Vir BMS, bus, industriële, instrumentasiekabel.
Terwyl die Spring Festival ten einde loop, bly die opgewondenheid rondom Deepseek sterk. Die onlangse vakansie het 'n beduidende gevoel van mededinging in die tegnologiebedryf beklemtoon, met baie wat hierdie 'katvis' bespreek en ontleed het. Silicon Valley ervaar 'n ongekende gevoel van krisis: Voorstanders van open source spreek weer hul opinies uit, en selfs Openai is besig om te herevalueer of die strategie vir geslote bron die beste keuse was. Die nuwe paradigma van laer berekeningskoste het 'n kettingreaksie onder chipreuse soos NVIDIA veroorsaak, wat gelei het tot rekord-een-dag-markwaardeverliese in die Amerikaanse aandelemarkgeskiedenis, terwyl regeringsagentskappe die nakoming van die skyfies wat deur Deepseek gebruik word, ondersoek. Te midde van gemengde oorsigte van Deepseek in die buiteland, is dit binnelands besig om buitengewone groei te ervaar. Na die bekendstelling van die R1 -model het die gepaardgaande app 'n toename in die verkeer gehad, wat daarop dui dat die groei in toepassingsektore die totale AI -ekosisteem vorentoe sal dryf. Die positiewe aspek is dat Deepseek die toepassingsmoontlikhede sal verbreed, wat daarop dui dat om op chatGPT te vertrou in die toekoms nie so duur sal wees nie. Hierdie verskuiwing word weerspieël in OpenAI se onlangse aktiwiteite, insluitend die verskaffing van 'n redeneringsmodel genaamd O3-mini aan vrye gebruikers in reaksie op Deepseek R1, sowel as daaropvolgende opgraderings wat die denkketting van O3-mini openbaar gemaak het. Baie oorsese gebruikers het dankbaarheid teenoor Deepseek uitgespreek vir hierdie ontwikkelings, hoewel hierdie gedagte -ketting as 'n opsomming dien.
Optimisties is dit duidelik dat Deepseek binnelandse spelers verenig. Met die fokus op die verlaging van opleidingskoste, sluit verskillende vervaardigers van die stroom -skyfies, intermediêre wolkverskaffers en talle startups aktief by die ekosisteem aan, wat die koste -doeltreffendheid verhoog om die Deepseek -model te gebruik. Volgens Deepseek se referate benodig die volledige opleiding van die V3 -model slegs 2,788 miljoen H800 GPU -ure, en die opleidingsproses is baie stabiel. Die MOE (mengsel van kundiges) -argitektuur is van uiterste belang vir die vermindering van die koste van die opleiding met 'n faktor van tien in vergelyking met LLAMA 3 met 405 miljard parameters. Tans is V3 die eerste openbaar erkende model wat so 'n hoë ylheid in Moe toon. Daarbenewens werk die MLA (multi -laag aandag) sinergisties, veral in redenasie -aspekte. "Hoe sparer die MOE is, hoe groter is die groepgrootte wat benodig word tydens redenasie om berekeningsvermoë ten volle te benut, met die grootte van die KVCache die belangrikste beperkende faktor; die MLA verminder die grootte van KVCache aansienlik," het 'n navorser van Chuanjing -tegnologie in 'n ontleding vir AI -tegnologie -oorsig opgemerk. In die algemeen lê Deepseek se sukses in die kombinasie van verskillende tegnologieë, nie net 'n enkele een nie. Insiders in die bedryf prys die ingenieursvermoëns van die Deepseek -span, en let op hul uitnemendheid in parallelle opleiding en optimalisering van die operateur, en bereik baanbrekende resultate deur elke detail te verfyn. Deepseek se open source-benadering bevorder die algehele ontwikkeling van groot modelle verder, en daar word verwag dat as soortgelyke modelle uitbrei na beelde, video's en meer, dit die vraag in die bedryf aansienlik sal stimuleer.
Geleenthede vir derdeparty-redeneringsdienste
Data dui aan dat Deepseek sedert die vrystelling daarvan binne 21 dae 22,15 miljoen aktiewe gebruikers (DAU) opgeloop het, en 41,6% van die gebruikersbasis van ChatGPT behaal het en die daaglikse aktiewe gebruikers van Doubao, wat die vinnigste groeiende toepassing is, die Apple App Store in 157 lande/streke oortref. Terwyl gebruikers egter in groot getalle gestroom het, het kuberhackers die Deepseek -app meedoënloos aangeval, wat 'n beduidende druk op sy bedieners veroorsaak. Ontleders van die bedryf glo dat dit deels te wyte is aan DeepSeek wat kaarte vir opleiding ontplooi, terwyl dit nie voldoende berekeningsmag vir redenering het nie. 'N Bedryfsinsider het AI Technology Review in kennis gestel, "Die gereelde bedienerprobleme kan maklik opgelos word deur fooie of finansiering te hef om meer masjiene aan te koop; uiteindelik hang dit af van Deepseek se besluite." Dit bied 'n uitruil in die fokus op tegnologie teenoor produkisering. DeepSeek het grootliks op kwantumkwantisering staatgemaak vir selfonderhoud, nadat hulle min eksterne finansiering ontvang het, wat gelei het tot 'n relatiewe lae kontantvloei-druk en 'n suiwerer tegnologiese omgewing. In die lig van die bogenoemde probleme dring sommige gebruikers tans op Deepseek op sosiale media om gebruiksdrempels te verhoog of om betaalde funksies bekend te stel om gebruikersgemak te verbeter. Daarbenewens het ontwikkelaars begin met die gebruik van die amptelike API- of derdeparty-API's vir optimalisering. Die oop platform van Deepseek het egter onlangs aangekondig: "Huidige bedienerbronne is skaars, en API -diens herlaai is opgeskort."
Dit bied ongetwyfeld meer geleenthede vir derdeparty-verkopers in die AI-infrastruktuursektor. Onlangs het talle binnelandse en internasionale wolkreuse Deepseek se Model API's bekendgestel - die reuse -reuse Microsoft en Amazon was een van die eerstes wat einde Januarie aangesluit het. Die binnelandse leier, Huawei Cloud, het die eerste skuif gemaak en Deepseek R1 en V3-redeneringsdienste vrygestel in samewerking met Silicon-gebaseerde vloei op 1 Februarie. Verslae van AI Technology Review dui aan dat die silikon-gebaseerde Flow se dienste 'n toestroming van gebruikers gesien het, wat die platform effektief "neergestort" het. Die groot drie tegniese ondernemings-Bat (Baidu, Alibaba, Tencent) en bytedance-het ook 'n lae koste, beperkte tydaanbiedings uitgereik vanaf 3 Februarie, wat herinner aan die wolkverkoper-prysoorloë wat deur Deepseek se V2-model bekendgestel is, waar Deepseek die 'Price Butcher' genoem het. Die wrede optrede van wolkverkopers weerspieël die vroeëre sterk bande tussen Microsoft Azure en OpenAI, waar Microsoft in 2019 'n aansienlike belegging van $ 1 miljard in Openai en mee-voordele gemaak het ná die bekendstelling van ChatGPT in 2023. Hierdie noue verhouding het egter begin met die meta-oop-verkoop Llama, waardeur ander verkopers buite die Microsoft Azure-ekosisteem met hul groot modelle kon meeding. In hierdie geval het Deepseek nie net chatgpt oortref in terme van produkhitte nie, maar het hy ook open source-modelle bekendgestel na die O1-weergawe, soortgelyk aan die opgewondenheid rondom LLAMA se herlewing van GPT-3.
In werklikheid posisioneer wolkverskaffers hulself ook as verkeerspoortjies vir AI -toepassings, wat beteken dat die verdieping van bande met ontwikkelaars tot voordele voordele beteken. Verslae dui daarop dat Baidu Smart Cloud meer as 15.000 kliënte gehad het wat die Deepseek -model via die Qianfan -platform op die bekendstellingsdag van die model gebruik het. Daarbenewens bied verskeie kleiner firmas oplossings aan, waaronder silikon-gebaseerde vloei, Luchen-tegnologie, Chuanjing-tegnologie en verskillende AI-infra-verskaffers wat ondersteuning vir Deepseek-modelle bekendgestel het. AI Technology Review het verneem dat huidige optimaliseringsgeleenthede vir gelokaliseerde ontplooiings van Deepseek hoofsaaklik op twee gebiede bestaan: een is optimalisering vir die yleienskappe van die MOE -model met behulp van 'n gemengde redenasiebenadering om die 671 miljard parameter MOE -model plaaslik te ontplooi, terwyl hy gebruik maak van die hibriede GPU/CPU -afleidings. Daarbenewens is die optimalisering van MLA noodsaaklik. Die twee modelle van Deepseek het egter steeds 'n paar uitdagings in die optimalisering van die implementering. "Vanweë die grootte en talle parameters van die model is optimalisering inderdaad ingewikkeld, veral vir plaaslike ontplooiings, waar 'n optimale balans tussen prestasie en koste uitdagend sal wees," het 'n navorser van Chuanjing -tegnologie gesê. Die belangrikste hindernis lê daarin om die beperking van die geheuekapasiteit te oorkom. "Ons gebruik 'n heterogene samewerkingsbenadering om CPU's en ander berekeningsbronne ten volle te benut, en plaas slegs die nie-gedeelde dele van die yl MOE-matriks op CPU/DRAM vir die verwerking van hoë werkverrigting, terwyl die digte gedeeltes op die GPU bly," het hy verder verduidelik. Verslae dui aan dat Chuanjing se open source-raamwerk ktransformators hoofsaaklik verskillende strategieë en operateurs in die oorspronklike implementering van Transformers in 'n sjabloon inspuit, wat die afleidingsnelheid aansienlik verbeter met behulp van metodes soos CuDagraph. Deepseek het geleenthede vir hierdie startups geskep, aangesien groeivoordele duidelik word; Baie firmas het 'n merkbare groei in kliënte aangemeld nadat hulle die Deepseek API bekendgestel het, en hulle het navrae ontvang van vorige kliënte wat op soek is na optimalisering. Insiders in die bedryf het opgemerk: "In die verlede is ietwat gevestigde kliëntegroepe dikwels opgesluit in die gestandaardiseerde dienste van groter ondernemings, noukeurig gebind deur hul kostevoordele weens skaal. Maar na die voltooiing van die ontplooiing van Deepseek-R1/V3 voor die lentefees, het ons skielik samewerkingsversoeke van verskeie bekende kliënte ontvang, en selfs voormalige dormante kliënte het kontak gemaak om kontak te stel om ons DeepSeek-dienste in te stel." Tans blyk dit dat DeepSeek modelle -afleidingsprestasies al hoe krities maak, en met 'n breër aanvaarding van groot modelle, sal dit die ontwikkeling in die AI -infrarektor steeds aansienlik beïnvloed. As 'n diepgaande vlak model plaaslik teen 'n lae koste ontplooi kan word, sal dit die regering en ondernemings digitale transformasiepogings baie help. Uitdagings duur egter voort, aangesien sommige kliënte groot verwagtinge rakende groot modelvermoëns kan hê, wat dit duideliker maak dat die balansering van prestasie en koste noodsaaklik word in praktiese ontplooiing.
Om te evalueer of Deepseek beter is as ChatGPT, is dit noodsaaklik om hul belangrikste verskille, sterk punte en gebruiksgevalle te verstaan. Hier is 'n uitgebreide vergelyking:
| Funksie/aspek | Deepseek | Chatgpt |
|---|---|---|
| Eienaarskap | Ontwikkel deur 'n Chinese onderneming | Ontwikkel deur OpenAI |
| Bronmodel | Open source | Eiendom |
| Koste bereken | Gratis om te gebruik; Goedkoper API -toegangsopsies | Inskrywing of pryse vir betaal-per-gebruik |
| Aanpassing | Baie aanpasbaar, waardeur gebruikers dit kan aanpas en daarop voortbou | Beperkte aanpassing beskikbaar |
| Prestasie in spesifieke take | Excelse in sekere gebiede soos data -analise en herwinning van inligting | Veelsydig met sterk prestasie in kreatiewe skryf en gesprekstake |
| Taalondersteuning | Sterk fokus op Chinese taal en kultuur | Breë taalondersteuning maar ons-sentraal |
| Opleidingskoste | Laer opleidingskoste, geoptimaliseer vir doeltreffendheid | Hoër opleidingskoste, wat aansienlike berekeningsbronne benodig |
| Reaksievariasie | Kan verskillende reaksies bied, moontlik beïnvloed deur geopolitieke konteks | Konsekwente antwoorde gebaseer op opleidingsdata |
| Teikengehoor | Gemik op ontwikkelaars en navorsers wat buigsaamheid wil hê | Gemik op algemene gebruikers wat op soek is na gespreksvermoëns |
| Gebruik gevalle | Doeltreffender vir kodeopwekking en vinnige take | Ideaal om teks te genereer, navrae te beantwoord en om dialoog te doen |
'N Kritiese perspektief op "ontwrig Nvidia"
Afgesien van Huawei, pas verskeie huishoudelike chipvervaardigers soos Moore -drade, Muxi, Biran -tegnologie en Tianxu Zhixin ook aan by Deepseek se twee modelle. 'N Chip -vervaardiger het aan AI Technology Review gesê: "Die struktuur van Deepseek demonstreer innovasie, maar tog bly dit 'n LLM. Ons aanpassing aan Deepseek is hoofsaaklik gefokus op die redenering van toepassings, wat tegniese implementering redelik eenvoudig en vinnig maak." Die MOE -benadering verg egter hoër eise ten opsigte van berging en verspreiding, tesame met die versekering van verenigbaarheid wanneer u met huishoudelike skyfies ontplooi, en bied talle ingenieursuitdagings aan wat resolusie tydens aanpassing benodig. "Tans stem huishoudelike berekeningsmag nie ooreen met NVIDIA in bruikbaarheid en stabiliteit nie, wat oorspronklike fabrieksdeelname vir die opstelling van sagteware -omgewing, probleemoplossing en fundamentele prestasie -optimalisering vereis," het 'n bedryfspraktisyn gesê op grond van praktiese ervaring. Terselfdertyd, "as gevolg van die groot parameterskaal van Deepseek R1, noodsaak binnelandse berekeningskrag meer nodusse vir parallelisering. Daarbenewens is die huishoudelike hardeware -spesifikasies nog steeds ietwat agter; byvoorbeeld kan die Huawei 910B tans nie die FP8 -inferensie wat deur DeepSeek ingestel is, ondersteun nie." Een van die hoogtepunte van die Deepseek V3 -model is die bekendstelling van 'n FP8 -raamwerk vir gemengde presisie -opleidings, wat effektief op 'n buitengewone groot model bekragtig is, wat 'n beduidende prestasie is. Voorheen het groot spelers soos Microsoft en Nvidia verwante werk voorgestel, maar daar is twyfel in die bedryf rakende uitvoerbaarheid. Dit is duidelik dat die primêre voordeel van FP8, in vergelyking met Int8, die primêre voordeel is dat kwantisering na opleiding byna verlieslose akkuraatheid kan behaal, terwyl die snelheid van die inferensie aansienlik verbeter. As dit vergelyk word met FP16, kan FP8 tot twee keer versnelling op NVIDIA se H20 en meer as 1,5 keer versnel op die H100 realiseer. Namate besprekings rondom die neiging van huishoudelike berekeningsmag plus huishoudelike modelle momentum kry, word bespiegelings oor die vraag of NVIDIA ontwrig kan word, en of die Cuda -graaf omseil kan word, al hoe meer algemeen. Een onmiskenbare feit is dat Deepseek inderdaad 'n aansienlike daling in die markwaarde van NVIDIA veroorsaak het, maar hierdie verskuiwing laat vrae ontstaan rakende NVIDIA se hoë-end-berekeningskragintegriteit. Voorheen aanvaarde vertellings rakende kapitaalgedrewe berekeningsophoping word uitgedaag, maar dit bly moeilik vir NVIDIA om volledig in opleidingscenario's te vervang. Analise van Deepseek se diep gebruik van CUDA toon dat buigsaamheid - soos die gebruik van SM vir kommunikasie of direk manipuleer netwerkkaarte - nie haalbaar is vir gewone GPU's om te akkommodeer nie. Die standpunte van die bedryf beklemtoon dat die Moat van Nvidia die hele CUDA -ekosisteem insluit, eerder as net CUDA self, en die PTX (parallelle draaduitvoering) instruksies wat Deepseek gebruik, is steeds deel van die CUDA -ekosisteem. "Op kort termyn kan NVIDIA se berekeningskrag nie omseil word nie - dit is veral duidelik in opleiding; die ontplooiing van binnelandse kaarte vir redenering sal egter relatief makliker wees, dus sal die vooruitgang waarskynlik vinniger wees. Die aanpassing van binnelandse kaarte fokus hoofsaaklik op inferensie; niemand het daarin geslaag om 'n model van Deepseek se prestasie op te lei nie," het 'n bedryfsanalis opgemerk om die tegnologiese beoordeling te beoordeel. In die algemeen is die omstandighede vanuit 'n inferensie -oogpunt bemoedigend vir plaaslike groot modelskyfies. Die geleenthede vir huishoudelike chipvervaardigers binne die afleidingsgebied is duideliker as gevolg van die buitensporige hoë vereistes van opleiding, wat die toetrede belemmer. Ontleders meen dat die gebruik van huishoudelike inferensiekaarte eenvoudig voldoende is; Indien nodig, is die verkryging van 'n ekstra masjien haalbaar, terwyl opleidingsmodelle unieke uitdagings inhou - die bestuur van 'n toenemende aantal masjiene kan lastig raak, en hoër foutkoerse kan die opleidingsuitkomste negatief beïnvloed. Opleiding het ook spesifieke groepskaalvereistes, terwyl die eise aan groepe vir afleiding nie so streng is nie, en sodoende die GPU -vereistes vergemaklik. Tans oortref die uitvoering van Nvidia se enkele H20 -kaart nie dié van Huawei of Cambrian nie; Die sterkte daarvan lê in groepering. Op grond van die algehele impak op die rekenaarkragmark, is die stigter van Luchen Technology, You Yang, in 'n onderhoud met AI Technology Review, "Deepseek, tydelik ondermyn die vestiging en huur van ultra-groot opleidingsberekeningsgroepe. Op die langtermyn, deur die koste wat verband hou met groot modelopleiding, redenasies, en die mark is, is dit waarskynlik die oplewing. vraag in die berekeningsmagmark. " Daarbenewens is "Deepseek se verhoogde vraag na redenerings- en fyn-insteldienste meer versoenbaar met die binnelandse berekeningslandskap, waar plaaslike vermoëns relatief swak is, wat help om afval te verminder van ledige hulpbronne na die onderneming; dit skep lewensvatbare geleenthede vir vervaardigers oor verskillende vlakke van die huishoudelike berekeningsekosisteem." Luchen Technology het saam met Huawei Cloud saamgewerk om die Deepseek R1 -reeks Redence API's en Cloud Imaging Services op grond van huishoudelike berekeningsmag bekend te stel. U Yang het optimisme oor die toekoms uitgespreek: "Deepseek het die vertroue in binnelandse geproduseerde oplossings, wat groter entoesiasme en belegging in binnelandse berekeningsvermoë aangemoedig het."
Konklusie
Of Deepseek 'beter' is as ChatGPT, hang af van die spesifieke behoeftes en doelstellings van die gebruiker. Vir take wat buigsaamheid, lae koste en aanpassing benodig, kan Deepseek beter wees. Vir kreatiewe skryfwerk, algemene ondersoek en gebruikersvriendelike gesprekskoppelvlakke, kan ChatGPT die leiding neem. Elke instrument dien verskillende doeleindes, dus sal die keuse baie afhang van die konteks waarin dit gebruik word.
Beheer kabels
Gestruktureerde kabelsisteem
Netwerk en data, veseloptiese kabel, pleisterkoord, modules, gesigplaat
Apr.16 tot 1824 Midde-Oos-energie in Dubai
Apr.16 tot 1824 Securika in Moskou
MEI. MEI, 2024 NUWE PRODUKTE & TEGNOLOGIES LANANDER GEBEURTING IN SHANGHAI
22 Oktober-25, 2024 Veiligheid China in Beijing
Nov.19-20, 2024 Connected World KSA
Postyd: Feb-10-2025