Как DeepSeek повлияет на российский бизнес: плюсы и минусы китайской нейросети

Новая нейросеть DeepSeek с открытым кодом может помочь российскому бизнесу стать более конкурентоспособным. Она дешевле и мощнее аналогов, а кроме того, может работать без VPN. Но есть и подводные камни, связанные, например, с безопасностью. RB.RU спросил экспертов о плюсах и минусах DeepSeek для российских предпринимателей.

DeepSeek интересен российским предпринимателям, работающим в сфере маркетинга, e-commerce, финансов, юриспруденции и разработки программного обеспечения, заявил RB.RU эксперт «Института Гайдара» Кирилл Черновол. Компании могут получить дополнительные конкурентные преимущества за счет более точного анализа информации и ускоренной обработки задач.

«DeepSeek может помочь юристам быстрее подготавливать правовые заключения, маркетологам — персонализировать контент, а IT-компаниям — разрабатывать более сложные алгоритмы на основе генеративного ИИ», — говорит эксперт.

Как пояснил RB.RU управляющий партнер Sk Capital Станислава Колесниченко, DeepSeek способен облегчить автоматизацию бизнес-процессов, разработку чат-ботов для клиентского сервиса.

С помощью DeepSeek предприниматели могут идентифицировать новые рыночные ниши и разрабатывать целенаправленные рекламные кампании, а кроме того, языковая модель может упростить процесс анализа ценовых стратегий конкурентов и помочь в оптимизации внутренних процессов компании, рассказал RB.RU президент Международного союза судебных экспертов Николай Кандикудряков-Тигранн.

«С помощью автоматизации рутинных задач и улучшения взаимодействия между командами компании смогут повысить свою эффективность и сосредоточиться на более стратегических задачах», — заявил он.

С экспертом согласна основатель международной школы программирования и дизайна для детей и подростков Coddy Оксана Селендеева. Предприниматель считает, что новая модель способна снять с сотрудников рутинные задачи, а предпринимателю не придется «раздувать» штат.

«DeepSeek может помогать в создании учебных материалов, проверке заданий и поддержке преподавателей в рутинных задачах. Это должно освободить время учителей для более важной работы», — считает она.

Директор по инновациями департамента аналитических решений ГК «Корус Консалтинг» Авенир Воронов называет в числе преимуществ DeepSeek возможность доработки модели под конкретные запросы бизнеса.

DeepSeek привлекательна для предпринимателей из России, Ирана, Беларуси и других стран, в отношении которых введены санкции и ограничения на доступ к западным ИИ-моделям, отмечает ИТ-директор СДЭК Артем Новиков.

Китайская нейросеть «может стать прекрасной альтернативой для корпораций, у которых могут быть определенные ограничения на использование продуктов из США, как OpenAI», говорит CEO и основатель Brandquad Филипп Денисов. «Например, буквально на днях «Альфа-банк» заявлял, что начал тестировать китайскую генеративную модель DeepSeek R1 в своих продуктах на базе искусственного интеллекта», — обращает внимание он.

Как рассказал сооснователь и исполнительный директор ИИ-платформы AutoFAQ Владислав Беляев, возможность работы DeepSeek без VPN и улучшенная вычислительная мощность позволяют значительно повысить скорость предоставления ответов LLM (Large language model — больших языковых моделей), что дает преимущество при разработке именно облачных решений как для бизнеса, так и для конечных пользователей.

Управляющий партнер московского офиса коллегии адвокатов «Регионсервис» Анна Жолобова, говоря о DeepSeek, указала на отсутствие потребности подключения к VPN и наличие возможности индивидуальной адаптации под конкретные задачи организации. Кроме того, платформа предлагает функцию локального использования без постоянного выхода в интернет, «что не может не обнадеживать с точки зрения безопасности данных».

Еще одно важное преимущество DeepSeek — он дешевле своих аналогов, говорят эксперты.

«Для предпринимателей, особенно стартапов, работающих на искусственном интеллекте и больших языковых моделях, важным фактором будет цена. DeepSeek оказывается значительно дешевле при использовании API (набор правил обмена данными) — минимум в десять раз, чем OpenAI. Для стартапов экономическая целесообразность использования сервиса на базе OpenAI под вопросом, добавленная ценность не настолько велика, чтобы оправдать стоимость платформы. Цена становится серьезным препятствием для создания таких сервисов, которые могли бы повысить ценность существующих продуктов», — считает директор по стратегии и сооснователь платформы «АгроСигнал» Владимир Коршунов.

DeepSeek первым позволил использовать большие языковые модели локально по очень выгодной стоимости, но, так как эта технология открыта, в ближайшее время стоит ожидать снижения стоимости токенов у лидеров рынка (таких как OpenAI и Antpropic), пояснил технический директор российского разработчика ИИ-решений Metamentor Михаил Шмонов. Из-за более низкой стоимость эксперт прогнозирует рост спроса на генеративный интеллект со стороны юридических, строительных, маркетинговых и исследовательских компаний, финансистов и IT-бизнеса.

Руководитель аудиторско-консалтинговой группы АИП, эксперт московского отделения «Опоры России» Сергей Елин говорит, что открытый код DeepSeek даст возможность снижать себестоимость проектов.

«Открытый код дает возможность большому количеству участников увлекаться в процесс, и в ходе этих действий, как правило, рождаются новые интересные решения, снижается себестоимость проектов, и, как следствие, потребители могут получать более интересные решения и большее количество их вариантов», — сказал эксперт.

Сооснователь и исполнительный директор ИИ-платформы AutoFAQ Владислав Беляев добавляет, что цена — это ключевое преимущество DeepSeek (помимо работы в облачной инфраструктуре Китая). При этом оценка стоимости использования сервиса в отрыве от конкретных бизнес-задач может привести к неверным выводам. Например, в задачах, связанных с математикой или написанием кода, модель DeepSeek-R1 может превзойти конкурентов за счет более глубокой проработки алгоритмов и обучения на специализированных данных, но неясно, как отечественный бизнес выиграет от более успешного решения известных математических задач.

«А решение, например, конкретных задач логистики или планирования производства требует специализированных программных продуктов, одной модели недостаточно. При работе с инструкциями, регламентами и коммерческими текстами на русском языке у DeepSeek все еще есть нерешенные проблемы с точностью и качеством генерации», — отметил Беляев.

Внедрение DeepSeek ведет к усилению рисков, связанных с дезинформацией и манипуляцией общественным мнением, считает руководитель международного облачного провайдера Serverspace корпорации ITG Андрей Смирнов. При использовании новой китайской нейросети важно учитывать вопросы защиты персональных данных и риски в сфере интеллектуальной собственности, добавляет эксперт «Института Гайдара» Кирилл Черновол.

«Эффективнее всего, чтобы страна разрабатывала, использовала и в дальнейшем наращивала национальные инструменты в сфере ИИ. Так как сегодня это вопрос конкуренции уже не между компаниями, но между странами», — считает он.

В России уже есть несколько локальный решений в области ИИ, ориентированных на бизнес. Их преимущества — в том, что они включают адаптацию к русскоязычной аудитории, возможность интеграции с локальными сервисами и соблюдение требований законодательства, перечисляет основатель Promobot Олег Кивокурцев.

«Однако недостатками, — добавляет он, — могут быть ограниченные возможности по сравнению с международными аналогами и меньшая база данных для обучения моделей. Перспективы развития заключаются в дальнейшем улучшении технологий, расширении функционала и повышении качества взаимодействия с пользователями, что может привести к росту популярности и конкурентоспособности на рынке».

Хотя по ряду параметров иностранные решения остаются впереди, российские модели обладают преимуществами в локализации и могут быть удобнее в конкретных бизнес-задачах, добавил ИТ-директор «СДЭК» Артем Новиков. Например, российские языковые модели адаптированы под локальные реалии и русский язык.

Новиков назвал преимущества российских моделей:

• Применяются в бизнесе и продолжают активно развиваться.
• Некоторые из них использовались при обучении DeepSeek, что говорит о высоком уровне технологий в российском ИИ-секторе.
• Новые проекты появляются и в крупных корпорациях, и в независимых лабораториях, что усиливает конкуренцию на рынке ИИ.

Эксперты также отмечают несовершенство технологии новой нейросети. Как пояснил Владислав Беляев, не для всех компаний доступно использование облачных технологий DeepSeek. Например, при необходимости развертывания в контуре безопасности (on-premise) необходимо учесть, какие видеокарты есть у заказчика, и подобрать модель, оптимально отвечающую балансу скорость-качество ответа.

«При первом тестировании моделей от DeepSeek мы столкнулись с бесконечным циклом генерации и путаницей языков. Поэтому пока мы используем модели прошлого года, которые хорошо себя зарекомендовали на наших внедрениях. Надеемся, что скоро DeepSeek или другие игроки выпустят хорошие модели для развертывания на небольших (1-2 видеокарты) вычислительных мощностях, что принесет больше пользы корпоративным клиентам, которые не могут пользоваться облачными моделями», — рассказал специалист.

Экономист Константин Церазов призывает и вовсе не зациклировать на DeepSeek. По его словам, нейросеть громко о себе заявил, но бизнес — это марафон, в котором нужно выиграть.

«И, кстати, пока Уолл-стрит начал постепенно отходить от шока (акции других разработчиков ИИ-моделей упали на фоне новостей о выходе DeepSeek), появилась новая модель нейросети Qwen 2.5, также из КНР, но от Alibaba. И уже повторения обвала рынка 27 января нет, хотя Qwen 2.5 преподнесена создателями как нейросеть более мощная, чем DeepSeek», — заявил он.

Технический директор российского разработчика ИИ-решений Metamentor Михаил Шмонов: «Появление DeepSeek показывает рынок ИИ с иного угла. И этот запуск, вероятно, простимулирует все его сегменты: пользовательский, бизнес и разработки. В DeepSeek продемонстрировали новый подход к обучению больших языковых моделей».

Концепт с использованием отдельного шага под каждую задачу позволил построить обучение на игровых видеокартах. Такой подход снизил стоимость обучения модели в 100 раз, и также в 100 раз снизилась и цена токена в API. Теперь можно внедрять ИИ в новый класс задач, где раньше это казалось невозможным из-за высокой стоимости генерации токена и медленной скорости работы. Совмещая скорость новых моделей и оптимизированное для ИИ «железо», продукту удалось достигнуть моментальной скорости ответа.

Сравнивая DeepSeek с СhatGPT, стоит выделить следующие плюсы и минусы:

• ChatGPT по-прежнему опережает конкурентов относительно мультимодальности и высокой адаптивности к интеграции в приложения.
• DeepSeek опережает скоростью и мобильностью. Модель работает быстрее и стоит дешевле, при том же качестве результата.
• Сегодня новая китайская модель работает только с текстом, но в ближайшем будущем, скорее всего, это изменится.
• DeepSeek — первая модель с оптимизацией такого уровня, позволяющая использовать большие языковые модели локально по очень выгодной стоимости. Но так как эта технология открыта, в ближайшее время стоит ожидать снижения стоимости токенов у лидеров рынка (таких как OpenAI и Antpropic).

Основатель Promobot Олег Кивокурцев: «На сегодняшний день можно с уверенностью сказать, что DeepSeek генерирует программный код не хуже, чем ChatGPT, и отвечает на общие вопросы с сопоставимой точностью. Конечно, существуют различия: на некоторые вопросы одно решение может дать более точный ответ, на другие — менее. В конечном итоге выбор зависит от конкретных задач пользователя: в одних DeepSeek будет предпочтительнее, в других — GPT».

С точки зрения перспектив у DeepSeek есть явные преимущества. Он позиционируется как open-source решение, что соответствует изначальной философии проекта OpenAI, от которой компания в итоге отказалась, что привело к конфликту с Илоном Маском.

Отсутствие open-source у OpenAI может ограничить его возможности, в то время как DeepSeek привлечет множество энтузиастов и разработчиков, которые смогут использовать свои вычислительные мощности для создания новых библиотек и улучшения решений. Это, в свою очередь, может привести к большему числу коммерческих пользователей DeepSeek по сравнению с OpenAI.

Однако не стоит забывать о политических аспектах. Лоббисты OpenAI будут активно противодействовать внедрению решений DeepSeek на рынок. Тем не менее благодаря своей open-source природе DeepSeek, безусловно, сможет предложить больше прикладных решений в будущем.

Руководителя международного облачного провайдера Serverspace, корпорация ITG Андрей Смирнов: «Недавно появилась информация о взломе баз данных DeepSeek, в результате чего внутренние данные оказались в открытом доступе. Это может говорить о том, что новая нейросеть пока что уязвимее, чем GPT: корпоративная инфраструктура DeepSeek, судя по всему, не имела надежной защиты. Если факты подтвердятся, то компаниям стоит внимательнее оценивать риски при развертывании подобных решений».

В целом выбор между ChatGPT и DeepSeek зависит от задач: ChatGPT удобен для широкого круга тем и быстрой генерации контента, DeepSeek — для глубокой отраслевой аналитики.