Корпорация Nvidia объявила о добавлении поддержки китайской модели искусственного интеллекта DeepSeek R1 на своей корпоративной платформе. Теперь эта передовая ИИ-модель доступна в предварительной версии через сервис Nvidia Inference Microservice (NIM), позволяя разработчикам развертывать ее локально, используя мощность серверов Nvidia.

Это событие стало важным шагом в развитии искусственного интеллекта, особенно на фоне недавней волны интереса к DeepSeek R1, который демонстрирует высокую производительность при значительно меньших затратах на инфраструктуру. Внедрение этой модели знаменует собой изменение стратегического вектора в индустрии ИИ, что уже привело к пересмотру взглядов на необходимость крупных инвестиций в дорогостоящие вычислительные мощности.

Что такое DeepSeek R1 и почему он важен?

DeepSeek R1 — это инновационная модель ИИ, созданная китайской исследовательской лабораторией DeepSeek, которая способна эффективно работать на менее мощных видеокартах и серверных системах. Ее ключевая особенность заключается в том, что она обходит необходимость использования самых дорогих решений и при этом показывает производительность, сопоставимую с OpenAI GPT-4 и другими крупными языковыми моделями.

Nvidia подтвердила, что DeepSeek R1 в рамках NIM может выдавать до 3872 токенов в секунду на одной серверной системе Nvidia HGX H200, что делает его одним из самых эффективных решений в отрасли.

Примечательно, что поддержка API для DeepSeek R1 будет скоро доступна в виде загружаемого сервиса NIM, что позволит разработчикам интегрировать его в свои решения без сложной настройки.

Почему Nvidia внедрила поддержку DeepSeek?

За последние несколько недель DeepSeek R1 стал сенсацией в мире ИИ, а его потенциал привлек внимание ведущих игроков отрасли. Microsoft (NASDAQ: MSFT) первой добавила поддержку этой модели на свою облачную платформу Azure, а теперь к инициативе подключилась и Nvidia.

Причины такого интереса к DeepSeek R1:
Экономичность – модель требует меньше мощностей, чем конкуренты, а значит, снижает потребность в дорогостоящих дата-центрах.
Высокая производительность – несмотря на меньшие затраты, DeepSeek R1 показывает сравнимые или лучшие результаты, чем крупные языковые модели.
Гибкость развертывания – модель можно эффективно использовать даже на старых видеокартах Nvidia, что делает ее привлекательной для широкого круга пользователей.

По сути, Nvidia стремится адаптироваться к новому формату рынка, где больше не требуется массовых вложений в оборудование для работы передовых ИИ-моделей. Это может кардинально изменить динамику рынка, где компании ищут способы снизить затраты на ИИ-разработки.

Реакция рынка и влияние на Nvidia

Анонс DeepSeek R1 вызвал серьезные колебания на рынке акций, поскольку инвесторы осознали, что дорогие ИИ-инфраструктуры могут оказаться менее востребованными.

За последние дни Nvidia потеряла около 600 миллиардов долларов рыночной капитализации, поскольку возникли опасения, что спрос на ее премиальные ИИ-чипы может снизиться.

Ранее считалось, что компании, работающие с ИИ, будут массово инвестировать в покупку чипов Nvidia, однако DeepSeek R1 разрушил этот миф. Теперь становится очевидно, что организации могут обходиться меньшими мощностями, что может изменить структуру спроса на оборудование.

Тем не менее, внедрение DeepSeek R1 на платформе Nvidia NIM показывает, что компания готова к переменам и адаптирует свою стратегию под новые рыночные реалии.

Что это значит для будущего ИИ?

Внедрение DeepSeek R1 знаменует начало нового этапа в развитии ИИ, где:
• Снижаются затраты на вычисления и инфраструктуру
• Повышается доступность ИИ-решений для компаний и разработчиков
• Происходит перераспределение инвестиций в сторону более экономичных технологий

Компании, ранее вложившие миллиарды в вычислительные мощности, теперь вынуждены пересмотреть свои стратегии, поскольку рынок движется в сторону оптимизированных решений.

Вывод

Nvidia сделала важный шаг, внедрив поддержку DeepSeek R1, но будущее индустрии ИИ остается неопределенным. Сможет ли компания удержать лидирующие позиции в эпоху оптимизированных ИИ-моделей — покажет время.

Что думаете о будущем искусственного интеллекта? Считаете ли вы, что новые модели вроде DeepSeek изменят рынок? Делитесь мнением в комментариях!