Het DeepSeek-effect: hoe de Chinese start-up de toekomst van AI-ontwikkeling permanent veranderde

De opkomst van DeepSeek schudde de comfortabele positie van techgiganten als leiders in AI-innovatie. De Chinese start-up toonde aan hoe model efficiëntie kan worden bereikt met minder geld en middelen.

BeInCrypto sprak met tien industrie leiders over waarom de technologische sector invloed had op de cryptomarkt en hoe de opkomst van DeepSeek de toekomst van AI-ontwikkeling permanent heeft herdefinieerd.

Een emmer ijswater voor Amerikaanse techgiganten

De opkomst van DeepSeek en de diepgaande effecten op de cryptomarkt dienden als een wake-up call voor de westerse technologie sectoren dat ze niet langer een ver reikende voorsprong hebben op AI-ontwikkeling.

Slechts twee weken geleden bracht de Chinese start-up twee AI-modellen uit: R1 en V3. Deze systemen bleken net zo efficiënt als die ontwikkeld door techgiganten OpenAI en Google, en scoorden zelfs hoger in sommige metrieken. Ze werden ook geproduceerd tegen een fractie van de kosten.

Terwijl taalmodellen (LLM’s) zoals Meta’s Llama 3.1 meer dan $60 miljoen kosten om te produceren, haalde DeepSeek de krantenkoppen door de kosten van het trainen van een geavanceerd model te verlagen tot slechts $6 miljoen.

Slechts enkele uren na de lancering van DeepSeek, veegde het nieuws een biljoen dollar van de marktkapitalisatie van toonaangevende Amerikaanse technologiebedrijven. Nvidia, de wereldwijde dominante leverancier van AI-chips, zag zijn waarde met $600 miljard dalen.

De Amerikaanse aandelenmarkt leed zijn grootste eendaagse verlies ooit, en crypto voelde de impact. De komst van DeepSeek veroorzaakte grote dalingen in mining-aandelen zoals Marathon en Riot, die sterk afhankelijk zijn van Nvidia-hardware.

Het nieuws leidde ook tot een crypto-verkoop van $1 miljard, waarbij Bitcoin met 5% daalde en altcoins zelfs nog steilere dalingen van 8-10% zagen. Ondertussen zagen AI-gedreven crypto’s een daling van 10% in marktkapitalisatie binnen 24 uur, waarbij vier van de top vijf AI-coins zware verliezen leden.

De opkomst van DeepSeek maakte overmoedige techgiganten nederig. Het verhoogde de aandacht voor hun overmatige afhankelijkheid van miljardeninvesteringen en toekomstige omzetgroei.

Het toonde ook aan dat elke toekomstige verstoring in de race voor innovatie onvermijdelijk een spillover effect zal hebben op de cryptomarkt.

China creëert DeepSeek tegen alle verwachtingen in

DeepSeek schudde de markten omdat het liet zien dat China niet zo ver achter de Verenigde Staten stond in de race naar de meest efficiënte AI-modellen. Tot het nieuws op 27 januari bekend werd, toonden de tech-aandelen van grote spelers zoals Microsoft, Google en OpenAI een positieve stemming.

Dit gevoel was voornamelijk gebaseerd op het feit dat deze techgiganten gevestigd en goed gefinancierd zijn. Ze hebben al een solide marktpositie en toegang tot de meest verfijnde hardware en software die nodig is om AI-innovatie te stimuleren.

“Deze bedrijven hebben niet alleen een technologische voorsprong, maar ook de infrastructuur, enorme datasets en financiële middelen om hun dominantie te behouden,” zei Pavel Matveev, medeoprichter van Wirex.

Ondertussen, tijdens het presidentschap van Joe Biden, werd Nvidia verboden zijn GPU-processors aan China te verkopen. Deze exportbeperkingen dwongen China om te vertrouwen op de voorraad die het tot dat moment had opgebouwd.

Ondanks deze uitdagingen creëerde China DeepSeek.

