DeepSeek: Neue Wege in der KI-Entwicklung durch Testzeit-Berechnungen

PEKING / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die KI-Landschaft steht vor einem bedeutenden Wandel, ausgelöst durch die jüngsten Entwicklungen von DeepSeek, einem chinesischen KI-Labor, das Anfang 2025 ein neues Modell vorgestellt hat.

Die Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich in rasantem Tempo weiter, wobei jüngste Fortschritte etablierte Paradigmen in Frage stellen. Anfang 2025 hat das chinesische KI-Labor DeepSeek ein neues Modell vorgestellt, das die KI-Branche erschüttert hat und zu einem Rückgang der NVIDIA-Aktien um 17 % führte. Diese Marktreaktion wurde weitgehend auf DeepSeeks Fähigkeit zurückgeführt, leistungsstarke Modelle zu einem Bruchteil der Kosten der US-amerikanischen Konkurrenten zu liefern, was Diskussionen über die Auswirkungen auf KI-Rechenzentren auslöste.

Um die Störung durch DeepSeek zu verstehen, ist es sinnvoll, einen breiteren Wandel in der KI-Landschaft zu betrachten, der durch die Knappheit zusätzlicher Trainingsdaten angetrieben wird. Da die großen KI-Labore ihre Modelle bereits mit einem Großteil der verfügbaren öffentlichen Daten im Internet trainiert haben, verlangsamt die Datenknappheit weitere Verbesserungen beim Vortraining. Daher suchen Modellanbieter nach “Testzeit-Berechnungen” (TTC), bei denen Modelle während der Inferenzzeit “nachdenken”, um die Gesamtleistung des Modells zu verbessern. Die aktuelle Überlegung ist, dass TTC ähnliche Skalierungsgesetze aufweisen könnte, wie sie einst das Vortraining vorangetrieben haben, was möglicherweise die nächste Welle transformativer KI-Fortschritte ermöglicht.

Diese Entwicklungen deuten auf zwei bedeutende Verschiebungen hin: Erstens sind Labore, die mit kleineren Budgets arbeiten, nun in der Lage, hochmoderne Modelle zu veröffentlichen. Die zweite Verschiebung ist der Fokus auf TTC als potenziellen nächsten Treiber des KI-Fortschritts. Diese Trends und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Wettbewerbslandschaft und den breiteren KI-Markt werden im Folgenden näher erläutert.

Wir glauben, dass der Wandel hin zu TTC und der zunehmende Wettbewerb unter den Reasoning-Modellen eine Reihe von Auswirkungen auf die breitere KI-Landschaft in den Bereichen Hardware, Cloud-Plattformen, Foundation-Modelle und Unternehmenssoftware haben könnten.

Im Bereich Hardware könnte der Wechsel zu TTC Auswirkungen auf die Art der benötigten Hardware-Ressourcen und deren Verwaltung haben. Anstatt in immer größere GPU-Cluster zu investieren, die für Trainings-Workloads bestimmt sind, könnten KI-Unternehmen ihre Investitionen in Inferenzfähigkeiten erhöhen, um den wachsenden Bedarf an TTC zu unterstützen. Während KI-Unternehmen wahrscheinlich weiterhin große Mengen an GPUs benötigen, um Inferenz-Workloads zu bewältigen, könnten die Unterschiede zwischen Trainings- und Inferenz-Workloads beeinflussen, wie diese Chips konfiguriert und verwendet werden.

Im Bereich der Cloud-Plattformen könnte die Qualität des Dienstes (QoS) zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal werden. Ein Cloud-Anbieter, der Modelle mit QoS-Garantien bereitstellen kann, die diese Herausforderungen adressieren, hätte unserer Meinung nach einen erheblichen Vorteil.

Für Anbieter von Foundation-Modellen könnte der Wettbewerb durch neue Akteure wie DeepSeek die Verteidigungsfähigkeit proprietärer vortrainierter Modelle als Schutzwall verringern. Wir können auch weitere Innovationen in TTC für Transformer-Modelle erwarten, und wie DeepSeek gezeigt hat, können diese Innovationen aus Quellen außerhalb der etablierten KI-Labore kommen.

Im Bereich der Unternehmens-KI-Adoption und SaaS könnten Sicherheits- und Datenschutzbedenken eine Rolle spielen. Angesichts der Herkunft von DeepSeek in China wird es wahrscheinlich eine anhaltende Prüfung der Produkte des Unternehmens aus einer Sicherheits- und Datenschutzperspektive geben. Insbesondere die API- und Chatbot-Angebote des Unternehmens mit Sitz in China werden wahrscheinlich nicht von Unternehmens-KI-Kunden in den USA, Kanada oder anderen westlichen Ländern weit verbreitet genutzt werden.

DeepSeek zeigt, dass das Streben nach immer mehr Vortraining nicht mehr der einzige Treiber für die Modellqualität ist. Stattdessen unterstreicht die Entwicklung die wachsende Bedeutung von TTC. Während die direkte Übernahme von DeepSeek-Modellen in Unternehmenssoftwareanwendungen aufgrund anhaltender Prüfungen ungewiss bleibt, wird ihr Einfluss auf die Verbesserung anderer bestehender Modelle immer deutlicher.

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