tarkvara. Open Weightsi puhul tehakse treenitud mudeli kaalud – st miljardid numbrilised parameetrid, millest treenitud mudel koosneb – avalikult kättesaadavaks. See võimaldab kõigil mudelit kohapeal alla laadida ja käivitada.

Apache 2.0 litsents lubab nii ärilist kasutamist kui ka muudatusi, kui algne autor on ära märgitud ja vastutusest loobumise tingimused on täidetud. Täpsemalt Saksa ettevõtete jaoks tähendab see, et nad saavad versiooni 3.2 oma serveritesse alla laadida ja seda lokaalselt käitada ilma, et nende andmed migreeruksid Hiina DeepSeeki, USA OpenAI-sse või Google'isse. See lahendab ühe suurima probleemi reguleeritud tööstusharude ettevõtete jaoks, olgu selleks finantsteenused, tervishoid või kriitiline infrastruktuur. Andmete suveräänsus ei ole enam teoreetiline kontseptsioon, vaid praktiline reaalsus.

See õõnestab põhjalikult USA hüperskaleerijate ärimudelit. OpenAI teenib raha pilveteenuste tellimuste ja ChatGPT Pro tellimuste kaudu. Google teenib raha Vertex AI ja Gemini pilveintegratsiooni kaudu. Kui ettevõtetel on nüüd tasuta, lokaalselt käivitatav variant, mis toimib praktikas sama hästi või paremini kui kallid tasulised teenused, kaotab litsentsimismudel oma õigustuse. Ettevõtted saaksid oma kulusid drastiliselt vähendada, kümnetest tuhandetest eurodest kuus pilveteenuste tellimuste puhul kuni vaid mõne tuhande euroni kohaliku riistvara puhul.

Kuidas DeepSeek V3.2 GPT-5 ja Gemini 3 Pro-ga otseselt võrreldav on?

Otsene võrdlus USA konkurentidega on nüansirikas, kuid üldiselt tuleb DeepSeek esikohale. Puhtalt arutlusülesannete ja matemaatiliste võrdlustestide puhul on Gemini 3 Pro veidi parem. AIME 2025-l saavutab Gemini 3 Pro 95,0 protsenti, samas kui versioon 3.2 saab 93,1 protsenti. See on oluline erinevus väga keerukate matemaatiliste probleemide puhul. Gemini 3 Pro tuleb esikohale ka HMMT 2025-l.

Siiski tuleb siinkohal teha oluline eristus: ainuüksi toores arutluskäik ei ole tehisintellekti mudelite ainus mõõdupuu praktikas. DeepSeek on autonoomsete koodiagentide valdkonnas, st võimes lahendada reaalseid tarkvaratehnika probleeme, selgelt esirinnas. See praktiline paremus on ettevõtte klientidele sageli olulisem kui matemaatikaolümpiaadidel saavutatud tulemused. Mudel, mis suudab lahendada 70 protsenti reaalsetest GitHubi probleemidest, samas kui konkurent suudab lahendada vaid 55 protsenti, muudab paljude ettevõtete arvutusi.

Lisaks on olemas litsentsimise komponent. GPT-5 ja Gemini 3 Pro on patenteeritud. Need nõuavad pilveteenuse tellimust, andmed lähevad USA serveritesse ja ettevõtetel puudub kontroll värskenduste või turvalisuse üle. DeepSeek V3.2 saab käivitada lokaalselt, andmed jäävad ettevõtte piiresse ja Apache 2.0 litsents lubab isegi muudatusi teha. See on tohutu praktiline eelis, mis ulatub kaugemale toorversioonide võrdlusnumbritest.

Milline konkreetne mõju võiks V3.2 olemasolul olla Saksamaa arendusosakondadele?

Sellel võivad olla sügavad tagajärjed. Paljudes Saksa ettevõtetes, eriti suuremates tehnoloogiafirmades ja finantsteenuste ettevõtetes, ei ole andmekaitse ja andmesuveräänsus mitte ainult vastavusküsimused, vaid ka põhiväärtused. Versiooniga 3.2 saavad arendusosakonnad nüüd kasutada tehisintellekti tuge koodi genereerimiseks ja vigade parandamiseks kohapeal, ilma lähtekoodi välistele partneritele saatmata. See on paljude kriitiliste süsteemide, näiteks pangandus- või meditsiinitehnoloogia süsteemide jaoks oluline eelis.

