Czym jest DeepSeek AI? Otwarty model, który wstrząsa kryptowalutami
Jedna darmowa aplikacja mało znanego chińskiego startupu dokonała tego, czego nie udało się osiągnąć żadnemu kryzysowi kryptowalut. W ciągu jednego dnia usunęła 589 miliardów dolarów z portfela Nvidii , co stanowiło największą jednodniową stratę w historii amerykańskiej giełdy. I nie zatrzymało się to na Wall Street. Bitcoin spadł o 7 procent, ponad 300 miliardów dolarów wyparowało z całego rynku kryptowalut, a najbardziej dotkliwie spadły tzw. tokeny AI.
Aplikacją była DeepSeek. Model, który za nią stał, DeepSeek R1, był otwartym i tanim modelem sztucznej inteligencji, wystarczająco dobrym, by podważyć założenie, które blokuje zarówno handel AI, jak i rynek kryptowalut: że zbudowanie silnej sztucznej inteligencji wymaga gór drogich żetonów. Ten poradnik wyjaśnia, czym właściwie jest DeepSeek AI, jak wiele potrafi, mając tak niewiele, jak wypada w porównaniu z ChatGPT i dlaczego wywołał wstrząs wśród kryptotokenów AI , który jest nadal odczuwalny.
Czym jest DeepSeek AI i kto ją stworzył
DeepSeek to chińskie laboratorium sztucznej inteligencji, ale nie zaczynało jako takie. Wyrosło z funduszu hedgingowego, a ta historia wyjaśnia niemal wszystko na temat jego sposobu myślenia.
Od funduszu hedgingowego opartego na analizie ilościowej do laboratorium sztucznej inteligencji
Firma DeepSeek została założona 17 lipca 2023 roku w Hangzhou w Chinach przez Lianga Wenfenga. Liang zarządzał już High-Flyer, ilościowym funduszem hedgingowym, który handlował na rynkach z wykorzystaniem uczenia maszynowego i zgromadził w tym celu duży klaster procesorów graficznych Nvidia. Gdy te układy nie były zajęte handlem, wskazywał im modele językowe. DeepSeek rozpoczął więc działalność z tanimi obliczeniami, zespołem badaczy i bez presji inwestorów, by dążyć do jak największego modelu. Firma pozostała szczupła, zatrudniając zaledwie około 160 pracowników, i nauczyła się wyciskać wyniki z samego sprzętu. Wydajność nie była chwytem marketingowym. Była całą kulturą. Warto zauważyć pewną ironię. High-Flyer zgromadził te układy częściowo przed wprowadzeniem amerykańskich kontroli eksportu, które później odcięły Chiny od najlepszych procesorów graficznych Nvidia. Zmuszeni do robienia więcej przy użyciu słabszych, mniejszej liczby układów, inżynierowie DeepSeek stali się bardzo dobrzy w oszczędzaniu, a to ograniczenie stało się ich zaletą.
Rodzina modeli: V3, R1 i V4
DeepSeek trafia do sprzedaży błyskawicznie. DeepSeek Coder pojawił się pod koniec 2023 roku, wersja V2 w maju 2024 roku, a przełomowy DeepSeek V3 w grudniu 2024 roku. Następnie, 20 stycznia 2025 roku, pojawił się DeepSeek R1 – model wnioskowania, który zapoczątkował rozwój. Do kwietnia 2026 roku laboratorium zaprezentowało wersję zapoznawczą DeepSeek V4, z V4-Pro i lżejszym V4-Flash, zwiększając liczbę okien kontekstowych do miliona tokenów. Każda wersja opierała się na tej samej zasadzie: dopasuj się do granicy, pobierz ułamek i rozdaj wagi.
Otwarte wagi, API i deepseek.com
Ta ostatnia część ma znaczenie. Od wersji R1 modele DeepSeek są udostępniane na licencji MIT jako otwarte pliki do pobrania na Hugging Face i GitHub. Każdy może je pobrać, sprawdzić, dostroić lub uruchomić na własnym komputerze. Można też po prostu skorzystać z darmowego chatbota na deepseek.com lub podłączyć się do API DeepSeek za grosze. Otwarte pliki i tanie API to rzadkie połączenie, które jest siłą napędową rewolucji.
