Chiny i DeepSeek | Sztuczna inteligencja: Jak nowa architektura wstrząsa rynkiem chipów
Przedpremierowe wydanie Xperta
Wybór głosu 📢
Opublikowano: 11 stycznia 2026 r. / Zaktualizowano: 11 stycznia 2026 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Chiny i DeepSeek | Sztuczna inteligencja: Miliardy w inwestycjach bezużyteczne? Jak nowa architektura wstrząsa rynkiem chipów – Zdjęcie: Xpert.Digital
Efekt bumerangu: Jak sankcje USA umożliwiły Chinom przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji
294 000 dolarów zamiast 100 milionów dolarów: prawda o wojnie cenowej DeepSeek
Najnowsze odkrycie chińskiej firmy DeepSeek, specjalizującej się w sztucznej inteligencji, stawia fundamentalne pytania dotyczące przyszłości sztucznej inteligencji. Pod koniec grudnia 2025 roku firma zaprezentowała nową metodę szkolenia (zwaną Manifold-Constrained Hyper-Connections), która ma potencjał, by zrewolucjonizować całą branżę. Podczas gdy zachodni giganci technologiczni inwestują setki miliardów dolarów w ogromne centra danych i wyspecjalizowane układy scalone, DeepSeek demonstruje alternatywną ścieżkę opartą na wyrafinowanej architekturze, a nie na samych inwestycjach kapitałowych. To odkrycie może wstrząsnąć ekonomicznymi fundamentami branży sztucznej inteligencji i zapoczątkować transformację, w której sukces lub porażka będą zależeć nie tylko od dostępności zasobów, ale od wiedzy inżynierskiej.
Chińskie podejście nie wynikało z wyboru, lecz z konieczności. Ograniczenia eksportowe nałożone przez Stany Zjednoczone uniemożliwiły chińskim firmom dostęp do najpotężniejszych układów AI firmy Nvidia. To, co początkowo wydawało się strategiczną przeszkodą, stało się katalizatorem alternatywnych ścieżek rozwoju. DeepSeek musiał osiągnąć maksymalną wydajność przy ograniczonym sprzęcie, tworząc metody, które obecnie stanowią wyzwanie dla struktury kosztów całej branży. Premiera modelu R1 w styczniu 2025 roku, który dorównywał najnowocześniejszym modelom amerykańskim, ale został opracowany przy ułamku kosztów, wywołała szok na giełdach i zmusiła analityków na całym świecie do ponownego przemyślenia swoich modeli wyceny.
Nadaje się do:
Od hiperpołączeń do stabilności matematycznej
Podstawą techniczną nowej metody DeepSeek jest dalszy rozwój sieci w ramach sztucznej inteligencji. Tradycyjne sieci neuronowe wykorzystują tzw. połączenia resztkowe – rodzaj „skrótu”, przez który informacje są przekazywane między warstwami sieci. Mosty te umożliwiają trenowanie sieci o większej głębokości, zapobiegając zanikaniu sygnałów uczących w trakcie ich trwania. „Hiperpołączenia” DeepSeek rozszerzają tę koncepcję, poszerzając przepływ informacji między warstwami i umożliwiając bardziej elastyczne wzorce. Prowadzi to do poprawy wydajności, ale ma istotną wadę: dodatkowa złożoność zagraża stabilności, ponieważ informacje nie są już przekazywane tak niezawodnie, jak w przypadku połączeń klasycznych.
W przypadku tradycyjnych skrótów informacje pozostają w dużej mierze niezmienione podczas przesyłania przez sieć, co skutkuje stabilnym szkoleniem. Nowe hiperpołączenia poświęcają tę cechę na rzecz większych możliwości uczenia się, ale prowadzi to do znacznych fluktuacji podczas trenowania dużych modeli. DeepSeek zaobserwował w eksperymentach, że wskaźniki błędów nieoczekiwanie wzrosły po około 12 000 krokach treningowych – co jest wyraźnym sygnałem niestabilności. Sygnały sterujące procesem uczenia się zachowywały się chaotycznie, co praktycznie uniemożliwiało skalowanie do bardziej wydajnych modeli. Jednocześnie, szersze połączenia zwiększały ruch danych, ponieważ więcej informacji musiało być przesyłanych między pamięcią a procesorem.
