Китай перехитрил США. А что сделала Россия?

Китайская нейросеть в момент своего выхода произвела настоящий фурор на пользователей. Быстрая регистрация, бесплатная версия, никаких территориальных ограничений. Кто тому же, по данным создателей, на создание нейросети ушло всего 6 миллионов долларов против сотен миллионов, потраченных американскими компаниями Мeta*, OpenAI и Antropic. Создатели заявляют, что в тестах DeepSeek последней версии R1 быстрее и умнее топовых американских конкурентов. Особенно, когда речь идёт о программировании, решении математических задач и различных расчётов.

В Царьграде провели тест системы искусственного интеллекта, задав китайской "умнице" ряд вопросов. В частности, мы поинтересовались, сколько стоит разработка такой системы ИИ? И вот что ответила система:

Создание аналога DeepSeek может потребовать $15-70 млн на начальном этапе и $5-20 млн ежегодно на поддержку и развитие. Можно предположить, что затраты находятся в диапазоне $20-50 млн.

Фото: Patrick Pleul/dpa/Globallookpress

Как же так получается? Ведь разработчик заявил, что потратил лишь 6 миллионов долларов. Ответ лежит на поверхности: китайские разработчики, как обычно, занимаются излюбленным делом: берут западные технологии и адаптируют их под себя. Дело в том, что компания Meta* уже потратила миллионы долларов на создание LLaMA (большой языковой модели), а китайские разработчики просто использовали имеющиеся наработки и оптимизировали их под себя.

В Сети есть много языковых моделей, которые распространяются бесплатно. Любой пользователь с относительно недорогой новой видеокартой может скачать из репозитория модель Mistral и развернуть ещё за пару кликов. Работать будет, результат на ChatGPT будет похож разве что отдалённо. Но такие системы существуют.

Кроме того, китайцы экономят и на исследованиях. Обучение DeepSeek проведено на местных китайских соцсетях и китайских книгах. В то же время западные специалисты постоянно публикуют научные статьи об искусственном интеллекте, которые китайцы готовы использовать во благо себе.

Фото: Cfoto/Keystone Press Agency/Globallookpress

Более того, нейросетей, подобных китайской DeepSeek, существует большое количество. И многие из них по ряду синтетических тестов оказываются лучше ChatGPT или Claude. В частности, самые последние версии Mistral как раз гордятся таким прорывом. Не отстают и первопроходцы из Meta* со своей LLaMA. Собственные нейросети есть и у русских производителей. Иметь что-то подобное сейчас модно среди крупных компаний. Эти нейросети представляют собой примерно то же, что и китайский DeepSeek. Только ни хайпа, ни миллионов пользователей у них нет.

И всё же пример китайской компании примечателен. Пусть она и не создала свой продукт с нуля, но старт ИИ было громким. И тут России есть к чему стремиться.

Самое же главное для нас и всего мира, стремящегося к разделению научно-технического прогресса, а не заточению его секретов в американских подпольях, - это открытость кода модели. Стоимость развёртывания локализованной модели, которая позволит в полной мере обучить "свой" ИИ, составляет всего лишь 2 миллиона рублей против нескольких сотен миллионов у ChatGPT. К тому же модель не имеет встроенной "толерантности" и прочих паразитических западных идей. Мы в данный момент отстаём в гонке ИИ, но пример китайских товарищей показывает нам, что не только на напечатанных бумажках из ФРС движется развитие техники. Отечественному ИИ - быть!

- отмечает учредитель Царьграда Константин Малофеев.

Да, китайская модель "уронила" акции гиганта NVIDIA, который производит "железо" для существования искусственного интеллекта. Случилось это на фоне слов инвестора Лян Вэньфэна об экономии ресурсов для работы большой языковой модели. Но существует DeepSeek на всё тех же чипах NVIDIA. Компания подешевела на 600 миллионов долларов, но не утратила своего лидерства. А ведь есть ещё и AMD, которая тоже не хочет упускать лидерства в этой области. Настоящая битва в области ИИ разворачивается именно среди этих компаний.

Фото: Aloisio Mauricio/Keystone Press Agency/Globallookpress

Специалист в области ИИ Ольга Ускова попробовала китайскую нейронку и тут же вынесла приговор: средняя система.

Закольцевали мы эту нейросетку буквально через семь минут. По умолчанию, выполняя запрос, DeepSeek не ориентируется на источники. Ответы поверхностные. Нужно ковыряться в режиме "Глубокое мышление", чтобы хоть что-то получить. И в нём сразу геометрически растёт время обработки запросов. Мы пока не нашли серьёзных отличий между DeepSeek и ChatGPT в ответах на базовые вопросы. При этом китайцы периодически сваливаются в английский при русском запросе. Похоже на перепёртый ChatGPT, как это и принято в одной огромной восточной стране,

- отмечает специалист.