Lühidalt: Hiina tehisintellektimudelid saavutavad lääne tipptasemel mudelitega võrreldava jõudlustaseme 1–10 korda madalamate tegevuskuludega, kasutades selleks kodumaiseid kiibitaristuid.
Hiina ettevõtted DeepSeek ja Alibaba on turule toonud uued tehisintellektimudelid, mis konkureerivad jõudluselt USA süsteemidega, kuid mille käitamine maksab murdosa sellest summast. Mõlemad ettevõtted toetuvad omaenda riistvarataristutele, hoides sel moel kõrvale USA kaubanduspiirangutest.
DeepSeek tõi oma mudeli V4 üldkasutatavaks 19. juulil 2026, kolm kuud pärast esimest eelvaadet. Tarkvaraarenduse ülesannete võrdlustestis SWE-bench Verified saavutas V4 tulemuseks 80,6 protsenti, lähenedes seega Claude Opus 4.8 ja GPT-5.6 Soli jõudlustasemele. Samal ajal esitles Alibaba avatud kaaludega mudelit Qwen 3.8, millel on 2,4 triljonit parameetrit ja mis ettevõtte enda sõnul erineb vaid vähesel määral tema omandiõigusega kaitstud mudelist Fable 5. Hiina idufirma Moonshot oli veidi varem avaldanud avatud kaaludega mudeli nimega Kimi K3, millel on 2,8 triljonit parameetrit.
Hinnakujundus on infrastruktuurimeeskondade jaoks otsustava tähtsusega: DeepSeek V4 Pro maksab madalama koormusega aegadel 87 senti miljoni tokeni kohta, samas kui Anthropicu Fable 5 maksab 50 USA dollarit miljoni tokeni kohta — hinnaerinevus on seega 57-kordne. Alibaba pakub Qwen 3.8 eelvaadet kümnendikuga oma tavahindadest. CTO-de jaoks tähendab see tipptasemel mudelite käitamisel oluliselt madalamaid järelduskuluid, eeldusel et latentsusnõuded ja andmesuveräänsuse kaalutlused seda võimaldavad.
Mõlemad ettevõtted vähendavad strateegiliselt oma sõltuvust USA riistvarast. DeepSeek optimeerib V4 Huawei Asceni protsessorite jaoks, mitte Nvidia kiipide jaoks, ning arendab paralleelselt välja oma järeldusmudelite kiipi. Alibaba käitab oma taristuid ettevõttesisese tehisintellektiprotsessoriga Zhenwu M890. Selline riistvara mitmekesistamine vähendab haavatavust USA ekspordikontrolli ja kiibiembargode suhtes. Tooterhitektuuri seisukohalt kehtib põhimõte: kes soovib kulusid vähendada ja tarneahela riske maandada, peab tegelema kohalike järeldusvõimalustega ja avatud mudelikaaludega.
Allikas: www.it-daily.net · Avaldatud 20. juulil 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.7.3 abil.