Rozwiązanie DeepSeek rzutuje te złożone połączenia na kontrolowaną przestrzeń matematyczną („rozmaitość”) o ustalonych regułach. Ten matematyczny trik przywraca stabilność, jednocześnie zachowując korzyści płynące z bogatszej wymiany informacji. Przestrzeń ta jest definiowana przez specjalne macierze, w których wartości równoważą się, aby zachować ogólną stabilność. Choć to ograniczenie może brzmieć technicznie, ma ono dalekosiężne konsekwencje praktyczne: gwarantuje, że sygnały nie zostaną utracone ani nie narosną w niekontrolowany sposób podczas przepływu przez sieć.
Praktyczne testy z modelem 27 miliardów parametrów potwierdziły jego skuteczność. Zarówno standardowe, jak i stabilizowane hiperpołączenia przewyższyły model bazowy, ale wersja stabilizowana konsekwentnie osiągała najlepsze rezultaty. Stabilność treningu uległa znacznej poprawie. Podczas gdy model standardowy wykazywał znaczące przerwy po 12 000 kroków, trening z nową metodą przebiegał płynnie i ściśle odpowiadał zachowaniu stabilnego modelu bazowego. Sygnały uczenia się pozostawały w normie przez cały proces, co wskazuje na fundamentalne rozwiązanie problemu stabilności.
Wzrost wydajności ma swoją cenę, ale jest ona zaskakująco umiarkowana. Metoda zwiększa nakład obliczeniowy o około 6,7% w porównaniu ze standardem. Ten niewielki dodatkowy nakład jest nieistotny w porównaniu z ogromną poprawą wydajności, co czyni tę metodę jedną z najskuteczniejszych strategii w obecnych badaniach. DeepSeek wdrożył również rygorystyczne optymalizacje infrastruktury, aby zmniejszyć obciążenie ścieżek transmisji danych. Optymalizacje te są kluczowe, ponieważ w przypadku dużych modeli wąskim gardłem często nie jest sama moc obliczeniowa, ale raczej prędkość przesyłu danych między pamięcią a procesorem.
Nadaje się do:
Rzeczywistość ekonomiczna kryjąca się za nagłówkami
Publiczna dyskusja na temat kosztów DeepSeek od samego początku była pełna nieporozumień. Kiedy firma zaprezentowała model R1 w styczniu 2025 roku, krążące dane sugerowały, że koszty szkolenia modelu bazowego V3 wyniosą mniej niż sześć milionów dolarów. Często porównywano je do szacowanych stu milionów dolarów za GPT-4 firmy OpenAI, co stwarzało wrażenie, że DeepSeek osiągnął dwudziestopięciokrotną przewagę kosztową. We wrześniu 2025 roku DeepSeek opublikował artykuł w czasopiśmie „Nature”, w którym stwierdził, że koszty szkolenia R1 wyniosły zaledwie 294 000 dolarów. Kwota ta po raz kolejny zdominowała doniesienia medialne i wzmocniła przekonanie o fundamentalnej przewadze kosztowej.
Bliższa analiza ujawnia jednak bardziej złożony obraz. Kwota 294 000 dolarów odnosi się wyłącznie do tzw. fazy post-treningowej, w której inteligentny model jest udoskonalany poprzez praktykę i informacje zwrotne. Rzeczywiste całkowite koszty przekraczają 5,87 miliona dolarów za sam czas obliczeniowy, a do tego dochodzą inwestycje w sprzęt w wysokości około 51 milionów dolarów. Kwoty te nie uwzględniają jednak kosztów badań, przygotowania danych, personelu i nieudanych eksperymentów. Po uwzględnieniu tych czynników, rzeczywiste koszty rozwoju mieszczą się w przedziale, który, choć niższym niż porównywalne kwoty na Zachodzie, nie osiąga tak imponującej skali, jak często przytaczane liczby.
