Tekoälymaailma järkkyi tammikuussa 2025, kun kiinalainen DeepSeek julkaisi avoimen lähdekoodin R1-mallinsa. Tämä mullistava teknologia ei ainoastaan haasta OpenAI:n ja Googlen kaltaisia jättejä, vaan on jo aiheuttanut merkittäviä heilahduksia pörssimarkkinoilla. DeepSeek R1:n julkaisu johti Nvidian osakkeen 17 prosentin romahdukseen, pyyhkien pois 465 miljardia dollaria sen markkina-arvosta.
Tekninen läpimurto ja kustannustehokkuus
DeepSeek R1 perustuu yhtiön aiempaan V3-malliin, joka edustaa merkittävää läpimurtoa tekoälyn kouluttamisessa. Miksi se eroaa niin paljon kilpailijoistaan? Tutkitaan mallin teknisiä ominaisuuksia tarkemmin:
Parametrit ja mallin toiminta
Parametrit ovat tekoälymallin ”aivosoluja” – ne ovat arvoja, jotka malli on oppinut koulutusvaiheessa ja joiden avulla se tekee päätöksiä. DeepSeek V3:n 671 miljardia parametria voidaan ajatella valtavana tietopankkina, jonka avulla malli ymmärtää ja tuottaa tekstiä. Mitä enemmän parametreja mallilla on, sitä monipuolisemmin se pystyy käsittelemään erilaisia tehtäviä ja ymmärtämään konteksteja.
Mixture of Experts -rakenne
Mallin innovatiivinen ”Mixture of Experts” (MoE) -rakenne toimii kuin erikoistunut asiantuntijaryhmä. Sen sijaan, että kaikki 671 miljardia parametria aktivoituisivat jokaisen tehtävän kohdalla, malli valitsee tilanteeseen parhaiten sopivat ”asiantuntijat” – tässä tapauksessa vain noin 37 miljardia parametria kerrallaan. Tämä on verrattavissa tilanteeseen, jossa suuren yrityksen koko henkilöstön sijaan käytettäisiin pientä, mutta tehokasta asiantuntijatiimiä. Tämä lähestymistapa:
- Säästää merkittävästi laskentatehoa
- Nopeuttaa mallin toimintaa
- Parantaa energiatehokkuutta
- Mahdollistaa mallin tehokkaan skaalautumisen
Suorituskyky ylittää odotukset
DeepSeek R1 on osoittautunut vertailutesteissä poikkeuksellisen tehokkaaksi:
- Päihittää OpenAI:n 01-mallin useissa testeissä
- Erityisen vahva matematiikassa ja koodin tuottamisessa
- Kilpailee tasaväkisesti Claude 3.5 Sonnetin kanssa
Kustannustehokkuuden merkitys
DeepSeekin saavutukset kustannustehokkuuden saralla ovat mullistavia. Ne todistavat, että huippuluokan tekoälymalli voidaan kouluttaa:
- 95% pienemmällä laskentateholla kuin aiemmin
- Käyttäen vähemmän tehokkaita näytönohjaimia
- Saavuttaen silti kilpailukykyisen tai jopa paremman suorituskyvyn kuin kalliimmat mallit
Mutta miten näytönohjaimet (esimerkiksi Nvidian tekemät) liittyvät tekoälymallien kehittämiseen? Tekoälymallin kouluttaminen vaatii valtavasti laskentatehoa, ja tähän käytetään erikoistuneita näytönohjaimia (GPU):
- GPU:t ovat erikoistuneet suorittamaan useita laskutoimituksia samanaikaisesti
- DeepSeek V3:n koulutus vaati 2,8 miljoonaa GPU-tuntia H800-näytönohjaimilla
- Vertailuna GPT-4:n koulutus vaati noin 60 miljoonaa GPU-tuntia tehokkaammilla A100-näytönohjaimilla
H800-näytönohjaimet ovat Nvidian erityisesti Kiinan markkinoille suunnittelemia versioita, joissa on rajoitetumpi laskentateho kuin uusimmissa A100-malleissa.
Tämä kustannustehokkuus voi demokratisoida tekoälyteknologian kehitystä, sillä pienemmilläkin toimijoilla on nyt mahdollisuus kehittää omia mallejaan ilman massiivisia laiteinvestointeja. Samalla tämä herättää kysymyksiä nykyisten korkeiden tekoälykehityskustannusten tarpeellisuudesta ja voi muuttaa koko alan toimintalogiikkaa.
Avoimen lähdekoodin merkitys tekoälymaailmassa
DeepSeekin avoimen lähdekoodin luonne tarkoittaa, että sen lähdekoodi on julkisesti saatavilla ja kuka tahansa voi tarkastella, käyttää tai muokata sitä. Tämä on merkittävä ero verrattuna esimerkiksi OpenAI:n tai Googlen malleihin, joiden koodi on suljettua ja vain yhtiöiden omassa käytössä.
Avoin lähdekoodi mahdollistaa mallin läpinäkyvän kehittämisen, sillä tutkijat ja kehittäjät ympäri maailmaa voivat analysoida sen toimintaa, löytää mahdollisia virheitä ja kehittää sitä edelleen. Tämä voi johtaa nopeampaan innovaatioiden syntymiseen ja mallin jatkuvaan parantumiseen yhteisön voimin.
Lisäksi avoimuus tarkoittaa, että yritykset voivat muokata mallia omiin erikoistarpeisiinsa sopivaksi ilman kalliita lisenssimaksuja, mikä madaltaa kynnystä tekoälyn hyödyntämiseen liiketoiminnassa.

Miten voin kokeilla DeepSeekiä itse?
DeepSeek R1:tä voi käyttää usealla tavalla:
- Verkkopalvelun kautta osoitteessa deepseek.com
- Mobiilisovelluksen kautta (App Storen ladatuin sovellus)
- Paikallisesti omalla tietokoneella LM Studion avulla
Yhteenveto
DeepSeek R1 saattaa muuttaa koko tekoälyalan dynamiikkaa. Avoimen lähdekoodin malli ja merkittävästi alhaisemmat kehityskustannukset voivat demokratisoida tekoälyteknologian kehitystä. Vaikka markkinat ovat reagoineet voimakkaasti, pitkän aikavälin vaikutukset voivat olla positiivisia: kun teknologian kehittäminen halpenee, yhä useampi yritys voi lähteä mukaan tekoälykehitykseen.
Haluatko oppia hyödyntämään tekoälyä omassa työssäsi?
Mentorsprintistä löydät suuren valikoiman videoita, joiden avulla voit oppia käyttämään tämän hetken suosituimpia tekoälytyökaluja.
Opi käyttämään mm. seuraavia palveluita: ChatGPT, Midjourney, Runway, Elevenlabs, BandLab ja HeyGen.
Luo ilmainen tili ja katso uusimmat videot alustallamme.