Что пишут аналитики о DeepSeek?

Бесплатный китайский конкурент ChatGPT от OpenAI впечатлил и аналитиков инвестбанков, которые в своих письмах попытались ответить на главные вопросы рынка: “Будут ли американские модели ИИ конкурентоспособны после прорыва DeepSeek?” и “Может ли обвал бигтехов стать хорошей новостью для инвестора?”. FT собрал самые важные инсайты.

О целесообразности многомиллиардных трат на ИИ

Mizuho:

Стартап DeepSeek заявил, что на разработку модели R1 ушло всего 2 месяца и менее $6 млн. Для сравнения: Open AI тратит на ChatGPT более $5 млрд в год. У DeepSeek был запас из 10 000 чипов Nvidia, у его ближайших конкурентов — гораздо большие мощности. Кейс DeepSeek в корне меняет подход к капитальным затратам на искусственный интеллект.

Bernstein:

Действительно ли DeepSeek “построил аналог модели ИИ от OpenAI за $5 млн”? [...] Часто цитируемая сумма “5 миллионов долларов” была рассчитана на основе предположений аналитиков о цене аренды вычислительных мощностей — $2 за час GPU. Звучит неплохо, но на самом деле эта цифра может не включать в себя иные расходы компании. Например, затраты на проведение исследований, экспериментов с различными архитектурами, алгоритмами или данными.

О влиянии кейса DeepSeek на настроения инвесторов

JP Morgan:

Утверждение китайского стартапа DeepSeek — “Больше инвестиций не равно больше инноваций” — начинает проникать в умы инвесторов. Это ударит по бизнес-моделям и бумагам американских разработчиков ИИ.

Об обвале на рынках как о хорошей новости

Jefferies:

Появление более эффективных моделей обучения нейросетей из Китая, чьи прорывные инновации были отчасти вынужденными из-за ограничений на поставки чипов в страну, вероятно, еще больше подстегнет гонку в сфере ИИ между США и КНР. Ключевой вопрос для рынка сейчас таков: действительно ли стратегия, в которой затраты не имеют значения, жизнеспособна, или требуется найти более эффективные варианты расходования денег ИИ. В краткосрочной перспективе настроения рынка, вероятно, будут благосклонны ко второму варианту.

Morgan Stanley:

До сих пор считалось, что прорыв в сфере ИИ требует огромных вычислительных мощностей. DeepSeek доказал: продуманная инженерия и эффективные методы обучения тоже имеют значение. Такой подход может вдохновить бигтехи на поиски более эффективных методов разработки ИИ. Для рынка этого хорошая новость: прогнозы окупаемости инвестиций в ИИ, которые сейчас сильно беспокоят участников рынка, могут значительно улучшиться, причем без ущерба для качества моделей или растягивания сроков их разработки. Кроме того, сложные модели ИИ могут стать более доступными, что в конечном итоге способствует более широкому принятию и распространению ИИ в мире.