Struktura kosztów rozwoju sztucznej inteligencji (AI) jest z natury trudna do zrozumienia. OpenAI nigdy nie opublikowało dokładnych danych dotyczących GPT-4. Często cytowany szacunek 100 milionów dolarów pochodzi od Sama Altmana, który w 2023 roku mówił o znacznie wyższych kosztach szkolenia modelu podstawowego. Analogiczne szacunki dla nowszych modeli, takich jak GPT-4o, sugerują, że koszty znacznie spadły dzięki nowoczesnym technikom, takim jak wyspecjalizowane sieci ekspertów, bardziej wydajne metody i zoptymalizowana infrastruktura. Niektóre analizy szacują koszty szkolenia GPT-4o na 5–16 milionów dolarów, co oznaczałoby, że różnica w kosztach w porównaniu z DeepSeek jest znacznie mniejsza, niż się powszechnie uważa.
Niemniej jednak osiągnięcie DeepSeek pozostaje godne uwagi. Firma wytrenowała swój model V3, wykorzystując prawie 2,8 miliona godzin GPU na 2048 układach H800 w ciągu dwóch miesięcy. H800 to zdławiona wersja układu H100 firmy Nvidia przeznaczona na rynek chiński, z drastycznie obniżoną szybkością transferu danych, aby spełnić wymogi eksportowe USA. Układy te są znacznie mniej wydajne niż oryginalne układy stosowane w zachodnich centrach danych, a nawet nowsze procesory Blackwell. Fakt, że DeepSeek był w stanie opracować konkurencyjne modele z tak ograniczonym sprzętem, stanowi prawdziwy przełom.
Architektura „mieszanki ekspertów” odgrywa kluczową rolę. DeepSeek V3 ma łącznie 671 miliardów parametrów, ale aktywuje tylko 37 miliardów na każde obliczenie słowa. Oznacza to, że tylko ułamek modelu faktycznie pracuje nad każdym zapytaniem. Model składa się z wielu wyspecjalizowanych „ekspertów” i wspólnej puli wiedzy, z zaledwie kilkoma specjalistami wybranymi do każdego kroku. Taka konstrukcja umożliwia znaczne zwiększenie wiedzy modelu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów obliczeniowych. Każdy ekspert może specjalizować się w określonych tematach, co przekłada się na lepszą wydajność i większą efektywność.
Wyzwaniem w tym podejściu eksperckim jest równoważenie obciążenia. Jeśli niektórzy eksperci są stale potrzebni, a inni pozostają bezczynni, pojawiają się problemy z wydajnością. Tradycyjne podejścia wykorzystują tzw. „funkcje kar”, które wymuszają na modelu równe wykorzystanie wszystkich ekspertów. Jednak ta metoda często prowadzi do gorszych odpowiedzi, ponieważ nie zawsze wybierany jest najlepszy ekspert. DeepSeek wdrożył inteligentną strategię równoważenia obciążenia bez takich sztucznych kar, zapewniając zrównoważone wykorzystanie ekspertów bez uszczerbku dla jakości. Ta innowacja była kluczowa dla skutecznego skalowania modelu.
Strategiczny imperatyw Chin, jakim jest innowacyjność
Rozwoju technologii DeepSeek nie można postrzegać w oderwaniu od kontekstu geopolitycznego. W październiku 2022 roku Stany Zjednoczone drastycznie zaostrzyły kontrolę eksportu układów scalonych AI i sprzętu produkcyjnego do Chin. Środki te miały na celu ograniczenie możliwości Chin w zakresie rozwoju zaawansowanych systemów AI i ich zastosowań wojskowych. Firma Nvidia została zmuszona do opracowania układów scalonych specjalnie zmodyfikowanych na rynek chiński. Modele A800 i H800 pojawiły się jako pomniejszone wersje topowych modeli, o obniżonej prędkości, wystarczającej do spełnienia amerykańskich ograniczeń eksportowych.
W 2023 roku Stany Zjednoczone ponownie zaostrzyły kontrole, blokując nawet te tymczasowe rozwiązania. Jednocześnie nałożono ograniczenia eksportowe na pamięć o wysokiej wydajności, kluczowy komponent nowoczesnych układów scalonych AI. Środki te zmusiły chińskie firmy do opracowania alternatywnych rozwiązań lub sięgnięcia po starszy, mniej wydajny sprzęt. Huawei, niegdyś globalny potentat w dziedzinie telekomunikacji, został skutecznie odcięty od dostępu do zachodniej technologii układów scalonych i zmuszony do opracowania własnych rozwiązań. Chociaż procesory Ascend firmy Huawei osiągają jedynie ułamek wydajności na układ w porównaniu z procesorami Nvidii, mogą to częściowo zrekompensować poprzez samą wielkość produkcji.