“Vanwege de Amerikaanse exportbeperkingen hadden de Chinezen lang niet dezelfde toegang tot de hardware als Amerikaanse bedrijven. Maar nogmaals, dit is economie 101: schaarste aan middelen leidt tot innovatie, of ‘nood breekt wet’ voor de rest van ons. China moest een super diep niveau van engineering ingaan en echt innoveren. Het is echt een triomfantelijk verhaal,” zei Sebastian Pfeiffer, Managing Director van Impossible Cloud Network.

Voor Yang Tang, CEO van QStarLabs, was zoiets onvermijdelijk.

“Dit is een natuurlijke evolutie in technologieontwikkeling: een slimmere concurrent die een beter proces gebruikte om betere resultaten te bereiken. Ter informatie, alles wat DeepSeek deed was eerder gepubliceerd in academisch en/of industrieel onderzoek. Dit zal zeker gevestigde AI-labs dwingen om anders te denken, aangezien velen te veel op onderzoek gericht zijn geweest,” zei hij.

Het leerde ook de westerse wereld een waardevolle les.

Soms is minder echt meer

Een jaar geleden voorspelde OpenAI CEO Sam Altman dat de AI-industrie biljoenen dollars aan investeringen nodig zou hebben om de ontwikkeling van gespecialiseerde chips te financieren. Deze chips zijn essentieel voor het aandrijven van de energie-intensieve datacenters die de steeds complexere AI-modellen van de industrie ondersteunen.

Andere toonaangevende technologiebedrijven hebben onlangs soortgelijke initiatieven genomen. Meta heeft al aangekondigd dat het van plan is om dit jaar tot $65 miljard uit te geven om zijn AI-infrastructuur uit te breiden. Het bedrijf streeft ernaar om het jaar af te sluiten met meer dan 1,3 miljoen grafische processors.

Microsoft kondigde plannen aan voor ongeveer $80 miljard aan datacenterontwikkeling voor het fiscale jaar 2025. Ondertussen verwacht Amazon dat de verwachte uitgaven voor vergelijkbare infrastructuur in 2025 hoger zullen zijn dan de geschatte investering van $75 miljard in 2024.

Veel van deze bedrijven slaan ook GPU’s en gerelateerde AI-hardware op. Meta CEO Mark Zuckerberg zei bijvoorbeeld dat zijn bedrijf ernaar streeft om zijn GPU-voorraad tegen eind 2024 op 600.000 te brengen.

Ondertussen gebruikte DeepSeek iets meer dan 2.000 Nvidia GPU-eenheden en $6 miljoen om zijn R1-model aan te drijven.

“De doorbraak van DeepSeek in het verlagen van ontwikkelingskosten en het optimaliseren van AI-modellen met minimale rekenkracht duidt op een grote verschuiving in het concurrerende AI-landschap. Traditionele giganten zoals Nvidia, OpenAI en Google, die afhankelijk zijn van enorme rekenkracht en dure infrastructuur (zoals high-end GPU’s en uitgebreide clouddiensten), kunnen hun traditionele voordeel in resource-intensieve AI-ontwikkeling zien afnemen,” vertelde Trevor Koverko, medeoprichter van Sapien.io, aan BeInCrypto.

Het besef van westerse bedrijven dat China niet ver achterloopt in de race, maakte ook investeerders in traditionele financiële kringen en cryptomarkten nerveus.

DeepSeek’s impact op de cryptomarkt uitgelegd

De bredere marktneergang – vooral in traditionele markten – weerspiegelde een herijking van verwachtingen rond techwaarderingen in plaats van een eenvoudige correctie.

“De markt had agressieve groeiverwachtingen voor AI-technologieën ingeprijsd, vooral rond rekenkundige eisen die bedrijven zoals Nvidia en grote cloudproviders ten goede zouden komen. De doorbraak van DeepSeek in het bereiken van vergelijkbare resultaten met minder rekenkracht heeft investeerders gedwongen deze aannames te herzien,” zei Karan Sirdesai, CEO en medeoprichter van Mira Network.

Hoewel de cryptosector geen directe banden heeft met DeepSeek, deelt het wel een speelveld met AI-ontwikkelaars. Als gevolg daarvan werd crypto net zo beïnvloed door het nieuws van de R1-lancering.

Volgens Sirdesai is de relatie tussen crypto- en AI-markten complexer dan een eenvoudige correlatie. Hoewel beide onder de technologieparaplu vallen, opereren ze op fundamenteel verschillende principes.

“Bitcoin- en cryptowaarderingen zijn geworteld in monetaire dynamiek, netwerkadoptie en regelgevende landschappen, terwijl AI-ontwikkelingen draaien om technologische capaciteiten en commerciële toepassingen,” legde hij uit.

Desalniettemin hebben crypto en AI beide een grote aanwezigheid in de technologiesector.

“Beide sectoren concurreren om rekenkracht, vooral GPU’s, waardoor er verbanden in de toeleveringsketen ontstaan. Bovendien zijn veel investeerders actief in beide sectoren, waardoor het sentiment kan overlopen. Wanneer grote technologiebedrijven volatiliteit ervaren door AI-ontwikkelingen, kan dit via deze gedeelde investeerdersbasis doorwerken naar cryptomarkten,” voegde Sirdesai toe.

De recente marktbewegingen na de release van DeepSeek’s R1-model tonen aan hoe gevoelig de cryptomarkt is voor het algemene sentiment van de technologiesector.

“Deze interactie weerspiegelt een culturele en technologische synergie tussen AI en crypto, wat suggereert dat ontwikkelingen in de ene sfeer de andere aanzienlijk kunnen beïnvloeden,” voegde Forest Bai, medeoprichter van Foresight Ventures, toe.

Als gevolg hiervan zal het cruciaal zijn om nauwlettend te volgen hoe Amerikaanse technologiegiganten reageren op de nieuwste innovatie van DeepSeek om te begrijpen hoe soortgelijke gebeurtenissen de cryptomarkt in de toekomst kunnen beïnvloeden.

Een periode van herkalibratie voor Amerikaanse techbedrijven

De daling in het vertrouwen van investeerders onthult onzekerheid over de toekomst van de AI-markt. Deze twijfels richten zich op de vraag of rekenkundige schaal de sleutel tot concurrentie zal blijven en hoe efficiëntie-innovaties de sector zullen hervormen.

“De AI-race gaat niet langer over wie de meeste GPU’s heeft, maar over wie de slimste, meest efficiënte modellen kan trainen. De doorbraak van DeepSeek bewijst dat innovatie in training het AI-monopolie kan verstoren,” vertelde Ilan Rakhmanov, oprichter van ChainGPT, aan BeInCrypto.

Rakhmanov benadrukte de belangrijkste technische innovaties die DeepSeek heeft geïmplementeerd om barrières voor toegang tot GPU’s te omzeilen.

“Het R1-model van DeepSeek bereikt waarschijnlijk zijn efficiëntie door een combinatie van geoptimaliseerde architectuur, alternatieve trainingsmethoden, gespecialiseerde hardware en energie-efficiënte rekenstrategieën. Door de efficiëntie van transformatoren te verfijnen, modelspaarzaamheid te benutten en retrieval-augmented generatie te integreren, vermindert DeepSeek de rekenkundige eisen zonder in te boeten op prestaties. Het vertrouwen op zelf-gestuurde leren, synthetische data-augmentatie en reinforcement learning minimaliseert de afhankelijkheid van enorme datasets, terwijl aangepaste AI-versnellers of niet-GPU-alternatieven helpen om de rekenkosten te verlagen,” legde hij uit.

Anthony Simonet, Hoofd Onderzoek bij iExec, voegde hieraan toe:

“Het maakt gebruik van technieken zoals Mixture-of-Experts architecturen, low-precision training en kennisdistillatie om efficiëntie te maximaliseren met minder middelen, waardoor AI soepel kan draaien op standaard hardware en het toegankelijker wordt,” zei hij.

Tech-experts merkten ook snel op dat DeepSeek het onderzoek achter zijn model openbaar heeft gemaakt.

Het pleidooi voor gedecentraliseerde AI

In tegenstelling tot de traditionele geheimhouding van Amerikaanse bedrijven zoals OpenAI, heeft DeepSeek zijn R1-model indrukwekkend als volledig open-source uitgebracht. Veel industrie leiders prezen deze stap, wat aangeeft dat, voor de toekomst van AI in handen van het publiek te houden, toegang in het algemeen gedecentraliseerd moet blijven.

“DeepSeek is een game-changer geweest voor de AI-industrie, en ik geloof dat het precies het soort wake-up call is dat bedrijven zoals OpenAI nodig hebben. OpenAI werd oorspronkelijk opgericht om geavanceerde AI toegankelijk te maken voor iedereen, maar in de loop van de tijd hebben we een verschuiving gezien naar gesloten, afgeschermde modellen. De AI-ruimte evolueert, en DeepSeek heeft ons allemaal herinnerd aan iets belangrijks—geweldige technologie moet voor iedereen worden gebouwd, niet alleen voor een selecte groep,” zei Rakhmanov.

Kleinere ontwikkelaars met minder middelen verwelkomden dit nieuws. Toegang tot DeepSeek’s ontwerp en onderzoeksdocumenten stelt hen in staat hun modellen te verfijnen zonder hun onderzoeksbudgetten uit te putten.

“De goedkopere modellen van DeepSeek verminderen de benodigde GPU’s voor het trainen van AI-modellen, waardoor de rekenkosten dalen. Deze efficiëntie maakt het mogelijk om AI betaalbaarder op te schalen, waardoor het toegankelijk wordt voor bedrijven en onderzoekers met beperkte middelen,” zei Ron Bodkin, medeoprichter van Theoriq.

Nu het model van de start-up open-source is, zullen ontwikkelaars het uitgebreid analyseren, wat verdere AI-innovatie zal stimuleren.

“Aangezien DeepSeek open-source is, zal de verschuiving in de AI-race onherroepelijk meer naar de open-source arena verschuiven, waardoor het gesloten-source fundamentele model-narrative wordt vernietigd. Open-source zijn komt iedereen ten goede, AI-bedrijven (elke speler in het ecosysteem), innovators en consumenten. De enige verliezers zijn degenen die vasthouden aan het gesloten-source model, dat in de nabije toekomst een snelle afbraak zal zien,” vertelde Steven Pu, medeoprichter van Taraxa, aan BeInCrypto.

Naarmate AI goedkoper en toegankelijker wordt, zal het meer een handelswaar worden.

Commoditiseren van AI-technologie

Op de dag van de lancering van DeepSeek plaatste Microsoft CEO Satya Nadella een bericht over Jevons’ Paradox op sociale media.

“Jevons paradox slaat weer toe! Naarmate AI efficiënter en toegankelijker wordt, zullen we het gebruik ervan zien exploderen, waardoor het een handelswaar wordt waar we gewoon niet genoeg van kunnen krijgen,” zei Nadella op X.

Ook bekend als het rebound-effect, is Jevons’ Paradox een economisch principe bedacht door de Engelse econoom William Stanley Jevons. Verhoogde efficiëntie in het gebruik van middelen kan leiden tot een verhoogd verbruik van die middelen.

Toegepast op AI, naarmate deze systemen efficiënter worden, kan de vraag naar hun taken toenemen—een fenomeen dat de toenemende toegankelijkheid van AI-onderzoek zou kunnen versterken.

“Het verlagen van kosten, zowel in de trainings- als inferentiestadia, is goed. In technologie heeft het verlagen van kosten altijd geleid tot bredere adoptie en hoger algemeen gebruik, niet minder. Toen auto’s betaalbaar werden, bezaten meer mensen auto’s. Toen mainframes werden verkleind tot betaalbare persoonlijke computers, leidde dat tot de digitale revolutie. Op dezelfde manier zullen we nu meer vernieuwers en start-ups zien experimenteren met AI nu het betaalbaarder is geworden, wat leidt tot meer gebruik van AI en een hogere vraag naar AI-gerelateerde infrastructuur zoals GPU-hardware,” vertelde Pu aan BeInCrypto.

Voor Pfeiffer zal de commodificatie van AI-infrastructuur ook de aard van innovatie veranderen die technologiebedrijven nu zullen nastreven. Ontwikkelaars richtten zich ooit op het creëren van de meest verfijnde LLM-modellen. Nu zullen de inspanningen verschuiven naar het integreren van deze technologie in verschillende industrieën.

“DeepSeek trainde op OpenAI en kon aanzienlijk voortbouwen op de vooruitgang van anderen. Het LLM-landschap zal worden gecommodificeerd en hoogstwaarschijnlijk volledig open source worden. Dit is echter niet waar de meeste innovatie zal plaatsvinden. Inderdaad, de groei en evolutie van AI zullen minder zichtbaar zijn aan de ontwikkelingskant, maar door de integratie en het gebruik van AI. Verticale, diepe integraties in industrieën en toegang tot hun data zullen veel belangrijker zijn dan verfijnde LLM’s omdat ze gecommodificeerd zijn en hun innovatievoortgang zal vertragen,” zei hij.

Deze paradox zou Amerikaanse technologiebedrijven ook een voordeel kunnen geven ten opzichte van landen met beperkte toegang tot computationele middelen.

Het voordeel van de VS

Hoewel het meest recente model van DeepSeek aantoonbaar de concurrentiekloof tussen gevestigde Amerikaanse bedrijven heeft verkleind, is het bedrijf niet immuun voor uitdagingen.

Volgens de paradox van Jevons zal de toegenomen vraag naar AI-producten ook onvermijdelijk leiden tot een grotere vraag naar de middelen die nodig zijn om ze te ontwikkelen. Hoewel andere alternatieven nog worden verkend, zullen GPU’s van vitaal belang blijven voor de toekomstige ontwikkeling van AI-technologieën.

“DeepSeek lijkt ook de capaciteit te bereiken die hun vermogen beperkt om hun aanbod op te schalen – ze hebben beperkte aanmeldingen voor hun app voor Chinese inwoners en hun API is veel langzamer dan toen ze lanceerden. Ik geloof dat ze niet in staat zijn om extra GPU’s te verkrijgen om hen in staat te stellen hun aanbod op te schalen,” zei Bodkin.

De doorbraak van DeepSeek lost ook niet de decennialange toewijding van de Verenigde Staten aan de ontwikkeling van AI-infrastructuur op.

“Ondanks de optimalisatie-doorbraken van DeepSeek, wordt de AI-race nog steeds grotendeels bepaald door toegang tot enorme datasets, computationele kracht en end-to-end ecosysteemcontrole. Bedrijven zoals OpenAI en Google vertrouwen niet alleen op brute-force scaling – ze hebben ook eigen data, cloudinfrastructuur en uitgebreide implementatiepijplijnen. Hoewel alternatieve methodologieën veelbelovend zijn, zullen ze de status quo alleen verstoren als ze consequent beter presteren dan traditionele benaderingen in diverse gebruikssituaties. Op dit moment is het te vroeg om te zeggen of DeepSeek een verschuiving in de industrie vertegenwoordigt of simpelweg een incrementele verbetering binnen een al competitief landschap,” vertelde Matveev aan BeInCrypto.

Gezien deze realiteit gelooft Sirdesai dat de marktreactie op DeepSeek enigszins overdreven was.

“De marktreactie lijkt de complexiteit van het commercialiseren van AI-technologie te onderschatten. De efficiëntere architectuur van DeepSeek is significant, maar succesvolle AI-implementatie vereist robuuste infrastructuur, sterke beveiligingsmaatregelen en bewezen betrouwbaarheid in productieomgevingen. Westerse technologiebedrijven hebben jaren besteed aan het opbouwen van deze capaciteiten,” zei hij.

De opkomst van DeepSeek heeft onmiskenbaar de AI-race hervormd, wat aantoont dat innovatie kan ontstaan uit onverwachte hoeken en gevestigde giganten kan uitdagen.

Naarmate de industrie zich blijft ontwikkelen, zal het monitoren van de wisselwerking tussen open-source modellen, toegankelijkheid van middelen en concurrentiedynamiek ongetwijfeld de toekomst van AI-ontwikkeling en de impact ervan op de wereld vormgeven.