Kanggo bm, bis, industri, kabel instrumen.
Nalika Festival Spring teka cedhak, kasenengan sing ana ing sekitar deepseek tetep kuwat. Liburan anyar sing nyorot pangerten sing penting ing industri teknologi, kanthi akeh ngrembug lan nganalisa "lele." Lembah silikon ngalami rasa krisis sing durung rampung: Advokasi saka sumber sing mbukak, malah Openai ngalami reevaluasi apa sing paling apik. Paradigma sing luwih murah saka biaya komputasional sing luwih murah wis nyebabake reaksi chain ing antarane chip raksasa kaya Nvidia, sing ndadékaké kerugian nilai pasar siji ing sejarah pasar saham, dene agensi pamaréntahan sing digunakake karo Deepseek. Ing tengah-tengah review campuran defrek ing luar negeri, domestik, ngalami wutah sing luar biasa. Sawise ngluncurake model R1, aplikasi sing gegandhengan wis ndeleng lalu lintas, sing nuduhake manawa tuwuh ing sektor aplikasi bakal nyopir ekosistem AI. Aspek sing positif yaiku sing jero deepseek bakal nyebarake aplikasi aplikasi, menehi saran manawa ngandelake chatgpt ora bakal larang ing mangsa ngarep. Shift iki dibayangke ing kegiatan Openai anyar, kalebu panentu model pertimbangan sing diarani O3-Mini kanggo pangguna gratis, uga upgrade sakteruse sing nggawe rantai pamikiran umum. Akeh pangguna ing luar negeri kanggo ngucapake matur nuwun kanggo pangembangan kasebut, sanajan chain panginten iki dadi ringkesan.
Optimalis, nyata yen deepseek nyoto pemain domestik. Kanthi fokus kanggo nyuda biaya latihan, macem-macem produsen chip hulu, panyedhiya awan, lan pirang-pirang startystem aktif bebarengan kanggo nggunakake model deepseek. Miturut kertas Deepseek, pelatihan lengkap model V3 mbutuhake mung 2.788 yuta jam GPU, lan proses latihan kasebut stabil banget. Moe (campuran ahli) Arsitektur penting kanggo nyuda biaya pra-latihan kanthi faktor sepuluh dibandhingake karo Llama 3 kanthi 1005 milyar paramèter. Saiki, V3 minangka model sing pertama sing diakoni sacara umum kanggo nuduhake sparity sing dhuwur banget ing Moe. Kajaba iku, Mla (Multi Layer Layer) kerja sinergis, utamane babagan aspek. "The Sparser Moe, sing luwih gedhe Ukuran batch sing dibutuhake sajrone akal kanthi nggunakake daya komputasi, kanthi ukuran KVCache dadi faktor watesan KVCache," nyathet peneliti kanthi signifikan saka analisis kanggo review teknologi AI. Sakabèhé, sukses Deepseek ana ing kombinasi macem-macem teknologi, ora mung siji. Industri insiders pujian kapabilitas teknik teknik Deepseek, sing ora keunggulan ing optimasi latihan lan operator operator, entuk asil groundbrean mandi kanthi nyaring. Pendhaftaran sumber daya jero sing apik banget kanggo ngilangi pangembangan model sing akeh, lan diantisipasi yen model sing padha karo gambar, video, lan liya-liyane, bakal ngrangsang panjaluk ing industri kasebut ing industri kasebut.
Kesempatan kanggo layanan pertimbangan pihak katelu
Data nuduhake manawa wiwit dibebasake, Deepseek wis ngakoni 22.15 yuta pangguna aktif saben dina, saéngga entuk aplikasi pangguna paling cepet, kanthi nggunakake 16,95 yuta pangguna Apple ing 157 negara / wilayah. Nanging, nalika pangguna dikomberake ing droves, peretas cyber wis ora sabar nyerang aplikasi deepseek, nyebabake keturunan sing signifikan. Analysty industri percaya yen sebagian amarga kertu sing jero banget kanggo latihan nalika kurang daya komputasi kanggo Alesan. Industri insider ngandhani AI Teknologi review, "Masalah server sing asring bisa diselesaikan kanthi ngisi biaya utawa finansial kanggo tuku mesin liyane; Pungkasane, gumantung saka keputusan sing Deepseek." Iki nampilake perdagangan kanggo fokus ing produk teknologi tinimbang produkisasi. DeepSeek ngandelake jumlah kuantum kanggo rezeksi eksternal, nyebabake tekanan aliran awis sing asor lan lingkungan teknologi sing resik. Saiki, ing masalah masalah kasebut, sawetara pangguna njaluk DeepSeek ing media sosial supaya bisa milih fitur panggunaan utawa ngenalake fitur mbayar kanggo nambah kenyamanan. Kajaba iku, pangembang wiwit nggunakake API resmi utawa API pihak katelu kanggo optimisasi. Nanging, platform mbukak Deepeek bubar ngumumake, "sumber server saiki ora langka, lan reCharges layanan API wis dilereni."
Iki mesthine mbukak luwih akeh kesempatan kanggo vendor pihak katelu ing sektor infrastruktur AI. Bubar raksasa awan domestik lan internasional wis ngluncurake model apis deepseek, Microsoft lan Amazon kalebu ing pungkasan wulan Januari. Pemimpin domestik, awan Huawei, nggawe pamindhahan pertama, ngeculake layanan pertimbangan R1 lan V3 ing kolaborasi ing 1 Februari. Perusahaan Bat Tech-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) lan Bytaba-Bytaba-time loult, sing diwatesi wektu, ing ngendi EfSeek wiwit diarani "Harga Butter." Tumindak sing nyenengake kanggo maya vendor gema sadurunge Microsoft Azure lan Openai, ing taun 2019, Microsoft nggawe keuntungan $ 1 milyar sing ana ing njaba vendor ing njaba ekosistem Microsoft Azure sing bersaing. Ing conto iki, Deepseek ora mung mbuwang chatgpt ing babagan panas produk nanging uga wis ngenalake Model Opening Open-Source Sawise Rilis O1, padha karo kasenengan ing Kebangkrutan GPT-3.
Ing kasunyatane, panyedhiya awan uga posisi minangka gateway lalu lintas kanggo aplikasi AI, tegese hubungan sing jero karo para pangembang nerjemahake menyang kaluwihan preemptive. Laporan nuduhake manawa Baidu Smart Cloud luwih saka 15.000 pelanggan nggunakake model deepseek liwat platform Qianfan ing platform model. Kajaba iku, sawetara perusahaan cilik sing nawakake solusi, kalebu aliran berbasis silikon, teknologi Luchen, teknologi Chuanjing, lan macem-macem panyedhiya AI Infra sing wis diluncurake kanggo model deepseek. Review Teknologi AI wis sinau manawa kesempatan optimasi saiki kanggo penyebaran lokal ing deepseek utamane ing rong wilayah: Siji-sijine optimisasi model sing nggunakake Model MOE kanthi nggunakake sato moe sing nggunakake hibrida / inferensi CPU. Kajaba iku, optimisasi MLA penting. Nanging, model loro Deepeek isih bisa ngadhepi sawetara tantangan ing optimasi penyebaran. "Amarga ukuran model lan akeh paramèter, optimalisasi pancen kompleks, utamane kanggo penyebaran lokal, utamane kanggo penyebaran lokal sing entuk keseimbangan optimal antarane kinerja lan biaya bakal dadi tantangan saka teknologi Chuanjing. Rintangan sing paling penting ing watesan kapasitas memori sing bakal ngatasi watesan kapasitas memori. "Kita nganggo pendekatan kolaborasi heterogen kanthi nggunakake CPU lan sumber daya komput liyane, mung ana bagean sing ora dituduhake ing Matrix sing ora dituduhake ing CPU / DRAM kanggo ngolah kanthi nggunakake Operator CPU kanthi nggunakake GPU," dheweke luwih jelas. Laporan nuduhake kerangka Framework Bukaan-Sumber Chuanjing utamane nyuntikake macem-macem strategi lan operator menyang implementasine Transformer asli liwat metode kaya Cudagraph. DeepSeek wis nggawe kesempatan kanggo wiwitan, amarga mupangat wutah dadi nyata; Akeh perusahaan wis nglaporake pertumbuhan pelanggan sing katon sawise ngluncurake API deepseek, nampa pitakon saka klien sadurunge nggoleki optimasi. Mesin insiders wis nyathet, "Ing jaman kepungkur, sing wis ditemtokake, rada mantep asring dikunci menyang layanan standar perusahaan sing luwih gedhe, lan kanthi lengkap karo festival biaya, lan sawise ngrampungake kontak kanggo sawetara klien sing apik, nanging sadurunge ngrampungake kontak kanggo ngenalake layanan deepeek kita." Saiki, katon The Efdeek kanggo nggawe kinerja inferensi model kanthi kritis, lan kanthi pangguna sing luwih gedhe model, iki bakal terus pengaruh ing industri AI Infra kanthi signifikan. Yen model jero-tingkat bisa ditrapake sacara lokal kanthi biaya sing murah, bakal dadi pitulung transformasi digital lan perusahaan. Nanging, tantangan isih ana, amarga sawetara klien bisa uga duwe pangarepan sing dhuwur babagan kapabilitas model sing gedhe, dadi luwih jelas manawa kinerja sing duwe balanan lan dadi penting ing penyebaran praktis.
Kanggo ngevaluasi apa Deepseek luwih apik tinimbang ChatGPT, penting kanggo ngerti bedane, kekuwatane, lan nggunakake kasus. Mangkene perbandingan sing komprehensif:
| Fitur / Aspek | Deepeek | ChatGPT |
|---|---|---|
| Kepemilikan | Dikembangake dening perusahaan Cina | Dikembangake dening Openai |
| Model sumber | Open-sumber | Properti |
| Biaya | Gratis digunakake; Pilihan Akses Api Chaper | Langganan utawa rega mbayar saben-usl |
| Kustomisasi | Bisa disesuaikan, ngidini pangguna ngapiki lan mbangun | Kustomisasi winates kasedhiya |
| Kinerja ing tugas tartamtu | Luwih saka wilayah tartamtu kaya Data Analytics lan Retrieval informasi | Versatile kanthi kinerja sing kuat ing tugas nulis kreatif lan kanca-kancane |
| Dhukungan Basa | Fokus sing kuwat ing basa lan budaya Cina | Dhukungan basa sing amba nanging US-Centric |
| Biaya Pelatihan | Biaya latihan sing luwih murah, dioptimalake kanggo efisiensi | Biaya Latihan sing luwih dhuwur, mbutuhake sumber daya komputasi sing gedhe |
| Variasi tanggapan | Bisa uga nawarake tanggapan sing beda, bisa uga dipengaruhi dening konteks geopolitik | Jawaban konsisten adhedhasar data pelatihan |
| Pamirsa target | Ngarahake pangembang lan peneliti pengin fleksibel | Ngarahake pangguna umum golek kapabilitas konversi |
| Gunakake kasus | Luwih efisien kanggo Generasi Kode lan Tugas Cepet | Cocog kanggo ngasilake teks, njawab pitakon, lan melu dialog |
Perspektif kritis babagan "ngganggu Nvidia"
Saiki, saka Huawei, sawetara produsen chip domestik kaya benang Moore, Muxi, Teknologi Biriran, lan Tianxu Zhixin uga adaptasi menyang loro model. Pabrikan Chip ngandhani review teknologi AI, "struktur Deepeek nuduhake inovasi, nanging tetep dadi llm. Adaptasi kita menyang deepseek utamane fokus ing aplikasi, implementasine teknis kanthi cepet lan cepet." Nanging, pendekatan Moe mbutuhake panjaluk sing luwih dhuwur ing babagan panyimpenan lan distribusi, ditambah karo njamin kompatibilitas nalika mbuwang cantik domestik sing mbutuhake resolusi sajrone adaptasi. "Saiki, kekuwatan komputasi rumah tangga ora cocog karo Nvidia lan stabilitas, sing mbutuhake partisipasi pabrik asli kanggo persiyapan piranti lunak, ngatasi Optimal," praktis industri ujar adhedhasar pengalaman praktis adhedhasar pengalaman praktis. Bebarengan, "Amarga skala parameter sing gedhe saka kekuwatan komputasi Deepseek R1, kudu luwih akeh; Salah sawijining sorotan model Deepseek v3 yaiku introduksi kerangka latihan latihan FP8, sing wis validasi kanthi efektif ing model sing signifikan, menehi prestasi sing signifikan. Biyen, pemain utama kaya Microsoft lan Nvidia ngusulake karya sing gegandhengan, nanging ragu-ragu ing industri babagan kemungkinan. Mangertos sing dibandhingake karo INT8, kauntungan utama FP8 yaiku kuantasi pasca latihan bisa entuk tliti meh ora ana kerugian nalika nambah kacepetan inferensi. Nalika mbandhingake FP16, FP8 bisa nyadari nyepetake kaping enem ing H20 NVIDIA 1,5 kaping nyepetake ing H100. Apike, minangka diskusi sing ana ing tren Daya Peralatan Domestik Plus model domestik entuk momentum, spekulasi babagan Nvidia bisa diganggu, lan apa sing moat CUDA bisa uga saya gedhe. Siji kasunyatan sing ora bisa ditolak yaiku yen deepseek amarga tetes gedhe ing nilai pasar Nvidia, nanging shift iki njajal pitakon babagan integritas daya peralatan komputasi tinggi Nvidia. Sadurunge narasi sing ditampa babagan akumulasi komputasi sing didorong ibukutha ditantang, nanging tetep angel kanggo Nvidia supaya bisa diganti kanthi skenario latihan. Analisis panggunaan jero jero saka CUDA nuduhake manawa fleksibilitas - nggunakake SM kanggo komunikasi utawa langsung manipulasi kertu jaringan utawa langsung nglamar kertu jaringan - ora bisa ditindakake dening GPU. Tampilan industri negesake manawa Moat Nvidia nyakup ekosistem CUDA tinimbang mung Cuda (Paralel Thread Execution) Pandhuan sing isih ana bagean saka ekosistem CUDA. "Ing wektu sing cendhak, kekuwatan Nvidia's's's's's's's's's's's's's's's's's Sakabèhé, saka sudut pandang inferensi, kahanan kasebut nyengkuyung kanggo Kripik Model Domestik. Kesempatan kanggo produsen chip domestik ing kasunyatan inferensi luwih jelas amarga syarat-syarat sing akeh banget, sing entek entek. Analysts Mesthi wae nggunakake kertu denderung domestik; Yen perlu, entuk mesin tambahan bisa ditindakake, dene model latihan nyebabake jumlah mesin sing tambah unik bisa dadi jumlah kesalahan sing luwih unik bisa dadi asil latihan sing negatif. Latihan uga duwe syarat skala kluster khusus, dene panjaluk kluster kanggo inferensi ora ketat, mula gampang nggunakake syarat GPU. Saiki, kinerja kertu H20 Nvidia's Tunggal Nvidia ora ngluwihi Huawei utawa Cambrian; Kekuwatane ana ing clustering. Adhedhasar pengaruh sakabèhé ing pasar daya komputasional, pendiri Teknologi Luchen, sampeyan sing notifikasi ing jangkauan teknologi paling gedhe, kanthi signifikan, permintaan pasar sing gedhe banget, mula terus-terusan terus Kasedhiya permintaan ing pasar daya komputasional. " Kajaba iku, "permintaan sing luwih dhuwur ing deepeek kanggo layanan lan layanan sing luwih apik luwih kompatibel karo pemasaran komputasi domestik, sing nggawe kesempatan sing luwih apik kanggo produsen post-cluster domestik." Teknologi Luchen wis kolaborasi karo awan Huaweii kanggo miwiti APIS pertimbangan sing Deepseek R1 lan Layanan Imaging Awan adhedhasar kekuwatan perlutiran domestik. Sampeyan optimisme sing ditulis babagan mbesuk: "DeepeSeek kapercayan ing solusi domestik, nyengkuyung semangat lan investasi sing luwih gedhe ing kapabilitas peralatan domestika maju."
Kesimpulan
Apa Deepseek minangka "luwih apik" tinimbang Chatgpt gumantung saka panggunaan lan tujuan tartamtu pangguna. Kanggo tugas sing mbutuhake fleksibilitas, biaya sing murah, lan kustomisasi, Deepseek bisa uga unggul. Kanggo nulis kreatif, penyelidikan umum, lan antarmuka percakapan pangguna, ngobrol bisa uga timbal. Saben alat ngladeni tujuan sing beda, saengga pilihan kasebut bakal gumantung saka konteks sing digunakake.
Kabel Kontrol
Sistem Cabling Struktur
Jaringan & Data, Kabel Serat-Optik, Cord Patch, Modules, Faceplate
Apr.16th-18, 2024 Tengah-East Energy ing Dubai
Apr.16th-18, 2024 Securika ing Moskow
May.9th 2024 Produk & Teknologi Peluncuran Anyar ing Shanghai
Oct.222-25, 2024 Keamanan China ing Beijing
Nov.19-20, 2024 World Sedar KSA
Wektu kirim: Feb-10-2025