Dane dotyczące produkcji ilustrują to wyzwanie. Oczekuje się, że Huawei wyprodukuje około 200 000 chipów AI do 2025 roku, podczas gdy Chiny były w stanie legalnie importować około miliona zmodyfikowanych chipów Nvidii w tym samym okresie. Co więcej, różnica w wydajności się powiększa. Analizy pokazują, że najlepsze amerykańskie chipy są obecnie około pięć razy wydajniejsze niż najlepsze produkty Huawei, a do 2027 roku ta różnica ma się drastycznie powiększyć. Nawet gdyby Huawei znacząco zwiększył swoją produkcję, firma i tak nie zbliżyłaby się do mocy obliczeniowej, jaką Nvidia oferuje na całym świecie do 2027 roku.
Te ograniczenia zmusiły chińskich deweloperów do radykalnej wydajności. Założyciel DeepSeek, Liang Wenfeng, wcześnie dostrzegł tę potrzebę i już w 2021 roku, przed zaostrzeniem kontroli, zakupił dziesięć tysięcy kart graficznych Nvidia A100. Ta przyszłościowa inwestycja dała DeepSeek kluczową przewagę nad konkurencją, która później miała dostęp jedynie do gorszego sprzętu. Były menedżer funduszu hedgingowego zastosował tę samą strategiczną dalekowzroczność, która zapewniła mu sukces w sektorze finansowym. Jego fundusz, High-Flyer, zarządzał miliardami i należał do najbardziej zaawansowanych technologicznie firm finansowych w Chinach.
Założenie DeepSeek w lipcu 2023 roku było czymś więcej niż tylko eksperymentem. Liang uważał rozwój sztucznej inteligencji za kluczowy projekt technologiczny stulecia i chciał, aby Chiny znalazły się w jego czołówce. W wywiadzie wyjaśnił, że młode startupy zajmujące się sztuczną inteligencją były dobrze przygotowane do konkurowania z uznanymi korporacjami, ponieważ rynek przechodził fundamentalną transformację. Decydującym czynnikiem, jak argumentował, nie było przestrzeganie starych zasad, ale raczej umiejętność elastycznego dostosowywania się do zmian i reagowania na nie.
Ta filozofia znalazła odzwierciedlenie w podejściu rozwojowym DeepSeek. Od samego początku firma koncentrowała się na osiąganiu maksymalnych rezultatów przy ograniczonych zasobach. Podczas gdy zachodnie firmy, takie jak OpenAI i Anthropic, inwestowały miliardy w coraz większe modele i ogromne centra danych, DeepSeek optymalizował architekturę, szkolenia i aplikacje pod kątem wydajności. Model R1 w imponujący sposób zademonstrował tę strategię. Osiągał on wyniki w zadaniach matematycznych porównywalne z najlepszymi modelami amerykańskimi, ale wymagał architektury zużywającej znacznie mniej mocy obliczeniowej na odpowiedź.
Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting
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:
Koniec dominacji sztucznej inteligencji: Jak startup krzyżuje plany Nvidii i OpenAI
Zakłócenia systemowe i reakcje rynkowe
Premiera DeepSeek R1 w styczniu 2025 roku wywołała szok daleko poza kręgami technicznymi. Giełda zareagowała stratami firm, które zainwestowały znaczne środki w infrastrukturę AI. Nvidia, której wartość opierała się w dużej mierze na założeniu, że popyt na jej drogie układy scalone będzie nadal gwałtownie rósł, straciła na wartości w ciągu kilku dni. Inwestorzy wątpili, czy zapowiadane wydatki rzędu setek miliardów dolarów były w ogóle konieczne, skoro chiński startup mógł osiągnąć porównywalne rezultaty za ułamek tej kwoty.
Reakcja chińskich gigantów technologicznych była natychmiastowa i zdecydowana. ByteDance, Tencent, Baidu i Alibaba drastycznie obniżyły ceny swoich usług AI. Model Doubao firmy ByteDance stał się o prawie 99 procent tańszy rok do roku. Te obniżki cen doprowadziły do ogromnego wzrostu wykorzystania. Dzienna liczba zapytań wzrosła ze 120 miliardów do ponad 500 miliardów w ciągu kilku miesięcy. Całkowity rynek usług AI w Chinach był wyceniany na stosunkowo niewielkie kwoty, co sugeruje wyjątkowo niskie marże, biorąc pod uwagę ogromną skalę wykorzystania.
Te liczby ilustrują problem: konkurencja przesuwa się z jakości sztucznej inteligencji na wydajność infrastruktury i cenę. Mimo to Alibaba Cloud, lider rynku w Chinach, ogłosił miliardowe inwestycje w infrastrukturę sztucznej inteligencji. ByteDance również planuje masowe zakupy chipów. Tencent, który nieco odstawał w zakupach chipów, rekompensuje to poprzez dzierżawę mocy obliczeniowej i wykorzystanie wydajnej technologii DeepSeek.
Konsolidacja rynku przyspiesza. Eksperci przewidują, że rynek chińskich dostawców sztucznej inteligencji zawęzi się do kilku głównych graczy. Zwycięzcami będą ci, którzy uczynią swoją technologię standardem, łącząc wydajność z praktycznymi zastosowaniami. Proces ten odzwierciedla zmiany zachodzące w innych sektorach technologicznych, gdzie po okresie gwałtownych innowacji następuje konsolidacja, a przetrwać mogą tylko firmy dysponujące najlepszym połączeniem technologii, skali i siły rynkowej.
Podobny trend obserwuje się na Zachodzie. Dominacja OpenAI wyraźnie słabnie. Udział rynkowy ChatGPT znacznie spadł, podczas gdy Google Gemini zyskał na popularności. Ta zmiana to coś więcej niż tylko wahanie statystyczne. Sygnalizuje ona, że przewaga wynikająca z bycia „pierwszym na rynku” maleje, podczas gdy konkurenci z ugruntowanymi platformami nadrabiają zaległości. Google może integrować swoją sztuczną inteligencję bezpośrednio z wyszukiwarką i systemem Android, co stanowi strukturalną przewagę nad dostawcą rozwiązań opartych wyłącznie na sztucznej inteligencji.
Ceny odzwierciedlają tę dynamikę. Zachodni dostawcy, tacy jak Anthropic i OpenAI, również obniżyli ceny i wprowadzili bardziej wydajne warianty modeli. Cena za milion przetworzonych słów drastycznie spadła w ciągu ostatnich dwóch lat. Ten trend sugeruje, że sztuczna inteligencja staje się towarem masowym. Gdy kilku dostawców będzie oferować podobną jakość, cena stanie się czynnikiem decydującym, zmniejszając zyski i zwiększając znaczenie skali.
Nadaje się do:
Granice rewolucji rozumowania
Równolegle ze wzrostem wydajności nastąpił rozwój, który początkowo wydawał się kolejnym przełomem. Tak zwane „modele rozumujące”, które wymagają więcej czasu na przemyślenie problemów i precyzyjne przeanalizowanie ich kolejnych etapów, osiągnęły spektakularne rezultaty. Modele o1 firmy OpenAI, R1 firmy DeepSeek i podobne wykazały imponujące możliwości matematyczne i programistyczne. Idea jest prosta: jeśli dasz modelowi więcej czasu na „myślenie” i pozwolisz mu sformułować ścieżkę rozwiązania, odpowiedzi powinny się poprawić.
Jednak w czerwcu 2025 roku Apple opublikowało badanie, które ujawniło ograniczenia. Naukowcy przetestowali najnowocześniejsze modele za pomocą łamigłówek logicznych, których trudność można było precyzyjnie kontrolować. Wyniki były otrzeźwiające: modele wykazywały sprzeczne zachowania. Ich wysiłek obliczeniowy początkowo wzrastał wraz ze złożonością, ale w pewnym momencie ponownie spadał, mimo że miały wystarczająco dużo czasu – a rozwiązania stawały się niepoprawne.
