С 26 января DeepSeek стало самым скачиваемым бесплатным приложением в американском магазине приложений Apple, собрав 16 миллионов загрузок за первые 18 дней. Для сравнения, ChatGPT собрал 9 миллионов загрузок за тот же период времени. Функциональность и функция поиска DeepSeek, по всей видимости, столь же эффективны, как и ChatGPT от OpenAI, при значительно меньших затратах.
Запуск продукта привел к рекордному падению рыночной капитализации американской технологической компании Nvidia, базирующейся в США, что стало впечатляющим дебютом.
Похоже, многие американские эксперты в области технологий и финансисты обеспокоены тем, что Соединенные Штаты могут отставать в мировой конкуренции по разработке передового искусственного интеллекта с упором на генерацию.
Учитывая оперативность и доступность, с которыми DeepSeek удалось произвести и запустить R1, такой подход представляется оправданным.
Однако действительно ли DeepSeek займет лидирующее положение в технологии ИИ? И если это так, каковы могут быть потенциальные последствия для будущего поиска? Давайте углубимся в этот вопрос.
Что произошло с момента запуска DeepSeek?
Хотя американские технологические компании были ошеломлены быстрыми темпами и предполагаемой экономической эффективностью этого запуска, дебют DeepSeek не обошелся без споров.
https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text
Возникает много вопросов, оставшихся без ответа, в таких областях, как потенциальные нарушения прав интеллектуальной собственности, проблемы безопасности и защиты данных, интернет-цензура в Китае и фактические расходы, связанные с их технологиями.
Правовые вопросы авторского права и защиты данных
OpenAI и Microsoft изучают, мог ли DeepSeek использовать интерфейс прикладного программирования (API) OpenAI с целью включения моделей искусственного интеллекта OpenAI в модели DeepSeek.
По данным OpenAI, имеются доказательства того, что DeepSeek использует выходные данные OpenAI для построения конкурирующей модели, что нарушает пользовательское соглашение OpenAI, но это может быть не противозаконным.
Извлекая знания из большой предварительно обученной модели, мы можем создать меньшую модель, которая будет работать так же, как и большая, но с меньшими затратами. Этот процесс по сути включает обучение меньшей модели, заставляя ее имитировать поведение большой модели.
Это довольно иронично, учитывая, что OpenAI столкнулась с юридическими проблемами из-за предполагаемого игнорирования условий обслуживания других сайтов и использования их защищенных авторским правом онлайн-данных для обучения своих систем.
Кроме того, возникают опасения относительно места хранения пользовательских данных и методов их обработки, поскольку DeepSeek, будучи китайской компанией, может вызывать вопросы о конфиденциальности и безопасности данных.
При работе с личной информацией клиентов и финансовыми транзакциями использование такого инструмента, как DeepSeak, который хранит данные в правовой системе другой страны, может привести к нарушению правил конфиденциальности данных и повысить риск несанкционированного раскрытия конфиденциальных данных.
Поскольку DeepSeek не раскрыл свои правила конфиденциальности, настоятельно рекомендуется проявлять максимальную осторожность при работе с конфиденциальными данными в DeepSeek, следуя советам отраслевых профессионалов и специалистов по кибербезопасности.
Нарушение безопасности DeepSeek
Будучи опытным веб-мастером, я недавно обнаружил уязвимости в известной платформе DeepSeek, что стало возможным благодаря впечатляющему опыту Wiz Research в области облачной безопасности, продемонстрированному ими 29 января.
Система получила неограниченный доступ к публичной базе данных, принадлежащей DeepSeek, что дало ей возможность управлять операциями с базой данных и извлекать пользовательские данные, а также ключи API.
Wiz уведомил группу DeepSeek, побудив их к быстрым действиям по защите информации. Тем не менее, остается неясным, кто еще мог получить доступ к данным или получить их до их защиты.
Хотя стартапы обычно действуют быстро и порой ошибаются, эта ошибка выделяется как существенная и свидетельствует о том, что DeepSeak еще не уделила первостепенное внимание кибербезопасности.
Проблемы национальной безопасности, схожие с TikTok
Практика сбора данных DeepSeek вызывает те же опасения в плане национальной безопасности, что и TikTok — платформа, которая привлекла внимание всего мира благодаря китайской компании ByteDance.
В январе 2025 года администрация США временно запретила TikTok из-за опасений относительно способа сбора компанией данных пользователей и потенциальной манипуляции американской аудиторией со стороны китайского правительства через эту платформу.
Хотя в настоящее время TikTok активен в США, его будущее не подтверждено.
Несколько стран, таких как Австралия и Италия, а также другие, предпринимают шаги, аналогичные тем, которые касаются TikTok, пытаясь запретить использование DeepSeek в своих правительственных системах и устройствах, а Соединенные Штаты также рассматривают возможность введения запрета на эту технологию.
Китайская цензура
Независимо от того, используете ли вы DeepSeek в своей собственной системе или через приложение, цензура DeepSeek всегда активна для любых запросов, которые китайское правительство считает конфиденциальными, как сообщается в расследовании журнала Wired.
Чтобы достичь этого, вам нужно будет управлять им самостоятельно на серверах с настроенными вариациями кода DeepSeek с открытым исходным кодом. Это подразумевает наличие необходимого доступа к нескольким передовым графическим процессорам для эффективного запуска самой мощной версии R1.
Questions About Cost
It’s commonly discussed how much it costs to construct DeepSeek. The original estimates provided by DeepSeek suggested a construction cost below $6 million, considering the rental prices of Nvidia graphics processors (GPUs).
Напротив, по данным SemiAnalysis — компании, специализирующейся на исследованиях и консалтинге в области полупроводников, — предполагается, что расходы DeepSeek на аппаратное обеспечение превысили 500 миллионов долларов, что сопровождается дополнительными расходами на исследования и разработки.
В 2024 году OpenAI понесла значительные убытки в размере около 5 миллиардов долларов. Заглядывая вперед к 2025 году, они прогнозируют убытки, превышающие 11 миллиардов долларов. Несмотря на то, что DeepSeek может стоить полмиллиарда долларов или больше, ей все равно удалось значительно сократить расходы по сравнению с расходами ведущих конкурентов.
Итак, как же им удалось сократить расходы?
До появления DeepSeek доминирующие технологии ИИ в основном полагались на нейронные сети — сложные обучающие инструменты, которые приобретают способности, исследуя огромные наборы данных. Эти процессы требуют значительных вычислительных ресурсов.
Графические процессоры, или GPU, особенно полезны для выполнения задач анализа данных. Фактически, это одна из основных причин, по которой такие компании, как Nvidia, достигли известности в этой области. Однако их акции значительно упали в день запуска DeepSeek.
Высокопроизводительные графические процессоры обычно продаются по цене около 40 000 долларов США и потребляют значительное количество энергии, что делает их одним из основных факторов, обуславливающих существенные затраты, связанные с разработкой передовых систем искусственного интеллекта, таких как ChatGPT от OpenAI.
Передача данных между чипами также может потребовать больше энергии, чем работа самих чипов.
DeepSeek удалось сократить расходы, в частности, за счет использования метода, называемого «смешением экспертов».
Вместо того, чтобы тренировать одну нейронную сеть для распознавания тенденций данных из сети, они разбили систему на множество нейронных сетей. Эти специализированные «экспертные» системы были объединены с универсальной системой, тем самым уменьшив объем данных, которые необходимо было передавать между процессорами GPU.
Последствия открытого исходного кода
Как и в случае с Llama от Meta, его код и базовые концепции находятся в открытом доступе, что позволяет разработчикам и компаниям адаптировать его в соответствии со своими конкретными требованиями. Однако точный источник данных для обучения остается нераскрытым.
Многие считают DeepSeek значительным шагом на пути к повышению доступности ИИ, позволяющим малому бизнесу и отдельным разработчикам использовать DeepSeek-R1 и быстрее выполнять сложные задачи ИИ.
В регионах, где технологии для разработки искусственного интеллекта отсутствуют, такая ситуация может способствовать росту креативности и прогрессу в разработке искусственного интеллекта.
DeepSeek и будущее SEO
По сути, каковы выводы для экспертов по поиску относительно DeepSeek? Для меня это выглядит как еще один привлекающий внимание ИИ-чатбот, предлагающий функции поиска, появляющийся в динамичном и развивающемся ландшафте SEO.
Имейте в виду, что такие системы, как DeepSeek и ChatGPT, используют сложные методы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Однако их основная функция — отвечать на подлинные запросы реальных людей, а не создавать оригинальные мысли или обладать личным сознанием.
Проще говоря, их ответы в первую очередь сосредоточены на понимании смысла, соответствии намерениям пользователя и анализе контекста, и все это направлено на удовлетворение основных потребностей пользователя.
Несмотря на многолетний опыт тестирования стратегий оптимизации в таких известных поисковых системах, как Google, мы только начинаем постигать нюансы оптимизации для ИИ-чат-ботов, которые генерируют ответы.
Заключительные мысли
Пока неизвестно, сохранится ли популярность DeepSeek и будет ли он расти.
Если другие страны введут запреты, аналогичные тем, которые рассматривают Австралия, Италия и, возможно, США в отношении DeepSeek, это может существенно ограничить возможности его расширения.
Подобно тому, как DeepSeek быстро завоевал популярность, предложив другим дорожную карту и существенно сократив расходы, совсем рядом может появиться еще один потенциально революционный ИИ.
Независимо от результата DeepSeek, мы вступаем в невероятно стремительную фазу развития технологий искусственного интеллекта (ИИ).
В нашей роли экспертов по поисковой оптимизации (SEO) для нас важно быть готовыми исследовать волну новых платформ и понимать методы, которые они используют для генерации ответов на вопросы пользователей.
Смотрите также
- Google Local Reviews уменьшается за последние 24 часа
- Акции VSEH. ВИ.РУ: прогноз акций.
- Назначение правильных значений конверсии, чтобы назначение ставок на основе ценности работало для привлечения лидов
- Google запускает новый вид «24 часа» в консоли поиска
- Новый Google «Спросите меня».
- Google Sitelinks Algorithm Bug Shows Wrong Links
- Новый отчет показывает, что тенденции в сфере искусственного интеллекта стабилизируются
- Акции SFIN. ЭсЭфАй: прогноз акций.
- Акции KZOS. Казаньоргсинтез: прогноз акций.
- Официально: Bing Search удаляет ссылку на кэш
2025-02-13 15:10