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deepho？ Deepseekの最新のAI発売を逃した場合、あなたは一人ではありません。

deepseek R1を更新しました ai 数日前にモデル。パフォーマンスが向上し、他のほとんどのトップモデルよりも安価です。あなたはそれを見逃しましたか？私はそれを逃しました。または、私はニュースを簡単に見て、それを忘れました。ほとんどのハイテク業界と投資家は、巨大な肩をすくめて打ち上げを迎えました。これは、2025年初頭とはかなりまったく対照的です DeepseekのR1 モデル みんなをびっくりさせた。ハイテク在庫が急落し、生成的なAI支出ブームが真剣に疑問視されました。今回、Deepseekのロールアウトは「Blipなしで行き来しました」とBarclaysのトップテクノロジーアナリストであるRoss Sandlerは、投資家へのメモに書いています。「株式市場はあまり気にすることはできませんでした」と彼は付け加えました。 「これは、AI貿易に関する投資コミュニティの理解レベルがわずか5か月で大幅に改善されたことを示しています。」非科学的なDeepSeekの世論調査金曜日にビジネスインサイダーの技術チームで同僚を投票しました。 イーロン・マスクとドナルド・トランプは主張します ソーシャルメディアで（私の本当の仕事をするのではなく）。ここに彼らの回答のいくつかがあります：ある編集者は、Deepseekのアップデートに気付かないと言ったが、今ではそれを見つけられなかったことに対して罪悪感を覚えている。 （堅実な思考。妄想のみがジャーナリズムで生き残る）。別の同僚は、彼らのクイックヘッドラインスキャンからそれについて知っていたが、それをあまり読んでいないと言った。ハイテクレポーターは、それについてRedditスレッドを見て、それをスキャンし、それについて再び考えませんでした。別の記者は、彼らがそれを完全に逃したと言った。別の編集者：「TBHに気づいていませんでした！」だから、それはかろうじて登録されました。そして、これらの人々は、一日中毎秒ハイテクニュースに接着されています。なぜ今誰も本当に気にしないのですか？Deepseekの最新のR1モデルは、おそらく今世界で3番目に優れているので、なぜ以前のように波を作っていないのですか？ さまざまなAIモデルのパフォーマンスを示すチャート バークレイズの研究 バークレイズのアナリストであるサンドラーは、Deepseekの最新製品は、比較的言えば、以前ほど安くはないと述べました。 100万ドル未満のトークンの費用がかかります。これは、今年初めにOpenaiのO1モデルの約27倍安いものでした。 100万トークンあたりの米ドルに基づいて、さまざまなAIモデルの価格を示すチャート バークレイズの研究 現在、DeepseekのR1は、人工分析のAIインテリジェンスインデックスの調査とデータによると、TOPモデルの約17倍安いものです。 100万トークンあたりの米ドルに基づいて、さまざまなAIモデルのコストを示すチャート。 バークレイズの研究 これは、より広く、より重要な点を示しています。昨年から私があなたに語ってきたこと：ほとんどのトップAIモデルは、ほとんどがインターネットから同じデータでトレーニングしているため、パフォーマンスがほぼ似ています。 関連するストーリー ビジネスインサイダーはあなたが知りたい革新的な物語を語っています ビジネスインサイダーはあなたが知りたい革新的な物語を語っています これにより、パフォーマンスに基づいて、群衆から目立つことが難しくなります。あなたが跳躍すると、あなたの発明と利益は他のすべてのものに迅速に組み込まれます。はい、価格は重要です。しかし、分布は重要になりつつあります。たとえば、雇用主がエンタープライズChatGPTアカウントを持っている場合、職場でOpenAIモデルを使用する可能性が非常に高いです。簡単です。 Androidスマートフォンをお持ちの場合は、おそらくGoogleのGeminiチャットボットと話し、検索大手のAIモデルから応答を取得するでしょう。Deepseekには、少なくとも西洋の世界では、この種の広範な分布はまだありません。AIインフラストラクチャのフリークアウトは見当違いでしたか？次に、DeepseekのR1やOpenaiのO3などの「推論」モデルには、実行するには膨大な量のコンピューティングパワーが必要であるという認識があります。これは、複数の「思考」ステップにリクエストを破壊する能力が原因です。各ステップは新しい種類のプロンプトであり、処理する必要がある膨大な数の新しいトークンに変わります。1月のDeepSeek Freakoutは、ハイテク業界が中国の研究室がより多くのコンピューティングインフラストラクチャを必要としないより効率的なモデルを開発したことを心配していたために主に起こりました。実際、この中国の研究室は代わりに、これらの新しいタイプの推論モデルを普及させるのに役立ったかもしれません。にサインアップします 毎週のBI Techメモニュースレターはこちら。 #deepho #Deepseekの最新のAI発売を逃した場合あなたは一人ではありません