W badaniu zidentyfikowano trzy fazy. W przypadku prostych problemów, modele języka normalnego były często lepsze i bardziej ekonomiczne niż modele „myślące”. W przypadku problemów o średnim stopniu trudności, procesy myślowe oferowały wyraźne korzyści. Jednak w przypadku problemów wysoce złożonych, oba typy modeli całkowicie zawodziły. Nie tylko zawodziły minimalnie, ale także nie były w stanie znaleźć nawet w przybliżeniu poprawnych rozwiązań.
Szczególnie niepokojące było to, że nawet podanie poprawnego wzoru rozwiązania niewiele pomogło. Modele nadal nie radziły sobie na podobnym poziomie trudności. Sugeruje to, że problemy sięgają głębiej: modele mają trudności z precyzyjnym wykonywaniem logicznych kroków i weryfikacją własnego rozumowania.
Analiza „protokołów myślowych” ujawniła wzorce. W przypadku prostych problemów modele znajdowały rozwiązanie na wczesnym etapie, ale potem wciąż zagłębiały się w zbędne szczegóły. Przy wysokiej złożoności często gubiły się na złej drodze. Po przekroczeniu pewnego poziomu trudności, w ogóle nie były w stanie generować prawidłowych podejść. Często skupiały się na wczesnych, błędnych pomysłach i marnowały czas obliczeniowy na ich uzasadnianie, zamiast korygować błąd.
W innym badaniu ostrzegano, że udoskonalanie tych modeli może wkrótce ulec stagnacji. Chociaż osiągają one lepsze wyniki w testach dzięki ogromnemu nakładowi obliczeniowemu, to jednak są powolne i kosztowne. Konsekwencje ekonomiczne są znaczące: modele „myślące” są wielokrotnie droższe w obsłudze niż wersje standardowe. Jeśli modele te nie przyniosą oczekiwanych przełomów i osiągną swoje granice, pojawia się pytanie, czy wysokie inwestycje są uzasadnione. Odkrycie, że prostsze modele są często bardziej wydajne, sugeruje, że w przyszłości konieczne będzie dokładniejsze dobranie narzędzia najlepiej dopasowanego do danego zadania.
Nadaje się do:
Wyścig infrastrukturalny i głód energetyczny
Pomimo coraz wydajniejszego oprogramowania, branża zużywa coraz więcej zasobów. Prognozy wskazują, że zapotrzebowanie na energię elektryczną w centrach danych gwałtownie wzrośnie do końca dekady. Udział aplikacji AI w globalnym zużyciu energii elektrycznej w centrach danych może się podwoić. Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, inwestuje się gigantyczne sumy – biliony dolarów na całym świecie. Inicjatywy takie jak „Stargate” firmy OpenAI i jej partnerów, czy europejskie programy inwestycyjne, odzwierciedlają ogromną skalę wyzwania.
Zmienia się rozkład regionalny. Podczas gdy Azja i Ameryka Północna obecnie przodują, większość nowych mocy powstanie w USA. Europa również planuje masową rozbudowę, która może znacząco zwiększyć zapotrzebowanie kontynentu na energię elektryczną.
Jednocześnie rośnie gęstość mocy w centrach danych. Ponieważ układy AI generują ogromne ilości ciepła w małej przestrzeni, chłodzenie staje się coraz większym wyzwaniem. Konwencjonalne systemy klimatyzacji często nie wystarczają, dlatego potrzebne są zaawansowane systemy chłodzenia cieczą, które z kolei są drogie i złożone.
Rynek wykazuje oznaki przegrzania. Wykorzystanie centrów danych rośnie, co podnosi ceny. Oczekuje się, że sytuacja ta nie ulegnie poprawie, dopóki nie ukończone zostaną kolejne projekty budowlane lub dopóki nie wyhamuje wzrost popytu na sztuczną inteligencję. Jeśli jednak wydajne metody, takie jak DeepSeek, staną się powszechne, zapotrzebowanie na nowe centra danych może być niższe niż przewidywano. Podważyłoby to planowane ogromne inwestycje i doprowadziło do nadwyżki mocy produkcyjnych – ryzyka dla każdego, kto liczy na stale rosnące zapotrzebowanie na sprzęt.