Teine praktiline punkt on kulustruktuur. Paljud keskmise suurusega Saksa ettevõtted on seni tehisintellekti kodeerimistööriistadest hoidunud, kuna pilvekulud olid liiga kõrged. Kohalikult opereeritava V3.2 puhul, mille puhul pärast esialgset riistvarainvesteeringut tekivad ainult elektrienergia kulud, muutub majanduslik arvutus järsku oluliselt soodsamaks. Arendaja, kes kasutab V3.2 kohaliku kaaspiloodina, saaks oma tootlikkust suurendada ilma ettevõtte üldist kuluarvestust halvendamata.

Pöördepunktiks võib saada see, et küsimus ei ole enam selles, kas kasutada ChatGPT Pro'd koodi lõpetamiseks, vaid pigem selles, kas lubada endale versiooni 3.2 MITTEkasutamist. Tehnoloogia kasutuselevõtu takistus on dramaatiliselt langenud. Surve väljakujunenud müüjatele on tohutu. OpenAI on sunnitud oma hinnamudeleid kohandama või leidma uusi eristavaid tegureid, kui tasuta mudel toimib praktikas sama hästi.

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta

Kuidas võib tehisintellekti globaalne maastik järgmise kuue kuu jooksul muutuda?

Küsimus, kas Saksamaa arendusosakondades on kuue kuu pärast veel patenteeritud mudeleid näha, on asjakohane. On kaks stsenaariumi. Tõenäolisem stsenaarium on kaheks jagunemine. Suurettevõtted, kellel on kõige rangemad vastavusnõuded, lähevad üle V3.2 või sarnastele avatud raskusega mudelitele. Tehisintellekti täpsus ei ole enam peamine eristav tegur. Väiksemad ettevõtted ja meeskonnad, kellel puuduvad äärmuslikud andmekaitsenõuded, võivad pilvelahendusi edasi kasutada, kuna neid on lihtsam hallata ja skaleerida.

Teine tekkiv trend on hinnakonkurents. OpenAI võib olla sunnitud oma hindu oluliselt langetama. Praegune ChatGPT Plusi või API kulude hinnastruktuur toimib ainult seni, kuni tasuta alternatiividega võrreldes on märkimisväärne jõudluslõhe. Kui versioon 3.2 osutub praktikas paremaks, saab sellest lõhest tegur. Seejärel võiks OpenAI-st saada puhas teenusepakkuja, pakkudes hallatud majutust ja lisafunktsioone, selle asemel et keskenduda peamiselt mudeli eksklusiivsusele.

Täieliku ülevõtmise võimalus avatud kaaluga mudelite poolt kuue kuu jooksul on ebareaalne. Suured organisatsioonid kohanevad aeglaselt ning migratsioon on aeganõudev ja kulukas. Siiski oleme jõudnud punkti, kus miski tehniliselt ega majanduslikult ei takista kohalike mudelite kasutamist. See on lihtsalt inertsi küsimus. Aasta pärast näeme tõenäoliselt oluliselt suuremat osakaalu kohaliku tehisintellekti juurutamist Saksamaa ettevõtetes kui täna. Ülemineku ajastus võib olla nihkunud "mitte kunagi" asemel "varsti".

Milline on Hiina strateegia tähtsus, mis näeb ette massiivseid investeeringuid järelkoolitusse ja sünteetilistesse andmetesse?

Hiina strateegia näitab tehisintellekti arendamise paradigma muutust. Kuigi Silicon Valley eeldas pikka aega, et paremate mudelite võti peitub suuremates treeningandmekogumites ja täiustatud eelkoolituse tehnikates, on DeepSeek tunnistanud, et suuremat kasu saab järelkoolitusest. See paradigma muutus on vastuolus paljude traditsiooniliste tehisintellekti uurijate intuitsiooniga.

Koolituseelarvest enam kui kümne protsendi investeerimine järelkoolitusse, võrreldes ajaloolise keskmisega, mis on umbes üks protsent, kujutab endast tohutut ressursside eraldamist. See on võimalik tänu sünteetiliste treeningandmete genereerimisele tohutus mahus. Sünteetiliste andmete eelis reaalsete andmete ees on see, et neid saab lõpmatult reprodutseerida, need ei tekita autoriõiguse probleeme ja neid saab ideaalselt kureerida. Spetsialiseeritud matemaatikaõpetaja mudel suudab genereerida miljoneid kvaliteetseid lahendatud matemaatikaülesandeid, mida saab peenhäälestamiseks kasutada.

