2023 оны 1-р сарын 20-нд, Хятад улсын ихээхэн анзаарагдаагүй AI судалгааны лаборатори DeepSeek нээлттэй эхийн загварыг танилцуулсан бөгөөд энэ нь Силикон хөндийн анхаарлыг хурдан татсан. Компаний судалгааны баримт бичигт DeepSeek-R1 нь OpenAI-ийн адил тэргүүлэгч загваруудыг математик ба логик дүн шинжилгээний олон шалгуурт давуулан давж гарч байгаа бөгөөд илүү хямд зардлаар нэлээд чадамжийг харуулж байгаа гэж үзжээ. DeepSeek-ийн амжилт нь Хятадын технологийн компаниудын хувьд шинэ замыг илтгэнэ; АНУ-ын экспортын хязгаарлалтыг ухаалаглахад, олон компани загвар бүтээхээсээ илүү гаргах программд шилжиж байгаа. Гэхдээ DeepSeek нь AI загварын бүтэц, нөөцийн үр ашигтай хэрэглээг сайжруулахад төвлөрч байгаа. Компьютерийн ухааны магистр Лианг Вэньфэн үндэслэн байгуулсан DeepSeek нь анхдагч гүн сургалтын судалгаанд амжилттай ажиллаж байсан High-Flyer нэртэй тоон хеджийн сангаас гаралтай. Хеджийн сан нь AI хөгжүүлэхэд нэмж нөөц хуримтлуулж, DeepSeek-ийг байгуулахад хүргэжээ. Энэ байгууллага нь шууд ашиг орлогоос илүү урт хугацааны технологийн зорилгод шилжсэн байдлыг харуулж байгаа.

Лиангийн хэвлэлийн мэдээнд, эрдэм шинжилгээний сонирхол энэ төслийг удирдсан гэж онцолсоор үндсэн AI судалгааг илүү дэвшүүлэхэд чиглэсэн байна. DeepSeek-ийн баг нь голчлон Хятадын шилдэг их сургуульд докторын зэрэг хамгаалсан залуу эрдэмтдээс бүрдсэн бөгөөд энэ нь шинэчлэлийн судалгаанд чиглэсэн хамтын ажиллагааны орчныг бий болгож байна. Энэ арга барил нь тогтсон Хятадын технологийн компаниудын хэвийн практикээс ялгаатай, учир нь нөөцийн төлөөх өрсөлдөөн ихэвчлэн инновацийг сааруулж байдаг. Лиангийн тэмдэглэснээр, залуу судлаачид өндөр хөрөнгийн төсөлд илүү тохиромжтой, учир нь тэдний хариуцлага хүлээхэд анхаарч, хэрэгцээгүй зөвшөөрлөөс зайлсхийдэг. Энэ компани нь АНУ-ын засгийн газрын экспортын хязгаарлалтаас болж сорилтот тулгараад байгаа бөгөөд энэ нь дээд зэргийн AI чипст хандалтыг хязгаарлагч. Эхэндээ 10, 000 Nvidia H100 чипсийн нөөцтэй байсан DeepSeek-ийн өрсөлдөх чадвар нь илүү үр дүнтэй загвар сургалтын арга барилыг шаардсан. Баг нь Multi-head Latent Attention (MLA) болон Mixture-of-Experts гэх мэт инженерчлэлийн стратеги, шинэлэг загваруудыг хэрэгжүүлж, Meta-ийн Llama 3. 1 загварыг сургасан хугацааныхаас ихээхэн багасгасан. DeepSeek-ийн нээлттэй эхийн арга барил нь дэлхийн AI судалгааны нийгэмлэгт эерэг хүлээн авагдсан бөгөөд энэ нь загваруудаа сайжруулахад шаардлагатай хувь нэмрийг татахад тусалж байна. Одоогийн AI орчны энэ өөрчлөлт нь хайгуулын захын урт хугацааны хязгаарлалтыг сорьж, хямд исходсон эхийн тулд дээд зэргийн загварын ашиглалтыг өндрөөр хөгжүүлэх боломжийг харуулснаар Хятадын AI чадварыг үнэлэх зүйлсийн өөрчлөлтөд хүргэж болзошгүй юм.