DNT Digital 
Тендеры и лиды
Информация
Фондовый рынок американского ИИ рухнул. Упали акции Nvidia, Microsoft, Alpahbet, Meta и других компаний на фоне новостей о прорыве и дешевизне чат-бота с открытым кодом DeepSeek. Nvidia, ведущий поставщик чипов для ИИ, упала на 17 % и потеряла $588,8 млрд рыночной стоимости.
Собрали самые важные новости по теме и попробовали новую нейронку на задачах.
ИИ от китайского стартапа спокойно конкурирует с ведущими аналогами от OpenAI. На фоне этого инвесторы пересматривают взгляды на баланс сил в сфере ИИ.
DeepSeek — китайская компания, основанная в 2023 году в Ханчжоу хедж-фондом High-Flyer. Цель — разработка передовых моделей, способных решать сложнейшие задачи. Менее чем за два года компания выпустила несколько моделей, каждая из которых становилась более совершенной и производительной.
Последняя из них, DeepSeek-R1, стала прорывом в области искусственного интеллекта. Начнём с самого главного. Она абсолютно бесплатная. Точно-точно. Нет никаких ограничений.
DeepSeek-R1 всего за два дня после запуска заявила о себе как о конкуренте Chat GPT. На её разработку потрачено $6 млн, а работали над проектом 200 человек. Для сравнения, OpenAI вложили в ChatGPT $6,6 млрд и задействовали 4500 сотрудников.
Модель построена на архитектуре Llama от Meta*, что позволило избежать ненужных затрат и ускорить разработку. Однако из-за американских санкций Китай остался без доступа к современным чипам для ИИ, поэтому DeepSeek использует только 2048 Nvidia H800, в то время как у OpenAI и Meta работают сотни тысяч таких устройств.
Несмотря на скромные ресурсы, DeepSeek стала хитом. Приложение заняло 1 место по скачиваниям в американском App Store, предлагая бесплатный доступ к генерации осмысленного текста, решению сложных задач и запоминанию информации.
Ограниченные вычислительные мощности разработчики компенсировали за счёт уникальных подходов. Например, они сократили длину чисел до 8 знаков после запятой вместо 32, что уменьшило потребление памяти на 75%. Также использовался Multi-head Latent Attention (MLA), благодаря которому стоимость обучения упала на 90% за счёт обработки лишь 5% данных.
В итоге модель показывает на бенчмарках результаты, сравнимые с OpenAI, хотя на практике пока остаётся больше красивой «обёрткой» для массового пользователя. В профессиональных задачах или через API она пока что уступает. Тем не менее, временный успех модели привёл к потерям на триллионы долларов для американских фондовых рынков, которые уже не вернуть.
Рынок отреагировал на прорыв DeepSeek паникой. Акции Nvidia обрушились на 17%, что стало крупнейшим однодневным падением в истории компании, и это спровоцировало общее снижение технологических индексов. ASML и Broadcom также понесли значительные потери.
Инвесторы начали сомневаться в устойчивости роста сектора ИИ после успеха китайского стартапа. Это поставило под вопрос необходимость миллиардных инвестиций, которые делают американские компании.
При этом важный фактор — способность DeepSeek работать с меньшими затратами энергии и чипов — вызвала беспокойство не только у технологических, но и у энергетических компаний. Акции GE Vernova и Vistra тоже ощутили последствия, упав на 21% и 28% соответственно.
Мнения аналитиков разделились. Некоторые считают, что рынок переоценил угрозу, так как масштабируемая инфраструктура для массового внедрения ИИ по-прежнему требует огромных вложений в оборудование и сети, где Nvidia остается лидером.
Однако факт, что DeepSeek показал способность конкурировать с лидером рынка вызвал нервозность. Особенно из-за напряженной геополитической ситуацией между США и Китаем.
Реакция правительства США может стать следующим важным фактором для рынка. Пока ясно одно: появление DeepSeek заставило пересмотреть подход к оценке рисков и перспектив сектора ИИ.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13227 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
В работе пользуемся GPT-4, сравнили возможности бесплатного DeepSeek-R1 и ChatGPT. Составили промт для 2 схожих задач, которые обычно выполняет ИИ.
1. Написать письмо на сложную тему — повышение цен для клиента.
Промпт: «Алексей — наш ключевой клиент, который сотрудничает с компанией 3 года. Из-за роста себестоимости материалов нам необходимо повысить цены на 15%, начиная с 1 октября. Напишите письмо для Алексея, которое:
• Объяснит причины повышения без излишних технических деталей.
• Подчеркнёт ценность долгосрочного партнёрства.
• Предложит бонус: фиксированную цену на 3 месяца для текущего заказа, если он подтвердит его до 20 сентября.
Требования: тон должен быть empathetic, но профессиональный; длина — не более 250 слов».Оцениваем убедительность аргументации, баланс между негативной новостью и позитивными аспектами и соответствие деловому этикету.
У DeepSeek ушло 50 секунд на ответ.
GPT-4o: оказался быстрее — письмо написано за 15 секунд.
Первый текст лучше: конкретнее сформулированы выгоды для клиента (фиксация цены на объём + заморозка на 3 месяца), структурированы предложения, подчёркнута ценность партнёрства без избыточной эмоциональности. Текст 2 мягче по тону, но менее убедителен: условия описаны обобщённо, акцент на эмоциях, а не решениях.
Побеждает первый — он сохраняет баланс между профессионализмом и клиентоориентированностью.
2. Составить ревью встречи по разработке Сервиса классифайда.
Промпт: «На встрече обсудили:
• Проблему с интеграцией платежной системы (перенесли сроки на 2 недели).
• Решение добавить AI-фильтр для модерации объявлений (ответственный — Пётр).
• Спор о дизайне лендинга: UX-команда настаивает на упрощении, маркетинг хочет больше CTA-кнопок.
• Бюджет превышен на 10% из-за закупки серверов.
Напишите структурированный summary встречи в формате: ключевые решения, открытые вопросы, next steps. Добавьте раздел “Требуются уточнения” для спорных моментов. Используйте маркированные списки».
Оцениваем чёткость структуры, умение выделять главное и фильтровать шум и корректное распределение задач и сроков.
DeepSeek:
GPT-4o:
DeepSeek демонстрирует превосходство над ChatGPT в решении структурированных бизнес-задач благодаря:
Главное отличие: DeepSeek фокусируется на решении, а ChatGPT — на процессе. Для бизнеса, образования и задач с жесткими требованиями DeepSeek надёжнее.
Иронично, но на фоне нагрузки на сервис — он перестал справляться с нагрузкой и вопрос его реальной надёжности под вопросом.
Главный вопрос — сможет ли DeepSeek сохранить эффективность при масштабировании. Геополитические ограничения, нехватка чипов и зависимость от открытых решений Meta* создают риски. Но сам факт, что китайская модель сжала разрыв с лидером рынка, уже изменил рынок: теперь даже временный успех альтернатив вызывает волатильность на триллионы долларов.
*Компания Meta признана экстремистской организацией в России
