Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Что на самом деле кроется за DeepSeek-хайпом

5 мин
Иллюстрация сгенерирована нейросетью DALL·E 3

Медийный эффект, произведённый анонсами DeepSeek, заслуживает отдельного разговора. Который день приходится подряд читать одно и то же. Хотя подобные волны «экспертных» обсуждений случаются регулярно, и к 2025 году они уже не должны вызывать удивления. Они и не удивляют, но, признаться, изрядно утомляют.

Кстати, о 2025-м. Трудно удержаться и не вспомнить о бурлениях вокруг микроядерной ОС компании Huawei. Тогда, в 2019 году, «эксперты» предрекали революцию на рынке операционных систем и смену глобального лидера. Было обещано, что ядро будет открыто, а возможности системы заявлялись просто фантастические. Нам потребовалось изучить некоторое количество публикаций, собрать данные из различных источников, включая LinkedIn, GitHub и т.д, чтобы прийти к однозначному выводу: никакой полнофункциональной микроядерной ОС ни к 2021, ни даже к 2025 году в смартфонах Huawei не появится, как бы громко «эксперты» не хоронили ядро Android.

Но это было небольшое отступление. Вернёмся в наш 2025 год. DeepSeek методично, по нарастающей, выкладывает в открытый доступ модели, демонстрирующие весьма неплохие характеристики. И вот, 20 января выходит модель DeepSeek R1, позиционируемая как конкурент OpenAI o1. Модель доступна как на серверах самой DeepSeek, так и в виде опенсорсного продукта под MIT-лицензией. Цены на обработку запросов при этом были установлены приблизительно в 27 раз ниже, чем у OpenAI.

Релиз сопровождается как официальными, так и неофициальными публикациями, из которых следует, что с экономической точки зрения продукт DeepSeek на порядок превосходит конкурентов. Это касается его эксплуатации, и, что особенно подчёркивается, стоимости создания модели. Тиражируется заявление, что затраты на обучение составили всего пять с половиной миллионов долларов.

Информация стремительно распространяется в СМИ, в детали, как обычно никто не вникает. «Эксперты», в зависимости от своей принадлежности к тому или иному лагерю, начинают тиражировать привычные рассуждения. В результате, медийная волна становится одной из причин триллионной коррекции акций американского хайтека. Что, в свою очередь только усиливает бурления, количество безумных прогнозов растёт, равно как и такого же качества аналитики.

Но что происходит на самом деле? Мы видим очень талантливую маркетинговую кампанию, которая, в первую очередь, направлена на усиление переговорных позиций китайских властей с США относительно технологических санкций, а во вторую призвана поддержать выход китайских AI-продуктов на глобальные рынки.

Что же представляет собой модель R1 и действительно ли её создание было столь экономичным?

Если не углубляться в технические детали, то R1 — это действительно весьма эффективная модель, способная к рассуждениям и использующая ряд оптимизаций, повышающих её производительность. В ряде задач она демонстрирует результаты на уровне с лидерами рынка. Однако, это не всегда и не во всех тестах, поэтому говорить о её превосходстве нет оснований. Иными словами, R1 — это хороший продукт, с набором интересных оптимизаций, которые обеспечивают ему как преимущества, так и заметные недостатки.

Разумеется, создание модели R1 обошлось значительно дороже, чем фигурирующие повсеместно 5,5 миллиона долларов. Начнём с того, что эти данные взяты из документа, сопровождавшего релиз предыдущей модели DeepSeek V3, а вовсе не R1.

Согласно этому документу, 5,576 миллиона долларов могла стоить лишь завершающая фаза обучения модели V3 при условии, что она проводилась на урезанных ускорителях H800, аренду которых авторы оценили в 2 доллара в час. Однако даже к этим данным есть вопросы: достижение заявленных в статье показателей на H800 представляется крайне сложным, а каких-либо деталей не сообщается. Оно и понятно, так как слухи говорят о том, что в реальности DeepSeek располагает от 10 до 50 тысячами ускорителей Nvidia Hopper. Причем их, возможно, у нее быть не должно из-за санкционных ограничений: и запрещенный санкциями H100 и урезанный H800, относятся к семейству Hopper.

Если бы менеджмент DeepSeek обладал интеллектом на уровне какого-нибудь депутата, то они, возможно, даже сняли бы тик-ток с паллетами H100, где крупными планом были бы видны серийные номера, по которым можно отследить и поставщика, и цепочку поставки, и сопроводили бы это комментариями, что мол, смотрите санкции не работают. Но, по какой-то загадочной причине компания выбрала иную стратегию и утверждает, что у неё в наличии только 2048 штук H800, и вообще это побочный проект, которым занялись только потому что железо простаивало. В общем, не видали вы еще Котофея Ивановича, он пока квантовыми вычислениями занимается, а это так, его младший брат.

Так или иначе, сумма в 5 миллионов 576 тысяч долларов не имеет никакого отношения к реальной стоимости разработки ни V3, ни тем более R1. Можно заявить, что написание этого текста стоит 6 копеек, потому что он был написан на ноутбуке в иркутской деревне, где кВт⋅ч стоит 1,8 руб. Но очевидно, что это не так.

Теперь поговорим о том, зачем китайской компании выкладывать в открытый доступ эту модель именно сейчас и сопровождать это прекрасно организованной пиар-компанией, которая поражает своей эффективностью не меньше, чем сама R1.

Во-первых, нужно понимать, что политика open source органически не очень соответствует менталитету китайских корпораций. Безусловно, мы слышали какое-то количество рекламных заявлений на этот счёт, но многолетняя практика показывает иное.

Тут, кстати, можно вспомнить главаря экстремистов Цукерберга. Мы видим у него похожую стратегию: точно также LlaMA выкладывается в открытый доступ. И мотивация в чем-то схожа: помешать OpenAI закрепиться на рынке в качестве монополиста, а заодно и набрать классов у публики.

В случае с DeepSeek мы наблюдаем не только открытый код, но и явно выраженную ориентацию на западного потребителя, включая такие детали, как авторизацию через Google, которая, как известно, в Китае не работает. Всё это сопровождается хорошо продуманной и организованной кампанией, с практически идеальными таймингами, вершиной которой становится релиз R1 20 января, ровно в день инаугурации Трампа.

Расчёт был точным: график релизов создал у публики впечатление, что DeepSeek развивается с беспрецедентной для индустрии скоростью. При этом стоит отметить, что актуальность данных модели датируется приблизительно поздней осенью 2023 года. Тем не менее, эффект внезапности позволил нарисовать убедительную картину: молодой и талантливый коллектив, для которого это является побочным проектом, разработал революционную модель с минимальными затратами на слабом, урезанном санкциями железе.

Ну наконец, на этой неделе, волна хайпа обвалила давно перегретый рынок акций. Что, опять же только позволило укрепиться мифу о невероятно гениальном продукте, который смог обогнать всю индустрию.

Таким образом, DeepSeek удалось добавить веса китайской стороне перед грядущими торговыми переговорами между США и Китаем. Все ж не каждая компания своим релизом может обвалить Nasdaq, пусть даже и в ситуации, когда рынок перегрет и коррекция так или иначе бы случилась. Одного пиара, даже очень эффективного тут явно бы не хватило.

Что тут можно сказать? Политика Soft Power возможна, когда есть и Soft (во всех смыслах), и Power. Такое сочетание на практике оказывается намного эффективнее, чем невнятные угрозы и завывания о неработающих санкциях.

// Владимир Яблоков