Deepseeki kasutamine kaubandusliku riiuliga (COT-i) riistvara mõjutab märkimisväärselt tema keskkonna jätkusuutlikkuse eesmärke, vähendades energiatarbimist ja vähendades AI arendamise sisenemise tõkkeid. Siin on üksikasjalik analüüs selle kohta, kuidas see lähenemisviis aitab jätkusuutlikkusele kaasa:
Vähendatud energiatarbimine
Deepseeki mudelid on loodud väga energiatõhusaks, võimendades selliseid strateegiaid nagu pügamine, mudeli destilleerimine ja täiustatud algoritmid ressursside kasutamise minimeerimiseks. COTS-i riistvara abil saab Deepseek oma mudeleid optimeerida, et töötada vähem võimsamate ja energiatõhusate seadmetega. Selle tulemuseks on energiatarbimise olulist vähenemist võrreldes traditsiooniliste AI mudelitega, mis nõuavad sageli ulatuslikke arvutusressursse ja spetsialiseerunud riistvara [1] [3] [9]. Näiteks väidab Deepseek koolituse ajal energiatarbimist 45–60%, mis võib säästa umbes 125–180 mWh mudeli kohta, vähendades otseselt süsinikuheite 50–70 tonni treeningtsükli kohta [3].Ligipääsetavus ja demokratiseerimine
COTS -i riistvara kasutamine võimaldab DeepSekil demokratiseerida AI -tehnoloogiatele juurdepääsu. Lubades keerukatel AI-süsteemidel minimaalsete spetsifikatsioonidega (nt 4 GB VRAM-i) riistvara tõhusalt toimida, muudab Deepseek AI ligipääsetavamaks alahinnatud organisatsioonidele ja sõltumatutele arendajatele. See juurdepääsetavus võib põhjustada laiemat kasutuselevõttu ja innovatsiooni AI -s, juhtides potentsiaalselt majanduskasvu ja töökohtade loomist erinevates sektorites [2] [3]. Kuid see suurenenud juurdepääsetavus võib põhjustada ka suuremat üldist nõudlust AI -teenuste järele, mis võib korvata osa keskkonnakaitset suurenenud energiatarbimise kaudu, nagu soovitas Jevons Paradox [1] [7].avatud lähtekoodiga koostöö
Deepseeki pühendumus avatud lähtekoodiga koostööle suurendab veelgi oma jätkusuutlikkuse eesmärke. Vabastades oma mudelid ja tehnilised dokumendid avalikult, soodustab Deepseek koostööd ökosüsteemi, kus teadlased ja arendajad kogu maailmas saavad aidata kaasa ja parandada energiatõhusaid AI-tehnoloogiaid. See läbipaistvus ja avatus soodustavad mitmekesisemate ja tõhusamate AI -lahenduste väljatöötamist, mis võib viia mudelite kiirema iteratsiooni ja täiustamiseni [2] [3]. Avatud lähtekoodiga lähenemisviis soodustab ka ressursside kasutamise vastutust ja kontrolli AI arengus, vastates esilekerkivate regulatiivsete raamistikega, mis rõhutavad keskkonna läbipaistvust [10].Keskkonnamõju ja tulevikuväljavaated
Deepseeki lähenemisviis võib oluliselt vähendada AI arengu keskkonnamõju. Vähendades energiatarbimist mudeli kasutuselevõtu kohta 50%, võiks Deepseek aidata kaasa globaalsete AI -operatsioonide iga -aastase süsiniku jalajälje alandamisele. Hinnanguliselt võib see vähendada süsinikujalajälge hinnanguliselt 10 miljoni tonni võrra 2030. aastaks, mis võrdub 2,2 miljoni autoga teelt välja viimisega aastas [3]. Pikaajalise jätkusuutlikkuse eelised sõltuvad aga sellest, kui tõhusalt tööstus tasakaalustab keskkonnaalaste kaalutlustega tehnoloogilisi edusamme, vältides laiema kasutuselevõtu tõttu suurenenud üldise energiatarbimise võimalikke lõkse [4] [7].Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseeki COTS-i riistvara kasutamine on strateegiline samm, mis toetab keskkonna jätkusuutlikkuse eesmärke, vähendades energiatarbimist, demokratiseerides AI-le juurdepääsu ja edendades avatud lähtekoodiga koostööd. Kuigi need uuendused omavad suurt lubadust AI jätkusuutlikuma tuleviku jaoks, rõhutavad nad ka vajadust pideva valvsuse järele, mis on seotud AI suurenenud kasutuselevõtu laiemate keskkonnamõjude osas.
Tsitaadid:
]
[2] https://www.nightdragon.com/insights/deepseeks-breakhrough-ushering-in-a-new-era-of-ai-accessilbility--and-innovation/
]
]
]
]
]
]
[9] https://pylessons.com/news/ai-model-sinestainility-chatgpt-vs-deepseek-319
]