Deepseek vs. Openaai: Ki-Wet Racen wystawia R1 w Chinach tylko kopia lub arcydzieło strategiczne?

Wyścig technologiczny gigantów: DeepSeek kontra OpenAI – kto zdominuje przyszłość sztucznej inteligencji?

Chiny i Stany Zjednoczone od lat znajdują się w centrum globalnego rozwoju technologicznego. Szczególnie w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) trwa zacięta rywalizacja, w której zarówno duże firmy technologiczne, jak i rozwijające się startupy poszukują innowacyjnych rozwiązań. W tym kontekście chiński startup DeepSeek i amerykańska firma OpenAI przyciągnęły znaczną uwagę. DeepSeek zaprezentował niedawno dwa niezwykłe modele AI: DeepSeek R1 (wersja podstawowa nosi nazwę „R1”) i DeepSeek R1 Zero (często nazywany również „R1-Zero”), a amerykańska firma OpenAI zaprezentowała model o1 i jego mniejszą wersję o1 mini. Wielu obserwatorów zastanawia się, czy modele DeepSeek R1 i R1 Zero to jedynie przypadkowe imitacje technologii amerykańskich, czy też stanowią one celową strategię mającą na celu wypromowanie chińskiego sektora AI.

Niniejszy tekst zgłębia różnice i podobieństwa między systemami sztucznej inteligencji DeepSeek i OpenAI. Ponadto analizuje on zastosowanie uczenia wzmacniającego w DeepSeek R1 Zero i R1 oraz potencjalne korzyści dla modeli sztucznej inteligencji nowej generacji. Niniejsza dyskusja, licząca ponad 2000 słów, umożliwi kompleksowy przegląd i dogłębną analizę. Jednocześnie dąży do prezentowania wyłącznie rzetelnych informacji, unikając czystej spekulacji, a koncentrując się na weryfikowalnych trendach, uznanych danych technicznych i stwierdzeniach z dziedziny sztucznej inteligencji.

Nadaje się do:

• Chiny kontra USA w AI: czy DeepSeek R1 (R1 Zero) i OpenAI o1 (o1 mini) naprawdę tak się różnią?

Globalna konkurencja w sektorze AI

Konkurencja między Chinami a Stanami Zjednoczonymi w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) znacząco nasiliła się w ostatnich latach. Obserwatorzy często opisują oba kraje jako będące w prawdziwym wyścigu o dominację w przyszłościowej technologii AI. To nasilenie konkurencji wynika z kilku czynników. Po pierwsze, decydenci w obu krajach postrzegają AI jako mającą potencjał zapewnienia sobie pozycji lidera innowacji na nadchodzące dekady. Po drugie, duże firmy technologiczne dostrzegły ogromne korzyści ekonomiczne, jakie obiecują rozwiązania AI. Po trzecie, zarówno Chiny, jak i Stany Zjednoczone opracowały kompleksowe strategie rozwoju badań nad AI.

W Chinach sztuczna inteligencja (AI) jest od kilku lat uważana za kluczowy element modernizacji kraju i „klucz do międzynarodowej konkurencyjności”. Rząd wspiera startupy i instytucje badawcze różnorodnymi programami i finansowaniem, aby rozwijać technologie AI. Z kolei Stany Zjednoczone opierają się na sile wolnego rynku, gdzie duże i uznane firmy, takie jak Google, Microsoft, Meta i OpenAI, a także wielu mniejszych graczy, konkurują ze sobą i otrzymują znaczne finansowanie od inwestorów, aby rozwijać uczenie maszynowe, sieci neuronowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

DeepSeek i OpenAI w skrócie

Jako wschodzący gracz z Chin, DeepSeek stał się swego rodzaju „ukrytym klejnotem” na globalnej scenie sztucznej inteligencji (AI). Ten startup AI jest mniej znany niż duże chińskie firmy technologiczne, ale zyskał uwagę ekspertów, ponieważ wydaje się, że w krótkim czasie opracowuje wysokiej jakości modele LLM (Large Language Models). Dwa z tych modeli to DeepSeek R1 i DeepSeek R1 Zero. OpenAI to z kolei firma z Kalifornii, znana na całym świecie ze swoich modeli AI, która szybko zyskała uznanie. Dzięki o1 i swojemu mniejszemu bratu, o1 mini, OpenAI demonstruje swoje skupienie na wysokiej jakości i skalowalnych systemach AI.

