Den 27 januari 2025 skakades finansmarknaderna och AI-branschen av en nyhet som kan förändra spelplanen. Det kinesiska startupbolaget DeepSeek har utvecklat en kostnadseffektiv AI-modell med öppen källkod – en innovation som mötts med skepsis från vissa analytiker men som samtidigt utgör ett potentiellt hot mot de hundratals miljarder som investerats i AI-infrastruktur.
Ett nytt hot mot AI-jättarna?
Nystartade DeepSeek släppte nyligen sin DeepSeek-V3-modell, en intelligent assistent som kan konkurrera med de bästa lösningarna på marknaden, inklusive OpenAI:s ChatGPT. Det som skiljer denna modell från de andra är inte bara dess prestanda, utan också dess anmärkningsvärt låga utvecklingskostnader. Kostnaderna uppskattas till mellan 5 och 6 miljoner dollar, vilket är en bråkdel av de summor som investerats av västerländska företag som OpenAI eller Meta. Effekten på finansmarknaderna var omedelbar och påverkade inte bara halvledarjättar som Nvidia (-17% och en förlust på nästan 600 miljarder dollar i börsvärde) och Broadcom (-17%), utan även tjänsteleverantörer som Oracle (-14%) och leverantörer av datacenterinfrastruktur som Cisco (-5%).
En modell med öppen källkod som kan ändra spelreglerna
En av de mest slående aspekterna av DeepSeek-V3 är dess öppenhet. Till skillnad från de flesta av sina konkurrenter har DeepSeek valt att göra sin modell tillgänglig gratis och modifierbar under en av de mest öppna open source-licenserna. Detta beslut kan radikalt förändra ekosystemet för AI genom att ett stort antal aktörer utanför Kina kan dra nytta av detta tekniska genombrott. Historiska exempel som IBM:s PC-kompatibla standarder på 1980-talet, webbläsaren Mozilla Firefox på 2000-talet och operativsystemet Android på 2010-talet visar att öppna arkitekturer ofta har främjat innovation och samtidigt minskat inträdeshindren för nya aktörer på marknaden.
Modeller för AI-prestanda ifrågasätts
DeepSeeks tillkännagivande utmanar det rådande antagandet att prestandan hos AI-modeller förbättras med ökande parametrar, träningsdata och datorkraft. Om DeepSeeks modell bekräftas och blir utbredd i branschen kan en stor del av den massiva AI-infrastruktur som byggs upp idag komma att bli överkapacitet. Detta skulle kunna leda till ett prisfall och en omvärdering av investeringsstrategierna för AI. För halvledar-, molntjänst- och datacenterindustrin är insatserna höga. En minskad efterfrågan på avancerad utrustning kan utlösa en överkapacitetskris och leda till en omprövning av hela värdekedjan för AI.
Finansmarknaderna: större kortsiktig volatilitet
På kort sikt bör marknaderna förbereda sig på en period av volatilitet när investerarna omprövar värderingen av företag som är involverade i AI. Teknikjättar som Nvidia, Broadcom och ASML, som är ledande leverantörer av avancerad halvledarteknik, kan komma att uppleva en ihållande värdeminskning. Men risken är inte begränsad till börsbolagen. Riskkapitalfonder och institutionella investerare som har investerat stort i artificiell intelligens de senaste åren är också under press. Vi måste dock skilja på effekterna över tid. Även om denna korrigering är oundviklig på kort sikt kan den på medellång sikt skapa en mer gynnsam miljö för innovation genom att stimulera mer prisvärda och riktade AI-modeller.
Geopolitik: en utmaning för USA:s inflytande
DeepSeek lanseras i en tid av teknologisk rivalitet mellan USA och Kina. Grundaren Liang Wenfeng driver ett AI-center i Hangzhou, Kina, och träffade nyligen Kinas premiärminister Li Qiang. DeepSeks sparsamma strategi och den uppmärksamhet som bolaget har fått i media kan därför ses som ett strategiskt svar på de ökande restriktionerna för Kinas tillgång till avancerad teknik från USA. Billigare AI-modeller kan kraftigt minska effekterna av USA:s restriktioner på Kinas AI-ekosystem, som historiskt sett har varit starkt beroende av amerikansk teknik (DeepSek sägs ha tränats med hjälp av avancerade, men inte toppmoderna, Nvidia-chip). De skulle också kunna vara till nytta för regioner i världen med stort intresse för AI-tillämpningar men begränsad AI-infrastruktur, t.ex. Europa.
Utöver dessa inledande tillkännagivanden måste vi dock ifrågasätta DeepSeeks eventuella begränsningar, särskilt de underskattade kostnaderna för datarensning, nätverksutrustning, energiförbrukning, löner till AI-ingenjörer och resurser för öppen källkod. Den verkliga kostnaden för att bygga modellen kommer därför sannolikt att vara högre än vad som anges.
> Läs mer om teknikkriget mellan USA och Kina i vår ekonomiska publikation.
