DeepSeek V3.2: Konkurencja na poziomie GPT-5 i Gemini-3, a także możliwość wdrożenia lokalnego we własnych systemach! Koniec gigabitowych centrów danych AI?

Bezpłatne i potężne: jak DeepSeek może obniżyć ceny sztucznej inteligencji za pomocą „otwartych wag”

Krajobraz sztucznej inteligencji przechodzi obecnie sejsmiczną przemianę, wykraczającą daleko poza zwykłą aktualizację oprogramowania. Wraz z premierą DeepSeek V3.2, na scenę wkroczył gracz, który nie tylko dogania technologicznie liderów branży, OpenAI i Google, ale także rzuca wyzwanie ich całym modelom biznesowym. Podczas gdy Zachód od dawna spoczywał na laurach zastrzeżonych modeli chmurowych, DeepSeek udowadnia teraz, że wydajność światowej klasy jest możliwa również w ramach otwartych wag, objętych liberalną licencją Apache 2.0.

Ten model to coś więcej niż tylko technologiczne osiągnięcie z Chin; to bezpośrednia odpowiedź na najpilniejsze pytania stojące przed europejskimi firmami: jak wykorzystać najnowocześniejszą sztuczną inteligencję bez wysyłania wrażliwych danych na serwery w USA? Dzięki innowacyjnym architekturom, takim jak Sparse Attention (DSA), oraz ogromnym inwestycjom w proces uczenia maszynowego, V3.2 osiąga wydajność i precyzję, które wyznaczają nowe standardy, zwłaszcza w obszarze programowania i autonomicznych agentów.

Poniższy artykuł szczegółowo analizuje, dlaczego wersja 3.2 jest uważana za punkt zwrotny. Analizujemy tło techniczne, porównujemy wyniki testów porównawczych z GPT-5 i Gemini 3 Pro oraz omawiamy, dlaczego niemieckie działy rozwoju mogłyby skorzystać na lokalnym wdrożeniu. Dowiedz się, dlaczego era niekwestionowanej dominacji USA może dobiec końca i jakie strategiczne kroki firmy powinny teraz rozważyć.

Czym jest DeepSeek V3.2 i dlaczego jego premiera jest tak ważna dzisiaj?

DeepSeek V3.2 to punkt zwrotny w dziedzinie sztucznej inteligencji, radykalnie zmieniając dynamikę rynku w segmencie przedsiębiorstw. Model ten został opracowany z myślą o wydajności GPT-5 OpenAI, a jednocześnie udostępniony jako otwarta wersja na licencji Apache 2.0. Oznacza to, że firmy mogą korzystać z modelu lokalnie, bez konieczności przesyłania danych do amerykańskich infrastruktur chmurowych. Dzisiejsza wersja łączy w sobie dwa przełomowe aspekty: po pierwsze, innowację techniczną o nazwie Sparse Attention, która rewolucjonizuje wydajność, a po drugie, model licencjonowany, który nie nakłada ograniczeń własnościowych. Stanowi to bezpośrednie wyzwanie dla modeli biznesowych OpenAI, Google i innych amerykańskich hiperskalerów, które wcześniej generowały przychody dzięki swoim zamkniętym i licencjonowanym modelom.

Jakie innowacje techniczne stoją za zwiększoną wydajnością wersji V3.2?

Sercem innowacji technicznej DeepSeek V3.2 jest DeepSeek Sparse Attention, w skrócie DSA. Aby to zrozumieć, należy najpierw zrozumieć, jak działają tradycyjne mechanizmy uwagi w dużych modelach językowych. W przypadku klasycznych transformatorów, każdy token w sekwencji musi zwracać uwagę na każdy inny token, niezależnie od tego, czy to połączenie jest znaczące lub istotne dla odpowiedzi. Prowadzi to do kwadratowego nakładu obliczeniowego, co szybko staje się problemem w przypadku dłuższych tekstów. DeepSeek zidentyfikował ten punkt nieefektywności i opracował rozwiązanie, które selektywnie zwraca uwagę tylko na naprawdę istotne fragmenty tekstu.

