Jeftiniji ASUS gaming telefoni? ROG Phone 9 FE potpuno je izložen u svim specifikacijama

Priča se da Asus spreman za lansiranje ROGPhone 9 FE, pozicionirajući ga kao pristupačniji telefon za igranje. Iako još nisu potvrdili postojanje ROG Phone 9 FE, može se potvrditi da će to biti prva FE verzija koju će lansirati.

Prema ekskluzivnim otkrićima medija 91Mobile, izgled i glavne hardverske specifikacije ROG Phone 9 FE u potpunosti su izloženi. Sve u svemu, to je hibrid serije ROG Phone 8 i 9. Među njima je vrijedno napomenuti da je izgled ROG Phone 9 FE sličan izgledu serije ROG Phone 9, ali ga pokreće Qualcomm Snapdragon Gen 3 procesor serije ROG Phone 8.

Specifikacije ROG Phone 9 FE o kojima se pričalo:

• 6,78-inčni FHD+ zaslon s maksimalnom vršnom svjetlinom od 2,500 nita. Maksimalna brzina osvježavanja je 165 Hz, do 185 Hz u Game Genie načinu rada.
• Qualcomm Snapdragon Gen 3 procesor s do 16 GB RAM-a.
• Baterija od 5.500 mAh s brzim punjenjem od 65 W.
• Stražnja kamera je glavna kamera od 50 megapiksela, s ultraširokokutnom i makro lećom od 5 megapiksela od 13 megapiksela. Prednja ima 32 MP .

Kada će ROG Phone 9 FE biti lansiran? Još uvijek nema definitivnih informacija.

Prema Business Korea, tehnološki div Samsung smanjuje svoja ulaganja u proizvodnju čipova. Početak 2025. simbolizira dolazak ere proizvodnje 2nm čipova, međutim, prema današnjim izvješćima, Samsung se odlučio usredotočiti na 2nm i sljedeću generaciju 1.4nm proizvodnog procesa, umjesto da proširi proizvodnju postojećih proizvodnih linija koje se koriste za izradu 5nm i drugih tehnoloških proizvoda.

U izvješću se nagađa da su niska proizvodnja i manje narudžbi bili razlozi Samsungovog smanjenja ulaganja, jer se tvrtka odlučila usredotočiti na proizvode sljedeće generacije. Smanjena ulaganja južnokorejske tvrtke povećala su tržišni udio TSMC-a, vodećeg najvećeg svjetskog proizvođača čipova.

Samsungove borbe s proizvodnjom čipova jedna su od tema o kojima se najviše raspravlja u medijima kada je u pitanju proizvodnja čipova. Trenutno ljevaonice pločica proizvode 3nm proizvode, a Samsung je preuzeo vodstvo u najavi proizvodnje ovog naprednog čip proizvoda 2022. godine. Proizvodnja označava ranu fazu prije masovne proizvodnje, a Samsung isporučuje 3nm čipove kineskoj tvrtki koja dizajnira platforme za rudarenje kriptovaluta.

Južnokorejska tvrtka u to se vrijeme natjecala za vodeću poziciju u tehnologiji čipova, a čini se da se njezin najnoviji investicijski ciklus vrti oko ove strategije. Prema Korea Businessu, Samsungova tvornica uložit će 5 bilijuna wona u proizvodnju čipova u 2025., što je smanjenje od 50% u odnosu na 10 bilijuna wona u 2024. Dok je rastuća potražnja za AI proizvodima tvrtki poput NVIDIA-e proširila dostupno tržište za proizvođače čipova poput Samsunga, ulaganja su pala.

Detalji pokazuju da će Samsungova najnovija potrošnja na proizvodnju čipova biti koncentrirana u njegovim tvornicama u Hwaseongu i Pyeongtaeku. Tvornica Hwaseong proizvodi 3-nanometarske čipove, a sredstva će se koristiti za pretvaranje ovih proizvodnih linija u proizvodnju 2-nanometarskih čipova sljedeće generacije. Niska proizvodnja utjecala je na Samsungovu proizvodnju ljevaonice, a više medijskih izvješća izvijestilo je da su problemi s kvalitetom utjecali i na najnovije 3nm čipove tvrtke.