See strateegia on kooskõlas ka Hiina majandusolukorraga. Kuigi arvutite treenimine on USA-s kallis, on spetsiaalsed tehisintellekti kiibid, näiteks Huawei Ascend seeria, Hiinas taskukohasemad. See võimaldab Hiina ettevõtetel investeerida arvutusse märkimisväärselt, olles samal ajal kulutõhusamad. Hiina strateegia tühistab seega USA eelise, mis traditsiooniliselt põhines arvutuste ja andmete paremal kättesaadavusel. Tänapäeval ei ole enam oluline, kellel on parim infrastruktuur, vaid kes kasutab olemasolevat infrastruktuuri kõige intelligentsemalt.

Millised on DeepSeek V3.2 ülejäänud nõrkused võrreldes USA konkurentidega?

DeepSeek möönab avalikult, et V3.2 ei ole kõigis valdkondades võrdne. Teadmiste ulatus ehk mudeli poolt töödeldud faktide ja teabe hulk ei ulatu veel täielikult GPT-5 või Gemini 3 Pro tasemele. Praktikas tähendab see, et V3.2 võib kohati konkurentidest maha jääda küsimustes, mis nõuavad väga laiapõhjalisi üldteadmisi. See nõrkus ei ole aga kriitiline, kuna seda saab tõenäoliselt edasiste treeningkordadega vähendada.

Teine kaalumist vääriv punkt on infrastruktuuri küpsus. OpenAI-l on aastakümneid API infrastruktuuri, jälgimisvahendeid ja kogukonna tuge. DeepSeek pole seda infrastruktuuri veel ehitanud. Ettevõtete jaoks, kes soovivad luua täiesti uusi tehisintellekti süsteeme, võib OpenAI infrastruktuuri küpsus olla põhjuseks, miks kuludest hoolimata OpenAI-d kasutada. Ettevõtete jaoks, kes soovivad oma infrastruktuuri ise kontrollida, pole see aga probleem.

Kolmas aspekt on turvalisus ja testimine. OpenAI on aastatepikkuse punase meeskonna testimise abil loonud ChatGPT turvalisuse vastu kõrge usalduse. DeepSeekil selline pikaajaline kogemus puudub. Kuigi versioonis 3.2 pole tagauste või haavatavuste kohta tõendeid, on selle pikaajaline ajalugu lühem. Ettevaatlikud ettevõtted võivad seda pidada põhjuseks, miks mitte kohe DeepSeekile üle minna.

Mil määral suurendab DeepSeek V3.2 survet OpenAI-le ja kuidas võib konkurents reageerida?

OpenAI-le avaldatav surve on tohutu. Pikka aega oli OpenAI vastus küsimusele "Milline on parim tehisintellekti mudel?". Vastus oli selge: ChatGPT. Tänapäeval pole vastus enam nii selge. Koodi genereerimiseks ja autonoomsete agentide jaoks on DeepSeek parem. Arutlusülesannete jaoks on Gemini 3 Pro parem. Kohaliku juurutamise ja andmekaitse jaoks on DeepSeek ainulaadne. See on õõnestanud OpenAI positsiooni turuliidrina parima mudeliga.

OpenAI võiks reageerida mitmel viisil. Esimene võimalus on hinna alandamine. Praegune hinnastruktuur toimib ainult siis, kui on märkimisväärne jõudluslõhe. Kui seda lõhet ei ole, on hinna alandamine loogiline vastus. Teine võimalus on investeerida mudelitesse, mis muudavad OpenAI-d selgelt paremaks. See võib tähendada, et GPT-6 võib saabuda tohutute täiustustega arutluskäigus, agentide võimekuses ja koodi genereerimises. Kolmas võimalus on avatud lähtekoodiga tarkvara. Kui OpenAI mõistab, et suletud mudelid ei toimi enam eristavana, võiks see välja anda ka GPT-5 või muude mudelite avatud kaaluga versioonid. Sellel oleks OpenAI, mis tähistab "avatud" sõna, poeetiline iroonia, valides vastupidise lähenemisviisi.