Modele DeepSeek R1 i R1 Zero osiągnęły ostatnio wyniki testów porównawczych porównywalne z modelami OpenAI o1 mini i mocniejszym modelem o1. W branży, w której innowacjami często kierują znane amerykańskie korporacje, chińska firma DeepSeek nagle stała się poważnym konkurentem. Niektórzy analitycy zastanawiają się, w jakim stopniu DeepSeek inspirował się amerykańskimi rozwiązaniami i czy po prostu skopiował strategie, czy też wprowadził nowe sposoby myślenia.

Podstawy techniczne DeepSeek R1 i R1 Zero

1. DeepSeek-R1-Zero: uczenie przez wzmacnianie bez nadzoru człowieka

DeepSeek-R1-Zero cieszy się szczególnym zainteresowaniem, ponieważ model ten opiera się wyłącznie na uczeniu ze wzmocnieniem (RL), bez wcześniejszego sprzężenia zwrotnego od człowieka ani tradycyjnego dostrajania pod nadzorem. To podejście jest uważane za niezwykłe, ponieważ większość zaawansowanych aplikacji sztucznej inteligencji opiera się na danych z adnotacjami ludzkimi lub informacjach zwrotnych z testów w warunkach rzeczywistych, przynajmniej na niektórych etapach.

DeepSeek-R1-Zero stosuje inne podejście. Model został zaprojektowany z myślą o rozwijaniu umiejętności rozpoznawania dużych i złożonych zależności oraz samodoskonalenia. Dzięki konsekwentnemu wykorzystywaniu informacji zwrotnej z życia realnego, R1-Zero nabył konkretne umiejętności, szczególnie istotne w obszarze rozumowania. Należą do nich:

• Samokontrola: Przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi model sprawdza własne kroki pośrednie („monolog wewnętrzny”) w celu wykrycia błędów.
• Refleksja: Zamiast bezpośrednio podawać jedną odpowiedź, model rozważa różne opcje odpowiedzi, podobnie jak osoba rozważa możliwe rozwiązania w zestawieniu ze sobą.
• Generowanie długich łańcuchów myślowych: R1-Zero pokazuje, że nawet w przypadku złożonych zadań potrafi generować kroki pośrednie, które wykorzystuje elastycznie w rozwiązaniu.

Umiejętność samokontroli i ponownego uruchomienia w przypadku napotkania ślepej uliczki jest uważana za kluczową dla przyszłych przełomów w badaniach nad sztuczną inteligencją. Im bardziej złożony problem, tym ważniejsza staje się zdolność do organizowania procesów myślowych i korygowania błędnych podejść.

2. DeepSeek-R1: Połączenie uczenia wzmacniającego i klasycznego dostrajania

Siostrzany model DeepSeek-R1 łączy potencjał uczenia przez wzmacnianie z bardziej tradycyjnym podejściem dostrajania z nadzorem. Strategia ta opiera się na założeniu, że choć uczenie przez wzmacnianie może prowadzić do szczególnie kreatywnych i eleganckich rozwiązań, czasami nie spełnia ludzkich oczekiwań dotyczących zrozumiałości i trafności. Aby temu przeciwdziałać, twórcy DeepSeek dodatkowo wdrożyli metody dostrajania, które wykorzystują ludzkie opinie i starannie dobrane dane treningowe.

Według testów wewnętrznych i kilku publicznie dostępnych testów porównawczych, DeepSeek-R1 wykazuje wysoką wydajność w różnych obszarach. Należą do nich:

• Matematyka: średnia dokładność na poziomie 79,8% dla AIME i 97,3% dla MATH-500.
• Programowanie: W konkursach programistycznych, takich jak Codeforces, model ten osiąga lepsze wyniki niż około 96,3% modeli innych uczestników.
• Wiedza ogólna: DeepSeek-R1 wyróżnia się tutaj wynikiem 90,8% dla MMLU i 71,5% dla GPQA Diamond.

Fakt, że DeepSeek-R1 jest bardziej opłacalny, a jednocześnie osiąga doskonałe wyniki w wielu obszarach, wzbudził zainteresowanie obserwatorów. „Czy to początek nowej ery sztucznej inteligencji, w której startupy będą mogły rzucić wyzwanie wysoko finansowanym amerykańskim gigantom?” – pytają niektórzy komentatorzy.

O1 firmy OpenAI: tło, filozofia i osiągnięcia

Od samego początku OpenAI dążyło do rozwoju „bezpiecznej i użytecznej sztucznej inteligencji dla dobra ludzkości”. Ta naczelna zasada znajduje odzwierciedlenie w wielu decyzjach, w tym w połączeniu uczenia wzmacniającego z ludzkim feedbackiem (RLHF). Idea, która się za tym kryje, polega na tym, że model uczy się poprzez interakcję z ludźmi dostarczającymi informacje zwrotne, aby udzielać odpowiedzi, które są nie tylko formalnie poprawne, ale także zrozumiałe, pomocne i etycznie uzasadnione dla ludzi.

RLHF ma na celu zapobieganie potencjalnym problemom, takim jak generowanie przez model nieodpowiednich treści. Wymaga to jednak dodatkowych zasobów, ponieważ utrzymanie i szkolenie modelu, w tym procesy weryfikacji i informacji zwrotnej przez ludzi, są kosztowne. Koszty te często przekładają się na wyższe opłaty abonamentowe lub opłaty za użytkowanie. Na przykład o1 jest często krytykowane za stosunkowo wysokie ceny API, podczas gdy inni dostawcy, tacy jak DeepSeek, oferują niższe bariery wejścia.

Pod względem testów wydajności, o1 firmy OpenAI jest uważany za potężny system, który można zastosować w szerokim zakresie zadań. Od matematyki i programowania po kreatywne generowanie tekstu, o1 wielokrotnie udowodnił swoją wysoką wydajność. Szczególnie znana jest metoda „chain-of-thought reasoning”, która dzieli złożone problemy na etapy pośrednie i dostarcza bardzo precyzyjne wyniki. Na przykład osoba zadająca matematyczne zadanie tekstowe często może śledzić tok rozumowania. Chociaż model nie ujawnia każdego kroku w sposób przejrzysty, zazwyczaj przedstawia argumentację krok po kroku, która prowadzi do jasno zrozumiałego rozwiązania.

Porównanie dwóch systemów: DeepSeek-R1 vs. o1

1. Różnice w wydajności

Testy matematyczne wykazały, że DeepSeek-R1 osiągnął dokładność na poziomie 79,8% w teście AIME, podczas gdy o1 osiągnął 79,2%. Jest to niewielka różnica, ale ma ona znaczenie psychologiczne, ponieważ DeepSeek prezentuje technicznie równoważny, a nawet nieznacznie lepszy model. W programowaniu, DeepSeek-R1 osiągnął podobno około 96,3% w teście Codeforces, podczas gdy o1 miał osiągnąć nieco ponad 96,6%. Ta różnica jest również niewielka, ale pokazuje, że oba modele działają na porównywalnym poziomie.

2. Koszty i dostępność

Kluczową kwestią jest zróżnicowana struktura kosztów. Podczas gdy OpenAI pobiera stosunkowo wysokie opłaty za o1, DeepSeek-R1 podobno działa po znacznie niższych cenach: „Do 95% taniej” – czytamy w niektórych prezentacjach firmy DeepSeek. Takie zapewnienia wymagają weryfikacji w praktyce, ale jeśli ta przewaga cenowa okaże się prawdziwa, może okazać się znaczącą przewagą konkurencyjną DeepSeek. Dotyczy to zwłaszcza klientów korporacyjnych, którzy muszą przetwarzać ogromne ilości danych i dlatego wybierają rozwiązanie, które w dłuższej perspektywie pozwoli zaoszczędzić koszty.

Co więcej, DeepSeek-R1 jest dostępny na licencji MIT, która pozwala na swobodne używanie i modyfikowanie wag i wyników modelu. W czasach, gdy coraz więcej programistów i firm korzysta z oprogramowania open source, może to stanowić decydującą przewagę. „Dla nas otwartość oznacza wspieranie innowacji” – to stwierdzenie, które DeepSeek wielokrotnie podkreśla. Rozwiązania open source umożliwiają programistom bezpośredni dostęp do kodu, wprowadzanie zmian i integrację modelu z własnymi projektami bez konieczności zamykania się w zamkniętym ekosystemie.

Nadaje się do:

• Modele AI w liczbach: 15 najlepszych dużych modeli językowych – 149 modeli podstawowych / „modeli podstawowych” – 51 modeli uczenia maszynowego
• Modele językowe sztucznej inteligencji BERT i GPT: Które firmy za nimi stoją, co dokładnie potrafią i na czym polegają różnice?

