Čínský start-up DeepSeek rozrušil celý svět umělé inteligence. Zatímco technologičtí giganti jako OpenAI nebo Meta investují miliardy dolarů do vývoje a tréninku svých AI modelů, DeepSeek dokázal vytvořit jeden z nejvýkonnějších systémů s pouhou desetinou výdajů. Jak se jim to povedlo?
DeepSeek bez tisíců čipů
Nejmodernější AI technologie se obvykle trénují na superpočítačích vybavených tisíci specializovanými čipy – většinou grafickými procesory (GPU), které dokážou efektivně zpracovávat obrovská množství dat. Kde OpenAI potřebuje 16 000 těchto čipů, DeepSeek si vystačil s 2 000. To znamená nejen obrovskou úsporu financí, ale i energie.
Hlavním trikem, který DeepSeek použil, je metoda nazvaná mixture of experts (směs expertů). Místo jednoho velkého neuronového modelu, který analyzuje všechna data, rozdělili vývojáři systém na menší modely – jednotlivé „experty“.
Jak DeepSeek ušetřil miliony
Běžně AI funguje tak, že jeden obří neuronový model analyzuje úplně všechno, co vás napadne. To ale znamená, že se data neustále přenášejí mezi čipy = spotřeba obrovského množství energie. DeepSeek tento problém vyřešil tím, že vytvořil menší specializované modely.
Jeden model se soustředí na poezii, druhý na programování, třetí na biologii. Když je třeba, komunikují spolu, ale většinu času pracují samostatně. Celý systém pak řídí „generalista“ – model, který má základní znalosti ze všech oblastí a pomáhá expertům spolupracovat. Výsledek? Mnohem efektivnější AI, která nepotřebuje tolik výpočetního výkonu a šetří obrovské množství energie.
Když AI počítá jako školák
DeepSeek však přišel ještě s jedním chytrým trikem. Místo toho, aby jejich modely prováděly výpočty s maximální přesností, trochu „ořezaly“ čísla.
Vzpomenete si na matematiku na základní škole? Pokud jste počítali obvod kruhu, určitě jste se setkali s číslem π (3,141592653…). Jenže běžně ho zjednodušujeme na 3,14, což pro běžné výpočty bohatě stačí.
DeepSeek udělal něco podobného – uložil čísla s menší přesností a tím snížil množství paměti potřebné k výpočtům. Výsledkem bylo, že mohli zvládnout složité matematické operace s polovičním množstvím paměti. Hurá, na světě je další velká úspora výpočetního výkonu.
Proč to ostatní nedělají stejně?
Trik s „mixture of experts“ nebo zjednodušenými výpočty není žádnou novinkou, ale jeho efektivní využití je extrémně složité. DeepSeek prokázal, že jejich tým je mistrem v optimalizaci výpočetních procesů a dokáže využít dostupný hardware mnohem efektivněji než konkurence.
Navíc velké AI firmy jako OpenAI nebo Google často nesdílejí své postupy, takže mnoho laboratoří prostě neví, jak tyto metody správně implementovat. DeepSeek nyní svůj výzkum zveřejnil a ukázal, že vývoj AI nemusí stát miliardy.
Co to znamená pro budoucnost AI?
DeepSeek otevřel dveře k levnějšímu a efektivnějšímu vývoji umělé inteligence. Pokud ostatní laboratoře převezmou jejich metody, můžeme očekávat prudký pokles nákladů na trénink AI modelů. To znamená dostupnější umělou inteligenci pro firmy, výzkumné instituce i koncové uživatele.