Jak naprawdę działają DeepSeek R1 i V3
Reputacja DeepSeek opiera się na prostym, niewygodnym dla rywali fakcie. Dorównuje znacznie większym i droższym modelom, zużywając przy tym znacznie mniej mocy obliczeniowej. Sztuczka tkwi w architekturze, a nie w magii.
Mieszanka ekspertów i efektywne wnioskowanie
DeepSeek V3 ma 671 miliardów parametrów, ale nie wykorzystuje ich wszystkich jednocześnie. Jest to model mieszany, oparty na eksperckich parametrach, więc dla każdego tokena aktywuje tylko około 37 miliardów parametrów – garstkę „ekspertów” istotnych dla zadania. Laboratorium połączyło to z wielogłowicową, utajoną uwagą, metodą kompresującą pamięć podczas wnioskowania. Rezultatem jest gigantyczny model, który działa jak mały. Mniej pamięci, mniej mocy, niższy koszt odpowiedzi. Dla konkurenta, który wydał miliardy, zakładając, że większy zawsze oznacza droższy, jest to niechciany dowód słuszności koncepcji.
R1, rozumowanie i ciąg myśli
DeepSeek R1 dodał drugą sztuczkę: myśli na głos. Podobnie jak o1 OpenAI, jest to model rozumowania, który analizuje problemy krok po kroku, wykorzystując ciąg myśli, zanim znajdzie odpowiedź. Właśnie dlatego tak dobrze radzi sobie z trudnymi zadaniami. R1 uzyskał 97,3% w teście MATH-500 i 79,8% w teście AIME 2024, a także rozwiązał 49,2% rzeczywistych problemów GitHub w teście SWE , co stawia go w jednym rzędzie z najlepszymi wówczas rozwiązaniami OpenAI.
Rozpakowano wniosek o 5,6 miliona dolarów kosztów szkolenia
Oto kwota, która zszokowała internet. Własny artykuł DeepSeek podawał, że ostateczny przebieg treningowy dla V3 kosztował około 5,58 miliona dolarów w przeliczeniu na czas GPU. W porównaniu z powszechnie cytowanymi 100 milionami dolarów za GPT-4, kwota ta wyglądała na upokarzającą. Ale przeczytajcie uważnie. Kwota ta obejmuje tylko końcowy przebieg, a nie badania, nieudane eksperymenty ani same układy scalone. Analitycy z SemiAnalysis oszacowali, że rzeczywiste wydatki DeepSeek na sprzęt znacznie przekroczyły 500 milionów dolarów. Nagłówek był jednocześnie autentyczny i mylący, i właśnie dlatego tak daleko zaszły.
| Model DeepSeek | Wydany | Typ | Notatki |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | Grudzień 2024 | Prawo Energetyczne LLM | 671B parametrów, 37B aktywnych, MIT |
| DeepSeek R1 | Styczeń 2025 | Rozumowanie | Otwarta waga, rywalizująca z OpenAI o1 |
| DeepSeek V4 | Kwiecień 2026 | Rodzina MoE | V4-Pro i V4-Flash, kontekst ~1M |
DeepSeek AI kontra ChatGPT, Claude i Gemini
Czy DeepSeek jest lepszy od ChatGPT? To zależy od Twoich potrzeb. Pod względem matematyki, kodowania i prostego rozumowania, DeepSeek rywalizuje z czołowymi modelami OpenAI i Anthropic. Brakuje mu jednak dopracowania, multimodalnego wprowadzania danych i zaufania. Flagowe modele DeepSeek obsługują głównie wyłącznie tekst, podczas gdy ChatGPT obsługuje obrazy, głos i wideo. Proza OpenAI nadal jest płynniejsza w codziennym pisaniu. Gemini od Google’a plasuje się gdzieś pośrodku, mocny w multimodalnym i wyszukiwawczym, słabszy w otwartym dostępie. A dla wielu zachodnich firm decydującym czynnikiem nie jest wcale punkt odniesienia, ale zaufanie: model wyszkolony i hostowany w Chinach niesie ze sobą pewne ograniczenia, a ten hostowany w USA nie.
Następnie pojawia się kwestia ceny, gdzie różnica nie jest aż tak duża. Poniższa tabela obrazuje sytuację i to właśnie ona jest powodem, dla którego programiści wciąż migrują obciążenia do API DeepSeek.
| Model | Wejście / 1 mln tokenów | Otwarte ciężary | Multimodalny |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | ~0,28 USD | Tak (MIT) | NIE |
| GPT-5.2 (OpenAI) | ~1,75$ | NIE | Tak |
| Claude (antropiczny) | Poziom premium | NIE | Tak |
W przypadku tekstu i kodu na dużą skalę, DeepSeek jest około sześć razy tańszy w użyciu niż GPT-5.2, a ponieważ wagi są otwarte, można całkowicie pominąć API i uruchomić je lokalnie. To sprawia, że DeepSeek jest niezwykle opłacalną opcją, trudną do rozwiązania dla zamkniętego laboratorium.
Moment DeepSeek, który wstrząsnął kryptowalutami
Marc Andreessen nazwał to „momentem Sputnika w świecie sztucznej inteligencji”. Mówił o dumie narodowej, ale rynki usłyszały coś chłodniejszego – być może jednak najcenniejszą rzeczą w sztucznej inteligencji nie jest zapas chipów.
589 miliardów dolarów zniknęło w jeden dzień
Kiedy 27 stycznia 2025 roku DeepSeek znalazł się na szczycie listy przebojów w amerykańskim App Store, notując 16 milionów pobrań w ciągu pierwszych 18 dni, inwestorzy przeliczyli się na odwrót. Skoro chińskie laboratorium osiągnęło granicę, dysponując jedynie ułamkiem dostępnego sprzętu, przyszły popyt na chipy Nvidii nagle stał się mniej stabilny. Tego dnia akcje Nvidii spadły o około 17 procent, a ich wartość rynkowa spadła o 589 miliardów dolarów , co stanowi największą jednodniową stratę w historii USA. Cały Nasdaq załamał się.
Dlaczego tokeny kryptograficzne AI spadły najbardziej
Kryptowaluty nie uniknęły straty. Bitcoin spadł o około 7 procent do około 97 750 dolarów, a ponad 300 miliardów dolarów opuściło cały rynek kryptowalut. Prawdziwa katastrofa miała jednak miejsce w tokenach AI. Kategoria ta spadła o około 9 procent w ciągu dnia, w porównaniu z około 5 procentami dla szerokiego rynku, przy czym Render spadł o 12,6 procent, a Fetch.ai o około 10 procent. Powód jest niepokojący. Wiele wartości tokenów AI opierało się na tej samej historii co Nvidia: AI jest żądna mocy obliczeniowej, a mocy obliczeniowej jest niewiele, więc wszystko, co sprzedaje moc obliczeniową lub GPU, jest cenne. DeepSeek podważył tę historię, a tokeny, które najbardziej na niej polegały, najbardziej straciły na wartości. Sam spadek nie trwał długo; w ciągu kilku dni Bitcoin odrobił większość strat, ponieważ analitycy nazwali panikę przesadną reakcją. Jednak sektor tokenów AI pozostał niestabilny znacznie dłużej, co świadczy o tym, że rynek przewartościował całą narrację, a nie tylko miał kiepskie popołudnie.
Kryptowaluty AI po DeepSeek
Oto zwrot akcji. Ten sam szok, który uderzył w tokeny AI, dał im również argument długoterminowy. Jeśli modele graniczne mogą być tanie i otwarte, to fosy dużych zamkniętych laboratoriów kurczą się, a otwarta, odporna na cenzurę infrastruktura AI zaczyna wyglądać na bardziej wartościową, a nie mniej. Zdecentralizowane sieci obliczeniowe, takie jak Akash , sieci renderujące, takie jak Render, i rynki inteligencji maszynowej, takie jak Bittensor, wszystkie one tworzą świat, w którym AI nie jest zamknięta w trzech amerykańskich firmach. DeepSeek sprawił, że ten świat wydawał się bliższy. Bittensor, którego token TAO nagradza sieć konkurujących modeli uczenia maszynowego, jest najwyraźniejszym zakładem na tę ideę: rynek otwartej inteligencji, a nie jeden korporacyjny mózg. To, czy te sieci mogą faktycznie dostarczać AI klasy granicznej, nadal nie jest udowodnione, ale DeepSeek przerzucił ciężar wątpliwości na zamknięte laboratoria.
Rynek to zauważył. Do maja 2025 roku Grayscale sformalizował dedykowany sektor kryptowalut oparty na sztucznej inteligencji, obejmujący 20 tokenów o łącznej wartości około 21 miliardów dolarów , co stanowi wzrost około 4,7-krotny w porównaniu z 4,5 miliarda dolarów na początku 2023 roku. Uważajcie! Uruchomienie przyciągnęło również oszustów: w ciągu jednego dnia pojawiło się ponad 75 fałszywych memcoinów „DeepSeek”, a inwestorzy, którzy je obserwowali, stracili ponad 100 milionów dolarów . DeepSeek nigdy nie wypuścił tokena. Wszelkie twierdzenia odmienne są pułapką.
Czy korzystanie z DeepSeek AI jest bezpieczne? Zakazy i prywatność
Tutaj ostrożność się opłaca. Użyj oficjalnej aplikacji DeepSeek lub strony internetowej, a Twoje dane, w tym podpowiedzi, trafią na serwery w Chinach i będą przetwarzane zgodnie z polityką prywatności regulowaną przez chińskie prawo. Kilka rządów uznało to za problem. Włochy zablokowały DeepSeek 30 stycznia 2025 r. z powodu ochrony danych. Ponad tuzin stanów USA zakazało jego używania na oficjalnych urządzeniach do początku 2025 r., a Kongres wprowadził ustawę No DeepSeek on Government Devices Act. Model ten odzwierciedla również chińskie przepisy dotyczące treści, unikając lub eliminując politycznie drażliwe tematy. Metody DeepSeek również spotkały się z krytyką. Na początku 2026 Anthropic oskarżył laboratorium o wykorzystywanie tysięcy fałszywych kont do zbierania milionów rozmów Claude'a do celów szkoleniowych, zarzut, który DeepSeek kwestionuje. Historia oszczędnego geniusza ma kontrowersyjną stronę.
Nic z tego nie sprawia, że sama technologia jest niebezpieczna. Ponieważ wagi są otwarte, użytkownik lub firma dbająca o prywatność może pobrać model i uruchomić go lokalnie, bez obawy o wyciek danych. Aplikacja hostowana stanowi zagrożenie. Otwarty model to wyjście awaryjne.
Jak korzystać z DeepSeek AI: wdrożenie lokalne
Masz trzy sposoby. Najprostszym jest darmowy chatbot na deepseek.com lub aplikacja mobilna, wystarczająca w przypadku luźnych pytań, jeśli kompromis w kwestii prywatności Ci nie przeszkadza. Drugim jest API DeepSeek, na tyle tanie, że programiści mogą przez nie przekierowywać duże obciążenia; dokumentacja API DeepSeek przeprowadzi Cię przez proces konfiguracji, a DeepSeek Coder jest zoptymalizowany pod kątem programowania. Trzecim, najbezpieczniejszym w przypadku wrażliwych zadań, jest wdrożenie lokalne: pobierz otwarte wagi z Hugging Face lub uruchom mniejszą wersję za pomocą narzędzia takiego jak Ollama na własnym sprzęcie. Ten sam model, bez ujawniania danych. W przypadku luźnych pytań darmowa aplikacja jest wystarczająca; dla osób przetwarzających dane prywatne lub regulowane, ścieżka lokalna jest warta dodatkowej konfiguracji.
Co DeepSeek oznacza dla sztucznej inteligencji i kryptowalut
Lekcja, którą DeepSeek wyciągnął, ma niewiele wspólnego z wygraną Chin. Prawdziwą zmianą jest to, że pionierska sztuczna inteligencja stała się tania i otwarta szybciej, niż ktokolwiek inny ją wyceniał. Dla zwykłych użytkowników oznacza to lepsze narzędzia w niższych cenach. Dla zamkniętych laboratoriów oznacza to, że przewaga GPU jest mniejsza, niż zakładają ich wyceny. A w przypadku kryptowalut działa to w obie strony: tokeny AI oparte na historii niedoboru straciły na wartości, podczas gdy te budujące otwartą, zdecentralizowaną infrastrukturę AI zyskały nowy powód do istnienia. Tak więc prawdziwe pytanie nie brzmi, czy DeepSeek jest dobry. Z pewnością jest. Pytanie brzmi, kto nadal będzie zarabiał, gdy inteligencja przestanie być droga.