Strategie narodowe i suwerenność technologiczna
Rozwój DeepSeek jest ściśle związany z dążeniem Chin do niepodległości. Plany pięcioletnie priorytetowo traktują półprzewodniki, a cel samowystarczalności jest realizowany z ogromnym wysiłkiem. Nowe przepisy zmuszają chińskich producentów układów scalonych do korzystania z większej liczby maszyn produkcji krajowej. Państwowy fundusz inwestuje równowartość prawie 50 miliardów dolarów w lokalny przemysł układów scalonych, aby zmniejszyć zależność od Zachodu.
Ta polityka przynosi efekty, choć w niektórych przypadkach nie do końca zgodne z oczekiwaniami. Wcześniej chińskie fabryki faworyzowały sprzęt amerykański. Jednak z powodu sankcji USA nie miały już wyboru i musiały współpracować z krajowymi dostawcami, co przyspieszyło ich rozwój. Chiny mogłyby wkrótce kontrolować znaczną część światowej produkcji prostszych układów scalonych wykorzystywanych w samochodach i sprzęcie AGD.
Jednak luka pozostaje znacząca, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję najwyższej klasy. Chipy Huawei nie mogą konkurować z Nvidią pod względem wydajności, a wolumeny produkcji są zdecydowanie za niskie. Nawet drastyczny wzrost produkcji nie zniwelowałby tej różnicy przez lata. Ponieważ popyt na moc obliczeniową rośnie szybciej niż chińska produkcja, niedobór prawdopodobnie będzie się tylko pogłębiał.
Wymaga to kreatywnych rozwiązań. Sukces DeepSeek opiera się również na terminowym przejęciu układów scalonych Nvidii. Inni uciekają się do przemytu lub metod pośrednich. Rząd reaguje, wprowadzając środki zaradcze, takie jak ograniczenia eksportu pierwiastków ziem rzadkich i śledztwa dotyczące zachodnich firm technologicznych. Presja na chińskie korporacje, by kupowały układy scalone produkowane w kraju, nawet jeśli są one technicznie gorsze, rośnie.
Krajobraz regulacyjny i zarządzanie globalne
Podczas gdy USA i Chiny toczą wyścig technologiczny, UE koncentruje się na regulacjach. Ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act) to pierwsze na świecie kompleksowe prawo dotyczące sztucznej inteligencji. Zakazuje ona szczególnie ryzykownych zastosowań i ustanawia surowe zasady dla zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji. Naruszenia podlegają wysokim grzywnom.
Europejskie podejście stara się wyznaczać standardy etyczne bez tłumienia innowacyjności. Krytycy obawiają się strat dla europejskich firm, podczas gdy zwolennicy dostrzegają długofalowe korzyści w postaci zaufania i bezpieczeństwa. Jednak na świecie regulacje pozostają nieuporządkowane. Stany Zjednoczone opierają się na dobrowolnych zobowiązaniach, podczas gdy Chiny stawiają na kontrolę państwową. To rozdrobnienie utrudnia ustanowienie wspólnych standardów.
Kwestia bezpieczeństwa sztucznej inteligencji (AI) nabiera coraz większego znaczenia. Eksperci ostrzegają przed zagrożeniami, jakie niesie ze sobą nadludzka inteligencja. Terminy osiągnięcia takiej „sztucznej inteligencji ogólnej” (AGI) uległy skróceniu. Wiodący twórcy oprogramowania nie mówią już o dekadach, a zaledwie o kilku latach. Czy to realne, czy tylko marketingowy szum, dopiero się okaże, ale branża przygotowuje się na to.
Nieudane modele i strategiczne przegrupowanie
Opóźnienie wprowadzenia na rynek następcy DeepSeek, modelu R2, pokazuje, że sukces nie jest gwarantowany. Pierwotnie planowany na wcześniejszą wersję, napotkał problemy. Próby wytrenowania modelu na chińskich chipach Huawei najwyraźniej zakończyły się niepowodzeniem, pomimo wsparcia ze strony inżynierów Huawei.
