Китайская DeepSeek выпускает открытую модель уровня OpenAI — акции Nvidia обваливаются

К началу 2025 года казалось, что правила игры понятны: лучшие модели ИИ делают несколько американских компаний, тратят на это миллиарды долларов и держат разработки закрытыми.

20 января 2025 года китайская лаборатория DeepSeek из Ханчжоу выпустила модель DeepSeek-R1. Это модель рассуждений: прежде чем ответить, она обдумывает задачу шаг за шагом, как ученик, который решает пример на черновике. DeepSeek заявила, что в математике, программировании и задачах на логику R1 не уступает модели o1 от OpenAI — одной из сильнейших на тот момент.

Главное — R1 выложили полностью открытой, под лицензией MIT (по названию Массачусетского технологического института, Massachusetts Institute of Technology) — одной из самых свободных лицензий. Модель можно скачать, запустить на своём компьютере и использовать как угодно, в том числе для обучения других моделей.

Через неделю, 27 января, на фоне ажиотажа вокруг DeepSeek акции Nvidia — главного производителя чипов для ИИ — упали примерно на 17%. За один день компания потеряла около 600 миллиардов долларов стоимости. Больше в истории американского рынка за день не терял никто.

Почему это важно

DeepSeek поставила под сомнение две вещи, в которые верила индустрия. Первая — что модели мирового уровня под силу только тем, у кого больше всех денег и чипов, тем более что США ограничивают продажу самых мощных чипов в Китай. Вторая — что лучшие модели будут закрытыми.

Для инвесторов это стало первым серьёзным поводом спросить, не переплачивает ли мир за дата-центры. Для политиков в Вашингтоне — работают ли ограничения на чипы. Ответы до сих пор спорные: одни считают, что контроль надо ужесточать, другие — что его пора пересматривать.

Для любопытных

Цена API (Application Programming Interface — программный доступ к модели): 0,55 доллара за миллион входных токенов (без кеша) и 2,19 доллара за миллион выходных; токен — это кусочек слова, которым оперирует модель. Вместе с R1 DeepSeek открыла шесть небольших моделей, «дистиллированных» из неё — то есть обученных повторять её ответы. Версии на 32 и 70 млрд параметров, по данным компании, сопоставимы с o1-mini.