מיקרוסופט חוקרת: האם DeepSeek השיגה נתונים מ-OpenAI באופן לא חוקי?

מיקרוסופט ו-OpenAI פתחו בחקירה נגד קבוצה המקושרת ל-DeepSeek, במטרה לבדוק האם היא השיגה גישה בלתי מורשית למידע רגיש של OpenAI. על פי הדיווחים, החקירה מתמקדת באפשרות שהקבוצה השתמשה בטכניקות שונות כדי להשיג נתוני פלט של המודלים של OpenAI, מה שעלול להוות הפרה של הסכמי השימוש והגנה על הקניין הרוחני.

החקירה נמצאת בשלבים מוקדמים, אך היא כבר מעוררת הדים בתעשיית הבינה המלאכותית. אם אכן יתברר ש-DeepSeek או גורמים מטעמה קיבלו נתונים ללא אישור, הדבר עלול להוביל למשבר משפטי חמור ולהחרפת המתיחות בין חברות טכנולוגיה אמריקאיות וסיניות.

החשדות

מיקרוסופט מחזיקה ב-OpenAI ומשקיעה משאבים רבים בפיתוח הבינה המלאכותית שלה. החשש העיקרי הוא ש-DeepSeek הצליחה להשתמש במידע מהמודלים של OpenAI כדי לפתח את מודל R1 בעלות נמוכה משמעותית. בעוד DeepSeek טוענת שהיא בנתה את המודל שלה מאפס והצליחה לייעל את תהליך האימון, השאלה הגדולה היא האם היא עשתה זאת באופן חוקי.

בהודעה רשמית, גורם במיקרוסופט אמר כי "נבדקות כל האפשרויות כדי להבטיח שהטכנולוגיה של OpenAI מוגנת מפני גישה בלתי מורשית". עדיין לא ברור אם ל-DeepSeek עצמה היה קשר ישיר לכך, או שמדובר בגורם צד שלישי שהשתמש בשיטות עקיפות כדי להשיג מידע קריטי.

ההשפעה על התחרות בין ארה"ב לסין בתחום הבינה המלאכותית

החשדות הללו מגיעים בעיתוי קריטי שבו התחרות בין ארה"ב לסין בתחום הבינה המלאכותית הולכת ומחריפה. מודל R1 של DeepSeek הצליח לזעזע את התעשייה בכך שהראה שאפשר לפתח מודל ברמה גבוהה בעלויות נמוכות מאוד – דבר שמטיל ספק בשיטת העבודה של ענקיות טכנולוגיה אמריקאיות כמו OpenAI, גוגל ומיקרוסופט, שמשקיעות מיליארדי דולרים בפיתוח מודלים דומים.

ממשלת ארה"ב כבר מטילה הגבלות על ייצוא שבבי AI מתקדמים לסין, בניסיון להגביל את יכולות הפיתוח של חברות סיניות. אם יתגלה ש-DeepSeek השיגה גישה בלתי חוקית לנתונים, הדבר עשוי להוביל לסנקציות נוספות, כמו הגבלות על שיתוף פעולה טכנולוגי בין חברות אמריקאיות וסיניות.

מיתוס ה-6 מיליון דולר – למה זה לא מספר מדויק?

בתוך כך, גם עולות הערכות כי סכום ההשקעה שמסרה דיפסיק הוא לא נכון. דיפסיק טענה שפיתחה את המודל בהשקעה של 6 מיליון דולר וזה בשעה שענקיות הטק השקיעו מיליארדים רבים במודל שלהם. המספר 6 מיליון דולר הוזכר לראשונה במסמך טכני שפרסמה DeepSeek בדצמבר, אשר העריך כי עלות האימון הסופי של מודל DeepSeek-V3 עומדת על כ-5.6 מיליון דולר, בהתבסס על 2.8 מיליון שעות עבודה של מעבדי GPU. אך יש כאן טוויסט חשוב – המספר הזה אינו כולל את כל ההשקעה במחקר ופיתוח, שכר עובדים, רכישת שבבים, איסוף נתונים וניסויים קודמים. למעשה, ההוצאה הכוללת של DeepSeek הייתה ככל הנראה הרבה יותר גבוהה.

אנליסטים בוול סטריט, כמו סטייסי רסגון מברנשטיין, מיהרו להפריך את המיתוס: "זה לחלוטין לא נכון שסין שכפלה את OpenAI ב-5 מיליון דולר". גם מומחים נוספים הדגישו כי DeepSeek כנראה נשענה על פלטים של מודלים מערביים קיימים כמו Llama של מטא, תוך שימוש בטכניקות כמו מודלים מזוקקים (Distillation), שמאפשרות להכשיר מודלים קטנים על בסיס מודלים גדולים יותר.

הפחדים מהוזלת עלויות המחשוב – מוצדקים או מוגזמים?

במקביל לטלטלה בשוק, מטא (Meta) הודיעה על הגדלת הוצאות ההון שלה ל-2025 ל-60-65 מיליארד דולר, לעומת תחזית קודמת של 38-40 מיליארד דולר בלבד. מנכ"ל החברה, מארק צוקרברג, כתב בפייסבוק: "2025 תהיה שנה מכריעה עבור AI", והוסיף כי החברה בונה חוות שרתים ענקית שתכלול 1.3 מיליון מעבדי GPU עד סוף השנה.

אם כך, מדוע השוק כל כך נבהל מ-DeepSeek? ההסבר נעוץ ביעילות המודל החדש. לפי New Street Research, עלות השימוש ב-DeepSeek-V3 עבור אינפרנס (Inference – חיזוי נתונים) נמוכה בכ-90% בהשוואה למודלים של OpenAI. זה עלול להפחית את הביקוש לשבבים יקרים כמו אלו של אנבידיה, ולהקטין את תזרים ההכנסות של חברות השבבים הגדולות.

אבל חשוב לזכור – AI עדיין דורש כמויות עצומות של כוח חישובי. דיפלומטים ומנהלים בכירים בסין עצמה טוענים כי המחסור במעבדי GPU מהווה "גורם מגביל" לפיתוח AI במדינה. הסיבה לכך היא מגבלות הייצוא שהטילה ארה"ב, שמונעות מסין גישה לשבבים המתקדמים ביותר. DeepSeek אומנם מצאה דרך לייעל תהליכים, אבל אין זה אומר שהתעשייה כולה תוותר על שבבים מתקדמים.

מה חושבים המומחים?

• "סם אלטמן הסיני" - מי עומד מאחורי דיפסיק
• "קניתי אתמול מניות של אנבידיה; השוק טועה, המניה תעלה"

אנבידיה ניסתה להרגיע את המשקיעים ואמרה כי DeepSeek הוא "התקדמות מצוינת בתחום הבינה המלאכותית, אך אינו משנה את חוקי המשחק בתחום הביקוש לחומרה". דן אייבס, אנליסט טכנולוגיה בכיר מ-Wedbush, טען כי מדובר בהזדמנות קנייה עבור מניות טכנולוגיה בארה"ב, והוסיף כי "השוק מפרש את ההשקה של DeepSeek בצורה לא נכונה".

אנדריי קרפתי, לשעבר ראש צוות ה-AI של טסלה, חיזק את הטענה כי למחשוב עדיין יש ביקוש אינסופי: "למידת מכונה דורשת יותר כוח חישובי מכל אלגוריתם אחר בהיסטוריה – אני לא מהמר נגד מחשוב". מנכ"ל מיקרוסופט, סאטיה נאדלה, הוסיף פרשנות מעניינת כשציטט את פרדוקס ג'בונס – תופעה כלכלית המראה שככל שהשימוש במשאב נהיה יעיל יותר, הביקוש אליו דווקא עולה. במילים אחרות, אם AI יהפוך ליעיל וזול יותר, אנחנו רק נראה עלייה בשימוש בו, מה שיגדיל את הצורך בשבבים.

מבט לעתיד – האם DeepSeek תשנה את חוקי המשחק?

ובכן קודם כל צריך להבין אם מדובר בגניבה של דאטה ושימוש אסור - מה שמיקרוסופט חוקרת. אם לא, אז צריך לדעת מה העלות האמיתית, ואם אכן בסופו של דבר החברה הצליחה לייצר מוצר טוב בעלות נמוכה למשתמש. אם כן, אז מדובר בחדשות טובות לצרכן , קשות לענקיות הטק. 

ובכן קודם כל צריך להבין אם מדובר בגניבה של דאטה כפי שזה נראה כרגע, DeepSeek לא צפויה להחליף את ענקיות הטכנולוגיה האמריקאיות, אבל היא כן מציבה אתגר מעניין. המודל שלה מוכיח שאפשר לבנות AI מתוחכם בעלויות נמוכות יותר, מה שעשוי לגרום לשינוי בגישות הפיתוח בעתיד. עם זאת, הכיוון הכללי של התעשייה עדיין מצביע על עלייה משמעותית בביקוש לתשתיות חישוביות.

DeepSeek היא אולי רק ההתחלה של גל חדש של חדשנות ב-AI, אבל כל עוד חברות כמו מטא, מיקרוסופט ו-OpenAI ממשיכות להרחיב את ההשקעות שלהן – לא נראה שמלחמת ה-AI תסתיים בקרוב.