DeepSeek: Revolutionerende Open-Source AI Model

DeepSeek, en kinesisk virksomhed, har rystet AI-verdenen med lanceringen af en open-source AI-model, som angiveligt outperformede OpenAI's teknologi i flere benchmarks. Det mest overraskende er virksomhedens påstand om, at deres AI-teknologi blev udviklet for blot 5,6 millioner dollars.

Denne sum har vakt opsigt, især da virksomheder som OpenAI og Anthropic bruger hundreder af millioner hvert år på at udvikle deres store sprogmodeller. Samtidig har teknologigiganter som Microsoft annonceret en forventet udgift på 80 milliarder dollars i 2025, mens Meta har budgetteret mellem 6 og 65 milliarder dollars i år, hvor størstedelen går til Nvidia's GPU'er.

Som en investor i OpenAI og Anthropic via Fundrise, samt ejer af størstedelen af de store teknologivirksomheder i USA, er jeg meget nysgerrig på, hvordan DeepSeek præsterer.

DeepSeek blev grundlagt i 2023 af Liang Wenfeng, tidligere chef for den AI-drevne kvantitativ hedgefond High-Flyer. Virksomheden har valgt en open-source tilgang til AI-udvikling, hvilket giver det globale udviklerfællesskab mulighed for at inspektere og forbedre deres software.

DeepSeek påstår, at deres R1-model matcher eller overgår OpenAI og Metas førende produkter i benchmarks såsom AIME 2024 (matematiske opgaver), MMLU (generel viden) og AlpacaEval 2.0 (Q&A præstation). Modellen har også opnået en høj placering på UC Berkeleys Chatbot Arena-lederliste, hvilket er bemærkelsesværdigt med så begrænsede ressourcer.

Your mobile app, som blev lanceret i begyndelsen af januar 2025, toppede hurtigt i download-listerne for iPhone i lande som USA, Australien og Storbritannien. Det, der adskiller DeepSeek fra konkurrenterne, er, at deres AI-model, R1, forklarer sit ræsonnering inden den giver svar. Dette er en vigtig differentieringsfaktor i forhold til OpenAI's ChatGPT.

Hvordan kunne en lille startup med færre end 200 ansatte og et budget, der er halvdelen af hvad mange personlige finansentusiaster anser for ideelt til pension, konkurrere effektivt med amerikanske giganter? Svaret kan ligge i nødvendighed; når noget bliver presserende, følger innovation ofte.

Som et parallelt eksempel kan vi overveje Financial Samurai, et to-personers team (min kone og jeg), der opererer med et beskedent budget og alligevel formår at konkurrere effektivt mod websteder med store teams af skribenter og redaktører. Hvis vi nogensinde mistede alt og skulle genopbygge vores nettoværdi ved at tjene millioner online for at støtte vores børn, er jeg sikker på, at vi ville kunne gøre det. Der er ikke noget, en forælder ikke ville gøre for sine børn.

Dog ville det for Financial Samurai være som om, at dette websted genererede lige så meget trafik som The New York Times, en mediegigant med cirka 1.700 journalister og 5.800 ansatte i alt. En sådan præstation ville være næsten umulig, hvilket gør det svært for mig at tro, at DeepSeek kun har brugt 5,6 millioner dollars uden væsentlig støtte fra den kinesiske regering.

Alex Wang, 28-årig CEO for Scale AI, sagde til CNBC, at de kinesiske laboratorier har flere H100 GPU'er end folk antager: “Mit indtryk er, at DeepSeek har omkring 50.000 H100’er — noget de ikke kan tale om, fordi det overtræder amerikanske eksportkontroller.”

Det logiske konklusion ser ud til at være, at DeepSeek har betydeligt flere ressourcer end de afslører offentligt. Når den indledende panik lægger sig, vil de med insider-viden sandsynligvis afsløre den sande omfang af DeepSeek's evner og støtte.

Det er indlysende, at ingen amerikansk AI-virksomhed vil sidde stille, mens deres fremtid og formuer står på spil. Her er hvad jeg forudser: USA vil omfavne open-source AI-modeller for større effektivitet og hurtigere innovation. Nvidia og andre AI-chipproducenter kan opleve en midlertidig nedgang på op til 20-25%, efterfulgt af en genopretning, når AI-adoptionen accelererer takket være Jevon's paradoks.

Trumps administration vil tage yderligere skridt for at beskytte den amerikanske AI-industri med deres meddelelse om en 500 milliarder dollars AI-infrastrukturinvestering—ledet af Oracle, OpenAI og SoftBank, hvilket tydeligt viser, hvor seriøst USA betragter dette kapløb.

Store teknolog aktier som Microsoft, Meta, Apple, Amazon og Palantir kunne falde med op til 10-15%, men de vil rebounde efterhånden som lavere AI-omkostninger fører til højere overskud på længere sigt.

I lyset af disse tendenser investerer jeg i de amerikanske store teknologivirksomheders aktier og private AI-virksomheder. Lavere omkostninger betyder større AI-adoption og i sidste ende højere lønsomhed for disse virksomheder.

Ejendomsmarkedet kan også se en stigning i efterspørgslen. Hvis S&P 500 oplever et længerevarende fald på 10-20% over de næste 3-6 måneder, vil renten på statsobligationer sandsynligvis falde, da investorer søger sikkerhed i risikofri afkast. Lavere statsobligationsrenter vil føre til reducerede boliglånsrenter, hvilket skaber større efterspørgsel efter amerikansk ejendom.

Jeg vil fortsætte med dollar-cost averaging i S&P 500, private AI-virksomheder, de store teknologier og boligmarkedet. Det er præcist i disse markeds panik-øjeblikke, at disciplineret investering bliver mest kritisk. Når man fokuserer på langsigtede mål—uanset om det er pension eller sikring af fremtiden for ens børn—bliver det meget lettere at investere kapital under nedgangsperioder.

En ting er sikkert: AI- og investeringslandskaberne udvikler sig hurtigt, hvilket skaber både risici og muligheder for dem, der forbliver informerede.

Hvordan ser I på DeepSeek's open-source AI-model? Tror I, at virksomheden virkelig kun har brugt 5,6 millioner dollars for effektivt at konkurrere med OpenAI, Anthropic, Google og Meta? Er dette begyndelsen på enden for de Magnificente 7, eller tror I, at de store teknologivirksomheder i USA vil innovere sig igennem udfordringen? Og med den nuværende panik salg, hvordan investerer I jeres kapital?