Im globalen Rennen um künstliche Intelligenz (KI) halten die US-amerikanischen ChatGPT (OpenAI) und Gemini (Google) eine führende Position ein, während Chinas DeepSeek als neue Kraft auftaucht.Nutzung lokaler Vorteile und technologischer IterationenDieser Artikel vergleicht die drei in Bezug auf technologische Leistung, Anwendungsszenarien und Infrastrukturunterstützung.und analysiert die zentrale Rolle von Hochgeschwindigkeitsoptischen Modulen bei ihrer Entwicklung.
Technologische Architektur und Leistung
ChatGPT (GPT-4): Basierend auf der Transformer-Architektur und ausgebildet auf riesigen mehrsprachigen Datensätzen liegen seine Stärken in der Natursprachengenerierung (NLG) und komplexem logischem Denken.Codeerstellung, und Multi-Turn-Gespräche, hat aber Grenzen an Genauigkeit im chinesischen Kontext und Echtzeit-Informationsaktualisierungen.
Zwillinge: Als Vertreter multimodaler Modelle integriert Gemini Text-, Bild- und Videoverarbeitungsfähigkeiten, die sich insbesondere im crossmodalen Abruf (z. B."Text from image") und Suchmaschinen-Synergie (mit Hilfe von Google Knowledge Graph)Die hohen Rechenanforderungen beschränken jedoch den Leichtbau.
DeepSeek: Konzentriert sich auf die Optimierung für chinesische Szenarien, zeichnet sich durch das Verständnis klassischer Literatur, die Dialekterkennung und die lokale Einhaltung (z. B. Einhaltung der chinesischen Datenschutzgesetze) aus.Die Modellparameter sind kleiner., mit einer höheren Ausbildungswirksamkeit, liegt aber in Bezug auf die multimodale Unterstützung und die globale Korpus-Abdeckung hinter den beiden anderen zurück.
Anwendungsszenarien und Vermarktung
ChatGPT und Gemini sind weit verbreitet in globalen Märkten wie Büro, Bildung und Kundenservice, während DeepSeek auf vertikale Bereiche wie Finanzen und Regierung in China spezialisiert ist,Bereitstellung maßgeschneiderter LösungenSo kann DeepSeek beispielsweise die Analyse von Finanzberichten automatisch mit der chinesischen Marktregulierungspolitik verknüpfen, während ChatGPT bei internationalen Normungsaufgaben besser im Einsatz ist.
Rechenleistung und Kosteneffizienz
Gemini verlässt sich auf die internen TPU-Cluster von Google, was die höchsten Trainingskosten mit sich bringt; ChatGPT nutzt die GPU-Supercomputing von Microsoft Azure, was erhebliche Hardwareinvestitionen erfordert;DeepSeek verwendet eine gemischte Rechenstrategie (heimische Chips + internationale Hardware), um ein Gleichgewicht zwischen Kostenkontrolle und heimischem Substitution zu finden.
Hochgeschwindigkeitsoptische Module sind Kernkomponenten für die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung in Rechenzentren, die Daten über optische Signale über Glasfaser übertragen.mit einer Bandbreite von mehr als 800 Gbps und einer Latenzzeit von weniger als MikrosekundenIhre Schlüsselrollen bei der Entwicklung von KI spiegeln sich in folgenden Aspekten wider:
Multiplikator für die Ausbildungswirksamkeit
Das verteilte Training großer Modelle erfordert eine häufige Synchronisierung großer Parameter (z. B. die 1,8 Billionen Parameter von GPT-4).Unzureichende Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen Knoten kann zu leeren Rechenressourcen führenSo zeigte OpenAI beispielsweise, dass Hochgeschwindigkeitsoptische Module die Trainingszyklen um 40% reduzierten.Während die von Google für Gemini eingesetzte OCS-Technologie die Auslastungseffizienz der optischen Module weiter optimierte.
Eckpfeiler für die Echtzeit-Inferenz
In KI-Anwendungen (z. B. die Gesprächsantworten von ChatGPT) müssen Benutzeranfragen das Modell erreichen und Ergebnisse innerhalb von Millisekunden zurückgeben.Hochgeschwindigkeitsoptische Module sorgen für eine Kommunikation mit geringer Latenz innerhalb von Rechenzentren und zwischen geografischen Knotenpunkten, insbesondere in Finanztransaktionsszenarien, die von DeepSeek bedient werden, wo sich ein Latenzunterschied von 0,1 Sekunden erheblich auf den Entscheidungswert auswirken kann.
Herausforderungen und Durchbrüche in der chinesischen Technologie
Die chinesischen Hersteller von optischen Modulen (z. B. Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) haben mehr als 40% des weltweiten Marktanteils erobert, liegen aber immer noch hinter den US-Herstellern zurück (z. B. Coherent,Intel) im 800G/1.6T-Ultra-Hochgeschwindigkeits-Modulfeld. Damit DeepSeek Modelle auf Trillionenparameter-Ebene einholen kann, muss es sich auf Durchbrüche in heimischen optischen Modulen bezüglich Stromverbrauch und Geschwindigkeit verlassen.
ChatGPT: Erweitert weiterhin seine Vorteile in Bezug auf Multimodalität und Allgemeinheit, steht aber in Europa und den USA vor strengen Überprüfungen der Einhaltung.
Zwillinge: Nutzt das Google-Ökosystem, um die Integration von Suchmaschinen und KI zu stärken, muss aber die Herausforderungen der Rechenkosten angehen.
DeepSeek: Er verfolgt eine "kleine, aber verfeinerte" Strategie zur Erschließung des Inlandsmarktes und beschleunigt gleichzeitig die Lokalisierung grundlegender Technologien wie optischer Module zur Unterstützung der Ausbildung größerer Modelle.
Der KI-Wettbewerb ist nicht nur ein Wettbewerb von Algorithmen, sondern auch ein Spiel der Infrastruktur." wird sich direkt auf die Iterationsgeschwindigkeit von Modellen und die Obergrenze von Anwendungen auswirkenWenn China's DeepSeek eine geschlossene Schleife in seiner Kerntechnologie-Kette erreichen kann, könnte es einen einzigartigen Weg in der globalen KI-Landschaft bahnen.
Im globalen Rennen um künstliche Intelligenz (KI) halten die US-amerikanischen ChatGPT (OpenAI) und Gemini (Google) eine führende Position ein, während Chinas DeepSeek als neue Kraft auftaucht.Nutzung lokaler Vorteile und technologischer IterationenDieser Artikel vergleicht die drei in Bezug auf technologische Leistung, Anwendungsszenarien und Infrastrukturunterstützung.und analysiert die zentrale Rolle von Hochgeschwindigkeitsoptischen Modulen bei ihrer Entwicklung.
Technologische Architektur und Leistung
ChatGPT (GPT-4): Basierend auf der Transformer-Architektur und ausgebildet auf riesigen mehrsprachigen Datensätzen liegen seine Stärken in der Natursprachengenerierung (NLG) und komplexem logischem Denken.Codeerstellung, und Multi-Turn-Gespräche, hat aber Grenzen an Genauigkeit im chinesischen Kontext und Echtzeit-Informationsaktualisierungen.
Zwillinge: Als Vertreter multimodaler Modelle integriert Gemini Text-, Bild- und Videoverarbeitungsfähigkeiten, die sich insbesondere im crossmodalen Abruf (z. B."Text from image") und Suchmaschinen-Synergie (mit Hilfe von Google Knowledge Graph)Die hohen Rechenanforderungen beschränken jedoch den Leichtbau.
DeepSeek: Konzentriert sich auf die Optimierung für chinesische Szenarien, zeichnet sich durch das Verständnis klassischer Literatur, die Dialekterkennung und die lokale Einhaltung (z. B. Einhaltung der chinesischen Datenschutzgesetze) aus.Die Modellparameter sind kleiner., mit einer höheren Ausbildungswirksamkeit, liegt aber in Bezug auf die multimodale Unterstützung und die globale Korpus-Abdeckung hinter den beiden anderen zurück.
Anwendungsszenarien und Vermarktung
ChatGPT und Gemini sind weit verbreitet in globalen Märkten wie Büro, Bildung und Kundenservice, während DeepSeek auf vertikale Bereiche wie Finanzen und Regierung in China spezialisiert ist,Bereitstellung maßgeschneiderter LösungenSo kann DeepSeek beispielsweise die Analyse von Finanzberichten automatisch mit der chinesischen Marktregulierungspolitik verknüpfen, während ChatGPT bei internationalen Normungsaufgaben besser im Einsatz ist.
Rechenleistung und Kosteneffizienz
Gemini verlässt sich auf die internen TPU-Cluster von Google, was die höchsten Trainingskosten mit sich bringt; ChatGPT nutzt die GPU-Supercomputing von Microsoft Azure, was erhebliche Hardwareinvestitionen erfordert;DeepSeek verwendet eine gemischte Rechenstrategie (heimische Chips + internationale Hardware), um ein Gleichgewicht zwischen Kostenkontrolle und heimischem Substitution zu finden.
Hochgeschwindigkeitsoptische Module sind Kernkomponenten für die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung in Rechenzentren, die Daten über optische Signale über Glasfaser übertragen.mit einer Bandbreite von mehr als 800 Gbps und einer Latenzzeit von weniger als MikrosekundenIhre Schlüsselrollen bei der Entwicklung von KI spiegeln sich in folgenden Aspekten wider:
Multiplikator für die Ausbildungswirksamkeit
Das verteilte Training großer Modelle erfordert eine häufige Synchronisierung großer Parameter (z. B. die 1,8 Billionen Parameter von GPT-4).Unzureichende Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen Knoten kann zu leeren Rechenressourcen führenSo zeigte OpenAI beispielsweise, dass Hochgeschwindigkeitsoptische Module die Trainingszyklen um 40% reduzierten.Während die von Google für Gemini eingesetzte OCS-Technologie die Auslastungseffizienz der optischen Module weiter optimierte.
Eckpfeiler für die Echtzeit-Inferenz
In KI-Anwendungen (z. B. die Gesprächsantworten von ChatGPT) müssen Benutzeranfragen das Modell erreichen und Ergebnisse innerhalb von Millisekunden zurückgeben.Hochgeschwindigkeitsoptische Module sorgen für eine Kommunikation mit geringer Latenz innerhalb von Rechenzentren und zwischen geografischen Knotenpunkten, insbesondere in Finanztransaktionsszenarien, die von DeepSeek bedient werden, wo sich ein Latenzunterschied von 0,1 Sekunden erheblich auf den Entscheidungswert auswirken kann.
Herausforderungen und Durchbrüche in der chinesischen Technologie
Die chinesischen Hersteller von optischen Modulen (z. B. Zhongji Xuchuang, Guangxun Technology) haben mehr als 40% des weltweiten Marktanteils erobert, liegen aber immer noch hinter den US-Herstellern zurück (z. B. Coherent,Intel) im 800G/1.6T-Ultra-Hochgeschwindigkeits-Modulfeld. Damit DeepSeek Modelle auf Trillionenparameter-Ebene einholen kann, muss es sich auf Durchbrüche in heimischen optischen Modulen bezüglich Stromverbrauch und Geschwindigkeit verlassen.
ChatGPT: Erweitert weiterhin seine Vorteile in Bezug auf Multimodalität und Allgemeinheit, steht aber in Europa und den USA vor strengen Überprüfungen der Einhaltung.
Zwillinge: Nutzt das Google-Ökosystem, um die Integration von Suchmaschinen und KI zu stärken, muss aber die Herausforderungen der Rechenkosten angehen.
DeepSeek: Er verfolgt eine "kleine, aber verfeinerte" Strategie zur Erschließung des Inlandsmarktes und beschleunigt gleichzeitig die Lokalisierung grundlegender Technologien wie optischer Module zur Unterstützung der Ausbildung größerer Modelle.
Der KI-Wettbewerb ist nicht nur ein Wettbewerb von Algorithmen, sondern auch ein Spiel der Infrastruktur." wird sich direkt auf die Iterationsgeschwindigkeit von Modellen und die Obergrenze von Anwendungen auswirkenWenn China's DeepSeek eine geschlossene Schleife in seiner Kerntechnologie-Kette erreichen kann, könnte es einen einzigartigen Weg in der globalen KI-Landschaft bahnen.