Appleovi pametni telefoni, tableti i prijenosna računala koriste čipove proizvedene ovom tehnologijom, tako da postoji velika potražnja za 3nm čipovima diljem svijeta. Ostali korisnici uključuju Qualcomm i druge tvrtke za pametne telefone.

Samsungova tvornica u Pyeongtaeku usredotočit će se na sljedeću generaciju 1.4nm procesa proizvodnje čipova. Kao dio pilot proizvodnje, postrojenje će biti određeno za proizvodnju do 3,000 1.4nm pločica mjesečno. Očekuje se da će Samsung također dodijeliti određena sredstva za svoju bazu za proizvodnju čipova u Tayloru u Teksasu.

U usporedbi sa starijim tehnikama proizvodnje čipova, 2nm proizvodi imaju novije dizajne tranzistora dizajnirane za smanjenje struje curenja i poboljšanje učinkovitosti. Samsungovi 2nm čipovi imat će arhitekturu punih vrata (GAA), a očekuje se da će masovna proizvodnja ovih proizvoda započeti ove godine.

Kako bi ispunio ovaj ubrzani raspored, SK hynix je osnovao namjenski razvojni tim HBM4 za pružanje proizvoda za NVIDIA-u. Prema izvorima iz industrije, SK hynix planira isporučiti prvu seriju uzoraka HBM4 kupcima početkom lipnja ove godine.

HBM4 označava šestu iteraciju memorijske tehnologije velike propusnosti s složenom DRAM arhitekturom. Slijedi lansiranje HBM3E (trenutna verzija pete generacije) i mogao bi započeti masovnu proizvodnju već krajem 2025. HBM4 je ogroman korak naprijed s dvostruko većim kapacitetom prijenosa podataka od svog prethodnika i 2,048 I/O kanala. NVIDIA planira koristiti HBM4 s 12-slojnim snopom u “Rubin” seriji moćnih GPU-a koji će biti lansirani 2026. godine.

Izvor upoznat sa situacijom objasnio je: “Čini se da je želja NVIDIA-e da lansira Rubin ranije bila jača od očekivane, toliko da je pretprodukciju pomaknula na drugu polovicu godine. U skladu s tim, memorijske tvrtke kao što je SK hynix također se zalažu za ranu opskrbu uzoraka. Proizvod bi mogao biti dostupan već krajem trećeg tromjesečja.”

Intelova trenutna situacija vjerojatno će pokrenuti pitanja o tome mogu li se njegovi proizvodi lansirati prema rasporedu, ali na konferenciji o zaradi, privremena suizvršna direktorica Michelle Johnston Holthaus ponovila je da će sljedeće dvije generacije Intelovih proizvoda izaći prema očekivanjima. Panther Lake se očekuje da će biti lansiran u drugoj polovici 2025. i koristi Intelov 18A proces, a poslan je partnerima na testiranje. Istodobno, Nova Lake bit će pokrenuta 2026. godine; Međutim, Falcon Shores, koji je izvorno bio planiran za XPU, odgodio je svoj plan masovne proizvodnje i korišten je za interno testiranje.

Panther Lake je Intelova sljedeća generacija Core Ultra platforme koja zamjenjuje Lunar Lake, ali za razliku od Lunar Lakea s testnom integriranom memorijom, Panther Lake se vraća tradicionalnom dizajnu eksternalizacije memorije. Time je sve izglednije da Intel neće imati novu arhitekturu na desktop platformi od 2025. do početka 2026., ali se također šuška da će AMD usporiti reviziju Ryzen desktop procesora.

