Китайская ИИ-компания уложила на лопатки IT-гигантов Кремниевой долины и «уронила» главного производителя видеокарт на $600 миллиардов за день.

 
Американские пользователи и специалисты по ИИ оказались в восторге от чат-бота DeepSeek-R1 — при сравнимых с ChatGPT возможностях его разработка обошлась в 100 раз дешевле. Успех китайской ИИ-компании даже обвалил состояние 500 богатейших людей мира на $108 млрд, пишет Bloomberg.
 
Китайскую компанию-создателей DeepSeek основал бизнесмен Лян Вэньфэн в 2023 году. Нейросеть находилась в разработке около двух лет: её обучали с помощью примерно 10 тысяч видеокарт nVidia A100. Правда, чтобы сдержать китайских разработчиков ИИ и удержать лидерство в этой сфере, законодатели США ограничили экспорт А100 в Китай. Поэтому инженеры DeepSeek использовали также около около 50 000 менее мощных чипов.

Разработка чат-бота обошлась китайской компании примерно в 6 миллионов долларов — в 100 раз меньше, по сравнению с ChatGPT. Скромного, по меркам IT-гигантов, бюджета, хватило для того, чтобы обучить мощную и быструю нейросеть, сравнимую по возможностям с самыми популярными чат-ботами. DeepSeek-R1 появилась в США 10 января и быстро заняла лидирующие позиции в списке самых популярных приложений Apple AppStore. Сам факт того, что возможности китайского чат-бота оказались сравнимы с возможностями OpenAI, стал настоящим потрясением для компаний Кремниевой долины.
 
Утром 27 января капитализация Microsoft упала примерно на 4%, Oracle — на 7%, а nVidia и вовсе подешевела в определённый момент больше чем на 16% — то есть, на 600 миллиардов долларов. Наиболее сильно это затронуло главу Nvidia Дженсена Хуанга, чье личное состояние сократилось на 20%, или на $20,1 млрд.
 
Ещё неделю назад будущее искусственного интеллекта в США выглядело безоблачным — президент Дональд Трамп обещал вложить полтриллиона долларов в инфраструктуру для ИИ в Соединённых Штатах, разработку новых версий ChapGPT обсуждали на самом высоком уровне. DeepSeek стала настоящим откровением для рынка — оказалось, что современную нейросеть можно создать гораздо меньшими усилиями и ресурсами.