Вплив моделей розумного AI від DeepSeek та OpenAI, як очікується, перенаправить фокус інвестицій у штучний інтелект (ШІ), водночас збільшуючи загальні витрати на ШІ. Запуск моделей DeepSeek спонукав спостерігачів переосмислити необхідність інвестицій в інфраструктуру ШІ. Однак це також підвищило увагу до розумових моделей, які вимагають збільшених витрат на інференцію, як повідомляє Bloomberg 17 березня. В результаті, Bloomberg Intelligence тепер прогнозує, що інвестиції в ШІ від великих компаній, таких як Amazon, Meta та Microsoft, зростуть швидшими темпами, ніж раніше очікувалося, причому більша частина цих витрат буде виділена на експлуатацію AI-систем після навчання, а не на дата-центри та чіпи. П projected ці корпорації інвестують 371 мільярд доларів у дата-центри та обчислювальні ресурси до 2025 року, що становитиме 44%-ве збільшення витрат у 2024 році і може досягти 525 мільярдів доларів на рік до 2032 року, згідно зі звітом. До 2032 року очікується, що майже половина всіх витрат на ШІ буде зосереджена на інференції, оскільки розумові моделі допомагають компаніям отримувати більший дохід від програмного забезпечення. Одночасно частка інвестицій на навчання прогнозується на зниження з 40% до 14%. DeepSeek суттєво вплинув на ландшафт ШІ в кінці січня, запустивши AI-моделі, які відповідали показникам моделей OpenAI та Google за значно нижчою ціною та з набагато меншою кількістю GPU Nvidia. Після проривного релізу моделі DeepSeek CEO Meta Марк Цукерберг зазначив під час дзвінка з інвесторами, що сектор ШІ в США переходить до обробки ШІ, або інференції, оскільки зростає популярність розумових AI-моделей. У лютому OpenAI представила те, що вона описала як свій "найбільш економічний" розумний AI-модель під назвою o3-mini, підкреслюючи її "маленькі", але "потужні і швидкі" можливості, особливо в науці, програмуванні та математиці.

Ця модель пропонує три рівні розуміння—низький, середній та високий—для більш складних завдань. Належачи до серії o1 OpenAI, дана модель може розуміти різні завдання, хоча має довші часи відповіді порівняно з немоделями розуміння. Незважаючи на це, розумові моделі здатні справлятися з більш складними завданнями і розв'язувати складніші проблеми.