Алгоритми є основним двигуном розвитку штучного інтелекту, визначаючи верхню межу прикладного інтелекту, а також спрямовуючи розвиток обчислювальної потужності.
У 2025 році масштабні моделі, такі як o-серія, Llama3, Tongyi 1000 Questions та R1, постійно оновлювалися. Зокрема, випуск моделей серії DeepSeek R1 приніс глибокі зміни в індустрію ШІ в Китаї та в усьому світі.
DeepSeek впровадив інновації, такі як масштабне навчання з підкріпленням та механізми багатоголової уваги. Його рівень інтелекту наблизився до OpenAI o1 у тестах AIME та наукових вікторинах докторського рівня. При цьому споживання потужності навчання становило лише 1/10 від Llama3, а обсяг кешу зменшився в 50 разів.
Закон масштабування залишається домінуючим, підвищуючи попит на обчислювальну потужність ШІ. Згідно з парадоксом Джевонса, покращена ефективність алгоритмів не придушила попит; навпаки, додавання нових сценаріїв стимулює будівництво ЦОД.
Сукупний річний темп зростання: 46.2%
IDC рекомендує підприємствам прийняти паралельну стратегію підвищення якості обчислювальної потужності та оптимізації архітектури інфраструктури.
«Підвищена ефективність, а не лише чиста обчислювальна потужність, стає справжньою конкурентною перевагою.»
Ринок послуг інтелектуальних обчислень у Китаї зросте до $7.95 млрд у 2025 році. Генеративний ШІ спонукає використовувати готові хостингові центри та IaaS-моделі.
До 2027 року споживання енергії ШІ-центрами досягне 146.2 ТВт·год (6-кратне збільшення за 5 років).
Провідна роль у дослідженні, навчанні та розгортанні великих моделей (LLM).
Контроль ризиків, інвестиційні рішення та персоналізоване управління капіталом.
Оптимізація мереж та інтелектуальні клієнтські сервіси нового покоління.
Інтелектуальна трансформація ліній, дизайн продукції та нагляд за безпекою.
Цифровізація послуг та підвищення ефективності управління ресурсами.
Сучасна архітектура інтелекту визначає не лише потужність, а й ефективність всього цифрового світу.
Впровадження масштабного навчання з підкріпленням та механізмів багатоголової уваги дозволило DeepSeek R1 наблизитися до показників OpenAI o1 у складних наукових тестах, змінивши парадигму розробки в Китаї та світі.
Новий підхід DeepSeek довів: обчислювальна потужність навчання може бути в 10 разів меншою (порівняно з Llama3), а обсяг кешу даних під час фази логічного висновку — зменшитися в 50 разів.
Закон масштабування тепер охоплює етапи після навчання та Inference. Завдяки ланцюжкам думок (CoT), інвестиції в обчислення на етапі логічного висновку значно покращують можливості глибокого мислення великих моделей.
Алгоритмічні інновації знижують поріг входу. До 2025 року 55% підприємств використовуватимуть базові моделі з відкритим кодом для розробки власних додатків, забезпечуючи суверенітет та прозорість.
Стратегія паралельного розширення та підвищення ефективності згідно з рекомендаціями IDC.
Згідно з прогнозом, до 2027 року 28% підприємств оберуть Open Source фундамент. Використання DeepSeek R1 дозволяє отримати рівень інтелекту o1, але з витратами на навчання в 10 разів меншими. Ми рекомендуємо почати з дистиляції знань для створення компактних та швидких моделей під ваші специфічні задачі.
Для фази логічного висновку (Inference) критично важливе зменшення кешу даних. Алгоритмічні інновації дозволяють знизити вимоги до зберігання в 50 разів. Це час для «оновлення обладнання» — інвестиції в сервери G7 з підтримкою NVMe та рідинним охолодженням для стабільної роботи 24/7.
Власний ШІ забезпечує операційну прозорість та суверенітет даних. Використовуйте розподілені обчислення для обробки великих даних (Big Data) без витоку конфіденційної інформації за межі підприємства. Це змінює парадигму промислових інновацій, створюючи реальну конкурентну перевагу.
Використовуйте готові до ШІ хостингові центри або власні інтелектуальні обчислювальні центри. Завдяки генеративним IaaS-послугам, ви можете гнучко орендувати або ділитися потужністю, адаптуючи ресурси під реальний попит користувачів.
Не витрачайте бюджет на надлишкові потужності. Ми допоможемо спроектувати серверне рішення, оптимізоване під алгоритми DeepSeek, Llama або ваші власні моделі.