Što se tiče izvornog plana XPU-a, potvrđeno je da će Falcon Shores biti prebačen na Intelovo interno testiranje, ali naknadni Falcon Shres nastavit će se razvijati, ali će biti lansiran samo za određena tržišta. Pozicioniranje proizvoda Falcon Shoresa slično je NVIDIA-inom GB200 Superchipu ili AMD-ovom Instinct APU-u, koji je platforma za arhitekturu čipleta koja integrira CPU i GPU akceleratore i tvrdi da pruža fleksibilno pakiranje prema potražnji, što je prvobitno trebalo biti najavljeno krajem 2024. nakon što je najavljeno 2022., ali naknadni planovi su usporeni.

Microsoft će uskoro napraviti velike prilagodbe načina prijave na svoje račun, počevši od veljače 2025., kako bi se prema zadanim postavkama održalo stanje prijave. To znači da će nakon što se korisnik prijavi, ostati u sustavu prijavljen osim ako se aktivno ne odjavi ili koristi privatni način rada/anonimni prozor. Trenutačno, kada se korisnik prijavi na Microsoftov račun, od korisnika se traži da odabere “Ostani prijavljen”, ali od sljedećeg mjeseca ta će se postavka prilagoditi tako da ostane prijavljen prema zadanim postavkama.

Microsoftova prilagodba temelji se na značajci “Stay Signed In” (KMSI), koja zahtijeva jedno od sljedećeg: Microsoft Entra ID Free, Office 365 (za Office aplikacije) ili Microsoft 365. Ako korisnik omogući KMSI, sustav izdaje trajni kolačić za provjeru autentičnosti; Ako nije omogućeno, netrajni kolačić emitirat će se 24 sata ili dok se preglednik ne zatvori. Osim toga, Microsoftov inteligentni logički sustav otkriva visokorizične prijave ili ponašanje prijave sa zajedničkih uređaja, a ako se otkriju takvi rizici, sustav neće prikazati opciju “ostati prijavljen”.

Prema Bloombergu, američka vlada istražuje je li kineski DeepSeek kupio Nvidijine GPU-ove od singapurskih tvrtki. Kaže se da je start-up umjetne inteligencije obučio svoj R1 chatbot s AI akceleratorima koji se ne smiju prodavati kineskim tvrtkama prema američkim izvoznim pravilima.

List piše da zaposlenici Bijele kuće i Federalnog istražnog ureda istražuju jesu li tvrtke u Singapuru prekršile stroga američka izvozna pravila kako bi opskrbile DeepSeek moćnim AI čipovima iz Nvidije. Za razliku od Kine i nekih drugih zemalja na Bliskom istoku i jugoistočnoj Aziji, ne postoji zabrana izvoza AI čipova u Singapur.

Sve je započelo pisanjem  “CNBC-a” da  Alexandr Wang, izvršni direktor tvrtke Scale AI, vjeruje da DeepSeek možda ima veliki broj Nvidia H100 GPU-a kojima je zabranjen izvoz u Kinu te je pozvao američku vladu da ih istraži i regulira. Rekao je da DeepSeek ima oko 50.000 H100 čipova, ali o tome se očito ne može javno raspravljati jer je to jasno kršenje američke naredbe o kontroli izvoza čipova.

Također Musk je nedavno je komentirao dvije objave na X platformi, od kojih je prva citiraala američke medije “CNBC” kako bi izvijestio da se šuškalo da DeepSeek ima 50,000 Nvidijinih H100 grafičkih kartica. Musk je odgovorio: “Očito.”

Drugi komentar se odnosi na to da neki korisnici interneta raspravljaju o tome da li DeepSeek stvarno dovršava model po tako niskoj cijeni. Musk je u objavi odgovorio: “Hahahaha, ne, Lmao”.