3. Specjalne umiejętności

Zarówno DeepSeek-R1, jak i o1 charakteryzują się zaawansowanym rozumowaniem. DeepSeek-R1, dzięki RL (Reference-Based Reasoning), rozwinął wyraźną zdolność do samokrytycznej refleksji, koordynując pośrednie procesy myślowe i „długie łańcuchy myślowe”. Natomiast o1 firmy OpenAI wyróżnia się rozumowaniem opartym na łańcuchu myślowym, co oznacza zdolność do tworzenia krok po kroku i logicznie prześledzonych ścieżek rozwiązań. Oba modele są zatem w stanie nie tylko natychmiast prezentować wyniki, ale także do pewnego stopnia wyjaśniać swoje rozumowanie. Zwiększa to przejrzystość i pewność wyników.

DeepSeek-R1 Zero: Specjalizacje i perspektywy

1. Skup się na uczeniu się przez wzmacnianie

DeepSeek-R1 Zero jest w pewnym sensie radykalną wersją modelu R1, ponieważ rezygnuje z tradycyjnego ludzkiego sprzężenia zwrotnego. Podczas gdy R1 opiera się częściowo na nadzorowanym dostrajaniu, R1-Zero opiera się całkowicie na rzeczywistym sprzężeniu zwrotnym. Z perspektywy badań nad sztuczną inteligencją jest to ekscytujący eksperyment: „Potencjał uczenia się przez wzmacnianie jest tu wykorzystywany do absolutnych granic” – twierdzą niektórzy obserwatorzy. Uczenie się przez wzmacnianie naśladuje zasadę prób i błędów, w której model otrzymuje sygnały nagrody za poprawne kroki pośrednie lub wyniki końcowe.

Kluczowym elementem modelu R1-Zero jest jego zdolność do generowania czasu na myślenie. Jeśli dany problem zostanie uznany za trudniejszy, model wykorzystuje więcej cykli obliczeniowych do znalezienia odpowiedniego rozwiązania. Chociaż to adaptacyjne podejście obliczeniowe może spowolnić reakcję modelu, zazwyczaj poprawia jakość wyników. „Wolniej, ale mądrzej” to trafne podsumowanie.

2. Wyzwania

Jednak radykalne podejście do uczenia się przez wzmacnianie ma również swoje wady. Mówi się, że DeepSeek-R1 Zero czasami nagle przełącza się między różnymi językami lub generuje dane wyjściowe, które są mylące z punktu widzenia użytkownika. To niekontrolowane przełączanie języków może wynikać z różnych faz eksploracji w procesie uczenia się przez wzmacnianie. Co więcej, nie jest jasne, jak metodologia uczenia się przez wzmacnianie sprawdzi się w rzeczywistych scenariuszach zastosowań w dłuższej perspektywie, gdzie tolerancja błędów jest czasami niższa, a wymogi regulacyjne wysokie.

W R1-Zero brakuje obecnie zaawansowanych funkcji dialogowych, danych wyjściowych JSON i wyspecjalizowanych wywołań funkcji. Takie funkcje są często niezbędne do integracji rozwiązań AI ze środowiskami biznesowymi, na przykład w procesach zautomatyzowanych. DeepSeek ogłosił plany stopniowego dodawania tych funkcjonalności. Nie wiadomo jednak, czy i kiedy te aktualizacje zostaną udostępnione.

Demokratyzacja sztucznej inteligencji poprzez oprogramowanie typu open source?

DeepSeek nie tylko udostępnił swoje duże modele R1 i R1-Zero, ale także sześć mniejszych modeli pochodnych, które są dostępne publicznie. Modele te zostały częściowo wytrenowane z wykorzystaniem danych wyodrębnionych z większych modeli. Celem jest zapewnienie programistom AI na całym świecie łatwych w użyciu narzędzi do tworzenia własnych projektów AI. „Chcemy, aby rewolucja w dziedzinie AI dotarła do wszystkich, nie tylko do dużych firm czy instytutów badawczych” – oświadczył DeepSeek.

Takie kroki mogłyby realnie odmienić krajobraz sztucznej inteligencji. Jeśli zaawansowane modele będą ogólnodostępne, startupy i niezależni deweloperzy nie będą musieli zawierać kosztownych umów licencyjnych z dużymi amerykańskimi dostawcami; zamiast tego będą mogli bezpośrednio modyfikować i wdrażać własne wersje modeli DeepSeek. Niektórzy eksperci postrzegają to jako szansę na wspieranie rzeczywistej różnorodności i innowacyjności w dziedzinie sztucznej inteligencji poprzez zapobieganie monopolom i oligopolom.

