De de siste årene har kunstig intelligens (KI) gjort store fremskritt, og har forvandlet ulike sektorer og formet teknologiens fremtid. I denne situasjonen forårsaket DeepSeek en storm i markedet, og dukket opp som en betydelig innovasjon, og tilbød åpne og tilgjengelige løsninger innen AI.
I sin nye versjon, DeepSeek-R1, etterligner ikke bare kapasitetene til OpenAI's GPT-4-modell, men utfordrer også dens dominans på flere benchmark-tester. I tillegg er DeepSeek-R1s unike egenskap at det er en åpen kildekode-modell under MIT-lisens, noe som gjør det til et kraftig alternativ innen AI-feltet.
DeepSeek-R1 ble utviklet av det kinesiske selskapet DeepSeek for å håndtere oppgaver som krever logisk tenkning, løsning av matematiske problemer og sanntids beslutningstaking. Denne modellen er utformet for å demonstrere den logiske beslutningsprosessen, og en av dens viktigste fordeler er å la brukerne følge sin beslutningsprosess. Denne egenskapen etterligner den menneskelige beslutnings- og tenkeprosessen, noe som er spesielt verdifullt for applikasjoner der åpenhet i tenkningen er avgjørende.
Særlig ble DeepSeek utviklet på et tidspunkt da internasjonale restriksjoner begrenset Kinas tilgang til avansert AI-utstyr. Og for å overvinne disse barrierene måtte selskapet finne alternative løsninger for å maksimere bruken av tilgjengelige ressurser, noe som førte til utvikling av innovative løsninger. Som resultat gjør DeepSeek-R1 det mulig å bruke eksisterende maskinvare, og sikrer effektivitet uten å være avhengig av høyt spesialisert infrastruktur.
Tradisjonelt har store språkmodeller (LLMs), som GPT-4, Claude og Llama, hatt utfordringer med bredere adopsjon, som for eksempel høye datakrav, behov for kompleks infrastruktur tilsvarende superdatamaskiner, og avhengighet av høyytelses AI-akseleratorer. Disse faktorene øker betydelig utviklings- og driftskostnadene, noe som gjør denne teknologien utilgjengelig. Imidlertid viser historien at disruptive innovasjoner ofte overkommer disse barrierene, reduserer kostnader og utvider tilgangen.
Dermed viser DeepSeek dette mønsteret, og viser at selv de etablerte selskapene som dominerer dette markedet, kan bli utfordret og ikke er komfortabelt beskyttet av sin teknologiske ledelse. Innvirkningen var betydelig i sektoren, og det anslås at de ledende selskapene i sektoren har tapt 1 billion US-dollar i markedsverdi på grunn av den fremvoksende konkurransen fra åpne og mer tilgjengelige modeller.
På den annen side har spredningen av DeepSeek også skapt bekymringer hos noen regjeringer. Land som Italia, Thailand, Sør-Korea og Australia har innført restriksjoner på bruken av sine apper, spesielt for offentlige ansatte. I USA har lignende tiltak blitt innført, basert på sikkerhetsbekymringer, tilsvarende restriksjoner som er pålagt selskaper som Huawei og TikTok.
Det er viktig å påpeke at disse restriksjonene gjelder for applikasjonene og nettsiden, men ikke nødvendigvis for selve modellen. Imidlertid advarer sikkerhedsspecialister, som virksomhederne Seekr og Enkrypt AI, om potentielle sårbarheder i modellen, som stadig skal undersøges nærmere.
Generelt sett, slik som med personlig databehandling, internett og skybasert databehandling, er LLM-ene på vei til å bli en mer tilgjengelig teknologi. Med nye løsninger som reduserer kostnader og forenkler infrastrukturen, bør adopsjonen av disse modellene akselerere, og påvirke mange sektorer dypt.
Ser fremtidens modeller, som DeepSeek, kan være ideelle for implementering i miljøer med sikre dataklynger (Trusted Enclave). Disse miljøene tillater fullstendig sikker og kryptert behandling av sensitive data, og sikrer integritet og personvern—noe som er essensielt for personvernbeskyttede læringsagenter (PPML).
Dette er avgjørende for å møte den økende etterspørselen etter autonome AI-agenter i applikasjoner som håndterer sensitive data, og sikrer effektivitet og sikkerhet. Ettersom AI blir stadig mer sentralt for økonomien og den globale sikkerheten, er det nødvendig med pålitelige og sikre infrastrukturer for å møte etterspørselen etter AI-agenter i sensitive applikasjoner som krever sikkerhet og tillit.
I denne situasjonen bringer RT-One en strategisk fremskritt med byggingen av det første datasenteret med fokus på AI i Brasil, i byen Maringá, Paraná. Denne initiativen har som mål å styrke landets datainfrastruktur, fremme kunstig intelligens og cybersikkerhet på nasjonalt nivå.
Med en optimalisert infrastruktur for AI og konfidensiell databehandling, bringer RT-One og deres teknologipartnere avanserte AI-løsninger til Brasil, og sikrer høy ytelse og beskyttelse av sensitive data.
Em resumo, o DeepSeek representa um avanço significativo no campo da inteligência artificial, oferecendo uma alternativa poderosa e acessível aos modelos dominantes. Seu impacto já é evidente no mercado global, acelerando a democratização da IA e levantando debates sobre segurança, regulamentação e infraestrutura tecnológica.
A RT-One está alinhada com essa revolução, preparando-se para um futuro onde IA, segurança de dados e soberania digital caminham juntas, com o potencial de transformar diversos setores e aplicações. Ao fortalecer a infraestrutura tecnológica do Brasil, a RT-One busca promover a inovação no país, criando a fundação para avanços na pesquisa e no desenvolvimento de novas tecnologias e garantindo maior autonomia digital.
Fernando Palamone é executivo com mais de 30 anos no gerenciamento de tecnologias em mercados globais como EUA, Europa e Ásia, com passagens pela Intel, Cisco, VMware, IBM entre outras.
