Under de senaste åren har artificiell intelligens (AI) gjort stora framsteg, förändrat olika sektorer och format framtiden för teknologin. I denna situation orsakade DeepSeek en storm på marknaden och framstod som en betydande innovation som erbjuder öppna och tillgängliga lösningar inom AI.
I sin senaste version, DeepSeek-R1, replikerar inte bara kapaciteterna hos OpenAI:s GPT-4-modell, utan utmanar också dess dominans i flera benchmarktester. Dessutom är skillnaden med DeepSeek-R1 att det är en öppen källkodsmodell under MIT-licensen, vilket gör den till ett kraftfullt alternativ inom AI-området.
DeepSeek-R1 utvecklades av det kinesiska företaget DeepSeek för att hantera uppgifter som kräver logiskt tänkande, problemlösning i matematik och realtidsbeslutsfattande. Denna modell är utformad för att visa den logiska beslutsprocessen, och en av dess främsta fördelar är att tillåta användare att följa sin beslutsprocess. Den här egenskapen efterliknar den mänskliga besluts- och tänkprocessen, vilket är särskilt värdefullt för tillämpningar där tydlighet i tänkandet är avgörande.
Speciellt utvecklades DeepSeek vid en tidpunkt då internationella restriktioner begränsade Kinas tillgång till avancerad AI-utrustning. Och för att övervinna dessa hinder var företaget tvunget att söka efter alternativ för att maximera användningen av tillgängliga resurser, vilket ledde till skapandet av innovativa lösningar. Som ett resultat möjliggör DeepSeek-R1 användning av befintlig hårdvara, vilket säkerställer effektivitet utan att vara beroende av mycket specialiserad infrastruktur.
Traditionellt har stora språkmodeller (LLMs) som GPT-4, Claude och Llama utmaningar för en bredare adoption, till exempel höga beräkningskrav, behov av en komplex infrastruktur som liknar superdatorer och beroende av högpresterande AI-acceleratorer. Dessa faktorer ökar avsevärt utvecklings- och driftskostnaderna, vilket gör denna teknik otillgänglig. Men dock visar historien att disruptiva innovationer ofta övervinner dessa hinder, minskar kostnaderna och ökar tillgången.
Således exemplifierar DeepSeek denna mönster, och visar att till och med de etablerade företagen som dominerar denna marknad kan utmanas och inte är bekvämt skyddade av sin teknologiska ledarskap. Impacten var betydande i sektorn, och det uppskattas att de ledande företagen i sektorn har förlorat 1 biljon US-dollar i marknadsvärde på grund av den framväxande konkurrensen från öppna och mer tillgängliga modeller.
Å andra sidan har spridningen av DeepSeek också väckt oro hos vissa regeringar. Länder som Italien, Thailand, Sydkorea och Australien har infört restriktioner för användningen av sina appar, särskilt av offentliga tjänstemän. I USA har liknande åtgärder vidtagits, baserade på säkerhetsbekymmer, liknande de restriktioner som tillämpas på företag som Huawei och TikTok.
Det är värt att nämna att dessa restriktioner gäller för apparna och webbplatsen, men inte nödvändigtvis för själva modellen. Dock, säkerhetsexperter som företag som Seekr och Enkrypt AI varnar för potentiella sårbarheter i modellen, som fortfarande behöver undersökas mer.
I allmänhet, precis som med personlig datoranvändning, internet och molntjänster, är LLM:er på väg att bli en mer tillgänglig teknik. Med nya lösningar som minskar kostnaderna och förenklar infrastrukturen bör adoptionen av dessa modeller accelerera, vilket kommer att påverka många sektorer djupt.
När man tittar mot framtiden kan mer kompakta modeller som DeepSeek vara idealiska för implementering i miljöer med konfidentiella beräkningsenklaver (Trusted Enclave). Dessa miljöer möjliggör helt säker och krypterad behandling av känsliga data, vilket garanterar integritet och sekretess—vilket är avgörande för privata inlärningsagenter (PPML).
Det är avgörande för att möta den växande efterfrågan på autonoma AI-agenter i applikationer som hanterar konfidentiella data, vilket säkerställer effektivitet och säkerhet. Allt eftersom AI blir allt mer central för den globala ekonomin och säkerheten, krävs pålitliga och säkra infrastrukturer för att möta efterfrågan på AI-agenter i känsliga tillämpningar som kräver säkerhet och förtroende.
I detta scenario gör RT-One ett strategiskt framsteg med byggandet av Brasiliens första datacenter inriktat på AI i Maringá, Paraná. Denna initiativ syftar till att stärka landets datainfrastruktur, främja artificiell intelligens och cybersäkerhet på nationell nivå.
Med en optimerad infrastruktur för AI och konfidentiell databehandling, tar RT-One och dess teknologiska partners fram avancerade AI-lösningar till Brasilien, vilket garanterar hög prestanda och skydd av känslig data.
Sammanfattningsvis utgör DeepSeek ett betydande framsteg inom artificiell intelligens, och erbjuder ett kraftfullt och tillgängligt alternativ till de dominerande modellerna. Din påverkan är redan tydlig på den globala marknaden, vilket accelererar demokratiseringen av AI och väcker debatter om säkerhet, reglering och teknisk infrastruktur.
RT-One är i linje med denna revolution och förbereder sig för en framtid där AI, dataskydd och digital suveränitet går hand i hand, med potential att förändra olika sektorer och tillämpningar. Genom att stärka Brasiliens teknologiska infrastruktur strävar RT-One efter att främja innovation i landet, skapa en grund för framsteg inom forskning och utveckling av ny teknik samt säkerställa större digital självständighet.
Fernando Palamone är en chef med över 30 års erfarenhet av teknikledning på globala marknader som USA, Europa och Asien, med erfarenhet från Intel, Cisco, VMware, IBM och andra företag.
