Impacto do DeepSeek no futuro da AI

O DeepSeek introduziu uma abordagem transformadora para o desenvolvimento de AI. O DeepSeek não é apenas outra empresa de AI; é uma mudança de paradigma. A equipe por trás é composta por engenheiros que não estão vinculados por metodologias tradicionais de AI. Eles são matemáticos no coração, pragmáticos na execução e não estão preocupados com a forma como a AI foi feita no passado. Eles viram um novo caminho a seguir, que redefine como pensamos sobre modelos de AI, gerenciamento de dados e, por fim, a infraestrutura que potencializa tudo.

O verdadeiro impacto do DeepSeek não está apenas nos modelos que eles criaram, mas no roteiro que eles divulgaram para o futuro da infraestrutura de AI. Veja como será esse futuro e como ele afetará as empresas e o gerenciamento de dados. Tenho certeza de que isso já fez com que muitas pessoas muito inteligentes repensassem a própria natureza de sua abordagem à AI.

A ascensão de modelos menores e mais inteligentes

Há muito tempo, o setor de AI se concentra na ideia de modelos básicos: redes massivas e totalmente conhecidas treinadas em tudo e qualquer coisa. Mas o DeepSeek comprovou que modelos menores e mais especializados não são apenas viáveis, mas superiores em muitos aspectos. Sua abordagem? Um modelo de combinação de especialistas, onde modelos menores e altamente treinados trabalham juntos em conjunto. Embora isso simplifique demais a abordagem, eles usam uma técnica muito inteligente para selecionar o modelo de especialista certo, enquanto tomam cuidado para garantir a criação de um sistema eficiente.

Isso muda tudo.

Em vez de um modelo gigante tentar fazer tudo, as empresas podem implantar um sistema de modelos interconectados, cada um especializado em um domínio específico. As implicações são profundas:

• Custos menores: Os modelos menores exigem significativamente menos capacidade de computação, mas o verdadeiro benefício não é apenas o custo reduzido. Agora, a abordagem comprovou que uma AI mais capaz é possível enquanto reduz simultaneamente os custos de treinamento e inferência.
• Validação mais fácil: Experiência focada significa que é mais simples testar e verificar o desempenho em aplicativos do mundo real. Acredito que isso simplificará a adição de recursos de modelo mais especializados sem tanta dificuldade quanto a criação de um modelo básico.
• Modelos de raciocínio:modelos pequenos obterão recursos de raciocínio muito mais fáceis. Pense nisso: Adicionar raciocínio é um passo importante para a supervisão e transparência da AI. 

Para as empresas, isso significa que a adoção da AI vai além dos chatbots. Nunca foi nos cartões que uma empresa regular criaria um modelo básico; é simplesmente muito caro proibitivo. Isso fornece o modelo para criar modelos altamente capazes com economia e seus próprios dados. Pense nisso como integração de uma força de trabalho de AI. A barreira para criar modelos altamente eficientes e específicos de domínio diminuiu significativamente. As ferramentas para isso virão em seguida, assim como os modelos básicos que permitem a destilação eficiente de dados para criar modelos menores capazes.

A chave para aproveitar todo o potencial da AI é o gerenciamento de dados

Há anos, o setor de AI é obcecado por coletar e acumular o máximo de dados possível. O foco era maximizar as contagens de tokens, treinar tudo e esperar que a força bruta produzisse melhores resultados. Mas no mundo dos modelos de combinação de especialistas, o gerenciamento de dados é o centro das atenções.

O desafio muda de acumular dados para selecioná-los, organizá-los e refiná-los. As prioridades agora são:

• Como selecionar dados de alta qualidade: A AI é tão boa quanto os dados nos quais é treinada. Filtrar o ruído e se concentrar na relevância agora é uma vantagem estratégica.
• Otimização de fluxos de dados😮 enriquecimento contínuo de dados, a versão e a rastreabilidade se tornam essenciais.
• Infraestrutura compatível com AI: As empresas precisarão de infraestrutura capaz de indexar, filtrar e recuperar dados dinamicamente em grande escala.

O DeepSeek já demonstrou essa abordagem com seu “canal de seleção de dados desenvolvido de maneira meticulosa”. Em vez de treinar indiscriminadamente todos os dados disponíveis, eles filtraram e refinaram seus conjuntos de dados, melhorando a eficiência e reduzindo os custos. A seleção inteligente de dados orientada por AI está surgindo como a base do futuro treinamento de AI, garantindo eficiência e precisão no desenvolvimento de modelos.

A infraestrutura do futuro

À medida que a AI muda para modelos especializados e refinamento de dados, a infraestrutura deve evoluir para dar suporte a essa nova realidade. Sistemas futuros de AI exigirão:

• Desempenho multidimensional: Suporte a milhares de modelos menores trabalhando em lojas paralelas e de valor-chave que são executadas com eficiência no momento da inferência.
• Alta conectividade e disponibilidade sempre ativa: Os fluxos de dados orientados por AI atualizarão e refinarão continuamente os conjuntos de dados.
• Armazenamento escalável e de alta velocidade: A capacidade de indexar, recuperar, filtrar e representar quantidades significativas de dados em tempo real.

Em todos os setores, as organizações enfrentam desafios semelhantes no gerenciamento de conjuntos de dados orientados por AI. Os modelos de AI dependem de conjuntos de dados em constante evolução que crescem a taxas exponenciais. Em vez de apenas armazenar dados, as principais organizações orientadas por AI indexam e refinam dinamicamente. Conforme os modelos melhoram, os dados são reprocessados para descobrir novos insights e retreinar os sistemas de AI de acordo. Esse ciclo contínuo de refinamento de dados é essencial para tornar a AI verdadeiramente eficaz.

Uma nova era para a AI

O DeepSeek expôs uma verdade fundamental: O futuro da AI não se trata de modelos maiores, mas de gerenciar e processar dados. A abordagem para expandir a AI mudou e agora estamos entrando em uma era em que qualquer modelo pode se tornar incrivelmente capaz sem o grande investimento de capital. O raciocínio agora está disponível para qualquer modelo. A infraestrutura, o armazenamento e o gerenciamento de dados também mudarão.

A principal conclusão? A interseção entre AI, ciência de dados e gerenciamento de dados é onde a verdadeira inovação está acontecendo. O armazenamento não se trata mais apenas de manter os dados; trata-se de refinar, indexar, filtrar, organizar e reutilizar enquanto os otimiza continuamente para a próxima evolução da AI.

Plataforma de AI do futuro

O DeepSeek demonstrou o que é possível quando o desenvolvimento de AI adota um novo paradigma. O desafio agora é que empresas e provedores de infraestrutura explorem a arte do possível, reinventando sistemas, fluxos de trabalho e arquiteturas que aproveitam totalmente o potencial dos insights orientados por AI e da tomada de decisões.

A Pure Storage está em uma posição única para dar suporte a esse futuro orientado por AI. Com nossa plataforma, as empresas podem aproveitar o poder da AI enquanto garantem simplicidade, confiabilidade, agilidade e eficiência em seu gerenciamento de dados. Nossa infraestrutura unificada simplifica o armazenamento de dados em todos os ambientes. À medida que a AI continua evoluindo, as empresas precisam de uma plataforma que evolua com ela, que elimine a complexidade, aumente a eficiência e expanda sem esforço.

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