Czy jest to imitacja czy strategiczny rozwój wewnętrzny?

Powtarzającym się tematem w konkursie AI Wschód-Zachód jest pytanie: czy Chiny po prostu kopiują podejścia ze Stanów Zjednoczonych, czy też rzeczywiście rozwijają własne? Rzeczywiście, DeepSeek R1 i R1 Zero wykazują wiele podobieństw do działania o1 firmy OpenAI. Na przykład, oba wykorzystują uczenie przez wzmacnianie do optymalizacji procesów. Idea włączenia ciągu myślowego do logicznego przetwarzania zadań wieloetapowych pojawiła się również na wczesnym etapie badań zachodnich. Dlatego można zasadnie założyć, że DeepSeek również skorzystał z tych spostrzeżeń i pod pewnymi względami wdraża podobny paradygmat.

Jednak takich podobieństw nie należy pochopnie interpretować jako dowodu plagiatu lub zwykłej imitacji. Badania i rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji to dziedzina o zasięgu globalnym, w której nowe idee szybko się rozprzestrzeniają. Co więcej, publikacje naukowe pogłębiają postęp w całej dziedzinie, umożliwiając badaczom z całego świata budowanie na tym samym fundamencie. Równie dobrze mogłoby być tak, że DeepSeek samodzielnie udoskonalił swoje podejście do uczenia się przez wzmacnianie do punktu, który w niektórych testach porównawczych przewyższa nawet konkurencję.

Szanse i zagrożenia konkurencyjne

Dzięki imponującej wydajności, DeepSeek R1 i R1-Zero cieszą się zainteresowaniem inwestorów, instytucji badawczych i firm technologicznych. Każdy, kto szuka ekonomicznego, wydajnego i otwartego rozwiązania, nie może zignorować DeepSeek. „Niewielu dostawców oferuje tak wysoki poziom wydajności, zapewniając jednocześnie tak wysoki stopień otwartości” – to powszechne przekonanie wśród niektórych ekspertów branżowych.

Niemniej jednak, ryzyko pozostaje. Niektórzy potencjalni klienci wahają się przed przyjęciem modeli „wersji 1”, ponieważ systemy AI często osiągają dojrzałość rynkową dopiero po kilku iteracjach. Ponadto nie jest jasne, czy DeepSeek jest w stanie zagwarantować niezbędną stabilność i niezawodność w swoich procesach wsparcia, które są kluczowe dla dużych klientów. Istotne są również kwestie dotyczące gwarancji, wiarygodności, ochrony danych i bezpieczeństwa. Szczególnie w przypadku danych wrażliwych, decydujące znaczenie ma nie tylko wydajność techniczna, ale także to, czy rozwiązanie AI spełnia wymogi bezpieczeństwa stawiane przez międzynarodowe firmy.

Implikacje etyczne i geopolityczne

Napięcia geopolityczne między Chinami a Stanami Zjednoczonymi w sektorze technologicznym coraz częściej przekładają się na sektor sztucznej inteligencji (AI). Wiele firm zadaje sobie pytanie: „Komu możemy zaufać w kwestii wrażliwych danych i rozwoju nowych agentów AI?”. Na Zachodzie panuje sceptycyzm wobec chińskich systemów AI z powodu obaw o potencjalną ingerencję ze strony agencji rządowych. Z kolei w Chinach pojawiają się wątpliwości dotyczące dominacji USA i potencjalnych luk w systemach zastrzeżonych.

Konflikt ten znajduje odzwierciedlenie w pytaniu, czy DeepSeek rzeczywiście stanowi niezależną innowację, czy jest jedynie kopią „made in China”. Gdyby udało się udowodnić, że DeepSeek R1 i R1-Zero wyznaczają nowe standardy jakości, Chiny posiadałyby jeden z wiodących systemów sztucznej inteligencji, co z geopolitycznego punktu widzenia symbolizowałoby szybki rozwój technologiczny kraju. Z drugiej strony, sukces o1 firmy OpenAI i jego dalszy rozwój w USA mogłyby zapewnić amerykańskim firmom z branży sztucznej inteligencji utrzymanie dominującej pozycji w kształtowaniu rynku.

