Краткое содержание анализа
После выхода на биржу компания Yuzhu Technology потеряла 200 миллиардов в рыночной капитализации, однако гораздо важнее сотрудничество с компанией DeepSeek, специализирующейся на разработке крупных AI-моделей. Yuzhu хочет использовать технологии DeepSeek для решения проблемы самоэволюции роботов. Однако между компаниями существуют серьезные разногласия по поводу пути развития универсального искусственного интеллекта (AGI), что создает риск того, что партнеры могут стать соперниками (подобно ситуации с разрывом отношений между Figure AI и OpenAI).
I. Собственные AI-модели Yuzhu недостаточно эффективны, необходима помощь
За последние несколько лет Yuzhu разработала две AI-модели для роботов, но обе имеют серьезные недостатки:
1. Модель VLA (визуально-языково-двигательная): основана на открытом коде Qwen2.5; ее обучающие данные также являются открытыми, поэтому модель не считается полностью самостоятельно разработанной. Проблема заключается в том, что робот может выполнять действия только на основе визуальной информации, не учитывая последствия; для выполнения новых задач (например, взятия стакана на кухне или в гостиной) требуется повторное обучение. Многие компании, занимающиеся робототехникой, уже отказались от этой модели.
2. Модель WVLA2.0: не обладает достаточной вычислительной мощностью для решения сложных задач. Хотя эта модель и лучше подходит для роботов, она работает на малом чипе с производительностью всего 100 TOPS, что делает невозможным выполнение многоступенчатых операций (например, взятие документа, подпись и возвращение его обратно в ящик).
Поэтому Yuzhu нуждается в помощи ведущей компании, разрабатывающей AI-модели.
II. DeepSeek может помочь Yuzhu преодолеть основные проблемы
Сотрудничество с DeepSeek предоставит Yuzhu ряд преимуществ:
1. Улучшение способностей к рассуждению, что позволит роботам выполнять сложные задачи: например, роботы смогут выполнять такие действия, как уборка стола и вынос мусора.
2. Поддержка самоэволюции роботов с использованием AI: Yuzhu стремится к тому, чтобы AI самостоятельно выполнял такие задачи, как поиск информации, написание кода и тестирование в симуляционной среде. Для этого необходимы мощные AI-модели, которые могут обеспечить необходимую функциональность.
III. Разногласия по пути к развитию AGI между Ван Синсином и Лян Вэньфэном
AGI представляет собой концепцию универсального искусственного интеллекта, позволяющего роботам выполнять любые задачи без дополнительного обучения. Однако Ван Синсин и Лян Вэньфэн придерживаются разных подходов к реализации этой концепции:
- Ван Синсин считает, что ключевым элементом AGI является модель, позволяющая роботам понимать физический мир: использование такой модели позволит решить проблемы с обработкой данных и достичь цели развития AGI. Он даже утверждает, что подход OpenAI, основанный на языковых моделях, вероятно, неверен.
- Лян Вэньфэн считает, что ключ к AGI — способность AI к самообучению: робот должен сам находить информацию, выявлять ошибки и совершенствовать свои функции; модели, такие как WVLA2.0, являются лишь частью процесса самообучения.
Эти разногласия могут создать проблемы для сотрудничества.
IV. Существуют ли риски повторения ситуации с Figure AI и OpenAI?
В прошлом Figure AI сотрудничала с OpenAI, но в итоге OpenAI создала собственную команду по разработке роботов, что привело к разрыву сотрудничества. Могут ли подобные события произойти и с Yuzhu и DeepSeek?
- Краткосрочные риски: интересы обеих компаний не совпадают; DeepSeek инвестировала в Yuzhu 141 миллион юаней на 3 года и обязалась приоритетно покупать продукцию Yuzhu в случае развития технологий когнитивных роботов. Однако в долгосрочной перспективе DeepSeek может переключиться на собственное производство роботов, что сделает Yuzhu конкурентом.
Вывод
Сотрудничество Yuzhu и DeepSeek основано на взаимных интересах, но разногласия по пути к развитию AI создают риски для его устойчивости. Будет ли это сотрудничество успешным, зависит от способности обеих компаний сбалансировать краткосрочные цели и долгосрочные стратегии.