DeepSeek, Qwen va MiniMax liderlari Ochiq modellar xavflari haqida Uchzhen sammitida muhokama qildi

Xitoyning Sharqiy qismidagi Zhejiang viloyati Uchjen shahrida seshanba kuni Jahon internet konferensiyasi (WIC) Wuzhen sammiti ochildi. Tadbir dunyoning turli burchaklaridan hukumatlar, xalqaro tashkilotlar, biznes va akademik doiralar vakillarini jamladi.

Bu yilgi mavzu «Ochiq manba kodi va ochiqlik, birgalikdagi ishlab chiqish va umumiy manfaatlar – kibermojiyatda umumiy kelajakni birgalikda qurish» deb belgilandi. Sammitning asosiy eʼtibori ochiq sunʼiy intellektga qaratilgan boʻlib, texnologik innovatsiyalar, xavfsizlikni boshqarish, madaniy almashinuv va xalqaro hamkorlik kabi sohalarni qamrab oladi.

Asosiy forumning markaziy elementi Uchjen AI dialogi boʻlib, u yetakchi jahon texnologiya kompaniyalari, ochiq manbali katta til modellarini ishlab chiqaruvchi kompaniyalarning rahbarlari va AI olimlarini global ochiq AI ekotizimini yaratish yoʻllarini oʻrganish uchun birlashtirdi. Bundan tashqari, sammit Global boshqaruv tashabbusi doirasida kibermojiyatda hamkorlik, raqamli va aqliy davr nazariyasi va siyosati, robototexnika va jasadli intellekt kabi mavzularga bagʻishlangan 27 ta kichik forumlarni oʻz ichiga oladi.

Xalqaro ishtirok case stadiyalar va texnologik mukofotlarda qayd etildi. Kibermojiyatda umumiy kelajakni birgalikda qurishning ajoyib misollarini taqdim etish chaauqiga 80 ta mamlakat va mintaqadan 360 ta ariza kiritildi, shu jumladan 22 ta mamlakat birinchi marta ishtirok etdi. Oʻn birta eng yaxshi case tanlandi. Shu bilan birga, Jahon internet konferensiyasining innovatsion fan va texnologiyalari uchun mukofotlari 43 ta mamlakat va mintaqadan 430 dan ortiq ariza olgan; oʻn sakkizta mamlakat va mintaqa birinchi marta ishlarini taqdim etdi va xalqaro ariza soni oʻtgan yilga nisbatan 21% ga oshdi. Natijada 20 ta loyiha mukofotlarga sazovor boʻldi.

Xitoy muhandislar akademiyasi akademigi Van Jiang fikrini bildirdi, WIC Xitoyda AI rivojlanishida muhim rol oʻynashda davom etishini taʼkidladi. U ochiq manba kodi va ochiqlik global xarakterga ega ekanligi sababli, Uchjendagi Sammit Xitoyning global AI rivojlanishiga hissasini qoʻshishga yordam berishi mumkinligini taʼkidladi.

GSMA Ltd. Bosh ijrochi direktori Jon Hoffman Uchjendagi Sammitning hamma uchun mavjud boʻlgan ochiq internetni yaratish haqidagi maʼlumot almashinuvi va gʻoyalarni birlashtirish maydoni ekanligini aytdi. U bu yilgi mavzu sammitning «hech kimni ortda qoldirmaslik» tamoyiliga va kelajak dunyosi uchun imkoniyatlar yaratishga boʻlgan uzoq muddatli sadoqatini aks ettirishini qoʻshimcha qildi.

Nagendra Nagaraj, QpiAI asoschisi, bosh ijrochi direktori va direktorlar kengashi raisi, sunʼiy intellekt notoʻgʻri tushunilayotgan deb hisoblaydi. U YourStoryning flagman texnologik startap tadbiri boʻlgan TechSparksdagi asosiy nutqida «SI» oʻrniga «intellektni modellashtirish» atamasini afzal koʻrishini bildirib, buni taʼkidladi.

Uning soʻzlariga koʻra, anʼanaviy SI asosan raqamlashtirilgan inson bilimlaridan foydalanib vazifalarni avtomatlashtiradi, inson tushunishini kengaytirmaydi. Nagaraj haqiqiy intellekt paradigmani tubdan oʻzgartirishni talab qilishini taʼkidlaydi. U intellektni ilgari nomaʼlum boʻlgan yangi narsalarni bilish qobiliyati sifatida belgilaydi.

Bugungi SI portlashuvi klassik mikroprotsessorlar asosida qurilgan boʻlib, ular maʼlumotlarni ikkilik kodlar (nol va bir) yordamida qayta ishlaydi. Biroq, kremniy yarimoʻtkazgichlar ishlab chiqarish hajmi oshishi bilan jismoniy cheklovlarga duch kelmoqda. Elektr qarshiligi tufayli hosil boʻladigan issiqlik chip dizaynida muammolarni keltirib chiqaradi, bu kompaniyalarni uch oʻlchovli chip joylashtirish kabi ilgʻor paketlash usullarini joriy etishga majbur qiladi.

Shu bilan birga, yirik maʼlumotlar bazasi markazlari elektr tarmoqlariga tobora yuqori talablar qoʻymoqda, ularning baʼzilari gigavtlarda energiya isteʼmol qiladi. Nagaraj SI bilan shugʻullanuvchi koʻplab kompaniyalar grafika protsessorlaridan foydalanish uchun «NVIDIA soligʻi» toʻlashga majbur ekanligini taʼkidladi.

Bundan tashqari, inson matnida oʻqitilgan katta til modellari (LLM) maʼlumotlar toʻyinganligiga yetib kelmoqda va milliardlab dollar investitsiyalarga qaramay, kamroq natija beradi. Nagaraj fikricha, hozirgi SI ning fundamental cheklovi uning butunlay raqamlashtirilgan inson matniga bogʻliqligi hisoblanadi, bu esa dunyo miqyosidagi maʼlumotlarning juda kichik qismini tashkil etadi.

Koinotdagi maʼlumotlarning katta qismi elektronlar, molekulalar, DNK va kristalli materiallarda kodlangan holda mavjud boʻlib, u klassik GPUlar qayta ishlata olmaydigan kvant holatida mavjud. Klassik superkompyuterlarda NP-hard kabi murakkab matematik masalalarni qayta ishlash $10^{25}$ yil davom etadigan hisoblashlarni talab qilishi mumkin. Kvant hisoblashlar bu muammoni kubitlardan foydalangan holda hal qiladi, ular koʻp oʻlchovli maʼlumotlarni eksponensial ravishda tezroq qayta ishlaydi.

Nagaraj vaziyatning shoshilinchligini taʼkidladi: «Insoniyat sifatida, oxirgi 5000 yildan beri biz $10^{10}$ ta molekulani bilamiz... Biz $10^{50}$ ta molekulani bilishimiz kerak. Va bizda 25 000 yil yoʻq. Biz buni bir oʻn yilda amalga oshirishimiz kerak».

Nagaraj inson tomonidan yaratilgan matndan tabiat tizimlarini modellashtirishga oʻtish butun sanoatlarni transformatsiya qila olishini taʼkidladi. U dunyoda faqat ikki yirik sanoat borligini – energiya va hisoblashlar – va qolganlari ulardan hosil boʻlganini koʻrsatdi.

U oʻsimliklar tomonidan oʻgʻitlar singishi va qayta ishlash bilan bogʻliq murakkab kimyoviy reaksiyalarni modellashtirish vazifasini misol keltirdi. Nagaraj fikricha, bunday muammolar katta miqyosda klassik hisoblashlar uchun mavjud boʻlmasligi mumkin. U 3000 ta mantiqiy kubitga ega kvant tizimi — fizik kubitlardan koʻra ishonchli ishlash uchun ishlab chiqilgan xato tuzatishli kubitlar — bunday reaksiyalarni modellashtira olishi mumkin, bu esa qishloq xoʻjaligini oʻzgartirishi mumkin deb taxmin qildi.

Xuddi shunday, klassik dasturiy taʼminotni kvant uskunalari bilan birlashtiruvchi kvant gibrid modellar allaqachon yirik banklarda moliyaviy firibgarlikni aniqlash samaradorligini sezilarli darajada kamroq energiya sarflab oshirmoqda.

Bu imkoniyatlarni ochish ilgʻor uskuna va tezkor xatoliklarni tuzatishni, yaʼni real vaqt rejimida kvant shovqinini bartaraf etishni talab qiladi. Nagaraj QpiAI Bengalurudagi Osiyodagi eng katta kvant fabrikasi boʻlgan joyni boshqarishini maʼlum qildi, u 1,4 mikrosekund xato tuzatish tezligi bilan 25 va 64 kubitli chip ishlab chiqaradi, bu xalqaro standartlardan ustun. Kompaniya hozirda 100 ta kvant kompyuter bilan jihozlangan oʻn gektar kvant maʼlumotlar bazasi markazini qurmoqda va 1000 kubitli chip ishlab chiqishni rejalashtirmoqda.

Yakunlovchi, Nagaraj Hindistonning 50 dan ortiq kubit ishlab chiqaradigan jahonning beshta mamlakati qatoriga kirib, sezilarli yutuqlarga erishganini bildirdi. Nihoyat, hozirgi SI chegaralarini yengish insoniyatdan uning cheksiz maʼlumotlaridan foydalanish uchun «tabiatning juda yaxshi oʻquvchisi» boʻlishini talab qiladi.

DeepSeek kompaniyasi uning katta modellar xizmatlarining asosini tashkil etuvchi inferensiya uchun freymvork boʻlgan DeepInferni chiqardi. Ushbu chiqarish 20 oktyabrda amalga oshirildi.

DeepInfer Nvidia grafik protsessorlari, shuningdek, Huawei Ascend protsessorlarini qoʻllab-quvvatlaydi. Freymvork tarqatilgan inferensiya, spekulyativ dekodlash va tuzilgan chiqish kabi bir qator funksiyalarni taqdim etadi.

DeepSeek bayonotiga koʻra, ushbu chiqarishning maqsadi ishlab chiquvchilar va korxonalarga hisoblash va energiya sarfini kamaytirish bilan birga tranzit quvvatni oshirish va kechikishlarni pasaytirishga yordam berishdir.

Bundan tashqari, kompaniya deepseek-recipe komponentini ommaviy foydalanish uchun mavjud qildi. U API soʻrovlarini oʻzgartirish va DeepSeekning oʻz xizmatlariga muvofiq modelning kirish va chiqishini qayta ishlash uchun javobgar. Hozirda DeepInfer DeepSeek-V4.1-Flash-1017 modelini qoʻllab-quvvatlaydi va kompaniya bu loyiha orqali kelajakdagi modellar uchun inferensiya kodi va optimallashtirishlarni chiqarishni nazarda tutmoqda.