Potencjalne scenariusze zastosowań

1. Badania naukowe i matematyka

Zarówno DeepSeek-R1, jak i o1 cieszą się zainteresowaniem badaczy, studentów i instytucji edukacyjnych ze względu na ich wysoką skuteczność w rozwiązywaniu problemów matematycznych. Dzięki wysokim wynikom dokładności w takich obszarach jak AIME i MATH-500, modele te nadają się do rozwiązywania złożonych problemów algebraicznych, geometrycznych i analitycznych. Mogą również służyć jako narzędzia do ekstrakcji i streszczania tekstów naukowych.

2. Programowanie i rozwój oprogramowania

Modele te mogą okazać się również przydatne w inżynierii oprogramowania. DeepSeek-R1 i o1 potrafią interpretować kod źródłowy, identyfikować wadliwe sekcje i sugerować optymalizacje. DeepSeek-R1 integruje również funkcję umożliwiającą testowanie i renderowanie kodu bezpośrednio w interfejsie czatu. Przyspiesza to cykle rozwoju i sprzyja szybkim iteracjom. Programiści pracujący w zespołach mogą zatem skorzystać z wirtualnego trenera kodu, który zapewnia stały feedback.

3. Kreatywna burza mózgów i tworzenie treści

Oba modele mogą wspierać procesy tworzenia tekstów, generując pomysły, sugerując struktury treści lub pomagając w pisaniu dłuższych artykułów. Otwiera to nowe możliwości dla copywriterów, dziennikarzy i blogerów, umożliwiając im efektywne tworzenie treści i ciągłe wprowadzanie nowych perspektyw. Kluczowe pozostaje jednak krytyczne ocenianie rezultatów i unikanie bezkrytycznego przyjmowania ich.

Patrząc w przyszłość: czy DeepSeek i OpenAI ukształtują rynek sztucznej inteligencji?

Dalszy rozwój DeepSeek R1 i R1-Zero może sygnalizować globalny trend w kierunku wydajnych, autonomicznych modeli sztucznej inteligencji, które uczą się samodzielnie i wymagają jedynie ograniczonej interwencji człowieka. Rosnący nacisk na uczenie wzmacniające odzwierciedla ogólny kierunek współczesnych badań nad sztuczną inteligencją. Gdy modele te udowodnią swoją wartość w rzeczywistych projektach, inne firmy prawdopodobnie pójdą w ich ślady.

OpenAI ze swojej strony będzie dążyć do utrzymania, a nawet zwiększenia swojej przewagi. Firma prowadzi badania nad dalszymi wersjami o1, które obiecują jeszcze bardziej precyzyjne funkcje analizy łańcucha myślowego, ulepszone interfejsy dialogowe i silniejsze mechanizmy bezpieczeństwa. Redukcja kosztów prawdopodobnie odegra również istotną rolę w przyszłości, wraz z wejściem na rynek coraz większej liczby konkurentów.

Nadaje się do:

• AI i Metaverse: Zespół marzeń cyfrowej przyszłości – Kolejny poziom cyfryzacji

Napięcie między innowacją a konkurencją

Nie, DeepSeek, z modelami R1 i R1-Zero, nie jest po prostu kopią amerykańskich technologii, lecz posiada własne mocne strony i podejścia. Nie można całkowicie odrzucić założenia o strategicznej imitacji, ponieważ wyniki badań w świecie sztucznej inteligencji są zazwyczaj udostępniane publicznie, a każdy gracz dąży do wdrażania najnowszych metod. Jednak sprowadzanie DeepSeek do etykietki „plagiatu” byłoby nadmiernym uproszczeniem. Prezentowane wyniki testów porównawczych i otwartość modeli sztucznej inteligencji mówią co innego.

„Jesteśmy na początku nowej fazy rewolucji AI” – to stwierdzenie często słyszane zarówno w Dolinie Krzemowej, jak i w chińskich centrach innowacji. Brzmi to ogólnikowo, ale odzwierciedla prawdziwą zmianę paradygmatu: w tej rewolucji nie tylko wielkie firmy nadają tempo, ale także liczne startupy i zespoły badawcze, które transformują rynek innowacyjnymi pomysłami i przystępnymi cenowo rozwiązaniami. DeepSeek R1 i R1 Zero są tego przykładem, którego nie można dłużej ignorować.