Technologia DSA działa poprzez wykorzystanie przez model systemu indeksowania do wstępnej oceny, które fragmenty tekstu są faktycznie wymagane dla bieżącej odpowiedzi. Pozostałe są ignorowane. Nie jest to osiągane za pomocą sztywnych wzorców, ale raczej poprzez wyuczony mechanizm, który wyposaża każdą warstwę uwagi w mechanizm selekcji podczas treningu. Ten mechanizm selekcji analizuje przychodzące tokeny i inteligentnie decyduje, które połączenia uwagi powinny zostać obliczone, a które nie. Konsekwencje tej innowacji architektonicznej są spektakularne: nakład obliczeniowy jest znacznie zmniejszony, czasy wnioskowania są krótsze, skalowalność dla dłuższych kontekstów jest znacznie poprawiona, a zużycie pamięci zmniejszone. Ten skok wydajności jest szczególnie widoczny podczas przetwarzania dokumentów o długości do 128 000 tokenów. Model zachowuje jakość swoich wyników, co czyni go autentycznym ulepszeniem w porównaniu ze starszymi architekturami.

W jaki sposób DeepSeek dostosował swój proces szkoleniowy, aby osiągnąć takie wyniki?

Firma DeepSeek dostrzegła, że ​​kluczem do osiągnięcia wyników na światowym poziomie jest gruntowna restrukturyzacja budżetów szkoleniowych. Podczas gdy ugruntowane firmy tradycyjnie inwestowały jedynie około jednego procenta swoich budżetów szkoleniowych w fazę poszkoleniową, DeepSeek zwiększył ten udział do ponad dziesięciu procent. Inwestycje te są ukierunkowane na dostosowanie – czyli dostosowanie modelu do ludzkich wartości i praktycznych wymagań – a także na uczenie przez wzmacnianie.

Proces szkolenia specjalistycznego opierał się na masowym skalowaniu syntetycznych danych szkoleniowych. DeepSeek trenował wersję 3.2 w ponad 4400 syntetycznych środowiskach zadaniowych. Zastosowano inteligentną metodologię: do generowania wysokiej jakości danych szkoleniowych, szczególnie z zakresu matematyki i programowania, wykorzystano wyspecjalizowane modele nauczycieli. Modele te posiadają dogłębną wiedzę specjalistyczną w tych dziedzinach, dzięki czemu mogą generować próbki szkoleniowe najwyższej jakości. Różni się to zasadniczo od podejścia konkurentów z USA, którzy często opierają się na dużych ilościach danych ogólnego przeznaczenia. Chińska strategia polegająca na znacznych inwestycjach w dane poszkoleniowe i syntetyczne podważa przewagę Doliny Krzemowej, ponieważ jakość jest ważniejsza od ilości, a strategia ta jest możliwa do zrealizowania dzięki nowoczesnym układom scalonym w Chinach.

Jak DeepSeek V3.2 wypada w dostępnych testach porównawczych?

Wyniki testów porównawczych malują niuansowy obraz, ujawniając mocne i słabe strony modelu. W testach matematycznych, a konkretnie w teście AIME 2025, wersja 3.2 osiąga imponujący wynik 93,1%. Jest to wynik zbliżony do GPT-5 (wysoki) z wynikiem 90,2%. Są jednak obszary, w których model ten ustępuje konkurencji: w teście HMMT 2025 Mathematics Olympiad, wersja 3.2 osiąga 97,5%, podczas gdy specjalistyczna wersja Speciale, z wynikiem 99,0%, przewyższa wydajność GPT-5-wysoki.

Prawdziwie niezwykły wynik leży jednak w praktycznym zastosowaniu jako autonomicznego agenta. To właśnie w tym obszarze DeepSeek góruje. W teście SWE Multilingual Benchmark, który symuluje rzeczywiste problemy GitHub i mierzy, ile z tych problemów model może rozwiązać autonomicznie, wersja 3.2 osiąga imponujące 70,2%. Dla porównania, GPT-5 radzi sobie tylko z 55,3%. To nie jest tylko niewielka różnica, ale znaczący skok wydajności. W teście SWE Verified Benchmark, wersja 3.2 rozwiązuje łącznie 2537 problemów, podczas gdy Claude-4.5-Sonnet rozwiązuje 2536. W Codeforces wersja 3.2 osiąga dokładność 84,8%, w porównaniu z 84,7% Claude-4.5-Sonnet. Te wyniki plasują DeepSeek jako najlepszy wybór dla programistów, którzy chcą używać agentów AI do złożonych zadań programistycznych. Dominacja tego modelu w obszarze praktycznego kodowania sprawia, że ​​jest on szczególnie interesujący dla niemieckich działów rozwoju, które pracują nad automatyzacją swoich przepływów pracy.

Jaką szczególną rolę odgrywa DeepSeek V3.2 Special Edition?

Oprócz standardowej edycji V3.2, dostępna jest wersja Speciale, która wykorzystuje radykalnie odmienną strategię optymalizacji. Wersja ta działa ze znacznie złagodzonymi ograniczeniami dotyczącymi tzw. łańcucha myślowego, czyli długości procesów myślowych, jakie model może generować podczas rozumowania. Efekt tej decyzji jest spektakularny: na Międzynarodowej Olimpiadzie Informatycznej w 2025 roku model Speciale osiągnął złote wyniki, co było osiągnięciem tylko dla najlepszych zawodników.

Ten ekstremalny poziom precyzji i możliwości logicznych ma jednak wyraźnie odczuwalną cenę. Model Speciale zużywa średnio 77 000 tokenów podczas rozwiązywania złożonych problemów, podczas gdy jego konkurent, Gemini 3 Pro, wykonuje podobne zadania, wykorzystując zaledwie 22 000 tokenów. Stanowi to trzyipółkrotną różnicę w zużyciu tokenów. Ze względu na problemy z opóźnieniami i związane z nimi wyższe koszty, DeepSeek zaleca korzystanie z wydajniejszego modelu głównego V3.2 do standardowego użytkowania w środowiskach produkcyjnych. Edycja Speciale jest natomiast przeznaczona do specjalistycznych zastosowań, w których maksymalna precyzja logiczna jest priorytetem, a czas i koszty są kwestiami drugorzędnymi. Może to być istotne na przykład w badaniach naukowych, formalnej weryfikacji systemów krytycznych lub w rywalizacji w światowej klasy olimpiadach.

Co sprawia, że ​​licencja Apache 2.0 i wydanie Open Weights są tak rewolucyjne?

Licencjonowanie wersji 3.2 w ramach Apache 2.0 jako Open Weights to strategiczny krok, który fundamentalnie zmienia równowagę sił na rynku przedsiębiorstw. Aby zrozumieć jego znaczenie, należy najpierw zrozumieć, co oznacza Open Weights. To nie to samo, co oprogramowanie open source. W Open Weights wytrenowane wagi modelu – czyli miliardy parametrów numerycznych, które składają się na wytrenowany model – są publicznie dostępne. Dzięki temu każdy może pobrać i uruchomić model lokalnie.

Licencja Apache 2.0 zezwala zarówno na użytkowanie komercyjne, jak i modyfikacje, pod warunkiem wskazania autora i przestrzegania zastrzeżeń. W przypadku firm niemieckich oznacza to, że mogą pobrać wersję 3.2 na własne serwery i uruchomić ją lokalnie bez konieczności migracji danych do DeepSeek w Chinach, OpenAI w USA lub Google. Rozwiązuje to jeden z największych problemów firm z regulowanych branż, niezależnie od tego, czy chodzi o usługi finansowe, opiekę zdrowotną, czy infrastrukturę krytyczną. Suwerenność danych nie jest już koncepcją teoretyczną, lecz praktyczną rzeczywistością.

To fundamentalnie podważa model biznesowy amerykańskich hiperskalerów. OpenAI zarabia na subskrypcjach w chmurze i subskrypcjach Pro dla ChatGPT. Google zarabia na Vertex AI i integracji Gemini z chmurą. Jeśli firmy mają teraz darmową, lokalnie uruchamianą opcję, która w praktyce działa równie dobrze lub lepiej niż drogie usługi płatne, model licencjonowania traci uzasadnienie. Firmy mogłyby radykalnie obniżyć swoje koszty, z dziesiątek tysięcy euro miesięcznie za subskrypcje w chmurze do zaledwie kilku tysięcy euro za lokalny sprzęt.

