DeepSeek AI คืออะไร? โมเดลเปิดที่พลิกโฉมวงการคริปโต

แอปฟรีจากสตาร์ทอัพจีนที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักแอปหนึ่ง ทำในสิ่งที่การล่มสลายของตลาดคริปโตเคอร์เรนซีไม่เคยทำได้มาก่อน ในวันเดียว แอปนั้นได้ลบมูลค่าของ Nvidia ไปถึง 589 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการขาดทุนในวันเดียวที่มากที่สุดของบริษัทใดๆ ในประวัติศาสตร์ตลาดหุ้นสหรัฐฯ และมันไม่ได้หยุดอยู่แค่ในวอลล์สตรีท บิตคอยน์ร่วงลง 7 เปอร์เซ็นต์ มูลค่ากว่า 300 พันล้านดอลลาร์หายไปจากตลาดคริปโตเคอร์เรนซีโดยรวม และโทเค็นที่เรียกว่า AI ร่วงลงหนักที่สุด

แอปนั้นคือ DeepSeek โมเดลที่อยู่เบื้องหลังคือ DeepSeek R1 ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบเปิดราคาถูก ที่มีประสิทธิภาพมากพอที่จะสั่นคลอนสมมติฐานที่ค้ำจุนทั้งการซื้อขาย AI และกลุ่มคริปโตจำนวนมาก นั่นคือ การสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่แข็งแกร่งต้องใช้ชิปราคาแพงจำนวนมหาศาล คู่มือนี้จะอธิบายว่า DeepSeek AI คืออะไร ทำงานได้อย่างไรด้วยทรัพยากรที่น้อยนิด มันเทียบกับ ChatGPT ได้อย่างไร และทำไมมันถึงสร้างความสั่นสะเทือนให้กับ โทเค็นคริปโต AI ซึ่งยังคงส่งผลมาจนถึงปัจจุบัน

DeepSeek AI คืออะไร และใครเป็นผู้สร้างมันขึ้นมา

DeepSeek เป็นห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ของจีน แต่ไม่ได้เริ่มต้นจากการเป็นห้องปฏิบัติการ มันเติบโตมาจากกองทุนเฮดจ์ฟันด์ และเรื่องราวเบื้องหลังนี้อธิบายเกือบทุกอย่างเกี่ยวกับวิธีการคิดของมัน

จากกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณ สู่ห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์

DeepSeek ก่อตั้งขึ้นเมื่อวันที่ 17 กรกฎาคม 2023 ในเมืองหางโจว ประเทศจีน โดยเหลียง เหวินเฟิง เหลียงเคยบริหาร High-Flyer ซึ่งเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณที่ทำการซื้อขายในตลาดโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิง และได้สะสม GPU ของ Nvidia จำนวนมากไว้เพื่อจุดประสงค์นั้น เมื่อชิปเหล่านั้นไม่ได้ถูกใช้ในการซื้อขาย เขาก็นำไปใช้กับโมเดลภาษา ดังนั้น DeepSeek จึงเริ่มต้นด้วยทรัพยากรการประมวลผลราคาถูก ทีมวิจัย และไม่มีแรงกดดันจากนักลงทุนให้ไล่ตามโมเดลที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ บริษัทจึงมีพนักงานเพียงประมาณ 160 คน และเรียนรู้ที่จะดึงผลลัพธ์ออกมาจากฮาร์ดแวร์ ประสิทธิภาพไม่ใช่แค่กลยุทธ์ทางการตลาด แต่เป็นวัฒนธรรมทั้งหมด มีเรื่องน่าขันที่น่าสนใจอย่างหนึ่งคือ High-Flyer ได้สะสมชิปเหล่านั้นไว้ส่วนหนึ่งก่อนที่สหรัฐฯ จะควบคุมการส่งออก ซึ่งต่อมาทำให้จีนไม่สามารถเข้าถึง GPU ที่ดีที่สุดของ Nvidia ได้ เมื่อถูกบังคับให้ทำงานให้มากขึ้นด้วยชิปที่ด้อยกว่าและมีจำนวนน้อยลง วิศวกรของ DeepSeek จึงเชี่ยวชาญด้านความประหยัด และข้อจำกัดนั้นกลับกลายเป็นข้อได้เปรียบ

กลุ่มผลิตภัณฑ์: V3, R1 และ V4

DeepSeek เปิดตัวอย่างรวดเร็ว DeepSeek Coder เปิดตัวในช่วงปลายปี 2023 เวอร์ชัน 2 ในเดือนพฤษภาคม 2024 และ DeepSeek V3 ที่ประสบความสำเร็จอย่างมากในเดือนธันวาคม 2024 จากนั้น DeepSeek R1 ก็มาถึงในวันที่ 20 มกราคม 2025 ซึ่งเป็นโมเดลการให้เหตุผลที่จุดประกายความสำเร็จ ภายในเดือนเมษายน 2026 ห้องปฏิบัติการได้เปิดตัว DeepSeek V4 เวอร์ชันพรีวิว พร้อมด้วย V4-Pro และ V4-Flash ที่มีน้ำหนักเบากว่า ซึ่งผลักดันหน้าต่างบริบทไปสู่โทเค็นนับล้าน แต่ละเวอร์ชันที่ออกมาใช้กลยุทธ์เดียวกันคือ: บรรลุเป้าหมายสูงสุด คิดค่าบริการเพียงเล็กน้อย และแจกจ่ายน้ำหนัก (weights) ฟรี

น้ำหนักเปิด, API และ deepseek.com

ส่วนสุดท้ายนั้นสำคัญมาก ตั้งแต่เวอร์ชัน R1 เป็นต้นมา โมเดลของ DeepSeek ได้ถูกเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต MIT ที่อนุญาตให้ใช้งานได้อย่างอิสระ โดยสามารถดาวน์โหลดโมเดลแบบเปิดเผยข้อมูลได้บน Hugging Face และ GitHub ใครๆ ก็สามารถดาวน์โหลด ตรวจสอบ ปรับแต่ง หรือใช้งานบนเครื่องของตนเองได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้แชทบอทได้ฟรีที่ deepseek.com หรือเชื่อมต่อกับ API ของ DeepSeek ได้ในราคาเพียงเล็กน้อย การเปิดเผยข้อมูลโมเดลและการใช้งาน API ในราคาประหยัดนั้นเป็นสิ่งที่หาได้ยาก และเป็นกลไกสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้

DeepSeek R1 และ V3 ทำงานอย่างไรกันแน่

ชื่อเสียงของ DeepSeek มาจากข้อเท็จจริงง่ายๆ แต่กลับสร้างความลำบากใจให้กับคู่แข่ง นั่นคือ มันสามารถเทียบเท่ากับโมเดลขนาดใหญ่และราคาแพงกว่ามาก ในขณะที่ใช้พลังประมวลผลน้อยกว่าอย่างเห็นได้ชัด เคล็ดลับอยู่ที่สถาปัตยกรรม ไม่ใช่เวทมนตร์

การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญและการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ

DeepSeek V3 มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัว แต่ไม่ได้ใช้งานพร้อมกันทั้งหมด มันเป็นโมเดลแบบผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ ดังนั้นสำหรับโทเค็นใดๆ มันจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียงประมาณ 37 พันล้านตัว ซึ่งเป็น "ผู้เชี่ยวชาญ" เพียงไม่กี่คนที่เกี่ยวข้องกับงานนั้นๆ ห้องแล็บได้จับคู่โมเดลนี้กับกลไกความสนใจแฝงแบบหลายหัว (multi-head latent attention) ซึ่งเป็นวิธีการที่บีบอัดหน่วยความจำระหว่างการอนุมาน ผลลัพธ์ที่ได้คือโมเดลขนาดใหญ่ที่ทำงานได้เหมือนโมเดลขนาดเล็ก ใช้หน่วยความจำน้อยลง ใช้พลังงานน้อยลง และต้นทุนต่อคำตอบต่ำลง สำหรับคู่แข่งที่ใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์โดยคิดว่ายิ่งใหญ่ยิ่งแพง นี่คือการพิสูจน์แนวคิดที่ไม่เป็นที่ยอมรับ

R1, การให้เหตุผล และลำดับความคิด

DeepSeek R1 เพิ่มลูกเล่นที่สองเข้ามา นั่นคือ มันคิดออกมาดัง ๆ เหมือนกับ o1 ของ OpenAI มันเป็นโมเดลการให้เหตุผลที่แก้ปัญหาทีละขั้นตอนโดยใช้ลำดับความคิดก่อนที่จะตอบ นั่นเป็นเหตุผลที่มันทำคะแนนได้ดีมากในงานที่ยาก R1 ทำคะแนนได้ 97.3 เปอร์เซ็นต์ในเกณฑ์มาตรฐาน MATH-500 และ 79.8 เปอร์เซ็นต์ใน AIME 2024 และแก้ปัญหา GitHub จริงได้ 49.2 เปอร์เซ็นต์ใน SWE-bench ทำให้มันทัดเทียมกับโมเดลที่ดีที่สุดของ OpenAI ในเวลานั้น

การอ้างสิทธิ์ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมจำนวน 5.6 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ถูกนำมาวิเคราะห์โดยละเอียด

นี่คือตัวเลขที่ทำให้เกิดกระแสฮือฮาไปทั่วอินเทอร์เน็ต เอกสารของ DeepSeek เองระบุว่า การฝึกอบรมขั้นสุดท้ายสำหรับ V3 นั้นใช้เวลาประมวลผล GPU ประมาณ 5.58 ล้านดอลลาร์ เมื่อเทียบกับ 100 ล้านดอลลาร์ที่ถูกกล่าวถึงอย่างกว้างขวางสำหรับ GPT-4 แล้ว ดูเหมือนจะเป็นเรื่องน่าอับอาย แต่ลองอ่านรายละเอียดให้ดี ตัวเลขนั้นครอบคลุมเฉพาะการฝึกอบรมขั้นสุดท้ายเท่านั้น ไม่รวมการวิจัย การทดลองที่ล้มเหลว หรือตัวชิปเอง นักวิเคราะห์จาก SemiAnalysis ประเมินว่าค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ที่แท้จริงของ DeepSeek นั้นสูงกว่า 500 ล้านดอลลาร์มาก พาดหัวข่าวจึงถูกต้องและทำให้เข้าใจผิดไปพร้อมๆ กัน ซึ่งเป็นเหตุผลที่ทำให้มันแพร่กระจายไปไกลขนาดนั้น

DeepSeek AI เทียบกับ ChatGPT, Claude และ Gemini

แล้ว DeepSeek ดีกว่า ChatGPT จริงหรือ? ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ ในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการใช้เหตุผลพื้นฐาน DeepSeek สามารถแข่งขันกับโมเดลชั้นนำจาก OpenAI และ Anthropic ได้ แต่จุดอ่อนอยู่ที่ความลื่นไหล การรับข้อมูลหลายรูปแบบ และความน่าเชื่อถือ โมเดลหลักของ DeepSeek ส่วนใหญ่รองรับเฉพาะข้อความ ในขณะที่ ChatGPT รองรับทั้งรูปภาพ เสียง และวิดีโอ ข้อความของ OpenAI ยังคงอ่านง่ายกว่าสำหรับการเขียนในชีวิตประจำวัน ส่วน Gemini ของ Google อยู่ตรงกลางระหว่างสองรุ่นนี้ มีความแข็งแกร่งในด้านการรับข้อมูลหลายรูปแบบและการค้นหา แต่ด้อยกว่าในด้านการเข้าถึงแบบเปิด และสำหรับธุรกิจตะวันตกหลายแห่ง ปัจจัยตัดสินใจไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานเลย แต่คือความน่าเชื่อถือ: โมเดลที่ฝึกฝนและโฮสต์ในประเทศจีนย่อมมีข้อจำกัดบางอย่างที่โมเดลที่โฮสต์ในสหรัฐอเมริกาไม่มี

นอกจากนี้ยังมีเรื่องราคา ซึ่งช่องว่างระหว่างราคากับราคาสินค้าค่อนข้างห่างกันมาก ตารางด้านล่างนี้แสดงให้เห็นถึงเรื่องนี้ และนี่คือเหตุผลที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ยังคงย้ายปริมาณงานไปยัง API ของ DeepSeek อย่างต่อเนื่อง

สำหรับการประมวลผลข้อความและโค้ดในปริมาณมาก DeepSeek มีต้นทุนการป้อนข้อมูลถูกกว่า GPT-5.2 ประมาณหกเท่า และเนื่องจากน้ำหนักข้อมูลเป็นแบบเปิด คุณจึงสามารถข้ามการใช้งาน API ไปได้ทั้งหมดและเรียกใช้งานผ่านการติดตั้งใช้งานในเครื่องได้ ทำให้ DeepSeek เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าอย่างมาก และเป็นเรื่องยากที่ห้องปฏิบัติการแบบปิดจะหาคำตอบได้

เหตุการณ์ DeepSeek ที่เขย่าวงการคริปโตเคอร์เรนซี

มาร์ค แอนเดรสเซน เรียกมันว่า "ช่วงเวลาสปุตนิกของ AI" เขาพูดถึงความภาคภูมิใจของชาติ แต่ตลาดกลับได้ยินบางสิ่งที่เย็นชากว่านั้น — บางทีสิ่งที่ทรงคุณค่าที่สุดใน AI อาจไม่ใช่กองชิปจำนวนมหาศาลอย่างที่คิดก็ได้

เงิน 589 พันล้านดอลลาร์หายไปในวันเดียว

เมื่อ DeepSeek ขึ้นอันดับหนึ่งใน App Store ของสหรัฐฯ เมื่อวันที่ 27 มกราคม 2025 ด้วยยอดดาวน์โหลด 16 ล้านครั้งใน 18 วันแรก นักลงทุนก็คำนวณย้อนกลับ หากห้องปฏิบัติการของจีนสามารถก้าวไปสู่ระดับสูงสุดได้ด้วยฮาร์ดแวร์เพียงเศษเสี้ยวเดียว ความต้องการชิปของ Nvidia ในอนาคตก็ดูไม่มั่นคงขึ้นทันที Nvidia ร่วงลงประมาณ 17 เปอร์เซ็นต์ในวันนั้น และสูญเสีย มูลค่าตลาดไป 589 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการร่วงลงครั้งใหญ่ที่สุดในวันเดียวในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ ดัชนี Nasdaq ทั้งหมดก็ได้รับผลกระทบไปด้วย

เหตุใดโทเค็นคริปโต AI จึงร่วงลงอย่างหนักที่สุด

คริปโตเคอร์เรนซีก็ไม่รอดพ้นเช่นกัน บิตคอยน์ร่วงลงประมาณ 7 เปอร์เซ็นต์ เหลือประมาณ 97,750 ดอลลาร์ และเงินกว่า 300 พันล้านดอลลาร์หายไปจากตลาดคริปโตโดยรวม แต่ความเสียหายที่แท้จริงเกิดขึ้นกับโทเค็น AI กลุ่มนี้ร่วงลงประมาณ 9 เปอร์เซ็นต์ ในวันนั้น เทียบกับประมาณ 5 เปอร์เซ็นต์ของตลาดโดยรวม โดย Render ร่วงลง 12.6 เปอร์เซ็นต์ และ Fetch.ai ร่วงลงประมาณ 10 เปอร์เซ็นต์ เหตุผลนั้นไม่น่าสบายใจนัก มูลค่าของโทเค็น AI จำนวนมากขึ้นอยู่กับเรื่องราวเดียวกับของ Nvidia นั่นคือ AI ต้องการพลังประมวลผลสูง พลังประมวลผลมีจำกัด ดังนั้นอะไรก็ตามที่ขายพลังประมวลผลหรือ GPU จึงมีค่า DeepSeek ได้ทำลายเรื่องราวนั้น และโทเค็นที่พึ่งพาเรื่องนี้มากที่สุดก็ได้รับผลกระทบมากที่สุด การร่วงลงนั้นไม่ได้คงอยู่นาน ภายในไม่กี่วัน บิตคอยน์ก็ฟื้นตัวกลับมาได้เกือบทั้งหมด เนื่องจากนักวิเคราะห์มองว่าความตื่นตระหนกนั้นเป็นการตอบสนองที่มากเกินไป แต่ภาคส่วนโทเค็น AI ยังคงสั่นคลอนอยู่นานกว่านั้น ซึ่งเป็นสัญญาณว่าตลาดกำลังปรับราคาเรื่องราวทั้งหมดใหม่ ไม่ใช่แค่มีช่วงบ่ายที่แย่เท่านั้น

โทเค็นคริปโต AI หลัง DeepSeek

นี่คือจุดพลิกผัน แรงกระแทกที่ถาโถมใส่โทเค็น AI กลับทำให้พวกมันมีข้อโต้แย้งในระยะยาวมากขึ้น หากโมเดลล้ำสมัยมีราคาถูกและเปิดกว้าง กำแพงป้องกันของห้องปฏิบัติการปิดขนาดใหญ่ก็จะลดลง และโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เปิดกว้างและทนทานต่อการเซ็นเซอร์ก็จะดูมีค่ามากขึ้น ไม่ใช่ลดลง เครือข่ายการประมวลผลแบบกระจายศูนย์ เช่น Akash เครือข่ายการเรนเดอร์ เช่น Render และตลาดปัญญาประดิษฐ์ เช่น Bittensor ล้วนนำเสนอโลกที่ AI ไม่ได้ถูกล็อกไว้ภายในบริษัทอเมริกันสามแห่ง DeepSeek ทำให้โลกนั้นดูใกล้เข้ามามากขึ้น Bittensor ซึ่งโทเค็น TAO ให้รางวัลแก่เครือข่ายของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แข่งขันกัน เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของแนวคิดนี้ นั่นคือ ตลาดสำหรับปัญญาประดิษฐ์แบบเปิด แทนที่จะเป็นสมองของบริษัทเดียว ไม่ว่าเครือข่ายเหล่านี้จะสามารถสร้าง AI ระดับล้ำสมัยได้จริงหรือไม่นั้นยังไม่ได้รับการพิสูจน์ แต่ DeepSeek ได้เปลี่ยนภาระความสงสัยไปอยู่ที่ห้องปฏิบัติการปิดเหล่านั้นแล้ว

ตลาดรับรู้ถึงเรื่องนี้แล้ว ในเดือนพฤษภาคม 2025 Grayscale ได้จัดตั้งกลุ่มธุรกิจ AI Crypto โดยเฉพาะ ซึ่งครอบคลุมโทเค็น 20 รายการ มูลค่ารวมประมาณ 21 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้นประมาณ 4.7 เท่าจาก 4.5 พันล้านดอลลาร์ในช่วงต้นปี 2023 แต่ก็ต้องระวังด้วย การเปิดตัวครั้งนี้ดึงดูดพวกมิจฉาชีพเข้ามาเช่นกัน ในวันเดียว มีเหรียญ "DeepSeek" ปลอมปรากฏขึ้นมากกว่า 75 เหรียญ และนักลงทุนที่ตามซื้อเหรียญเหล่านี้สูญเสียเงินไปกว่า 100 ล้านดอลลาร์ DeepSeek ไม่เคยเปิดตัวโทเค็นใดๆ ทั้งสิ้น การกล่าวอ้างใดๆ ที่ตรงกันข้ามเป็นกับดัก

DeepSeek AI ปลอดภัยต่อการใช้งานหรือไม่? ข้อห้ามและความเป็นส่วนตัว

นี่คือจุดที่ความระมัดระวังมีความสำคัญ หากคุณใช้แอปหรือเว็บไซต์ DeepSeek อย่างเป็นทางการ ข้อมูลของคุณ รวมถึงข้อความแจ้งเตือน จะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ในประเทศจีน และได้รับการจัดการภายใต้นโยบายความเป็นส่วนตัวที่อยู่ภายใต้กฎหมายของจีน หลายรัฐบาลตัดสินใจว่านี่เป็นปัญหา อิตาลีได้บล็อก DeepSeek เมื่อวันที่ 30 มกราคม 2025 เนื่องจากเหตุผลด้านการคุ้มครองข้อมูล รัฐต่างๆ ในสหรัฐอเมริกามากกว่าสิบรัฐได้สั่งห้ามใช้ DeepSeek ในอุปกรณ์ราชการจนถึงต้นปี 2025 และรัฐสภาได้ออกกฎหมายห้ามใช้ DeepSeek ในอุปกรณ์ของรัฐบาล รูปแบบนี้ยังสะท้อนถึงกฎระเบียบด้านเนื้อหาของจีน โดยหลีกเลี่ยงหรือตัดทอนหัวข้อที่อ่อนไหวทางการเมือง วิธีการของ DeepSeek ก็ถูกวิพากษ์วิจารณ์เช่นกัน ในช่วงต้นปี 2000 Anthropic กล่าวหาห้องปฏิบัติการว่าใช้บัญชีปลอมหลายพันบัญชีเพื่อรวบรวมบทสนทนา ของ Claude หลายล้านครั้งเพื่อใช้ในการฝึกฝน ซึ่ง DeepSeek ปฏิเสธข้อกล่าวหานี้ เรื่องราวของอัจฉริยะผู้ประหยัดจึงมีทั้งด้านที่โต้แย้งกัน

ทั้งหมดนั้นไม่ได้ทำให้เทคโนโลยีนั้นไม่ปลอดภัยในการใช้งาน เพราะเนื่องจากค่าถ่วงน้ำหนักเปิดเผย ผู้ใช้หรือบริษัทที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวสามารถดาวน์โหลดแบบจำลองและใช้งานได้ในพื้นที่โดยไม่มีข้อมูลรั่วไหลออกไป ความเสี่ยงอยู่ที่แอปพลิเคชันที่ให้บริการอยู่บนเซิร์ฟเวอร์ ส่วนแบบจำลองแบบเปิดเผยนั้นเป็นทางออกฉุกเฉิน

วิธีใช้งาน DeepSeek AI: การติดตั้งใช้งานในเครื่อง

คุณมีสามวิธีในการเข้าถึง วิธีที่ง่ายที่สุดคือแชทบอทฟรีที่ deepseek.com หรือแอปบนมือถือ ซึ่งเหมาะสำหรับคำถามทั่วไปหากคุณไม่กังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว วิธีที่สองคือ DeepSeek API ซึ่งมีราคาไม่แพงพอที่นักพัฒนาจะใช้ประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เอกสาร DeepSeek API จะแนะนำวิธีการตั้งค่า และ DeepSeek Coder ก็ได้รับการปรับแต่งมาเพื่อการเขียนโปรแกรม วิธีที่สามและปลอดภัยที่สุดสำหรับงานที่ละเอียดอ่อนคือการใช้งานในเครื่อง: ดึงข้อมูลแบบเปิดจาก Hugging Face หรือเรียกใช้เวอร์ชันขนาดเล็กกว่าผ่านเครื่องมืออย่าง Ollama บนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง รูปแบบเดียวกัน แต่ไม่มีการเปิดเผยข้อมูล สำหรับคำถามทั่วไป แอปฟรีก็เพียงพอแล้ว แต่สำหรับผู้ที่จัดการข้อมูลส่วนตัวหรือข้อมูลที่อยู่ภายใต้ข้อกำหนด การใช้งานในเครื่องนั้นคุ้มค่ากับการตั้งค่าเพิ่มเติม

DeepSeek มีความหมายอย่างไรต่อ AI และคริปโตเคอร์เรนซี

บทเรียนที่สำคัญของ DeepSeek แทบไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการที่จีนชนะในรอบนี้เลย การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงคือ AI ระดับแนวหน้ามีราคาถูกลงและเปิดกว้างมากขึ้นเร็วกว่าที่ใครๆ จะคาดคิด สำหรับผู้ใช้ทั่วไป นั่นหมายถึงเครื่องมือที่ดีกว่าในราคาที่ต่ำกว่า สำหรับห้องปฏิบัติการแบบปิด นั่นหมายความว่ากำแพงป้องกันของ GPU นั้นบางกว่าที่การประเมินมูลค่าของพวกเขาคาดการณ์ไว้ และสำหรับคริปโตเคอร์เรนซี มันส่งผลกระทบทั้งสองด้าน: โทเค็น AI ที่สร้างขึ้นจากเรื่องราวของความขาดแคลนได้รับผลกระทบ ในขณะที่โทเค็นที่สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบเปิดและกระจายอำนาจได้รับเหตุผลใหม่ในการดำรงอยู่ ดังนั้นคำถามที่แท้จริงจึงไม่ใช่ว่า DeepSeek ดีหรือไม่ มันดีอย่างชัดเจน คำถามคือใครจะเป็นผู้ได้รับเงินเมื่อปัญญาประดิษฐ์ไม่แพงอีกต่อไป

Mathis Curcio

Mathis Curcio is a senior content strategist and NFT specialist at Plisio. With over 5 years of experience in the Web3 space, Mathis focuses on the evolution of NFT ecosystems, digital collectibles, and decentralized ownership models. He creates accessible, insight-driven content that bridges the gap between blockchain innovation and mainstream adoption. His expertise spans NFT market trends, use cases across art and gaming, and the infrastructure powering next-generation tokenized assets.