Ostatnie miesiące przyniosły przełom w obszarze AI, który może znacząco wpłynąć na globalny ekosystem technologiczny. DeepSeek – chiński open-source’owy model AI – nie tylko redefiniuje ekonomię AI, ale również rzuca wyzwanie amerykańskiej „dominacji” w tym sektorze. Podczas gdy jeszcze do niedawna uważano, że innowacja w AI wymaga dostępu do drogich zasobów obliczeniowych i specjalistycznej infrastruktury, DeepSeek pokazuje, że nie jest to jedyna droga. Sytuację analizuje Bartłomiej Anszperger, Solution Engineering Manager w F5.
Pojawienie się tego modelu to zimny prysznic dla amerykańskiego sektora AI. W anglojęzycznych analizach mówi się nawet o „momencie Sputnik”, czyli o sytuacji, gdy w USA w 1957 roku odkryto, że ZSRR wyprzedził je w wyścigu kosmicznym – Amerykanie ogłaszają misję na Księżyc, by dowiedzieć się, że Chiny już tam są, a dodatkowo zrobiły to taniej. DeepSeek pokazuje, że Chiny, mimo ograniczonego dostępu do najnowocześniejszych układów GPU i komponentów AI, są w stanie rozwijać konkurencyjne modele.
To także element szerszej strategii Chin, które zdają sobie sprawę, że globalna konkurencja w AI nie opiera się wyłącznie na sprzęcie, ale także na dostępności oprogramowania i skali jego adopcji. Chiny od lat stawiają na rozwój własnych technologii, ograniczając zależność od zachodnich dostawców i budując ekosystem oparty na lokalnych innowacjach. Jednym z kluczowych elementów tej strategii jest oferowanie darmowych, otwartych narzędzi, które szybko zdobywają popularność, również w krajach zachodnich. Historia wielokrotnie pokazała, że kiedy coś staje się darmowe i powszechnie dostępne, zmienia to całą dynamikę rynku. Widzieliśmy to wcześniej na przykładzie TikToka, który mimo licznych kontrowersji związanych z prywatnością i bezpieczeństwem, stał się globalnym fenomenem. DeepSeek może podążyć tą samą ścieżką, oferując zaawansowane rozwiązania za darmo, co skłania firmy i użytkowników do szybkiego wdrażania nowego narzędzia, często bez pełnej analizy konsekwencji.
Nie możemy zapomnieć, że w przypadku tego, jak i innych rozwiązań jednym z kluczowych aspektów jest kwestia bezpieczeństwa modeli AI oraz ich ochrona przed kradzieżą i kopiowaniem. W mediach pojawiły się już doniesienia, że OpenAI i Microsoft badają, czy DeepSeek nie uzyskało dostępu do danych poprzez aplikacyjne interfejsy programistyczne, co mogło umożliwić częściowe odtworzenie modelu. To tylko jeden z przykładów rosnącego problemu z bezpieczeństwem API, które choć kluczowe dla interakcji z modelami AI są często niedostatecznie zabezpieczone, stając się furtką do kradzieży intelektualnej.
Ataki na modele AI coraz częściej wykorzystują luki w API. Przykładem jest tzw. distillation attack, czyli metoda stopniowego „wyciągania” wiedzy z modelu poprzez masowe zadawanie pytań i analizę odpowiedzi. To proces podobny do nieskończonej liczby pytań zadawanych przez dziecko, które w końcu uczy się struktury i logiki w danej dziedzinie. Brak skutecznych zabezpieczeń, takich jak ograniczenia liczby zapytań (tzw. rate limiting) czy monitoring nietypowych wzorców użycia, może prowadzić do kopiowania modeli i utraty ich unikalności. To wyzwanie nie tylko dla dostawców AI, ale także dla organizacji wdrażających te technologie.
Globalna rywalizacja w AI przyspiesza tempo wdrażania nowych technologii, a kwestie regulacyjne, etyczne i bezpieczeństwa często schodzą na dalszy plan. Świat wchodzi w erę, w której AI nie tylko demokratyzuje dostęp do zaawansowanych narzędzi, ale również zwiększa ryzyko ich niewłaściwego użycia – od automatyzacji cyberataków po generowanie złośliwego oprogramowania. Jesteśmy obecnie w momencie, w którym firmy muszą przemyśleć swoją strategię. W mojej ocenie zamiast koncentrować się na budowie własnych modeli AI, warto skupić się na warstwie aplikacyjnej, czyli na sposobach, w jakie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana, zabezpieczana i optymalizowana. Tylko w ten sposób można zapewnić realną przewagę konkurencyjną w świecie, gdzie granice między darmowym, otwartym AI a zamkniętymi, komercyjnymi modelami zaczynają się zacierać.