Kõige tugevam reaktsioon oleks tõenäoliselt nende strateegiate kombinatsioon: hinna alandamine, infrastruktuuri täiustamine ja vähem kriitiliste mudelite valikuline avatud lähtekoodiga turuletoomine. Turg jaguneb tõenäoliselt mitmeks segmendiks. Premium-segment: ettevõtted maksavad parima mudeli eest pluss täieliku infrastruktuuri toe. DIY-segment: ettevõtted käitavad kohalikke avatud raskusega mudeleid. Hübriidsegment: ettevõtted kasutavad erinevate kasutusjuhtude jaoks nii omanduses olevaid kui ka avatud raskusega mudeleid.

Kuidas võiks DeepSeeki heakskiit mõjutada Euroopa tehisintellekti strateegiat?

Euroopa ja eriti Saksamaa on pikka aega silmitsi seisnud probleemiga, et võtmetähtsusega tehisintellekti mudeleid kontrollivad USA ettevõtted. See ei olnud mitte ainult konkurentsiküsimus, vaid ka suveräänsuse ja julgeoleku küsimus. Versiooni 3.2 kättesaadavus avab uusi võimalusi. Saksa ettevõtted saavad nüüd luua tehisintellekti süsteeme ilma USA pilveinfrastruktuurist sõltumata.

See võib viia Saksamaa positsiooni tugevdamiseni kriitilistes tööstusharudes. Autotööstuses saaksid Saksa autotootjad kasutada V3.2 koodi genereerimiseks ja inseneritoeks ilma, et nad peaksid oma lähtekoodi OpenAI-le või Google'ile saatma. See on märkimisväärne eelis. Pangandussektoris saaksid Saksa pangad vastavuskriitilisi tehisintellekti süsteeme kohapeal käitada.

Pikemas perspektiivis võib Euroopa ettevõtete sõltuvus USA idufirmadest, nagu OpenAI või Anthropic, väheneda. Kui Hiina avatud mudelid on konkurentsivõimelised, võib see Euroopal olla stiimul oma avatud mudelite arendamiseks. See võib viia ülemaailmse tehisintellekti turu killustumiseni, kus Euroopa kasutab oma mudeleid, USA oma mudeleid ja Hiina/Aasia oma mudeleid. Pikas perspektiivis on see konkurentsidünaamika seisukohast tervislikum ja vähendab sõltuvust üksikutest ettevõtetest.

Milliseid praktilisi samme peaksid Saksa ettevõtted nüüd kaaluma?

Saksa ettevõtted peaksid järgima etapiviisilist hindamisstrateegiat. Esiteks tuleks versiooni 3.2 testimiseks läbi viia pilootprojekte mitte-kriitilistes valdkondades. See võib hõlmata sisemist dokumentatsiooni, koodi ülevaatuse tuge või beetafunktsioone, kus viga ei oleks kriitiline. Teiseks tuleks arvutada tegevuskulud. Millised on riistvarakulud, elektrikulud ja sisemise IT-taristu halduskulud võrreldes praeguste pilveteenuste tellimustega?

Kolmandaks tuleks läbi viia andmekaitse hindamine. Millised andmed on nii tundlikud, et need ei tohi ettevõtte piiridest väljuda? Nende andmete jaoks võiks V3.2-d lokaalselt hallata. Neljandaks tuleks arendada oskusi. Kohalike mudelite haldamine ja peenhäälestamine nõuab uusi oskusi, mida kõigil Saksa ettevõtetel praegu pole. See võib vajada välist konsultatsiooni või koolitust.

Oluline on vältida kõik-või-mitte-midagi lõksu. Paljude ettevõtete jaoks on optimaalne seadistus tõenäoliselt hübriid: mõned kasutusjuhud töötavad kohalikul V3.2-l, teised aga OpenAI-l või Google'il, olenevalt sellest, mis on kõige mõistlikum. Tehnoloogia peaks teenima ettevõtet, mitte vastupidi.

Millised ebakindlused ja riskid on seotud DeepSeek V3.2 kasutuselevõtuga?

Ebakindlust on mitu. Esiteks on poliitiline risk. DeepSeek on Hiina ettevõte. Lääne ettevõtetes käivad käimas arutelud Hiina tehnoloogiate turvalisuse üle. Kuigi versioonis 3.2 pole tagauste olemasolu kohta mingeid ilmseid tõendeid, on oht, et tulevased versioonid või ettevõte ise võivad sattuda surve alla. See on kriitilise infrastruktuuriga tegelevatele ettevõtetele reaalne oht.

Teiseks on pikkusega seotud risk. DeepSeek on suhteliselt noor. Kuigi ettevõte on teinud muljetavaldavaid edusamme, on selle pikaajaline elujõulisus ebaselge. Kas DeepSeek eksisteerib veel viie aasta pärast? Kas API on endiselt saadaval? Kas ettevõte jätkab avatud mudelite väljaandmist? See ebakindlus on suurem kui tuntumate ettevõtete, näiteks OpenAI või Google'i puhul.

Kolmandaks on olemas infrastruktuuririskid. Suure keelemudeli lokaalne käitamine nõuab spetsiaalset riistvara, tarkvarapaketti ja operatiivset oskusteavet. 671 miljardi parameetriga mudeli käitamine oma riistvaral pole lihtne. See võib kaasa tuua tehnilisi probleeme ja kulude ületamist.

Neljandaks, on olemas vastavusriskid. Mõnes tööstusharus on regulaatoritel ranged nõuded selle kohta, milliseid süsteeme võib kasutada. Hiina ettevõtte mudel ei pruugi mõnel juhul nõuetele vastata.

Milliseid muid arenguid võib oodata lähikuudel?

On mitu stsenaariumi. Kõige tõenäolisem stsenaarium on see, et DeepSeek avaldab kiiresti uued versioonid, mis on versioonist 3.2 paremad ja kõrvaldavad kõik teadaolevad nõrkused. Teadmusbaasi saaks laiendada. Turvalisust saaks parandada edasise punase meeskonna testimise abil. Google ja OpenAI reageerivad tõenäoliselt kiiresti ning avaldavad oma avatud kaaluga mudelid, mis viib avatud kaaluga mudelite normaliseerimiseni.

Teine võimalik stsenaarium on geopoliitiline eskaleerumine. USA võiks kehtestada DeepSeeki mudelitele ekspordipiirangud, sarnaselt kiipidele kehtestatud piirangutega. See piiraks kättesaadavust lääneriikides. Kolmas stsenaarium on äriline konsolideerumine. Suur tehnoloogiaettevõte võiks DeepSeeki omandada või sõlmida tiheda partnerluse. See võiks muuta ettevõtte iseseisvust.

Pikemas perspektiivis, mis tähendab ühte kuni kolme aastat, võib tehisintellekti tööstusharu areneda praegusest keskendumisest mõnele mudelile mitmekesisemaks maastikuks. Mitmete konkurentsivõimeliste avatud mudelite, patenteeritud mudelite ja spetsialiseerumisega võiks ettevõtetel olla tõeline valikuvõimalus. See on pikas perspektiivis konkurentsi ja innovatsiooni seisukohast tervislikum.

Kas DeepSeek V3.2 on tõesti USA hüperskaalajate lõpp?

Vastus on: mitte päris. DeepSeek V3.2 ei ole USA hüperskaleerijate lõpp, vaid pigem nende vaieldamatu domineerimise lõpp. OpenAI, Google ja teised jäävad olulisteks tegijateks. Maastik on aga killustatud. Koodi genereerimiseks on DeepSeek sageli parem. Arutluskäiguks on Gemini mõnikord parem. Kohaliku juurutamise jaoks on DeepSeek ainulaadne.

Muutunud on ettevõtete kulude arvutamine. Enne DeepSeek V3.2 oli arvutus sageli järgmine: pilvetehisintellekt on kallis, aga meil pole alternatiivi. Pärast DeepSeek V3.2 on arvutus järgmine: pilvetehisintellekt on kallis, aga meil on head kohalikud alternatiivid. See avaldab survet hindadele, funktsioonide arendamisele ja teenuse kvaliteedile.

See on Saksa ettevõtete jaoks positiivne. Kohalike tehisintellekti süsteemide käitamise võimalus tugevdab andmete suveräänsust, vähendab sõltuvust USA ettevõtetest ja alandab kulusid. See on klassikaline juhtum konkurentsist, mis viib klientidele paremate tulemusteni. Turg areneb tõenäoliselt pluralistlikuks süsteemiks, kus on erinevaid pakkujaid, mis võimaldab ettevõtetel valida parima lahenduse vastavalt oma kasutusjuhtumile ja vajadustele. See ei ole USA hüperskaleerijate lõpp, vaid pigem uue ja mitmekesisema tehisintellekti ajastu algus.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

 

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

 

 

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus