W światowym wyścigu sztucznej inteligencji (AI) amerykańskie ChatGPT (OpenAI) i Gemini (Google) zajmują wiodące pozycje, podczas gdy chiński DeepSeek pojawia się jako nowa siła,wykorzystanie lokalnych zalet i iteracji technologicznychW tym artykule porównuje się te trzy rozwiązania pod względem wydajności technologicznej, scenariuszy zastosowań i wsparcia infrastruktury.i analizuje podstawową rolę modułów optycznych dużych prędkości w ich rozwoju.
Architektura technologiczna i wydajność
ChatGPT (GPT-4): oparta na architekturze Transformer i wyszkolona na ogromnych wielojęzycznych zestawach danych, jej mocne strony leżą w generowaniu języka naturalnego (NLG) i złożonym rozumowaniu logicznym.generowanie kodu, i rozmowy wielokrotne, ale ma ograniczenia w dokładności w kontekście chińskim i aktualizacji informacji w czasie rzeczywistym.
Bliźniacy: Jako przedstawiciel modeli multimodalnych, Gemini integruje możliwości przetwarzania tekstu, obrazu i wideo, szczególnie doskonałe w zakresie odzyskiwania multimodalnego (np."tekst z obrazu") i synergia wyszukiwarek (wykorzystując Google Knowledge Graph)Jednakże wysokie wymagania obliczeniowe ograniczają lekkie rozmieszczenie.
DeepSeek: koncentruje się na optymalizacji dla chińskich scenariuszy, wyróżnia się w zrozumieniu literatury klasycznej, rozpoznawaniu dialektów i zgodności lokalnej (np. przestrzeganiu chińskich przepisów dotyczących bezpieczeństwa danych).Jego parametry modelu są mniejsze., z wyższą wydajnością kształcenia, ale pozostaje w tyle za pozostałymi dwoma w zakresie wsparcia multimodalnego i globalnego zasięgu korpusu.
Scenariusze zastosowania i komercjalizacja
ChatGPT i Gemini są szeroko zakorzenione na globalnych rynkach takich jak biuro, edukacja i obsługa klienta, podczas gdy DeepSeek specjalizuje się w pionowych dziedzinach takich jak finanse i rząd w Chinach,dostarczanie dostosowanych rozwiązańNa przykład DeepSeek może automatycznie powiązać analizę sprawozdań finansowych z chińską polityką regulacyjną rynku, podczas gdy ChatGPT jest bardziej biegły w międzynarodowych zadaniach normalizacyjnych.
Moc obliczeniowa i efektywność kosztowa
Gemini opiera się na wewnętrznych klastrach TPU firmy Google, co wiąże się z najwyższymi kosztami szkoleniowymi; ChatGPT wykorzystuje superkomputery GPU Microsoft Azure, co wymaga znacznych inwestycji w sprzęt;DeepSeek wykorzystuje mieszaną strategię obliczeniową (włoskie układy chipowe + międzynarodowy sprzęt) w celu znalezienia równowagi między kontrolą kosztów a krajową substytucją.
Moduły optyczne dużych prędkości to podstawowe elementy umożliwiające szybkie przesyłanie danych w centrach danych, przesyłanie danych za pośrednictwem sygnałów optycznych przez światłowłókno,o szerokości pasma przekraczającej 800Gbps i opóźnieniach poniżej mikrosekundIch kluczowa rola w rozwoju sztucznej inteligencji odzwierciedla się w:
Wielokrotnik efektywności szkolenia
Rozproszone szkolenie dużych modeli wymaga częstej synchronizacji ogromnych parametrów (np. 1,8 biliona parametrów GPT-4).Niewystarczająca prędkość komunikacji między węzłami może prowadzić do braku zasobów obliczeniowychNa przykład OpenAI ujawniło, że szybkie moduły optyczne skracają cykle szkoleniowe o 40%,Podczas gdy technologia OCS (optyczne przełączanie obwodu) wdrożona przez Google dla Gemini dodatkowo zoptymalizowała efektywność wykorzystania modułów optycznych.
Kamień węgielny do wnioskowania w czasie rzeczywistym
W aplikacjach sztucznej inteligencji (np. odpowiedzi konwersacyjne ChatGPT) żądania użytkowników muszą dotrzeć do modelu i zwracać wyniki w ciągu milisekund.Moduły optyczne o dużej prędkości zapewniają komunikację o niskiej opóźnieniu w centrach danych i węzłach geograficznych, zwłaszcza w scenariuszach transakcji finansowych obsługiwanych przez DeepSeek, gdzie różnica opóźnienia 0,1 sekundy może znacząco wpłynąć na wartość decyzji.
Wyzwania i przełomy w chińskiej technologii
Chińskie firmy produkujące moduły optyczne (np. Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) zdobyły ponad 40% światowego udziału w rynku, ale nadal pozostają w tyle za producentami z USA (np.Intel) w 800G/1Aby DeepSeek mógł dogonić modele o poziomie bilionów parametrów, musi polegać na przełomach w krajowych modułach optycznych w zakresie zużycia energii i prędkości.
ChatGPT: Kontynuuje rozbudowę swoich zalet w zakresie wielomodalności i ogólności, ale stoi w obliczu rygorystycznych kontroli zgodności w Europie i USA.
Bliźniacy: Wykorzystuje ekosystem Google w celu wzmocnienia integracji wyszukiwarek z sztuczną inteligencją, ale musi rozwiązywać wyzwania związane z kosztami obliczeniowymi.
DeepSeek: Przyjmuje "małą, ale wyrafinowaną" strategię rozwoju rynku krajowego przy jednoczesnym przyspieszeniu lokalizacji podstawowych technologii, takich jak moduły optyczne, w celu wspierania szkolenia większych modeli.
Konkurencja sztucznej inteligencji to nie tylko konkurencja algorytmów, ale także gra infrastruktury." będzie bezpośrednio wpływać na prędkość iteracji modeli i pułap aplikacjiJeśli DeepSeek z Chin osiągnie zamkniętą pętlę w swoim podstawowym łańcuchu technologicznym, może wyznaczyć unikalną ścieżkę w globalnym krajobrazie sztucznej inteligencji.
W światowym wyścigu sztucznej inteligencji (AI) amerykańskie ChatGPT (OpenAI) i Gemini (Google) zajmują wiodące pozycje, podczas gdy chiński DeepSeek pojawia się jako nowa siła,wykorzystanie lokalnych zalet i iteracji technologicznychW tym artykule porównuje się te trzy rozwiązania pod względem wydajności technologicznej, scenariuszy zastosowań i wsparcia infrastruktury.i analizuje podstawową rolę modułów optycznych dużych prędkości w ich rozwoju.
Architektura technologiczna i wydajność
ChatGPT (GPT-4): oparta na architekturze Transformer i wyszkolona na ogromnych wielojęzycznych zestawach danych, jej mocne strony leżą w generowaniu języka naturalnego (NLG) i złożonym rozumowaniu logicznym.generowanie kodu, i rozmowy wielokrotne, ale ma ograniczenia w dokładności w kontekście chińskim i aktualizacji informacji w czasie rzeczywistym.
Bliźniacy: Jako przedstawiciel modeli multimodalnych, Gemini integruje możliwości przetwarzania tekstu, obrazu i wideo, szczególnie doskonałe w zakresie odzyskiwania multimodalnego (np."tekst z obrazu") i synergia wyszukiwarek (wykorzystując Google Knowledge Graph)Jednakże wysokie wymagania obliczeniowe ograniczają lekkie rozmieszczenie.
DeepSeek: koncentruje się na optymalizacji dla chińskich scenariuszy, wyróżnia się w zrozumieniu literatury klasycznej, rozpoznawaniu dialektów i zgodności lokalnej (np. przestrzeganiu chińskich przepisów dotyczących bezpieczeństwa danych).Jego parametry modelu są mniejsze., z wyższą wydajnością kształcenia, ale pozostaje w tyle za pozostałymi dwoma w zakresie wsparcia multimodalnego i globalnego zasięgu korpusu.
Scenariusze zastosowania i komercjalizacja
ChatGPT i Gemini są szeroko zakorzenione na globalnych rynkach takich jak biuro, edukacja i obsługa klienta, podczas gdy DeepSeek specjalizuje się w pionowych dziedzinach takich jak finanse i rząd w Chinach,dostarczanie dostosowanych rozwiązańNa przykład DeepSeek może automatycznie powiązać analizę sprawozdań finansowych z chińską polityką regulacyjną rynku, podczas gdy ChatGPT jest bardziej biegły w międzynarodowych zadaniach normalizacyjnych.
Moc obliczeniowa i efektywność kosztowa
Gemini opiera się na wewnętrznych klastrach TPU firmy Google, co wiąże się z najwyższymi kosztami szkoleniowymi; ChatGPT wykorzystuje superkomputery GPU Microsoft Azure, co wymaga znacznych inwestycji w sprzęt;DeepSeek wykorzystuje mieszaną strategię obliczeniową (włoskie układy chipowe + międzynarodowy sprzęt) w celu znalezienia równowagi między kontrolą kosztów a krajową substytucją.
Moduły optyczne dużych prędkości to podstawowe elementy umożliwiające szybkie przesyłanie danych w centrach danych, przesyłanie danych za pośrednictwem sygnałów optycznych przez światłowłókno,o szerokości pasma przekraczającej 800Gbps i opóźnieniach poniżej mikrosekundIch kluczowa rola w rozwoju sztucznej inteligencji odzwierciedla się w:
Wielokrotnik efektywności szkolenia
Rozproszone szkolenie dużych modeli wymaga częstej synchronizacji ogromnych parametrów (np. 1,8 biliona parametrów GPT-4).Niewystarczająca prędkość komunikacji między węzłami może prowadzić do braku zasobów obliczeniowychNa przykład OpenAI ujawniło, że szybkie moduły optyczne skracają cykle szkoleniowe o 40%,Podczas gdy technologia OCS (optyczne przełączanie obwodu) wdrożona przez Google dla Gemini dodatkowo zoptymalizowała efektywność wykorzystania modułów optycznych.
Kamień węgielny do wnioskowania w czasie rzeczywistym
W aplikacjach sztucznej inteligencji (np. odpowiedzi konwersacyjne ChatGPT) żądania użytkowników muszą dotrzeć do modelu i zwracać wyniki w ciągu milisekund.Moduły optyczne o dużej prędkości zapewniają komunikację o niskiej opóźnieniu w centrach danych i węzłach geograficznych, zwłaszcza w scenariuszach transakcji finansowych obsługiwanych przez DeepSeek, gdzie różnica opóźnienia 0,1 sekundy może znacząco wpłynąć na wartość decyzji.
Wyzwania i przełomy w chińskiej technologii
Chińskie firmy produkujące moduły optyczne (np. Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) zdobyły ponad 40% światowego udziału w rynku, ale nadal pozostają w tyle za producentami z USA (np.Intel) w 800G/1Aby DeepSeek mógł dogonić modele o poziomie bilionów parametrów, musi polegać na przełomach w krajowych modułach optycznych w zakresie zużycia energii i prędkości.
ChatGPT: Kontynuuje rozbudowę swoich zalet w zakresie wielomodalności i ogólności, ale stoi w obliczu rygorystycznych kontroli zgodności w Europie i USA.
Bliźniacy: Wykorzystuje ekosystem Google w celu wzmocnienia integracji wyszukiwarek z sztuczną inteligencją, ale musi rozwiązywać wyzwania związane z kosztami obliczeniowymi.
DeepSeek: Przyjmuje "małą, ale wyrafinowaną" strategię rozwoju rynku krajowego przy jednoczesnym przyspieszeniu lokalizacji podstawowych technologii, takich jak moduły optyczne, w celu wspierania szkolenia większych modeli.
Konkurencja sztucznej inteligencji to nie tylko konkurencja algorytmów, ale także gra infrastruktury." będzie bezpośrednio wpływać na prędkość iteracji modeli i pułap aplikacjiJeśli DeepSeek z Chin osiągnie zamkniętą pętlę w swoim podstawowym łańcuchu technologicznym, może wyznaczyć unikalną ścieżkę w globalnym krajobrazie sztucznej inteligencji.
