DeepSeek V3.2: Конкурент на рівні GPT-5 та Gemini-3 ТА можливість розгортання локально на ваших власних системах! Кінець гігабітним центрам обробки даних зі штучним інтелектом?

Безкоштовно та потужно: Як DeepSeek може обвалити ціни на ШІ за допомогою «відкритих ваг»

Ландшафт штучного інтелекту зараз переживає сейсмічні зміни, які виходять далеко за рамки простого оновлення програмного забезпечення. З випуском DeepSeek V3.2 на сцену вийшов гравець, який не лише технологічно наздоганяє лідерів галузі OpenAI та Google, але й кидає виклик усім їхнім бізнес-моделям. Поки Захід довго спочивав на лаврах власних хмарних моделей, DeepSeek зараз демонструє, що продуктивність світового класу також можлива як відкриті платформи під ліберальною ліцензією Apache 2.0.

Ця модель — це більше, ніж просто технологічне досягнення Китаю; це пряма відповідь на найактуальніші питання, що стоять перед європейськими компаніями: як нам використовувати передовий штучний інтелект, не надсилаючи наші конфіденційні дані на сервери США? Завдяки інноваційним архітектурам, таким як Sparse Attention (DSA), та масштабним інвестиціям у післядипломне навчання, V3.2 досягає ефективності та точності, що встановлює нові стандарти, особливо в галузі програмування та автономних агентів.

У наступній статті детально розглядається, чому версія 3.2 вважається поворотним моментом. Ми аналізуємо технічну основу, порівнюємо результати бенчмарків з GPT-5 та Gemini 3 Pro, а також обговорюємо, чому саме німецькі відділи розробки можуть отримати вигоду від локального впровадження. Дізнайтеся, чому епоха беззаперечного домінування США може закінчитися та які стратегічні кроки компаніям слід розглянути зараз.

Що таке DeepSeek V3.2 і чому його випуск такий важливий сьогодні?

DeepSeek V3.2 являє собою поворотний момент у штучному інтелекті, фундаментально змінюючи динаміку ринку в корпоративному сегменті. Модель була розроблена для досягнення продуктивності GPT-5 від OpenAI, водночас вона була випущена як відкрита вага під ліцензією Apache 2.0. Це означає, що компанії можуть запускати модель локально, не надсилаючи свої дані до хмарних інфраструктур США. Сьогоднішній реліз поєднує два трансформаційні аспекти: по-перше, технічну інновацію під назвою Sparse Attention, яка революціонізує ефективність, і, по-друге, ліцензовану модель, яка не накладає власницьких обмежень. Це ставить прямий виклик бізнес-моделям OpenAI, Google та інших американських гіперскейлерів, які раніше генерували дохід завдяки своїм закритим та ліцензованим моделям.

Яке технічне нововведення забезпечує підвищену ефективність V3.2?

Основою технічної інновації DeepSeek V3.2 є розріджена увага DeepSeek, або скорочено DSA. Щоб зрозуміти це, потрібно спочатку зрозуміти, як функціонують традиційні механізми уваги у великих мовних моделях. У класичних трансформаторах кожен окремий токен у послідовності повинен звертати увагу на кожен інший токен, незалежно від того, чи є цей зв'язок значущим чи релевантним до відповіді. Це призводить до квадратичних обчислювальних зусиль, що швидко стає проблемою з довшими текстами. DeepSeek виявив цю точку неефективності та розробив рішення, яке вибірково звертає увагу лише на дійсно релевантні фрагменти тексту.

Технологія DSA працює таким чином, що модель використовує систему індексації для попередньої оцінки того, які фрагменти тексту фактично потрібні для поточної відповіді. Решта ігнорується. Це досягається не за допомогою жорстких шаблонів, а за допомогою навченого механізму, який оснащує кожен рівень уваги механізмом вибору під час навчання. Цей механізм вибору аналізує вхідні токени та інтелектуально вирішує, які з'єднання уваги слід обчислювати, а які ні. Наслідки цієї архітектурної інновації є вражаючими: обчислювальні зусилля значно зменшуються, час виведення стає швидшим, масштабованість для довших контекстів значно покращується, а споживання пам'яті зменшується. Цей стрибок ефективності особливо помітний під час обробки документів довжиною до 128 000 токенів. Модель зберігає якість своїх результатів, що робить її справжнім покращенням порівняно зі старими архітектурами.

Як DeepSeek адаптував свій навчальний процес для досягнення такої продуктивності?

DeepSeek визнала, що ключ до продуктивності світового класу полягає в масштабній реструктуризації бюджетів на навчання. У той час як традиційно відомі компанії інвестували лише близько одного відсотка своїх бюджетів на навчання у фазу після навчання, DeepSeek збільшила цю частку до понад десяти відсотків. Ці інвестиції спрямовуються на узгодження, тобто узгодження моделі з людськими цінностями та практичними вимогами, а також на навчання з підкріпленням.

Специфічний процес навчання спирався на масове масштабування синтетичних навчальних даних. DeepSeek навчав версію 3.2 у понад 4400 середовищах синтетичних завдань. Була застосована інтелектуальна методологія: спеціалізовані моделі вчителів використовувалися для створення високоякісних навчальних даних спеціально для математики та програмування. Ці моделі вчителів мають глибокий досвід у цих галузях і тому можуть створювати навчальні зразки найвищої якості. Це принципово відрізняється від підходу американських конкурентів, які часто покладаються на більші обсяги даних загального призначення. Китайська стратегія значних інвестицій у дані після навчання та синтетичні дані підриває лідерство Кремнієвої долини, оскільки якість переважає кількість, і ця стратегія здійсненна завдяки сучасним чіпам у Китаї.

Як DeepSeek V3.2 показує себе в доступних бенчмарках?

Результати бенчмарків малюють детальну картину, розкриваючи сильні та слабкі сторони моделі. У математичних тестах, зокрема в бенчмарку AIME 2025, V3.2 досягає вражаючого балу 93,1 відсотка. Це досить близько до GPT-5 (High) з 90,2 відсотка. Однак є області, де модель відстає від конкурентів: у бенчмарку HMMT 2025 Mathematics Olympiad V3.2 набирає 97,5 відсотка, тоді як спеціалізована версія Speciale з 99,0 відсотками перевершує показники GPT-5-High.

Однак справді вражаючий результат полягає в його практичному використанні як автономного агента. Саме тут DeepSeek перевершує інших. У багатомовному бенчмарку SWE, який моделює реальні проблеми GitHub та вимірює, скільки з цих проблем модель може вирішити автономно, V3.2 досягає вражаючих 70,2 відсотка. Для порівняння, GPT-5 справляється лише з 55,3 відсотка. Це не просто незначна різниця, а значний стрибок продуктивності. У SWE Verified Benchmark V3.2 вирішує загалом 2537 проблем, тоді як Claude-4.5-Sonnet вирішує 2536. У Codeforces V3.2 досягає точності 84,8 відсотка порівняно з 84,7 відсотка Claude-4.5-Sonnet. Ці результати позиціонують DeepSeek як найкращий вибір для розробників, які хочуть використовувати агенти штучного інтелекту для складних програмних завдань. Таке домінування в області практичного кодування робить модель особливо цікавою для німецьких відділів розробки, які працюють над автоматизацією своїх робочих процесів.

Яку особливу роль відіграє DeepSeek V3.2 Special Edition?

Поряд зі стандартною версією V3.2 існує варіант Speciale, який використовує радикально іншу стратегію оптимізації. Ця версія працює зі значно послабленими обмеженнями на так званий ланцюжок думок, тобто довжину розумових процесів, які модель може генерувати під час своїх міркувань. Ефект цього рішення вражаючий: на Міжнародній олімпіаді з інформатики 2025 року модель Speciale досягла результатів золотого рівня, чого досягли лише найкращі учасники.

Однак цей надзвичайний рівень точності та логічних можливостей має свою помітну ціну. Модель Speciale споживає в середньому 77 000 токенів під час вирішення складних задач, тоді як її конкурент, Gemini 3 Pro, виконує аналогічні завдання лише з 22 000 токенів. Це являє собою різницю у використанні токенів у три з половиною рази. Через ці проблеми із затримкою та пов'язані з ними вищі витрати, сама DeepSeek рекомендує використовувати більш ефективну основну модель V3.2 для стандартного використання у виробничих середовищах. Версія Speciale, з іншого боку, призначена для спеціалізованих застосувань, де максимальна логічна точність є першочерговою, а час і вартість – другорядними. Це може бути актуальним, наприклад, в академічних дослідженнях, формальній перевірці критичних систем або участі в олімпіадах світового класу.

Що робить ліцензію Apache 2.0 та реліз Open Weights такими революційними?

Ліцензування версії 3.2 під Apache 2.0 як Open Weights – це стратегічний крок, який фундаментально змінює баланс сил на корпоративному ринку. Щоб зрозуміти його значення, потрібно спочатку зрозуміти, що означає Open Weights. Це не зовсім те саме, що програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом. Завдяки Open Weights навчені ваги моделі, тобто мільярди числових параметрів, що складають навчену модель, стають загальнодоступними. Це дозволяє будь-кому завантажити та запустити модель локально.

Ліцензія Apache 2.0 дозволяє як комерційне використання, так і модифікації за умови зазначення оригінального автора та дотримання застережень. Зокрема, для німецьких компаній це означає, що вони можуть завантажити версію 3.2 на власні сервери та запускати її локально без перенесення даних до DeepSeek у Китаї, OpenAI у США чи Google. Це вирішує одну з найбільших проблем для компаній у регульованих галузях, будь то фінансові послуги, охорона здоров'я чи критична інфраструктура. Суверенітет даних – це вже не теоретична концепція, а практична реальність.

Це фундаментально підриває бізнес-модель американських гіперскейлерів. OpenAI заробляє гроші завдяки хмарним підпискам та Pro-підпискам на ChatGPT. Google заробляє гроші завдяки Vertex AI та хмарній інтеграції Gemini. Якщо компанії тепер мають безкоштовний, локально запущений варіант, який працює на практиці так само добре або навіть краще, ніж дорогі платні сервіси, модель ліцензування втрачає своє виправдання. Компанії могли б різко скоротити свої витрати – від десятків тисяч євро на місяць за хмарні підписки до лише кількох тисяч євро за локальне обладнання.

Як DeepSeek V3.2 безпосередньо порівнюється з GPT-5 та Gemini 3 Pro?

Пряме порівняння з конкурентами у США є нюансованим, але загалом DeepSeek виходить на перше місце. У завданнях чистого мислення та математичних тестах Gemini 3 Pro трохи перевершує інших. На AIME 2025 Gemini 3 Pro досягає 95,0 відсотків, тоді як версія 3.2 набирає 93,1 відсотка. Це суттєва різниця для дуже складних математичних задач. Gemini 3 Pro також виходить на перше місце на HMMT 2025.

Однак, тут слід зробити важливе розмежування: одних лише сирих міркувань не є єдиним показником моделей ШІ на практиці. DeepSeek явно лідирує в області автономних кодових агентів, тобто здатності вирішувати реальні проблеми програмної інженерії. Ця практична перевага часто важливіша для корпоративних клієнтів, ніж результати на математичних олімпіадах. Модель, яка може вирішити 70 відсотків реальних задач GitHub, тоді як конкурент справляється лише з 55 відсотками, змінює розрахунки для багатьох компаній.

Крім того, є компонент ліцензування. GPT-5 та Gemini 3 Pro є пропрієтарними. Вони вимагають хмарних підписок, дані передаються на сервери в США, і компанії не мають контролю над оновленнями чи безпекою. DeepSeek V3.2 можна запускати локально, дані залишаються всередині компанії, а ліцензія Apache 2.0 навіть дозволяє вносити зміни. Це величезна практична перевага, яка виходить за рамки сирих показників бенчмарків.

Який конкретний вплив може мати існування V3.2 на німецькі відділи розробки?

Наслідки можуть бути глибокими. У багатьох німецьких компаніях, особливо у великих технологічних фірмах та компаніях, що надають фінансові послуги, захист даних та їх суверенітет є не просто питаннями відповідності, а основними цінностями. З версією 3.2 відділи розробки тепер можуть використовувати підтримку штучного інтелекту для генерації коду та виправлення помилок локально, без надсилання вихідного коду зовнішнім партнерам. Це є вирішальною перевагою для багатьох критично важливих систем, таких як банківські чи медичні технології.

Ще один практичний момент – це структура витрат. Багато середніх німецьких компаній досі уникали інструментів штучного інтелекту для кодування, оскільки витрати на хмарні технології були занадто високими. З локально керованою V3.2, для якої після початкових інвестицій в обладнання несуть лише витрати на електроенергію, економічний розрахунок раптово стає значно вигіднішим. Розробник, який використовує V3.2 як локального другого пілота, може підвищити свою продуктивність, не погіршуючи загальний розрахунок витрат компанії.

Поворотним моментом може стати те, що питання більше не в тому, чи використовувати ChatGPT Pro для автодоповнення коду, а в тому, чи варто дозволити собі НЕ використовувати версію 3.2. Перешкоди для впровадження цієї технології різко знизилися. Тиск на відомих постачальників величезний. OpenAI буде змушений коригувати свої моделі ціноутворення або шукати нові конкуренти, якщо безкоштовна модель працюватиме так само добре на практиці.

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Як може змінитися глобальний ландшафт штучного інтелекту протягом наступних шести місяців?

Питання про те, чи будуть власні моделі ще використовуватись у німецьких відділах розробки через шість місяців, є обґрунтованим. Існує два сценарії. Більш імовірний сценарій – це роздвоєння. Великі корпоративні клієнти з найсуворішими вимогами до відповідності перейдуть на V3.2 або аналогічні моделі з відкритою вагою. Точність штучного інтелекту більше не є основною відмінністю. Менші компанії та команди без екстремальних вимог до захисту даних можуть продовжувати використовувати хмарні рішення, оскільки ними легше керувати та масштабувати.

Ще однією тенденцією, що розвивається, є цінова конкуренція. OpenAI може бути змушений значно знизити свої ціни. Поточна структура ціноутворення ChatGPT Plus або вартості API працює лише доти, доки існує значна різниця в продуктивності порівняно з безкоштовними альтернативами. Якщо версія 3.2 виявиться кращою на практиці, ця різниця стане важливим фактором. OpenAI може стати чистим постачальником послуг, пропонуючи керований хостинг та додаткові функції, а не зосереджуючись переважно на ексклюзивності моделі.

Можливість повного поглинання моделями з відкритою вагою протягом шести місяців є нереалістичною. Великі організації повільно адаптуються, а міграція є трудомісткою та дорогою. Однак ми досягли точки, коли ніщо технічно чи економічно не заважає використанню локальних моделей. Це просто питання інерції. Через рік ми, ймовірно, побачимо значно більшу частку локального впровадження ШІ в німецьких компаніях, ніж сьогодні. Час переходу, можливо, змістився з «ніколи» на «скоро».

Яке значення має стратегія Китаю щодо масштабних інвестицій у дані після навчання та синтетичні дані?

Китайська стратегія демонструє зміну парадигми в розробці ШІ. У той час як Кремнієва долина довго вважала, що ключ до кращих моделей полягає в більших наборах даних для навчання та вдосконалених методах попереднього навчання, DeepSeek визнав, що більші переваги можна знайти після навчання. Ця зміна парадигми суперечить інтуїції багатьох традиційних дослідників ШІ.

Інвестування понад десяти відсотків бюджету на навчання в післятренінгову підтримку, порівняно з історичним середнім показником близько одного відсотка, являє собою величезне виділення ресурсів. Це стало можливим завдяки генеруванню синтетичних навчальних даних у великих масштабах. Перевага синтетичних даних над реальними полягає в тому, що вони нескінченно відтворювані, не створюють проблем з авторським правом і можуть бути ідеально куровані. Спеціалізована модель вчителя математики може генерувати мільйони високоякісних розв'язаних математичних задач, які можна використовувати для точного налаштування.

Ця стратегія також сумісна з економічними умовами в Китаї. Хоча навчальні обчислення є дорогими в США, спеціалізовані чіпи штучного інтелекту, такі як серія Huawei Ascend, є більш доступними в Китаї. Це дозволяє китайським компаніям робити значні інвестиції в обчислення, будучи при цьому більш економічно ефективними. Таким чином, китайська стратегія зводить нанівець перевагу США, яка традиційно базувалася на більшій доступності обчислень і даних. Сьогодні йдеться вже не про те, хто має найкращу інфраструктуру, а про те, хто найрозумніше використовує доступну інфраструктуру.

Які недоліки залишилися у DeepSeek V3.2 порівняно з конкурентами у США?

DeepSeek відкрито визнає, що V3.2 не відповідає всім вимогам. Широта знань, тобто обсяг фактів та інформації, оброблених моделлю, ще не повністю досягає рівня GPT-5 або Gemini 3 Pro. Практично це означає, що V3.2 іноді може відставати від конкурентів у питаннях, що вимагають дуже широких загальних знань. Однак цей недолік не є критичним, оскільки його, ймовірно, можна зменшити шляхом подальших ітерацій навчання.

Ще один момент, який слід врахувати, – це зрілість інфраструктури. OpenAI має десятиліття інфраструктури API, інструментів моніторингу та підтримки спільноти. DeepSeek ще не створив такої інфраструктури. Для компаній, які прагнуть створювати абсолютно нові системи штучного інтелекту, зрілість інфраструктури OpenAI може бути причиною дотримуватися OpenAI, незважаючи на витрати. Однак для компаній, які хочуть контролювати свою власну інфраструктуру, це не є проблемою.

Третій аспект – це безпека та тестування. OpenAI за роки тестування червоною командою створив високий рівень довіри до безпеки ChatGPT. DeepSeek не має такого довгострокового досвіду. Хоча у версії 3.2 немає доказів наявності бекдорів або вразливостей, її довгострокова історія коротша. Обережні компанії можуть вважати це причиною не переходити на DeepSeek негайно.

Наскільки DeepSeek V3.2 збільшує тиск на OpenAI і як можуть відреагувати конкуренти?

Тиск на OpenAI величезний. Протягом тривалого часу OpenAI був відповіддю на питання: «Яка модель ШІ найкраща?». Відповідь була однозначною: ChatGPT. Сьогодні відповідь вже не така однозначна. Для генерації коду та автономних агентів кращий DeepSeek. Для завдань міркування кращий Gemini 3 Pro. Для локального розгортання та конфіденційності даних DeepSeek є унікальним. Це підірвало позиції OpenAI як лідера ринку з найкращою моделлю.

OpenAI може відреагувати кількома способами. Перший варіант – зниження ціни. Поточна структура ціноутворення працює лише за умови значної різниці в продуктивності. Якщо такої різниці не існує, зниження ціни є логічною відповіддю. Другий варіант – інвестування в моделі, які явно покращують OpenAI. Це може означати, що GPT-6 може з'явитися зі значними покращеннями в міркуваннях, можливостях агентів та генерації коду. Третій варіант – відкрите програмне забезпечення. Якщо OpenAI зрозуміє, що закриті моделі більше не функціонують як диференціатор, він також може випустити відкрито-зважені версії GPT-5 або інші моделі. Це мало б поетичну іронію OpenAI, організації, яка розшифровується як «відкритий», яка зайняла протилежний підхід.

Найсильнішою відповіддю, ймовірно, буде поєднання цих стратегій: зниження цін, покращення інфраструктури та, можливо, вибіркове відкрите використання менш критичних моделей. Ринок, ймовірно, розділиться на кілька сегментів. Преміальний сегмент: компанії платять за найкращу модель плюс повну підтримку інфраструктури. Саморобний сегмент: компанії використовують локальні моделі з відкритою вагою. Гібридний сегмент: компанії використовують як власні, так і моделі з відкритою вагою для різних випадків використання.

Як схвалення DeepSeek може вплинути на європейську стратегію щодо штучного інтелекту?

Європа, і зокрема Німеччина, вже давно стикається з проблемою контролю ключових моделей штучного інтелекту американськими компаніями. Це було не лише питанням конкуренції, а й проблемою суверенітету та безпеки. Наявність версії 3.2 відкриває нові можливості. Німецькі компанії тепер можуть створювати системи штучного інтелекту, не залежачи від хмарної інфраструктури США.

Це може призвести до зміцнення позицій Німеччини в критично важливих галузях. В автомобільному секторі німецькі виробники автомобілів могли б використовувати V3.2 для генерації коду та інженерної підтримки, не надсилаючи свій вихідний код до OpenAI або Google. Це значна перевага. У банківському секторі німецькі банки могли б експлуатувати критично важливі для відповідності системи штучного інтелекту локально.

Довгостроковим ефектом може бути зменшення залежності європейських компаній від американських стартапів, таких як OpenAI або Anthropic. Якщо відкриті моделі з Китаю будуть конкурентоспроможними, Європа може отримати стимул до розробки власних відкритих моделей. Це може призвести до фрагментації світового ринку штучного інтелекту, коли Європа використовуватиме власні моделі, США — свої, а Китай/Азія — свої. У довгостроковій перспективі це сприятливіше для конкурентної динаміки та зменшує залежність від окремих компаній.

Які практичні кроки повинні розглянути німецькі компанії зараз?

Німецьким компаніям слід застосовувати поетапну стратегію оцінювання. По-перше, слід проводити пілотні проекти в некритичних областях для тестування версії 3.2. Це може включати внутрішню документацію, підтримку перевірки коду або бета-функції, де помилка не буде критичною. По-друге, слід розрахувати експлуатаційні витрати. Якими є витрати на обладнання, електроенергію та внутрішню ІТ-інфраструктуру для адміністрування порівняно з поточними хмарними підписками?

По-третє, слід провести оцінку захисту даних. Які дані є настільки конфіденційними, що не повинні залишати межі компанії? Для цих даних V3.2 можна використовувати локально. По-четверте, слід розвивати навички. Управління та вдосконалення локальних моделей вимагає нових навичок, якими наразі володіють не всі німецькі компанії. Це може вимагати зовнішнього консалтингу або навчання.

Ключовий момент — уникнути пастки «все або нічого». Оптимальною конфігурацією для багатьох компаній, ймовірно, є гібридна: деякі варіанти використання працюють на локальній версії V3.2, тоді як інші все ще працюють на OpenAI або Google, залежно від того, що має найбільший сенс. Технологія повинна служити бізнесу, а не навпаки.

Які невизначеності та ризики пов'язані з впровадженням DeepSeek V3.2?

Існує кілька невизначеностей. По-перше, є політичний ризик. DeepSeek — китайська компанія. Тривають дискусії щодо безпеки китайських технологій у західних компаніях. Хоча немає очевидних доказів наявності бекдорів у версії 3.2, існує ризик того, що майбутні версії або сама компанія можуть опинитися під тиском. Це реальний ризик для компаній, які працюють у критично важливих об'єктах інфраструктури.

По-друге, існує ризик, пов'язаний з довжиною. DeepSeek є відносно молодою компанією. Хоча компанія досягла вражаючого прогресу, її довгострокова життєздатність неясна. Чи існуватиме DeepSeek ще через п'ять років? Чи буде API все ще доступним? Чи продовжуватиме компанія випускати моделі з відкритою вагою? Ці невизначеності більші, ніж у випадку з більш відомими компаніями, такими як OpenAI або Google.

По-третє, існують ризики, пов'язані з інфраструктурою. Локальний запуск великої мовної моделі вимагає спеціалізованого обладнання, програмного стеку та операційної експертизи. Запустити модель із 671 мільярдом параметрів на власному обладнанні непросто. Це може призвести до технічних проблем та перевитрат коштів.

По-четверте, існують ризики дотримання вимог. У деяких галузях регуляторні органи мають суворі вимоги щодо того, які системи можна використовувати. У деяких випадках модель китайської компанії може не відповідати вимогам.

Яких ще подій можна очікувати в найближчі місяці?

Існує кілька сценаріїв. Найімовірніший сценарій полягає в тому, що DeepSeek швидко випустить подальші версії, які покращать версію 3.2 та вирішать усі відомі недоліки. База знань може бути розширена. Безпека може бути покращена завдяки подальшому тестуванню червоною командою. Google та OpenAI, ймовірно, швидко відреагують та випустять власні моделі відкритої ваги, що призведе до нормалізації моделей відкритої ваги.

Іншим можливим сценарієм є геополітична ескалація. США можуть запровадити експортні обмеження на моделі DeepSeek, подібні до тих, що стосуються чіпів. Це обмежить доступність у західних країнах. Третій сценарій – комерційна консолідація. Велика технологічна компанія може придбати DeepSeek або укласти тісне партнерство. Це може змінити незалежність компанії.

У довгостроковій перспективі, тобто протягом одного-трьох років, індустрія штучного інтелекту може еволюціонувати від поточної концентрації на кількох моделях до більш різноманітного ландшафту. Завдяки численним конкурентним відкритим моделям, власницьким моделям та спеціалізаціям, компанії матимуть справжній вибір. Це корисніше для конкуренції та інновацій у довгостроковій перспективі.

Чи справді DeepSeek V3.2 – кінець американських гіперскейлерів?

Відповідь: не зовсім. DeepSeek V3.2 — це не кінець американських гіперскейлерів, а радше кінець їхнього беззаперечного домінування. OpenAI, Google та інші й надалі залишатимуться важливими гравцями. Однак ландшафт фрагментований. Для генерації коду DeepSeek часто кращий. Для міркувань іноді кращий Gemini. Для локального розгортання DeepSeek унікальний.

Що змінилося, так це розрахунок витрат для компаній. До DeepSeek V3.2 розрахунок часто був таким: хмарний ШІ дорогий, але у нас немає альтернативи. Після DeepSeek V3.2 розрахунок такий: хмарний ШІ дорогий, але у нас є хороші локальні альтернативи. Це призводить до тиску на ціни, тиску на розробку функцій та тиску на якість обслуговування.

Це позитивно для німецьких компаній. Здатність керувати локальними системами штучного інтелекту зміцнює суверенітет даних, зменшує залежність від американських компаній та знижує витрати. Це класичний випадок конкуренції, що призводить до кращих результатів для клієнтів. Ринок, ймовірно, перетвориться на плюралістичну систему з різними постачальниками, що дозволить компаніям вибирати найкраще рішення на основі їхнього випадку використання та вимог. Це не кінець американських гіперскейлерів, а радше початок нової, більш різноманітної ери штучного інтелекту.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць