DeepSeek erschüttert die Börse und zwingt die Nvidia Aktien zeitweise in die Knie. Die chinesische KI steht für die nächste Generation datengetriebener Technologien - und die kommt mit einem bitteren Beigeschmack für den US Markt. Denn Deepseek zeigt, dass es nicht horrende Summen oder herausragende Chips braucht, um mit den amerikanischen KI Konzernen mitzuhalten. Im App Store von Apple hat es DeepSeek direkt auf den ersten Platz der Downloads geschafft und damit OpenAI erfolgreich verdrängt. Ein gefährliches Vorshadowing für den US Giganten?
Wir haben mit unserem Entwickler Team gesprochen und gefragt, was unsere Kunden als Unternehmen jetzt über DeepSeek wissen sollten, wo die Stärken liegen, welche Gefahren es gibt und wie Unternehmen DeepSeek für sich nutzen können.
Aus Entwicklersicht: Was hebt für euch DeepSeek von ChatGPT ab?
Zunächst erscheinen DeepSeek (Modell R1) und ChatGPT (Modell 4o) in der Verwendung ziemlich vergleichbar. Alltägliche Aufgaben wie “Erstelle einen API-Server in Node.js oder Python” lösen beide Systeme mit Bravour. Interessant wird es, wenn man komplexere Aufgaben stellt - wie z.B. Mathematik oder Logik-Rätsel. ChatGPT 4o rechnet munter drauf los und verkündet dann ein Ergebnis, das gar nicht stimmt, wie z.B. “8 + 5 = 10”. Verwendet man hier das Reasoning-Modell o1, so kommt der Chatbot für mehrere Minuten (5-10) ins Grübeln, bis ihm auffällt, dass es keine Lösung für das gestellte Problem gibt.
DeepSeek wiederum legt sofort los, bemerkt aber bei jedem Versuch, dass die Lösung (noch) nicht stimmt. Nach dem Durchprobieren aller Kombinationen kommt er dann zum Ergebnis, dass es keine Lösung gibt - deutlich schneller als ChatGPT. Was komplexe Denkaufgaben angeht, scheint DeepSseek R1 tatsächlich die Nase vorn zu haben.
Was bedeutet das für die Zukunft von KI?
Die Fähigkeiten von DeepSeek sind beträchtlich und werden bei OpenAI, META und Co. für einigen Wirbel gesorgt haben. Wir gehen davon aus, dass es die Ambitionen der Anbieter, sich gegenseitig zu übertrumpfen, nur weiter anfacht und die Entwicklung in Richtung AGI ( Artificial General Intelligence)- also eine allein denkende und lernende künstliche Intelligenz- vorantreibt. Die “geringen” Kosten, also die Trainingszeit, mit denen DeepSeek R1 den aktuellen AI-Chatbots das Wasser reichen kann, werden auch dafür sorgen, dass im Bereich AI-Entwicklung wieder mehr auf Ressourcen geschaut wird. Die Weiterentwicklung nach dem Motto “Koste es was es wolle” ist auf dieser Basis nicht mehr tragbar und wird die finanziellen und ökonomischen Entscheidungen der Zukunft beeinflussen.
KI aus China- gibt es hier gerade mit Blick auf das Thema Datensicherheit Dinge, die man bei der Nutzung beachten sollte?
Zunächst sollte man klarstellen, dass Datensicherheit bei der Nutzung von KI generell ein Thema sein sollte. Bei ChatGPT landen die Daten auf amerikanischen Servern, da OpenAI den Hauptsitz in San Francisco hat und sich die Server hauptsächlich in den USA befinden. Für die Nutzung von DeepSeek bedeutet das, alle Daten landen in China. Generell sollten hier die AI-Systeme also mit Vorsicht befüttert werden. Nichtsdestotrotz ist es ein Unterschied, ob man einem westlichen Land wie den USA Vertrauen schenkt oder einer kommunistischen Volkswirtschaft wie China. Gerade die vorgeschriebene Zensur, die auch in DeepSeek Anwendung findet, muss kritisch betrachtet und hinterfragt werden. In Zukunft müssen sich Nutzer also zusätzlich absichern. Nicht nur: stimmen die genannten Ergebnisse, sondern auch: wurden diese vielleicht zensiert? Das ist ein extrem kritischer Punkt, der unserer Meinung nach in dem aktuellen Hype zu sehr untergeht.
Das heißt konkret: Wenn man DeepSeek nutzen möchte, dann bitte kritisch die Ergebnisse hinterfragen.
In den letzten Jahren hat sich allerdings gezeigt, dass genau das beim Thema Mediennutzung oft nicht gemacht wird. Eine Zensur von Informationen ist für eine demokratische Gesellschaft eigentlich ein No Go. Hier bleibt die Frage, wie gefährlich zensierte Anwendungen wie DeepSeek für unsere Gesellschaft sind und ob den Leuten bewusst ist, was das für sie bedeutet.
Okay, danke euch für eure Ehrlichkeit! Jetzt wieder zum Positiven: Wo könntet ihr euch DeepSeek zukünftig in Unternehmen als gute Unterstützung vorstellen?
Da der Code von DeepSeek Open Source ist, bietet es tatsächlich neue Möglichkeiten für Anwendungsfälle, die bislang nicht zu realisieren waren. Eigene GPTs, die mit Unternehmensdaten trainiert und auf die interne Nutzung zugeschnitten werden, sind immer noch von der Infrastruktur des Betreibers abhängig. Mit DeepSeek wird es möglich sein, die gesamte Infrastruktur selbst zu betreiben und damit auch den Ort der Nutzungsdaten zu bestimmen. Das ist gerade für sehr sensible Daten ein extremer Fortschritt. Schauen wir uns zum Beispiel mal die Bankenbranche an. DeepSeek könnte dazu verwendet werden, im System Betrugsfälle schneller zu erkennen und zu verhindern. Wir sprechen hier von der Analyse von Transaktionsmustern zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten, der Identifikation von Anomalien im Kundenverhalten durch Machine Learning und der automatischen Risikoeinschätzung für Kreditvergaben oder Finanzprodukte.
Also zusammenfassend: Hype berechtigt? Müssen sich die US Konzerne warm anziehen oder ist das eher ein vorübergehendes Symptom?
Der Hype ist auf jeden Fall berechtigt, es gibt einen Newcomer unter den Platzhirschen und der wird für einigen Trubel sorgen. Ob das nun einen Preissturz der Nvidia-Aktie um 600 Mrd. rechtfertigt, ist fraglich. Auch DeepSeek benötigt jede Menge Rechen-Power um die Modelle zu trainieren und zu betreiben. Sie haben lediglich gezeigt, dass es auch schneller möglich ist als bisher, aber diesen Trend werden wir immer wieder sehen, denke ich.