Prema Nvidijinim rezultatima za treće financijsko tromjesečje fiskalne 2025., koje je završilo 27. listopada 2024., Singapur je drugo najveće tržište tvrtke s prometom od 7,7 milijardi dolara ili 21,9 posto. Proizvođač u istom dokumentu napominje da većina pošiljaka vezanih uz Singapur nije bila namijenjena samoj zemlji, već drugim regijama. Nvidia naglašava Bloombergu da ove isporuke nisu povezane s kineskim tvrtkama.

DeepSeek je svoj model rasuđivanja R1 učinio dostupnim široj javnosti ranije ovog mjeseca. Od početka ovog tjedna DeepSeek je najpopularnija besplatna aplikacija u američkom Apple App Storeu i to je još uvijek slučaj u vrijeme pisanja ovog članka. Tweakeri su nedavno usporedili oblak i lokalnu varijantu R1 s OpenAI-jevim o1 i Google Gemini 2.0 Flashom.

Međutim, iznimno dobre performanse i očito niži operativni troškovi AI chat usluge postavljaju mnoga pitanja. Regulatori su izrazili zabrinutost zbog zaštite privatnosti. Također postoje sumnje da je DeepSeek koristio podatke iz OpenAI-ja za treniranje R1 i, kao što je gore opisano, ilegalno koristio Nvidijine GPU-e.

Google sada čini Gemini 2.0 Flash dostupnim besplatnim korisnicima u aplikaciji Gemini, zamjenjujući rezervirano mjesto Gemini 2.0 Flash Experimental model, a na kraju i starije Gemini modele. Gemini 1.5 Flash i 1.5 Pro zadržat će se “sljedećih nekoliko tjedana” kako bi korisnici mogli nastaviti svoje razgovore. Nakon toga, zamijenit će ih Gemini 2.0 modeli — počevši od Gemini 2.0 Flash.

Ranije je eksperimentalni model Gemini 2.0 Flash bio ekskluzivan za pretplatnike Gemini Advanced u aplikaciji Gemini. Članovi Google One AI Premiuma i dalje dobivaju ekskluzivne pogodnosti, poput kontekstnog prozora od milijun tokena (dobro za do 1,500 stranica prijenosa datoteka), Deep Research, Gems i još mnogo toga. Besplatni korisnici dobivaju pristup Gemini 2.0 Flash razgovorima i prijenosu slika.

Google opisuje Gemini 2.0 Flash model kao da nudi “brze odgovore i jače performanse u brojnim ključnim mjerilima, pružajući svakodnevnu pomoć u zadacima poput brainstorminga, učenja ili pisanja”. Usporedno, eksperimentalni model Gemini 2.0 Flash koji zamjenjuje opisan je kao “rani pregled i možda neće raditi kako se očekivalo”.

Vjerojatno će buduća Gemini linija uključivati Gemini 2.0 Flash, Gemini 1.5 Pro s Deep Researchom i Gemini 2.0 Experimental Advanced — s posljednja dva modela koja se plaćaju za korisnike Gemini Advanced. Svi korisnici sada dobivaju poboljšano generiranje slika Imagen 3, koje “pruža bogatije detalje i teksture” i “slijedi vaše upute s većom točnošću”, prema Googleu.

Gemini 2.0 Flash Experimental prvi je put postao dostupan za beta testere aplikacija Gemini prošlog mjeseca. Nejasno je kada bismo mogli vidjeti da Gemini 2.0 Experimental Advanced ili drugi 2.0 modeli postanu stabilni. Stabilni model Gemini 2.0 Flash već je dostupan na web klijentu Gemini i sada se uvodi u aplikaciju Gemini, s besplatnim pristupom dostupnim po prvi put.

ASML je potvrdio da će najnoviji EUV litografski stroj EXE:5200 uskoro biti isporučen Intelu. Prema službenoj izjavi, EXE:5200 je poboljšana verzija postojećeg originalnog High NA EUV litografskog stroja EXE:5000, koji će imati veću propusnost pločica (EXE:5000 je više od 185 pločica na sat), što može bolje podržati masovnu proizvodnju 2nm procesa.

I TWINSCAN EXE:5000 i EXE:5200 nude numerički otvor blende od 0,55, što je povećanje točnosti u odnosu na leće s numeričkim otvorom blende od 0,33 prethodne generacije EUV litografskih strojeva. To omogućuje načine veće razlučivosti za manje funkcije tranzistora. EUV 0.55 je prva implementacija u industriji, nakon čega slijedi tehnologija memorije slične gustoće.

Najnovije izvješće Counterpoint Researcha, agencije za istraživanje tržišta, pokazuje da je prosječna cijena iPhonea na tržištu mobilnih telefona u 2024. probila 900 dolara i dosegnula novi vrhunac.

U izvješću je istaknuto da, iako su isporuke iPhonea pale za 3% u prošloj godini, Appleov prihod nije pao, jer su snažne performanse Pro serije podržale rast prihoda, zbog čega je prosječna prodajna cijena poslovanja s mobilnim telefonima premašila 900 američkih dolara što je novi maksimum. Osvrćući se na proizvođače Android mobitela, Samsung je i dalje najsposobniji, ali ukupna prosječna prodajna cijena je samo 299 američkih dolara, što je samo 1/3 iPhonea, a jaz doista nije mali. Slijede OPPO, vivo i Xiaomi, s odgovarajućim prosječnim prodajnim cijenama od 247 dolara, 215 dolara i 152 dolara. Među pet najvećih proizvođača mobilnih telefona, vivo ima najbrži rast isporuka od 20% u odnosu na prethodnu godinu, a slijedi ga Xiaomi s rastom isporuka16% u odnosu na prethodnu godinu.

Huawei će to morati nadoknaditi 2025. godine.

Bez obzira jeste li redoviti pratitelj tehnoloških vijesti ili ne, vjerojatno ste već čuli za DeepSeek, AI proizvod koji posljednjih tjedana dominira novinskim naslovima. Sve je počelo 20. siječnja, kada je kineska tehnološka tvrtka DeepSeek lansirala svoj model zaključivanja, DeepSeek-R1. Ovaj model postigao je istu razinu performansi kao GPT-01, ali po cijeni koja je samo desetina onoga što koštaju OpenAI-ovi modeli.

Prije toga, DeepSeek je objavio model DeepSeek-V3 koji je koštao samo 5,58 milijuna dolara, što je manje od jedne desetine troškova GPU čipova i vremena obuke drugih globalnih kompanija. Istovremeno, postigao je performanse usporedive s GPT-4, Claude Sonnet 3.5 i drugim vrhunskim modelima koji koštaju stotine milijuna dolara za obuku. Ova vijest ubrzo je privukla pažnju tehnološke zajednice. Samo 10 dana nakon lansiranja R1 modela, DeepSeek je zauzeo prvo mjesto na ljestvicama preuzimanja u Apple App Storeu u više od 70 zemalja, uključujući Kinu i SAD. Po prvi put u nekoliko godina, proizvod izvan OpenAI-a nadmašio je popularnost ChatGPT-a.

Ovaj uspjeh stvorio je zabrinutost u tehnološkoj utrci za umjetnu inteligenciju, prebacujući pritisak na američke tehnološke gigante. Velika popularnost DeepSeeka također je izazvala zabrinutost u pogledu potražnje za računalnom snagom, što je rezultiralo reakcijama na Wall Streetu. 27. siječnja tržišna vrijednost američkih tehnoloških dionica smanjila se za više od 1 bilijun dolara. Dionice Nvidije pale su za 16,86%, što je dovelo do gubitka tržišne vrijednosti od 589 milijardi dolara – ekvivalentnog gubitku dvije Alibabe. Oracle je pao za 13,78%, Supermicro za 12,49%, Broadcom za 17,4%, a TSMC za 13%. U međuvremenu, američke tehnološke tvrtke počele su proučavati i oponašati kineske rivale. Meta je, prema izvještajima, osnovala četiri tima posvećena DeepSeeku, što je dovelo do dodatnih istraživanja i testiranja.

Kineske internetske i tehnološke tvrtke već su godinama pokušavale sustići američke konkurente, no nakon što je 2022. godine američka vlada uvela restrikcije na izvoz čipova, kineske tvrtke su se morale okrenuti novim pristupima kako bi stvorile konkurenciju gigantima poput OpenAI-a i Mete. Pojava DeepSeeka srušila je industrijski konsenzus prema kojem su veliki AI modeli bili rezervirani samo za divove u industriji s ogromnim kapitalom i računalnim resursima. DeepSeek je predstavio novu ideju kineskim tvrtkama: umjesto da se natječu u utrci za računalnim resursima, oni su optimizirali algoritme, birajući put “jeftinog i visokog izlaza”. Ovaj pristup omogućio im je postizanje visoke učinkovitosti uz manju potrošnju resursa.

Kako je DeepSeek uspio prestići velike modele koji ovise o kvantitativnim resursima?

Iako su početni komentari medija i investitora označili DeepSeek kao “nepoznatu kinesku tvrtku”, to nije bila točna procjena. DeepSeek je mlada tvrtka osnovana 2023. godine, ali njezina matična tvrtka, High-Flyer Quantitative, vodeća je kvantitativna trgovačka firma u Kini s imovinom većom od 100 milijardi juana. Godinama se bave istraživanjem umjetne inteligencije, a osnivač DeepSeeka, Liang Wenfeng, započeo je istraživanje umjetne inteligencije kako bi iskoristio GPU čipove za izračunavanje trgovačkih pozicija i treniranje kvantitativnih modela. S vremenom je tvrtka prikupila više od 10.000 naprednih GPU čipova i počela trenirati modele umjetne opće inteligencije (AGI), postavljajući temelje za razvoj svojih modela.

DeepSeek nije došao iznenada. Prije lansiranja V3 i R1 modela, tvrtka je već privukla pozornost u kineskoj AI industriji smanjenjem cijena modela. U svibnju 2024. objavili su DeepSeek-V2 po cijeni od gotovo 1% cijene GPT-4-Turbo. U narednim mjesecima, cijene velikih modela drugih tvrtki poput Bytea, Baidua i Alija smanjene su, dok je DeepSeek smanjivao cijene tri puta godišnje, svaki put za više od 85%. Ova smanjenja cijena rezultat su stalnog smanjenja troškova obuke i zaključivanja modela. Za razliku od OpenAI-ja, koji troši stotine milijuna dolara na obuku, DeepSeek je odabrao “efikasniji” pristup. Njihovi istraživači razvili su novi MLA (novi mehanizam latentne pažnje s više glava) u kombinaciji s DeepSeek MoESparse (hibridna stručna struktura) kako bi smanjili memorijski otisak na 5-13% MHA arhitekture koja se koristi u drugim modelima.

Iako industrija obično koristi trilijune tokena za obuku modela, DeepSeek koristi tehnologiju “destilacije podataka” – proces u kojem visokoprecizni opći model djeluje kao učitelj, minimizirajući izračune podataka i koristeći samo 1/5 volumena podataka za postizanje istih rezultata, čime smanjuje troškove. Ovaj pristup omogućio je DeepSeeku da trenira svoj R1 model s troškom od samo 5,576 milijuna dolara na klasteru od 2,048 NVIDIA H800 GPU-a, dok su OpenAI i druge tvrtke koristile tisuće vrhunskih grafičkih kartica, što je stvorilo troškove obuke od stotine milijuna dolara.

Iako OpenAI i kineske tvrtke nisu isključile mogućnost takvih modularnih rješenja, odabrali su druge pristupe s obzirom na svoje prednosti u kapitalu i računalnoj snazi. OpenAI se fokusira na “opću inteligenciju” s velikim parametrima, dok DeepSeek odabire vertikalne scenarije, tražeći bolje performanse u specifičnim područjima poput matematike i programiranja prije nego proširi mogućnosti na druge oblasti.

Usporedba mogućnosti DeepSeek R1 i OpenAI O1 DeepSeek R1 pokazuje kako su ti modeli usporedivi s OpenAI-ovim modelom O1 u nekoliko ključnih područja, uključujući matematiku, kodiranje, zaključivanje na prirodnom jeziku i druge zadatke. Međutim, ovaj alternativni pristup nosi sa sobom veće izazove i rizike. Ako usmjeravanje modela nije pravilno postavljeno – primjerice, ako se pjesma pogrešno klasificira kao matematički problem – kvaliteta rezultata može naglo opasti. Također, izolacija znanja između modula (kao što je slučaj s pisanjem ljubavnih pisama pomoću matematičkih formula) može rezultirati neuspjehom u rješavanju zadataka u više domena. Ako se ne razvije dovoljno učinkovit modularni model, početna ulaganja mogu biti izgubljena.

Zbog ograničenja resursa, većina tvrtki teško se odlučuje za ovako rizičan pristup.

Iako nije jednostavno, DeepSeek je kroz daljnji razvoj i optimizaciju smanjio stopu lažno pozitivnih rezultata u svom MoE modelu. U početnim fazama, stopa lažnih pozitivnih bila je veća od 15%, no tim je kroz učenje s pojačanjem uspio postići nisku jednoznamenkastu stopu grešaka u testiranjima nakon intenzivnog treniranja.

Mnogi stručnjaci u industriji prepoznaju DeepSeekov pristup kao isticanje “modularne specijalizacije”, koja omogućuje modelu da bude konkurentan, a u nekim područjima čak i nadmaši “opća čudovišta” poput OpenAI-a. Iako je tehnologija DeepSeeka još uvijek daleko iza onih koje koriste američke tvrtke poput OpenAI-a, dovoljno je konkurentna da se smatra ozbiljnim izazivačem koji postupno smanjuje jaz u tehnološkoj moći.

Štoviše, DeepSeek preskače korake koje američki programeri smatraju ključnima, što im omogućuje da, uz ograničene kapitalne i računalne resurse, AI startupi u Kini i diljem svijeta mogu sustići i nadmašiti velike tvrtke. Fokusiranje na vertikalna polja također im može omogućiti da izbjegnu izravnu konkurenciju s gigantima i pronađu svoje vlastite prednosti, stvarajući konkurentske prednosti u specifičnim scenarijima.

Model otvorenog koda, DeepSeekov izbor i prepreke DeepSeek je izazvao senzaciju, ne samo zbog izvrsnih performansi svog modela, već i zbog svog inzistiranja na otvorenom izvornom kodu, koji omogućava pristup izvorima, težinama i arhitekturi modela. To znači da pojedinci, programeri i tvrtke mogu besplatno koristiti najnovije modele i graditi dodatne aplikacije na njima.

Ovu su odluku pozdravili mnogi stručnjaci iz industrije i investitori.

Jim Fan, viši znanstveni istraživač u NVIDIA-i, komentirao je: “Živimo u vremenu u kojem tvrtka izvan SAD-a nastavlja izvršavati svrhu OpenAI-ja – provođenje vrhunskih istraživanja koja su zaista otvorena i osnažujuća za sve.”

Marc Andreessen, osnivač rizičnog kapitala A16Z, također je komentirao da je DeepSeek-R1 najnevjerojatniji i najimpresivniji proboj koji je ikada vidio, te da je njegov izlazak kao model otvorenog koda donio pravo bogatstvo svijetu.

Ovaj pristup DeepSeeka nije samo izazov tehnološkom monopolu, već se temelji i na vlastitim razvojnim strategijama. Startupi u nepovoljnom položaju u pogledu resursa i računalne snage mogu brzo izgraditi ekosustav i dobiti veću podršku od korisnika i programera.