W związku z tym firma nadal wykorzystuje swoje istniejące zasoby Nvidii do szkoleń, ale coraz częściej musi polegać na Huawei w zakresie aplikacji modeli – kompromis wymuszony politycznie. Opóźnienia spowodowały chwilowy spadek zainteresowania użytkowników, ponieważ konkurencja nie próżnowała.
Kolejnym problemem są dane. Osiągnięcie kolejnego poziomu wymaga większej ilości i lepszej jakości danych szkoleniowych. W krajach anglojęzycznych są one łatwo dostępne online. W Chinach dostęp do wysokiej jakości danych jest trudniejszy, częściowo z powodu cenzury, a częściowo dlatego, że wiele treści nie jest publicznie dostępnych. W połączeniu z gorszą jakością sprzętu, spowalnia to rozwój. Jeśli szkolenie trwa dłużej i staje się bardziej wymagające, przewaga kosztowa maleje.
Zmiana strukturalna w branży AI
Branża stoi w obliczu transformacji. Poprzednie motto „więcej znaczy lepiej” – więcej danych, więcej chipów, więcej pieniędzy – osiąga granice swoich możliwości lub staje się zbyt drogie. DeepSeek pokazał, że inteligentna architektura może być ważniejsza niż czysta moc.
Ma to konsekwencje dla inwestorów. Ci, którzy zainwestowali miliardy w sprzęt, mogą napotkać problemy, jeśli bardziej wydajne oprogramowanie zmniejszy popyt. Jednocześnie nowi gracze mają szansę, ponieważ nie trzeba już koniecznie mieć fortuny, aby wziąć udział.
W miarę jak wydajność sztucznej inteligencji staje się coraz tańsza i bardziej podobna, sam model przestaje być jedynym czynnikiem; liczy się to, jak dobrze jest zintegrowany z produktami. Google i Microsoft mają tu przewagę, ponieważ mają już użytkowników. Startupy zajmujące się wyłącznie sztuczną inteligencją stoją przed większymi wyzwaniami. Oprogramowanie open source, czyli dostępne bezpłatnie, odgrywa coraz ważniejszą rolę. Modele takie jak te z DeepSeek czy Meta są dostępne dla każdego, co przyspiesza innowacje.
Jednocześnie inwestorzy zastanawiają się, kiedy pieniądze zaczną napływać z powrotem. ChatGPT ma wielu użytkowników, ale kosztuje fortunę. Do dużych zysków wciąż daleka droga. Na rynku pracy pojawiają się nowe miejsca pracy dla ekspertów od sztucznej inteligencji, a proste zadania biurowe są automatyzowane – to wyzwanie społeczne, na które wciąż nie ma prostych rozwiązań.
Po szumie wokół sztucznej inteligencji: teraz zaczyna się prawdziwa bitwa o monetyzację
Innowacje DeepSeek stanowią punkt zwrotny. Dowodzą, że technologię światowej klasy można zbudować nawet przy ograniczonych zasobach. To podważa założenie, że tylko najbogatsze amerykańskie korporacje mogą wygrać. Przenosi to rywalizację z pytania „Kto ma najwięcej pieniędzy?” na pytanie „Kto ma najlepszych inżynierów?”.
Z geopolitycznego punktu widzenia sankcje mogą spowolnić postęp, ale mogą też wymusić innowacje. Chiny budują swój przemysł pod presją. Pod względem ekonomicznym jesteśmy dopiero na początku drogi. Ceny spadają, a modele stają się towarem codziennego użytku. Ci, którzy chcą odnieść sukces w przyszłości, muszą nie tylko stworzyć dobrą sztuczną inteligencję, ale także umieć na niej zarabiać.
Przeszkody techniczne wciąż istnieją. Obecne metody osiągają swoje granice i nie jest pewne, czy w najbliższym czasie rzeczywiście zobaczymy inteligencję zbliżoną do ludzkiej. Najbliższe lata pokażą, czy branża pokona te przeszkody, czy też szum wokół nich osłabnie. Być może najważniejsza lekcja płynąca z DeepSeek nie ma charakteru technicznego, a strategiczny: zawsze istnieje inna droga, jeśli jesteś zmuszony ją znaleźć.
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️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 7348 4088 965 (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 eksperckiej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | BD, R&D, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej
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:
