Das chinesische KI-Startup Deepseek sorgt für Aufsehen in der Tech-Welt. Wie die FAZ berichtet, hat das Unternehmen ein KI-Modell entwickelt, das mit deutlich geringerem Energieaufwand und älterer Hardware vergleichbare Ergebnisse wie führende amerikanische Modelle wie ChatGPT erzielt. Dies hat zu einem erheblichen Kursrückgang bei Tech-Aktien wie Nvidia geführt, dessen Börsenwert laut FAZ um mehrere hundert Milliarden Dollar gefallen ist.
Deepseek besticht durch seine Effizienz und Transparenz. Wie Hardwareluxx berichtet, gewährt die App den Nutzern Einblicke in die Arbeits- und Denkprozesse der KI. Die Entwicklungskosten von Deepseek betrugen laut Hardwareluxx lediglich 5,6 Millionen Dollar, während westliche Modelle zwischen 100 Millionen und einer Milliarde Dollar kosten. Informatiker Kai-Fu Lee erklärte laut Hardwareluxx diesen Unterschied mit Chinas Stärke im Engineering, leistungsstarke Technologien mit begrenzten Ressourcen zu entwickeln.
Die Leistungsfähigkeit von Deepseek wird auch von Nutzern bestätigt. Dasding zitiert App-Store-Bewertungen, die die Qualität der Antworten von Deepseek loben und sie als mindestens gleichwertig, oft sogar besser als ChatGPT und Gemini bezeichnen. Ein Nutzer hebt hervor, dass die Antworten von Deepseek kontextreicher und präziser seien.
Der Erfolg von Deepseek wirft auch politische Fragen auf. Hardwareluxx kritisiert die Selbstzensur der App bei politisch sensiblen Themen. Das verdeutlicht die politischen Rahmenbedingungen, unter denen KI in China entwickelt wird. Der FAZ-Kommentar von Alexander Armbruster betont, dass das Wettrennen um die beste KI noch nicht entschieden ist und Deepseek den Wettbewerb belebt. Niedrigere Kosten könnten laut Armbruster zu niedrigeren Preisen führen, was Olivier Blanchard, ehemaliger Chefvolkswirt des IWF, als "größten positiven Produktivitätsschock der Geschichte" bezeichnet, wie von der FAZ zitiert.
Der Erfolg von Deepseek zeigt, dass neben der Größe der Modelle und der Rechenleistung auch die Architektur und die Qualität der Daten entscheidend sind. Wie die FAZ erläutert, zerlegt Deepseek Anfragen in Teilaspekte und passt den Zeitaufwand für die Beantwortung an. Dies spart Zeit und Ressourcen. Ob Deepseek auch von besseren Daten profitiert, wird laut FAZ noch diskutiert.
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