Oczywiście, pytanie, który model ostatecznie zwycięży, pozostaje otwarte, a może oba (i inne konkurencyjne produkty) będą się wzajemnie uzupełniać, tworząc globalny ekosystem AI. Współistnienie, w którym deweloperzy mają możliwość wdrażania swoich projektów w oparciu o modele amerykańskie lub chińskie (a nawet ich kombinację), byłoby korzystne dla ogólnej kultury innowacji. W każdym razie techniczna solidność i niezawodność modeli pozostają kluczowe.

Jedno jest już pewne: DeepSeek R1 i R1 Zero mogą przyczynić się do demokratyzacji sztucznej inteligencji, udostępniając zaawansowane modele szerszemu gronu odbiorców. Jeśli DeepSeek okaże się wysokiej jakości, a jednocześnie ekonomicznym rozwiązaniem, wzrośnie presja na innych dostawców, aby przeprojektowali swoje modele cenowe lub stali się bardziej transparentni. Z drugiej strony, platforma OpenAI o1 jest przez wielu uważana za „złoty standard” pod względem jakości, stabilności i wsparcia społeczności. Krytycy również wyrazili jednak swoje obawy, argumentując, że rozwiązania OpenAI nie są wystarczająco przystępne cenowo ani elastyczne dla każdego zastosowania.

„Czy to zbieg okoliczności, czy strategiczna imitacja w rozwoju sztucznej inteligencji?” – Na to pytanie prawdopodobnie nie da się jednoznacznie odpowiedzieć. Znacznie bardziej prawdopodobne jest, że DeepSeek i OpenAI budują na wspólnym fundamencie wiedzy i czerpią inspirację z podobnych wyników badań. Obie firmy wnoszą własne pomysły i innowacje, dążąc do prześcignięcia konkurencji w określonych dyscyplinach. W dłuższej perspektywie ta konkurencja może przynieść korzyści wszystkim, ponieważ podnosi standardy, przyspiesza postęp technologiczny i obniża koszty korzystania z usług opartych na sztucznej inteligencji.

Wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) między Chinami a Stanami Zjednoczonymi będzie trwał, a wraz z nim pytanie o to, jak ugruntowani gracze w branży wypadną w porównaniu z wschodzącymi graczami. Prawdopodobnie nie ma prostej odpowiedzi na pytanie, kto będzie dominował za dziesięć lat. Zbyt wiele czynników – od rozwoju geopolitycznego i sytuacji gospodarczej po aspekty kulturowe – wpływa na ogólny krajobraz technologiczny. Ambitny startup dziś może jutro stać się wiodącym globalnym graczem w dziedzinie AI; to, co dziś uważa się za lidera, jutro może musieć stawić czoła silnym konkurentom.

Jedno jest pewne: uczenie przez wzmacnianie, otwarte licencje, uczciwe struktury cenowe i możliwość transparentnego mapowania złożonych procesów myślowych to kluczowe czynniki sukcesu i innowacji. Firmy, które łączą te czynniki, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo i ochronę wrażliwych danych, cieszą się uznaniem rynku. DeepSeek R1, R1 Zero i o1 firmy OpenAI to doskonałe przykłady pokazujące, że nadszedł czas na nowy rozdział w historii sztucznej inteligencji. Świat może z niecierpliwością oczekiwać dalszych postępów, jakie przyniesie przyszły rok i nadchodzące dekady – i zastanawiać się, czy nowe pokolenie absolwentów studiów magisterskich z prawa (LLM) zdoła zrealizować wizję prawdziwie uniwersalnej sztucznej inteligencji.

Na tym kończymy naszą dyskusję na temat DeepSeek R1, R1 Zero i ich porównania z OpenAI o1. Widzimy, że rynek sztucznej inteligencji stale ewoluuje, a nowe modele nieustannie konkurują z istniejącymi. Rozwój ten charakteryzuje się intensywnymi badaniami, wzajemną inspiracją, zdrową konkurencją i coraz większymi wyzwaniami, którym trzeba stawić czoła wspólnie. Wraz z rozwojem tych technologii, coraz ciekawiej będzie obserwować, czy i jak Chiny i Stany Zjednoczone połączą swoje mocne strony, czy też będą je rozgrywać przeciwko sobie. Ostatecznie, całe społeczeństwo może odnieść sukces, jeśli modele takie jak DeepSeek R1, R1 Zero i o1 dostarczą innowacyjnych rozwiązań, które zrewolucjonizują sposób, w jaki ludzie przetwarzają informacje, rozwiązują problemy i stają się kreatywni.

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

☑️ 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

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus