Дали „моментите DeepSeek“ вече са новото нормално в AI индустрията?

Малко позната китайска компания за изкуствен интелект пусна наскоро отворен модел за разсъждение, който оспори западното надмощие и бе разработен за частица от обичайните разходи. И не, това не е DeepSeek.

Китайският Kimi K2 Thinking предизвиква Запада

Когато базираната в Пекин лаборатория Moonshot AI представи Kimi K2 Thinking по-рано този месец, той стана хит в тех кръговете. Партньор от водещия фонд Menlo Ventures го нарече „повратна точка в AI“.

Моделът вече заема второ място в индекса за „интелигентност“ на Artificial Analysis, след само OpenAI GPT 5.1 — и пред последните предложения на Alibaba Group Holding Ltd. и DeepSeek, както и на американски титани като X.AI и Anthropic. По друг бенчмарк, измерващ по-сложни, „агентни“ задачи за решаване на проблеми, той дори надмина OpenAI.

Този път обаче пазарите едва реагираха. Както отбеляза Майкъл Денг от Bloomberg Economics, „контрастът с паниката около DeepSeek през януари, която изтри близо 600 млрд. долара от Nvidia за един ден, показва колко бързо инвеститорите са възприели идеята, че китайските лаборатории могат да постигнат водещи способности на по-ниска цена“.

Kimi K2 е №2 в индекса на Artificial Analysis за интелигентност на модели.

Достигнахме ли вече момент, в който „изравняването на върха“ с малък бюджет не е изненада?

Още по темата

Zetrix представя AI чатбот за мюсюлмани с ноу-хау на китайския DeepSeek

Как DeepSeek и моделите с отворен код разтърсват AI индустрията

Разходи, отворен код и вниманието на Силициевата долина

Вярно е, че става все по-трудно да се оценява представянето на моделите само по бенчмаркове. Последната версия на Moonshot се присъединява към особено претъпкан вътрешен пазар.

Стартирания и обновления от Alibaba, Zhipu и MiniMax идват с шеметно темпо тази година. Конкуренцията тласка иновациите, дори да затруднява една фирма да изпъкне и да изгради трайно предимство - а пътят към монетизацията изглежда неуловим.

Същевременно разликата в разходите със Запада е поразителна. По данни на CNBC, позоваваща се на източник, Kimi K2 Thinking е струвал 4,6 млн. долара за обучение. Член на екипа на Moonshot по-късно каза в сесия „Ask Me Anything“ в Reddit, че това не е „официално число“.

 Но представителят намигна към големите различия в разходите, отговаряйки на въпрос кога ще излезе следващото поколение: „преди да е построен трилион-доларовият дата център на Сам“.

Силициевата долина забелязва. Писала съм и преди, че все повече американски стартъпи тихо градят върху китайски модели, включително тези на Moonshot. (Още преди последния ъпдейт, венчър капиталистът Чамат Палихапитая каза, че компания, с която работи, е минала на Kimi K2.)

Това е тенденция, която е по-трудна за количествено измерване, защото малко фирми искат да попаднат в геополитическия кръстосан огън на конкуренцията САЩ–Китай в AI.

Страховете от цензура от Комунистическата партия привличат внимание, но тестери отбелязват, че това е по-малък проблем, когато моделите се свалят и внедряват локално. Както каза представител на Moonshot в AMA, „отвореният код на модела надяваме се е добра стъпка“ за намаляване на опасенията за китайския произход.

Част от популярността идва от ниските разходи и отворения подход на Китай. И макар това да позволява на разработчиците да теглят и надграждат моделите, мащабирането все пак изисква сериозна AI инфраструктура.

Това означава, че за Nvidia Corp. и други производители на чипове заплахата не е толкова екзистенциална, колкото някои си представиха след разпродажбата, предизвикана от DeepSeek - което частично обяснява и по-приглушената пазарна реакция на пороя от високоспособни модели от Китай.

Оценъчната пропаст и „новото нормално“ за китайските лаборатории

И все пак нещо не се връзва, ако се погледне пропастта в оценките. Въпреки че последният модел на Moonshot се доближава много до OpenAI, нейната най-скорошна оценка от около 3,3 млрд. долара е капка в морето до 500-те млрд. на американския титан.

Дори деветмесечен стартъп на бившата шефка в OpenAI Мира Муратии reportedly търси финансиране при оценка 50 млрд. долара. Това засилва опасенията за балон в AI.
Анализатори на Jefferies отбелязаха миналата седмица, че комбинираните капиталови разходи на китайските „хайпърскейлъри“ през 2023–2025 г. са с 82% по-ниски от тези на американските им аналози.

Но разликата в представянето между двата най-добри модела, по различни анализи, вече е минимална. Дори с по-слаби чипове и висока конкуренция, значително по-ниските разходи сочат към по-ясна пътека към възвръщаемост на инвестициите в Китай.

След ъпдейта на Kimi K2 съоснователят на Hugging Face Томас Уолф посочи напредъка в пост в социалните мрежи и попита: „Още един момент тип DeepSeek ли е това?“ И бързо добави: „Да очакваме ли подобно нещо на всеки няколко месеца?“

Отговорът все повече изглежда категорично „да“. Нормализирахме идеята, че китайските AI лаборатории могат сякаш „от нищото“ да скъсят дистанцията със Силициевата долина въпреки ограниченията в чиповете и значително по-малките бюджети.

За американските тех гиганти вече не е въпрос дали ще останат напред - а дали масираните им разходи наистина ще се превърнат в по-добри търговски резултати.

Катрин Торбек е колумнистка на Bloomberg Opinion, отразяваща азиатските технологии. Преди това е била технологичен репортер в CNN и ABC News. Катрин Торбек е колумнистка на Bloomberg Opinion, отразяваща азиатските технологии. Преди това е била технологичен репортер в CNN и ABC News.

Още по темата

OpenAI пуска два „отворени“ AI модела след успеха на DeepSeek

DeepSeek и планът на Тръмп са водещи теми на най-големия форум за AI в Китай