Успехи китайских компаний в области разработки систем искусственного интеллекта на прошедшей неделе потрясли IT-сообщество. По рассказам разработчиков, на создание нейросети DeepSeek было потрачено около $6 млн, тогда как в OpenAI потратили на свои языковые модели порядка $17 млрд. Неужели в Азии разработали настолько эффективный подход к организации IT-индустрии, или за успехом DeepSeek стоят другие причины?
По мнению Павла Дурова, прогресс Китая в этой области вполне закономерен, так как там поощряется высокоэффективная модель жесткой конкуренции между учениками и студентами в школах и вузах. «После успеха DeepSeek многие удивляются тому, как быстро Китай догнал США в области ИИ. Однако прогресс Китая в эффективности алгоритмов не возник из ничего», — сказал бизнесмен, приведя в пример китайских студентов, которые «уже давно опередили других в математике и программировании на международных олимпиадах».
Читайте также
OKX выпускает свой Telegram-кликер
В США несколько по-другому объясняют случившееся. Кандидат на пост министра торговли США Говард Лютник (Howard Lutnick) заявил на встрече с сенаторами, что в DeepSeek смогли создать мощную модель ИИ «по бросовой цене», используя украденные американские технологии и передовые американские полупроводники. Разработку полноценного ИИ часто сравнивают с Манхэттенским проектом от мира IT. Поэтому не удивительно, что некоторые события 40-х годов XX века могут повториться и в XXI веке. Вполне возможно, что у Китая появилась своя «Кембриджская пятерка», а США захлестнет новая волна шпиономании.
Однако, скорее всего, истина находится где-то посередине, так как на стороне Китая демография и позиция догоняющего в технологическом развитии. Большая численность населения вместе с эффективной системой образования позволяет подготовить большое число специалистов и отобрать лучших для решения самых сложных задач. Кроме того, сама особенность технологического прогресса заключается в том, что передовые технологии очень трудно и затратно создать, но гораздо проще масштабировать и воспроизвести. Ведь известно, в каком направлении необходимо двигаться для получения результата. Когда в OpenAI были вынуждены тестировать сотни и тысячи алгоритмов, которые могут не дать необходимого результата, в DeepSeek уже было представление о тупиковых направлениях разработки, что само по себе очень немало. Дальше оставалось только ударно “вкалывать” — что китайцы отлично умеют делать.
Меню 
Поиск 
Знания 
События 
Новости