Jak DeepSeek V3.2 wypada w porównaniu z GPT-5 i Gemini 3 Pro?

Bezpośrednie porównanie z amerykańskimi konkurentami jest nieco niuansowane, ale ogólnie rzecz biorąc, DeepSeek wygrywa. W przypadku zadań wymagających czystego rozumowania i testów porównawczych matematycznych, Gemini 3 Pro wypada nieznacznie lepiej. W teście AIME 2025 Gemini 3 Pro osiąga wynik 95,0%, podczas gdy wersja 3.2 – 93,1%. To znacząca różnica w przypadku bardzo złożonych problemów matematycznych. Gemini 3 Pro również wygrywa w teście HMMT 2025.

Należy jednak poczynić istotne rozróżnienie: samo rozumowanie nie jest jedyną miarą skuteczności modeli AI w praktyce. DeepSeek wyraźnie przoduje w obszarze autonomicznych agentów kodu, czyli zdolności do rozwiązywania rzeczywistych problemów inżynierii oprogramowania. Ta praktyczna przewaga jest często ważniejsza dla klientów korporacyjnych niż wyniki w olimpiadach matematycznych. Model, który potrafi rozwiązać 70% rzeczywistych problemów GitHub, podczas gdy konkurencja radzi sobie z zaledwie 55%, zmienia obliczenia dla wielu firm.

Dodatkowo, istnieje kwestia licencjonowania. GPT-5 i Gemini 3 Pro są zastrzeżone. Wymagają subskrypcji chmury, dane trafiają na serwery w USA, a firmy nie mają kontroli nad aktualizacjami ani bezpieczeństwem. DeepSeek V3.2 można uruchomić lokalnie, dane pozostają w firmie, a licencja Apache 2.0 pozwala nawet na modyfikacje. To ogromna praktyczna zaleta, wykraczająca poza suche wyniki testów porównawczych.

Jaki konkretny wpływ może mieć istnienie wersji 3.2 na niemieckie działy rozwoju?

Konsekwencje mogą być daleko idące. W wielu niemieckich firmach, zwłaszcza w większych firmach technologicznych i usługach finansowych, ochrona danych i ich suwerenność to nie tylko kwestie zgodności, ale także fundamentalne wartości. Dzięki wersji 3.2 działy rozwoju mogą teraz korzystać ze wsparcia sztucznej inteligencji (AI) do lokalnego generowania kodu i naprawiania błędów, bez konieczności wysyłania kodu źródłowego do partnerów zewnętrznych. To kluczowa zaleta dla wielu systemów o krytycznym znaczeniu, takich jak systemy bankowe czy medyczne.

Kolejnym praktycznym aspektem jest struktura kosztów. Wiele średniej wielkości niemieckich firm unikało dotychczas korzystania z narzędzi do kodowania AI, ponieważ koszty chmury były zbyt wysokie. Dzięki lokalnie obsługiwanej wersji 3.2, w której po początkowej inwestycji w sprzęt ponoszone są jedynie koszty energii elektrycznej, rachunek ekonomiczny nagle staje się znacznie korzystniejszy. Deweloper korzystający z wersji 3.2 jako lokalny drugi pilot mógłby zwiększyć swoją produktywność bez pogarszania ogólnego kosztu firmy.

Punktem zwrotnym może być to, że pytanie nie będzie już dotyczyło tego, czy używać ChatGPT Pro do uzupełniania kodu, ale raczej tego, czy pozwolić sobie na NIEkorzystanie z wersji 3.2. Bariera wejścia w tę technologię drastycznie zmalała. Presja na uznanych dostawców jest ogromna. OpenAI będzie zmuszone dostosować swoje modele cenowe lub znaleźć nowe wyróżniki, jeśli darmowy model sprawdzi się w praktyce równie dobrze.

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Jak może zmienić się globalny krajobraz sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych sześciu miesięcy?

Pytanie, czy za sześć miesięcy w niemieckich działach rozwoju nadal będą dostępne modele własnościowe, jest zasadne. Istnieją dwa scenariusze. Bardziej prawdopodobny jest scenariusz bifurkacji. Duzi klienci korporacyjni z najsurowszymi wymogami zgodności przejdą na wersję 3.2 lub podobne modele o otwartej strukturze. Dokładność sztucznej inteligencji nie jest już głównym czynnikiem różnicującym. Mniejsze firmy i zespoły bez ekstremalnych wymagań dotyczących ochrony danych mogłyby nadal korzystać z rozwiązań chmurowych, ponieważ są one łatwiejsze w zarządzaniu i skalowaniu.

Kolejnym pojawiającym się trendem jest konkurencja cenowa. OpenAI może być zmuszone do znacznego obniżenia cen. Obecna struktura cenowa ChatGPT Plus lub kosztów API sprawdza się tylko tak długo, jak długo istnieje znacząca różnica w wydajności w porównaniu z darmowymi alternatywami. Jeśli wersja 3.2 okaże się lepsza w praktyce, ta różnica stanie się czynnikiem. OpenAI mogłoby wówczas stać się dostawcą wyłącznie usług, oferującym zarządzany hosting i dodatkowe funkcje, zamiast koncentrować się głównie na wyłączności modelu.

Możliwość całkowitego przejęcia przez modele o otwartej strukturze w ciągu sześciu miesięcy jest nierealna. Duże organizacje adaptują się powoli, a migracja jest czasochłonna i kosztowna. Osiągnęliśmy jednak punkt, w którym nic technicznie ani ekonomicznie nie stoi na przeszkodzie stosowaniu modeli lokalnych. To po prostu kwestia inercji. Za rok prawdopodobnie zobaczymy znacznie wyższy odsetek wdrożeń lokalnej sztucznej inteligencji w niemieckich firmach niż obecnie. Moment przejścia mógł przesunąć się z „nigdy” na „wkrótce”.

Jakie znaczenie ma chińska strategia masowych inwestycji w dane syntetyczne i poszkoleniowe?

Chińska strategia ujawnia zmianę paradygmatu w rozwoju sztucznej inteligencji. Podczas gdy Dolina Krzemowa od dawna zakładała, że ​​kluczem do lepszych modeli są większe zbiory danych treningowych i udoskonalone techniki wstępnego trenowania, DeepSeek dostrzegł, że największe korzyści można osiągnąć w procesie trenowania po treningu. To zmiana paradygmatu, która przeczy intuicji wielu tradycyjnych badaczy sztucznej inteligencji.

Inwestowanie ponad dziesięciu procent budżetu szkoleniowego w szkolenia poszkoleniowe, w porównaniu ze średnią historyczną na poziomie około jednego procenta, oznacza ogromną alokację zasobów. Jest to możliwe dzięki generowaniu syntetycznych danych szkoleniowych na masową skalę. Przewagą danych syntetycznych nad danymi rzeczywistymi jest ich nieskończona powtarzalność, brak problemów z prawami autorskimi i możliwość idealnego doboru. Specjalistyczny model nauczyciela matematyki może wygenerować miliony wysokiej jakości rozwiązanych zadań matematycznych, które można wykorzystać do precyzyjnego dopracowania materiału.

Ta strategia jest również zgodna z warunkami gospodarczymi Chin. Podczas gdy szkolenie mocy obliczeniowej jest drogie w USA, wyspecjalizowane układy scalone AI, takie jak seria Huawei Ascend, są w Chinach bardziej przystępne cenowo. Pozwala to chińskim firmom na znaczne inwestycje w moc obliczeniową, jednocześnie zwiększając efektywność kosztową. Chińska strategia niweczy tym samym przewagę USA, która tradycyjnie opierała się na większej dostępności mocy obliczeniowej i danych. Dziś nie chodzi już o to, kto ma najlepszą infrastrukturę, ale o to, kto najinteligentniej ją wykorzystuje.

Jakie słabości ma DeepSeek V3.2 w porównaniu do swoich amerykańskich konkurentów?

DeepSeek otwarcie przyznaje, że wersja 3.2 nie dorównuje pod każdym względem. Zakres wiedzy, czyli ilość faktów i informacji przetworzonych przez model, nie dorównuje jeszcze w pełni możliwościom GPT-5 czy Gemini 3 Pro. W praktyce oznacza to, że wersja 3.2 może czasami pozostawać w tyle za konkurencją w przypadku pytań wymagających bardzo szerokiej wiedzy ogólnej. Jednak ta słabość nie jest krytyczna, ponieważ prawdopodobnie można ją zredukować poprzez dalsze iteracje szkoleniowe.

Kolejną kwestią do rozważenia jest dojrzałość infrastruktury. OpenAI ma dziesiątki lat doświadczenia w infrastrukturze API, narzędziach monitorujących i wsparciu społeczności. DeepSeek nie zbudował jeszcze tej infrastruktury. Dla firm, które chcą budować zupełnie nowe systemy AI, dojrzałość infrastruktury OpenAI może być powodem, by pozostać przy OpenAI, pomimo kosztów. Jednak dla firm, które chcą kontrolować własną infrastrukturę, nie stanowi to problemu.

Trzecim aspektem jest bezpieczeństwo i testowanie. OpenAI zbudowało wysoki poziom zaufania do bezpieczeństwa ChatGPT dzięki wieloletnim testom przeprowadzanym przez red team. DeepSeek nie ma jednak tak długofalowej historii. Chociaż w wersji 3.2 nie ma dowodów na istnienie backdoorów ani luk w zabezpieczeniach, jego historia jest krótsza. Ostrożne firmy mogą uznać to za powód, aby nie migrować od razu do DeepSeek.

W jakim stopniu DeepSeek V3.2 zwiększa presję na OpenAI i jak może zareagować konkurencja?

Presja na OpenAI jest ogromna. Przez długi czas OpenAI stanowiło odpowiedź na pytanie: „Który model AI jest najlepszy?”. Odpowiedź była oczywista: ChatGPT. Dziś odpowiedź nie jest już taka oczywista. W przypadku generowania kodu i autonomicznych agentów lepszy jest DeepSeek. W przypadku zadań wnioskowania lepszy jest Gemini 3 Pro. W przypadku lokalnego wdrażania i prywatności danych DeepSeek jest unikatowy. To osłabiło pozycję OpenAI jako lidera rynku z najlepszym modelem.

OpenAI może zareagować na kilka sposobów. Pierwszą opcją jest obniżenie ceny. Obecna struktura cenowa działa tylko wtedy, gdy istnieje znacząca różnica w wydajności. Jeśli ta różnica nie istnieje, obniżenie ceny jest logiczną reakcją. Drugą opcją jest inwestowanie w modele, które wyraźnie ulepszają OpenAI. Mogłoby to oznaczać, że GPT-6 może pojawić się z ogromnymi ulepszeniami w zakresie wnioskowania, możliwości agentów i generowania kodu. Trzecią opcją jest udostępnienie kodu źródłowego (open source). Jeśli OpenAI zda sobie sprawę, że zamknięte modele nie pełnią już funkcji wyróżnika, może również udostępnić otwarte wersje GPT-5 lub innych modeli. Miałoby to poetycką ironię w porównaniu z OpenAI, organizacją, która reprezentuje „otwartość”, przyjmującą odwrotne podejście.

Najsilniejszą reakcją byłoby prawdopodobnie połączenie tych strategii: obniżka cen, ulepszenie infrastruktury i ewentualnie selektywne udostępnianie mniej krytycznych modeli w modelu open source. Rynek prawdopodobnie podzieli się na kilka segmentów. Segment premium: firmy płacą za najlepszy model plus pełne wsparcie infrastrukturalne. Segment DIY: firmy korzystają z lokalnych modeli o otwartej konstrukcji. Segment hybrydowy: firmy wykorzystują zarówno modele zastrzeżone, jak i otwarte w różnych zastosowaniach.

Jak zatwierdzenie DeepSeek może wpłynąć na europejską strategię dotyczącą sztucznej inteligencji?

Europa, a w szczególności Niemcy, od dawna borykają się z problemem kontrolowania kluczowych modeli AI przez firmy amerykańskie. Był to nie tylko problem konkurencyjny, ale także kwestia suwerenności i bezpieczeństwa. Dostępność wersji 3.2 otwiera nowe możliwości. Niemieckie firmy mogą teraz budować systemy AI bez uzależnienia od amerykańskiej infrastruktury chmurowej.

Mogłoby to doprowadzić do wzmocnienia pozycji Niemiec w branżach o znaczeniu krytycznym. W sektorze motoryzacyjnym niemieccy producenci samochodów mogliby korzystać z wersji 3.2 do generowania kodu i wsparcia inżynieryjnego bez konieczności przesyłania kodu źródłowego do OpenAI lub Google. To znacząca zaleta. W sektorze bankowym niemieckie banki mogłyby lokalnie obsługiwać systemy AI o krytycznym znaczeniu dla zgodności.

Długoterminowym efektem może być zmniejszenie zależności europejskich firm od amerykańskich startupów, takich jak OpenAI czy Anthropic. Jeśli otwarte modele z Chin okażą się konkurencyjne, Europa może zostać zmotywowana do rozwoju własnych modeli. Mogłoby to doprowadzić do fragmentacji globalnego rynku sztucznej inteligencji, gdzie Europa będzie korzystać z własnych modeli, Stany Zjednoczone z własnych, a Chiny/Azja z własnych. W dłuższej perspektywie korzystnie wpłynie to na dynamikę konkurencji i zmniejszy zależność od poszczególnych firm.

Jakie praktyczne kroki powinny teraz rozważyć niemieckie firmy?

Niemieckie firmy powinny stosować strategię oceny etapowej. Najpierw należy przeprowadzić projekty pilotażowe w obszarach niekrytycznych, aby przetestować wersję 3.2. Mogłoby to obejmować dokumentację wewnętrzną, wsparcie w zakresie przeglądu kodu lub funkcje beta, w których błąd nie byłby krytyczny. Po drugie, należy obliczyć koszty operacyjne. Jakie są koszty sprzętu, energii elektrycznej i wewnętrznej infrastruktury IT do celów administracyjnych w porównaniu z obecnymi subskrypcjami w chmurze?

Po trzecie, należy przeprowadzić ocenę ochrony danych. Które dane są tak wrażliwe, że nie mogą opuścić granic firmy? W przypadku tych danych wersja 3.2 mogłaby być obsługiwana lokalnie. Po czwarte, należy rozwijać umiejętności. Zarządzanie i dostrajanie modeli lokalnych wymaga nowych umiejętności, którymi nie wszystkie niemieckie firmy obecnie dysponują. Może to wymagać zewnętrznych konsultacji lub szkoleń.

Kluczem jest uniknięcie pułapki „wszystko albo nic”. Optymalna konfiguracja dla wielu firm to prawdopodobnie hybryda: niektóre przypadki użycia działają na lokalnej wersji 3.2, a inne nadal na OpenAI lub Google, w zależności od tego, co ma największy sens. Technologia powinna służyć firmie, a nie odwrotnie.

Jakie niepewności i ryzyka wiążą się z wdrożeniem DeepSeek V3.2?

Istnieje kilka niewiadomych. Po pierwsze, istnieje ryzyko polityczne. DeepSeek to chińska firma. Trwają dyskusje na temat bezpieczeństwa chińskich technologii w firmach zachodnich. Chociaż nie ma oczywistych dowodów na obecność backdoorów w wersji 3.2, istnieje ryzyko, że przyszłe wersje lub sama firma mogą znaleźć się pod presją. To realne ryzyko dla firm działających w infrastrukturze krytycznej.

Po drugie, istnieje ryzyko związane z długością. DeepSeek jest stosunkowo młody. Chociaż firma poczyniła imponujące postępy, jej długoterminowa rentowność jest niepewna. Czy DeepSeek będzie nadal istnieć za pięć lat? Czy API będzie nadal dostępne? Czy firma będzie nadal udostępniać modele o otwartej strukturze? Te niepewności są większe niż w przypadku bardziej uznanych firm, takich jak OpenAI czy Google.

Po trzecie, istnieją ryzyka infrastrukturalne. Lokalne uruchomienie dużego modelu językowego wymaga specjalistycznego sprzętu, stosu oprogramowania i wiedzy operacyjnej. Uruchomienie modelu z 671 miliardami parametrów na własnym sprzęcie nie jest proste. Może to prowadzić do problemów technicznych i przekroczenia kosztów.

Po czwarte, istnieją ryzyka związane z brakiem zgodności. W niektórych branżach organy regulacyjne nakładają surowe wymogi dotyczące tego, jakie systemy mogą być stosowane. Model chińskiej firmy może w niektórych przypadkach nie spełniać wymogów.

Jakich innych wydarzeń można spodziewać się w nadchodzących miesiącach?

Istnieje kilka scenariuszy. Najbardziej prawdopodobny scenariusz zakłada, że ​​DeepSeek szybko wyda kolejne wersje, które będą udoskonalone w stosunku do wersji 3.2 i usuną wszystkie znane słabości. Baza wiedzy może zostać rozszerzona. Bezpieczeństwo może zostać poprawione poprzez dalsze testy red team. Google i OpenAI prawdopodobnie zareagują szybko i opublikują własne modele open-weight, co doprowadzi do ich normalizacji.

Innym możliwym scenariuszem jest eskalacja geopolityczna. Stany Zjednoczone mogłyby nałożyć ograniczenia eksportowe na modele DeepSeek, podobne do tych na chipy. Ograniczyłoby to dostępność w krajach zachodnich. Trzecim scenariuszem jest konsolidacja rynku. Duża firma technologiczna mogłaby przejąć DeepSeek lub nawiązać z nim bliską współpracę. Mogłoby to wpłynąć na niezależność firmy.

W dłuższej perspektywie, czyli w ciągu jednego do trzech lat, branża sztucznej inteligencji może ewoluować od obecnej koncentracji na kilku modelach do bardziej zróżnicowanego krajobrazu. Dzięki licznym konkurencyjnym modelom otwartym, modelom zastrzeżonym i specjalizacjom, firmy będą miały realny wybór. To korzystniejsze dla konkurencji i innowacji w dłuższej perspektywie.

Czy DeepSeek V3.2 naprawdę oznacza koniec amerykańskich hiperskalerów?

Odpowiedź brzmi: nie do końca. DeepSeek V3.2 nie oznacza końca amerykańskich hiperskalerów, ale raczej koniec ich niekwestionowanej dominacji. OpenAI, Google i inni nadal będą znaczącymi graczami. Jednak rynek jest rozdrobniony. Do generowania kodu DeepSeek często sprawdza się lepiej. Do wnioskowania, Gemini jest czasami lepszy. W przypadku wdrożeń lokalnych DeepSeek jest wyjątkowy.

Zmienił się sposób kalkulacji kosztów dla firm. Przed DeepSeek V3.2 kalkulacja często brzmiała: Chmura AI jest droga, ale nie mamy alternatywy. Po DeepSeek V3.2 kalkulacja brzmi: Chmura AI jest droga, ale mamy dobre lokalne alternatywy. To prowadzi do presji na ceny, presji na rozwój funkcji i presji na jakość usług.

To korzystne dla niemieckich firm. Możliwość korzystania z lokalnych systemów AI wzmacnia suwerenność danych, zmniejsza zależność od firm amerykańskich i obniża koszty. To klasyczny przykład konkurencji, która prowadzi do lepszych rezultatów dla klientów. Rynek prawdopodobnie ewoluuje w kierunku pluralistycznego systemu z różnymi dostawcami, umożliwiając firmom wybór najlepszego rozwiązania w oparciu o ich potrzeby i wymagania. To nie koniec amerykańskich hiperskalerów, ale raczej początek nowej, bardziej zróżnicowanej ery AI.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc