חדש! DeepSeek OCR הוא הניצחון השקט של סין: כיצד בינה מלאכותית בקוד פתוח מערערת את הדומיננטיות של ארה"ב בתחום השבבים

כיצד טריק פשוט יכול להפחית את עלויות המחשוב ב-90% – עקב אכילס של ChatGPT: מדוע טכנולוגיית OCR חדשה כותבת מחדש את חוקי כלכלת הבינה המלאכותית

במשך זמן רב, נראה היה שעולם הבינה המלאכותית פועל לפי חוק פשוט: גדול יותר, טוב יותר. בהשראת מיליארדים שהושקעו במרכזי נתונים ענקיים, ענקיות טכנולוגיה כמו OpenAI, גוגל ואנתרופיק ניהלו מרוץ חימוש לפיתוח מודלי שפה גדולים יותר ויותר עם חלונות הקשר נרחבים יותר ויותר. אבל מאחורי ההדגמות המרשימות הללו מסתתרת חולשה כלכלית בסיסית: קנה מידה ריבועי. כל הכפלה של אורך הטקסט שמודל צפוי לעבד מובילה לעלייה אקספוננציאלית בעלויות המחשוב, מה שהופך אינספור יישומים מבטיחים לבלתי כלכליים כמעט.

דווקא במחסום הכלכלי הזה נכנסת לתמונה טכנולוגיה שלא רק מייצגת שיפור אלא גם מציעה אלטרנטיבה מהותית לפרדיגמה המקובלת: DeepSeek-OCR. במקום לפרק טקסט לשרשרת ארוכה של טוקנים, מערכת זו נוקטת בגישה שונה בתכלית: היא הופכת טקסט לתמונה ומעבדת את המידע באופן ויזואלי. הטריק הפשוט לכאורה הזה מתגלה כשובר סכר כלכלי שמזעזע את יסודות תשתית הבינה המלאכותית.

באמצעות שילוב חכם של דחיסה חזותית, אשר מפחיתה שלבי חישוב יקרים פי 10 עד 20, וארכיטקטורת תערובת מומחים (MoE) יעילה ביותר, DeepSeek OCR עוקפת את מלכודת העלויות המסורתית. התוצאה היא לא רק עלייה מסיבית ביעילות, שהופכת את עיבוד המסמכים לזול יותר בעד 90%, אלא שינוי פרדיגמה בעל השלכות מרחיקות לכת. מאמר זה מנתח כיצד חדשנות זו לא רק מחוללת מהפכה בשוק עיבוד המסמכים, אלא גם מאתגרת את המודלים העסקיים של ספקי בינה מלאכותית מבוססים, מגדירה מחדש את החשיבות האסטרטגית של עליונות חומרה, ודמוקרטיזציה של הטכנולוגיה בקנה מידה רחב באמצעות גישת הקוד הפתוח שלה. ייתכן שאנו על סף עידן חדש שבו בינה אדריכלית, ולא כוח מחשוב גולמי, מכתיבה את כללי כלכלת הבינה המלאכותית.

מתאים לכך:

• שכחו את ענקיות הבינה המלאכותית: למה העתיד קטן, מבוזר וזול בהרבה | החישוב השגוי של 57 מיליארד דולר - NVIDIA מכל החברות מזהירה: תעשיית הבינה המלאכותית תמכה בסוס הלא נכון

מדוע DeepSeek OCR מאתגר באופן מהותי את התשתית הקיימת של בינה מלאכותית וכותב כללים חדשים לכלכלת מדעי המחשב: המגבלות הקלאסיות של עיבוד מודע להקשר

הבעיה המרכזית שעמה התמודדו מודלים גדולים של שפה מאז השקתם המסחרית אינה טמונה באינטליגנציה שלהם, אלא בחוסר היעילות המתמטית שלהם. לתכנון מנגנון הקשב, המהווה את הבסיס לכל ארכיטקטורות השנאים המודרניות, יש חולשה מהותית: מורכבות העיבוד גדלה באופן ריבועי עם מספר אסימוני הקלט. באופן ספציפי, משמעות הדבר היא שמודל שפה עם הקשר של 4096 אסימונים דורש פי שש עשרה יותר משאבי מחשוב מאשר מודל עם הקשר של 1024 אסימונים. קנה מידה ריבועי זה אינו רק פרט טכני, אלא סף כלכלי ישיר המבחין בין יישומים ברי קיימא מבחינה מעשית לבין יישומים שאינם ברי קיימא מבחינה כלכלית.

במשך זמן רב, התעשייה הגיבה למגבלה זו באסטרטגיית קנה מידה קלאסית: חלונות הקשר גדולים יותר הושגו על ידי הרחבת קיבולת החומרה. מיקרוסופט, לדוגמה, פיתחה את LongRoPE, אשר מרחיב את חלונות ההקשר ליותר משני מיליון טוקנים, בעוד ש-Gemini 1.5 של גוגל יכול לעבד מיליון טוקנים. עם זאת, הפרקטיקה מדגישה בבירור את אופייה האשלייתי של גישה זו: בעוד שהיכולת הטכנית לעבד טקסטים ארוכים יותר גדלה, אימוץ הטכנולוגיות הללו בסביבות ייצור קפא על שמריו משום שמבנה העלויות עבור תרחישים כאלה פשוט נותר לא רווחי. המציאות התפעולית עבור מרכזי נתונים וספקי ענן היא שהם מתמודדים עם עלייה אקספוננציאלית בעלויות עבור כל הכפלה של אורך ההקשר.

דילמה כלכלית זו הופכת לפרוגרסיבית מבחינה גיאומטרית עקב המורכבות הריבועית שהוזכרה לעיל: מודל המעבד טקסט של 100,000 טוקנים דורש לא פי עשרה, אלא פי מאה יותר מאמץ חישובי מאשר מודל המעבד 10,000 טוקנים. בסביבה תעשייתית שבה תפוקה, הנמדדת בטוקנים לשנייה לכל GPU, היא מדד מפתח לרווחיות, משמעות הדבר היא שלא ניתן לעבד מסמכים ארוכים בצורה כלכלית באמצעות פרדיגמת הטוקניזציה הנוכחית.

מודל העסקי של רוב ספקי לימודי משפטים בנוי סביב מונטיזציה של אסימונים אלה. OpenAI, Anthropic וספקים מבוססים אחרים מחשבים את התמחור שלהם על סמך אסימוני קלט ופלט. מסמך עסקי ממוצע בן מאה עמודים יכול להתורגם במהירות לחמישה עד עשרת אלפים אסימונים. אם חברה מעבדת מאות מסמכים כאלה מדי יום, החשבון מצטבר במהירות לסכומים שנתיים בני שש או שבע ספרות. רוב יישומי הארגון בהקשר של RAG (Retrieval Augmented Generation) הוגבלו על ידי עלויות אלה ולכן לא יושמו או עברו לחלופה חסכונית יותר כמו OCR מסורתי או מערכות מבוססות כללים.

מתאים לכך:

• פלטפורמת הבינה המלאכותית הפנימית של החברה כתשתית אסטרטגית וצורך עסקי

מנגנון הדחיסה החזותית

DeepSeek-OCR מציג גישה שונה באופן מהותי לבעיה זו, גישה שאינה פועלת במסגרת פרדיגמת הטוקנים הקיימת, אלא עוקפת אותם פשוטו כמשמעו. המערכת פועלת על פי עיקרון פשוט אך יעיל באופן קיצוני: במקום לפרק טקסט לטוקנים נפרדים, הטקסט מעובד תחילה כתמונה ולאחר מכן מעובד כמדיום חזותי. זו אינה רק טרנספורמציה טכנית, אלא עיצוב מחדש קונספטואלי של תהליך הקלט עצמו.

התוכנית המרכזית מורכבת מכמה רמות עיבוד עוקבות. דף מסמך ברזולוציה גבוהה מומר תחילה לתמונה, תוך שימור כל המידע החזותי, כולל פריסה, גרפיקה, טבלאות והטיפוגרפיה המקורית. בצורה ציורית זו, דף בודד, למשל בפורמט 1024×1024 פיקסלים, יכול תיאורטית להיות שווה ערך לטקסט של אלף עד עשרים אלף טוקנים, מכיוון שדף עם טבלאות, פריסות מרובות עמודות ומבנה חזותי מורכב יכול להכיל כמות זו של מידע.

ה-DeepEncoder, רכיב העיבוד הראשון של המערכת, אינו משתמש בעיצוב שנאי ויזואלי קלאסי, אלא בארכיטקטורה היברידית. מודול תפיסה מקומי, המבוסס על מודל Segment Anything, סורק את התמונה עם קשב חלון. משמעות הדבר היא שהמערכת אינה פועלת על התמונה כולה, אלא על אזורים קטנים וחופפים. אסטרטגיה זו חיונית משום שהיא נמנעת ממלכודת הסיבוכיות הריבועית הקלאסית. במקום שכל פיקסל או מאפיין ויזואלי ימשוך תשומת לב לכל האחרים, המערכת פועלת בתוך חלונות מקומיים, כגון אזורי פיקסל שמיניים-שמיניים או ארבעה עשר-ארבעה עשר.

השלב המהפכני מבחינה טכנית מגיע לאחר מכן: דגימת ירידה קונבולוציונית דו-שכבתית מקטינה את מספר האסימונים הוויזואליים פי שש עשרה. משמעות הדבר היא ש-4,960 אסימוני התיקון הוויזואליים המקוריים מהמודול המקומי נדחסים ל-256 אסימונים ויזואליים בלבד. זוהי דחיסה בעלת פרופורציות יעילות באופן מפתיע, אך מה שבאמת משמעותי הוא שדחיסה זו מתרחשת לפני שמנגנוני הקשב הגלובליים היקרים מוחלים. דגימת הירידה מייצגת נקודת היפוך שבה עיבוד מקומי חסכוני הופך לייצוג דחוס ביותר, עליו מופעל לאחר מכן קשב גלובלי יקר יותר, אך כעת בר ביצוע.

לאחר דחיסה זו, מודל בגודל CLIP, שיש לו בעצמו שלוש מאות מיליון פרמטרים, פועל על מאתיים חמישים ושישה טוקנים בלבד. משמעות הדבר היא שמטריצת הקשב הגלובלית צריכה לבצע רק ארבעת אלפים שש מאות שלושים וחמש פעולות קשב זוגיות במקום שש עשרה אלף תשעים וארבע. זוהי הפחתה פי מאתיים חמישים בשלב עיבוד זה בלבד.

התוצאה של פיצול ארכיטקטוני זה היא דחיסה מקצה לקצה מ-10:1 ל-20:1, המשיגה למעשה דיוק של 97%, בתנאי שהדחיסה אינה קיצונית יותר מ-10:1. אפילו עם דחיסה קיצונית יותר של 20:1, הדיוק יורד רק לכ-60%, נקודה מקובלת עבור יישומים רבים, במיוחד בהקשר של נתוני אימון.

שכבת האופטימיזציה של תערובת המומחים

היבט קריטי שני של DeepSeek OCR טמון בארכיטקטורת הפענוח שלה. המערכת משתמשת ב-DeepSeek-3B-MoE, מודל עם שלושה מיליארד פרמטרים בסך הכל, אך רק 570 מיליון פרמטרים פעילים לכל הסקה. זו לא הייתה בחירת עיצוב שרירותית, אלא תגובה לחלון ההקשר ולבעיות העלות.

מודלים של תערובת מומחים פועלים על עקרון בחירת מומחים דינמית. במקום לעבד כל אסימון דרך כל פרמטרי המודל, כל אסימון מנותב לתת-קבוצה קטנה של מומחים. משמעות הדבר היא שרק חלק קטן מכלל הפרמטרים מופעל בכל שלב פענוח. ב-DeepSeek OCR, מדובר בדרך כלל בשישה מתוך שישים וארבעה מומחים בסך הכל, ועוד שני מומחים משותפים הפעילים עבור כל האסימונים. הפעלה דלילה זו מאפשרת תופעה המכונה בכלכלה כקנה מידה תת-לינארית: עלויות חישוב אינן גדלות באופן פרופורציונלי לגודל המודל, אלא הרבה יותר לאט.

ההשלכות הכלכליות של ארכיטקטורה זו הן עמוקות. מודל שנאי צפוף עם שלושה מיליארד פרמטרים יפעיל את כל שלושת מיליארד הפרמטרים עבור כל אסימון. משמעות הדבר היא מחויבות עצומה לרוחב פס זיכרון ועומס חישובי. עם זאת, מודל של משרד האנרגיה והאנרגיה (MoE) עם אותם שלושה מיליארד פרמטרים מפעיל רק 570 מיליון לכל אסימון, שהם בערך חמישית מעלויות התפעול מבחינת זמן חישוב. אין זה אומר שהאיכות נפגעת, משום שקיבולת המודל אינה מצטמצמת עקב גיוון המומחים, אלא מגויסת באופן סלקטיבי.

בפריסות תעשייתיות, ארכיטקטורה זו משנה באופן קיצוני את מבנה עלויות השירות. מרכז נתונים גדול הפורס את DeepSeek-V3 עם ארכיטקטורת MoE יכול להשיג תפוקה גדולה פי ארבעה עד חמישה באותה תשתית חומרה בהשוואה למודל צפוף באיכות מקבילה. משמעות הדבר היא שעל גבי GPU יחיד של A100, דחיסה אופטית בשילוב עם ארכיטקטורת MoE מאפשרת עיבוד של כתשעים מיליארד טוקנים ביום של נתוני טקסט טהורים. זוהי תפוקה עצומה שלא הייתה ניתנת להשגה בעבר במגזר זה.

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

טרנספורמציה כלכלית של שוק עיבוד המסמכים

ההשלכות של פריצת דרך טכנולוגית זו על כלל שוק עיבוד המסמכים הן משמעותיות. שוק ה-OCR המסורתי, שנשלט זה מכבר על ידי חברות כמו ABBYY, Tesseract ופתרונות קנייניים, התפצל היסטורית על סמך מורכבות, דיוק ותפוקה של מסמכים. פתרונות OCR סטנדרטיים משיגים בדרך כלל דיוקים בין 90 ל-95 אחוזים עבור מסמכים דיגיטליים חלקים, אך יורדים ל-50 אחוזים או פחות עבור מסמכים סרוקים עם הערות בכתב יד או מידע לא מעודכן.

זיהוי תווים אופטי (OCR) של DeepSeek עולה באופן דרמטי על מדדי הדיוק הללו, אך הוא גם משיג משהו שזיהוי תווים אופטי מסורתי לא הצליח להשיג: הוא לא רק מעבד טקסט, אלא משמר הבנה של פריסה, מבנה טבלה, עיצוב ואפילו סמנטיקה. משמעות הדבר היא שדוח כספי לא פשוט מופק כמחרוזת טקסט, אלא שמבנה הטבלה והקשרים המתמטיים בין התאים נשמרים. זה פותח את הדלת לאימות נתונים אוטומטי שזיהוי תווים אופטי מסורתי לא הצליח לספק.

ההשפעה הכלכלית ניכרת במיוחד ביישומים בנפח גבוה. חברה המעבדת אלפי חשבוניות מדי יום משלמת בדרך כלל בין ארבעים סנט לשני דולרים למסמך עבור חילוץ נתונים מסורתי מבוסס מסמכים, בהתאם למורכבות ולרמת האוטומציה. עם DeepSeek OCR, עלויות אלו יכולות לרדת לפחות מעשרה סנט למסמך מכיוון שדחיסה אופטית הופכת את כל תהליך ההסקה ליעיל כל כך. זה מייצג הפחתת עלויות של שבעים עד תשעים אחוז.

יש לכך השפעה דרמטית אף יותר על מערכות RAG (Retrieval Augmented Generation), שבהן חברות מאחזרות מסמכים חיצוניים בזמן אמת ומזינות אותם למודלי שפה כדי לייצר תגובות מדויקות. חברה המפעילה נציג שירות לקוחות עם גישה למסד נתונים של מאות מיליוני מילים, באופן מסורתי הייתה צריכה לבצע טוקניזציה של מילה אחת או יותר מהמילים הללו ולהעביר אותן למודל עם כל שאילתה. בעזרת DeepSeek OCR, ניתן לדחוס מראש את אותו מידע כטוקנים חזותיים דחוסים ולעשות בהם שימוש חוזר עם כל שאילתה. זה מבטל חישובים מיותרים מסיביים שהתרחשו בעבר עם כל בקשה.

המחקרים מראים נתונים קונקרטיים: חברה שרוצה לנתח מסמכים משפטיים באופן אוטומטי יכולה לצפות לעלויות של מאה דולר לכל תיק ניתוח באמצעות עיבוד תמלילים מסורתי. עם דחיסה חזותית, עלויות אלו יורדות לשנים עשר עד חמישה עשר דולר לכל תיק. עבור חברות גדולות שמעבדות מאות תיקים מדי יום, זה מתורגם לחיסכון שנתי של עשרות מיליונים.

מתאים לכך:

• "החרדה הגרמנית" – האם תרבות החדשנות הגרמנית מפגרת – או שמא "זהירות" עצמה היא סוג של קיימות?

הסתירה של פרדוקס יעילות האסימונים

היבט כלכלי מרתק הנובע מפיתוחים כמו DeepSeek OCR הוא מה שמכונה פרדוקס יעילות האסימונים. על פני השטח, הפחתת עלויות באמצעות יעילות משופרת אמורה להוביל להוצאות כוללות נמוכות יותר. עם זאת, המציאות האמפירית מגלה דפוס הפוך. למרות שהעלות לאסימון ירדה פי אלף בשלוש השנים האחרונות, חברות מדווחות לעתים קרובות על עלייה בחשבונות הכוללים. זאת בשל תופעה שכלכלנים מכנים פרדוקס ג'בונס: הפחתת העלויות אינה מובילה לירידה פרופורציונלית בשימוש, אלא לפיצוץ בשימוש, מה שבסופו של דבר מוביל לעלויות כוללות גבוהות יותר.

בהקשר של DeepSeek OCR, תופעה מנוגדת עשויה להתרחש: חברות שבעבר צמצמו את השימוש במודלי שפה לעיבוד מסמכים מכיוון שהעלויות היו גבוהות, יגדילו כעת את היישומים הללו מכיוון שהם הופכים לפתע לכדאיים כלכלית. באופן פרדוקסלי, משמעות הדבר היא שלמרות שהעלות לכל יישום יורדת, ההוצאה הכוללת על הסקה מבוססת בינה מלאכותית בתוך חברה עשויה לעלות מכיוון שמקרי שימוש שלא היו שמישים בעבר הופכים כעת לאפשריים.

זו אינה התפתחות שלילית, אלא משקפת את הרציונליות הכלכלית של חברות: הן משקיעות בטכנולוגיה כל עוד התועלת השולית עולה על העלויות השוליות. כל עוד העלויות גבוהות מדי, הטכנולוגיה לא תאומץ. כאשר היא תהפוך לנגישה יותר, היא תאומץ באופן מסיבי. זהו המהלך הרגיל של אימוץ טכנולוגיה.

ההשלכות על כלכלת תשתית ה-GPU

נקודה קריטית נוספת נוגעת לתשתית ה-GPU הנדרשת לפריסת מערכות אלו. דחיסה אופטית וארכיטקטורת שילוב מומחים גורמים לכך שקיבולת החומרה הנדרשת ליחידת תפוקה פוחתת באופן דרמטי. מרכז נתונים שבעבר נדרש ל-40,000 מעבדי GPU של H100 כדי להשיג תפוקה נתונה, יוכל להשיג זאת עם 10,000 או פחות מערכות הסקה מבוססות OCR של DeepSeek.

יש לכך השלכות גיאופוליטיות ואסטרטגיות החורגות מעבר לטכנולוגיה גרידא. סין, המתמודדת עם הגבלות יצוא על מוליכים למחצה מתקדמים, פיתחה מערכת באמצעות DeepSeek שפועלת בצורה יעילה יותר עם חומרה זמינה. אין זה אומר שמגבלות חומרה הופכות ללא רלוונטיות, אך הן הופכות אותן לפחות מתישות. מרכז נתונים סיני עם 5,000 כרטיסי מסך של Nvidia A100 בני שנתיים יכול, בעזרת DeepSeek OCR וארכיטקטורת MoE, לספק תפוקה שהייתה דורשת בעבר 10,000 או 15,000 כרטיסי מסך חדשים יותר.

מצב זה משנה את האיזון האסטרטגי בכלכלת התשתית של בינה מלאכותית. ארצות הברית ובעלות בריתה שמרו זה מכבר על הדומיננטיות שלהן בפיתוח בינה מלאכותית בזכות גישה לשבבים החדישים והחזקים ביותר. שיטות יעילות חדשות כמו דחיסה אופטית ישחקו את הדומיננטיות הזו בכך שיאפשרו שימוש יעיל יותר בחומרה ישנה יותר.

השינוי במודל העסקי של ספקי בינה מלאכותית

ספקי לימודי משפטים מבוססים כמו OpenAI, גוגל ו-Anthropic מתמודדים כעת עם אתגר שפוגע במודלים העסקיים שלהם. הם השקיעו רבות בחומרה כדי לאמן ולפרוס מודלים גדולים וצפופים. מודלים אלה בעלי ערך רב ומספקים ערך אמיתי. עם זאת, מערכות כמו DeepSeek OCR מעלות בספק את הרווחיות של השקעות אלה. אם חברה עם תקציב הון קטן יותר יכולה להשיג מודלים יעילים יותר באמצעות גישות אדריכליות שונות, היתרון האסטרטגי של המערכות הגדולות והעתירות יותר של הון מצטמצם.

OpenAI פיצה על כך זמן רב במהירות: היו להם מודלים טובים יותר קודם לכן. זה נתן להם רווחים כמעט מונופוליים, מה שאפשר להם להצדיק השקעה נוספת. עם זאת, ככל שספקים אחרים השיגו את הפער ועקפו אותם בכמה היבטים, שחקנים מבוססים איבדו יתרון זה. נתחי השוק הפכו מקוטעים יותר, ושולי הרווח הממוצעים לכל טוקן נפלו תחת לחץ.

תשתית חינוכית ודמוקרטיזציה של טכנולוגיה

היבט שלעתים קרובות מתעלמים ממנו במערכות כמו DeepSeek-OCR הוא תפקידן בדמוקרטיזציה של הטכנולוגיה. המערכת שוחררה כקוד פתוח, עם משקלי מודל זמינים ב-Hugging Face וקוד אימון ב-GitHub. משמעות הדבר היא שכל מי שיש לו כרטיס מסך מתקדם יחיד, או אפילו גישה למחשוב ענן, יכול להשתמש, להבין ואף לכוונן את המערכת.

ניסוי עם Unsloth הראה ש-DeepSeek OCR, שכוונן לטקסט פרסי, שיפר את שיעור שגיאות התווים ב-88 אחוזים באמצעות 60 שלבי אימון בלבד על כרטיס מסך יחיד. זה לא משמעותי מכיוון ש-OCR פרסי הוא בעיה של שוק המוני, אלא מכיוון שהוא מדגים שחדשנות בתשתיות בינה מלאכותית כבר אינה בבעלות חברות של מיליארדי דולרים. קבוצה קטנה של חוקרים או סטארט-אפ יכולים להתאים מודל לצרכים הספציפיים שלהם.

יש לכך השלכות כלכליות עצומות. מדינות שאין להן את המשאבים להשקיע מיליארדים בפיתוח בינה מלאכותית קניינית יכולות כעת לקחת מערכות קוד פתוח ולהתאים אותן לצרכים שלהן. זה מצמצם את פער היכולות הטכנולוגיות בין כלכלות גדולות לקטנות.

השלכת העלות השולית ועתיד אסטרטגיית התמחור

בכלכלה קלאסית, המחירים מונעים לכיוון העלויות השוליות בטווח הארוך, במיוחד כאשר קיימת תחרות וכניסה חדשה לשוק אפשרית. תעשיית ה-LLM כבר מציגה דפוס זה, אם כי באיחור. העלות השולית של הסקת מטבעות במודלים מבוססים היא בדרך כלל עשירית עד שתי עשיריות הסנט למיליון טוקנים. עם זאת, המחירים נעים בדרך כלל בין שניים לעשרה סנט למיליון טוקנים, טווח המייצג שולי רווח משמעותיים.

זיהוי תווים אופטי (OCR) של DeepSeek עשוי להאיץ את הדינמיקה הזו. אם העלויות השוליות יירדו באופן דרמטי באמצעות דחיסה אופטית, המתחרים ייאלצו להתאים את המחירים שלהם. דבר זה עלול להוביל לשחיקה מואצת של שולי הרווח, ובסופו של דבר יביא לתרחיש צרכני שבו הסקת אסימונים הופכת לשירות כמעט-חינמי או במחיר נמוך, בדומה לאחסון ענן.

התפתחות זו מפחידה עבור ספקים מבוססים ומועילה עבור ספקים חדשים או ספקים מכווני יעילות. היא תגרור קונסולידציה או מיצוב מחדש מסיביים בתוך התעשייה. חברות המסתמכות אך ורק על קנה מידה וגודל מודל יתקשו. חברות המתמקדות ביעילות, מקרי שימוש ספציפיים ושילוב לקוחות ייצאו חזקות יותר בטווח הארוך.

מתאים לכך:

• ריבונות בינה מלאכותית לחברות: האם זהו היתרון של אירופה בתחום הבינה המלאכותית? כיצד חוק שנוי במחלוקת הופך להזדמנות בתחרות עולמית.

שינוי פרדיגמה ברמה הכלכלית

זיהוי תווים אופטי (OCR) של DeepSeek וחידוש הדחיסה האופטית הבסיסי מייצגים יותר משיפור טכני בלבד. הם מסמנים שינוי פרדיגמה באופן שבו תעשיית הבינה המלאכותית חושבת, משקיעה וחדשנית. המעבר מקנה מידה טהור לתכנון חכם, אימוץ ארכיטקטורות של MoE וההבנה שקידוד חזותי יכול להיות יעיל יותר מקידוד אסימונים, כולם סימנים לכך שהתעשייה שוקלת את גבולותיה הטכניים מתבגרים.

מבחינה כלכלית, משמעות הדבר היא שינוי מסיבי של מבני העלויות, חלוקה מחדש של המעמד התחרותי בין שחקנים מבוססים לחדשים, וחישוב מחדש יסודי של הרווחיות של יישומי בינה מלאכותית שונים. חברות שמבינות את השינויים הללו ומסתגלות במהירות יזכו ביתרונות אסטרטגיים משמעותיים. חברות שמתעלמות משינוי זה ודבקות בגישות מבוססות יאבדו את התחרותיות.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה