• Buradasın

    DeepSeek ABD borsasını neden salladı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    DeepSeek'in ABD borsasını sarstığının birkaç nedeni vardır:
    1. Rekabet Endişesi: DeepSeek, ABD'li şirketlerden çok daha ucuza benzer yapay zeka modelleri üretti 12. Bu durum, NVIDIA gibi yapay zeka çipleri satan şirketlerin gelecekteki satışlarını tehdit etti 1.
    2. Teknoloji Kısıtlamalarını Aşması: ABD, Çin'in en iyi yapay zeka çiplerine erişimini kısıtlamıştı 1. DeepSeek'in bu engellere rağmen başarılı olması, piyasalarda şok etkisi yarattı 1.
    3. Yatırımcıların Tepkisi: Yatırımcılar, DeepSeek'in ABD'li şirketlerin pazar payını alabileceğini düşünerek hisselerini sattı 1. Bu da NVIDIA gibi şirketlerin değer kaybetmesine neden oldu 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. izgazete.net
        1
      2. ahaber.com.tr
        2
      3. aa.com.tr
        3
      4. trhaber.com
        4
      5. tr.euronews.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Deepseek neden kaldırıldı?

    DeepSeek uygulaması, birkaç nedenden dolayı kaldırıldı: 1. Veri Güvenliği Sorunları: DeepSeek'in AI teknolojisinin veri güvenliği konusunda endişeler yaratması, özellikle kullanıcı verilerinin Çin'deki sunucularda saklanması ve Çin yasalarına tabi olması, uygulamanın yasaklanmasına yol açtı. 2. Gizlilik İhlali: Güney Kore'deki düzenleyici kurumlar, DeepSeek'in kullanıcı verilerini TikTok'un ana şirketi ByteDance'e aktardığını tespit etti ve bu da uygulamanın yasaklanmasına neden oldu. 3. Microsoft'un Kararı: Microsoft, çalışanlarına DeepSeek'i kullanmayı yasakladı çünkü uygulamanın Çin'in resmi söylemleriyle örtüşecek şekilde propaganda içerebileceği ve çalışanların özel bilgilerinin Çin makamlarının eline geçme ihtimali vardı.
    5 kaynak

    Deepseekin farkı ne?

    DeepSeek'in diğer yapay zeka modellerinden farkları şunlardır: 1. Akıl Yürütme Odaklı Yapı: DeepSeek, bağlamı anlayarak ve neden-sonuç ilişkilerini açıklayarak daha anlamlı içgörüler sunar. 2. Açıklanabilirlik: Elde edilen sonuçların nasıl üretildiğini görselleştirerek, kullanıcıların verilere güvenmesini sağlar. 3. Çok Dilli Destek: Küresel ölçekte veri analizine imkan tanıyarak dil engellerini ortadan kaldırır. 4. Özelleştirilebilir Çıktılar: Verileri çeşitli formatlarda sunarak, hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcıların kolayca anlayabileceği şekilde organize eder. 5. Düşük Eğitim Maliyeti: DeepSeek-R1 modeli, sadece 6 milyon dolarlık bir maliyetle eğitilmiştir ve hesaplama gücünü optimize eder. 6. Geniş Kaynak Erişimi: DeepSeek, açık kaynaklı bir modeldir, bu da geliştiricilerin ve araştırmacıların modeli özgürce kullanmasına ve değiştirmesine olanak tanır.
    5 kaynak

    Deepseek Nvidia'yı nasıl etkiledi?

    DeepSeek, yapay zeka modelleriyle Nvidia'yı iki ana şekilde etkiledi: 1. Piyasa Değeri Düşüşü: DeepSeek'in düşük maliyetli ve yüksek performanslı yapay zeka modelleri, Nvidia hisselerinde tarihi bir düşüşe neden oldu. 2. Rekabet Baskısı: DeepSeek'in başarısı, Nvidia ve diğer büyük teknoloji şirketlerinin yapay zeka geliştirme süreçlerinde daha az kaynak kullanarak benzer sonuçlar elde edilebileceğini gösterdi.
    5 kaynak

    Deep seek ne işe yarar?

    Deep Seek yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojilerini kullanarak çeşitli alanlarda bilgi keşif ve analiz işlemleri gerçekleştiren bir platformdur. Deep Seek'in başlıca kullanım alanları: İnsan kaynakları: Özgeçmiş tarama, aday değerlendirme ve çalışan performans analizleri. Finans sektörü: Pazar tahminleri oluşturma ve risk değerlendirmesi. Sağlık sektörü: Hastalık tahmini, hasta verilerinin analizi ve ilaç geliştirme. Ar-Ge: Veri analizi, yenilikçi ürün geliştirme ve teknoloji trendlerini analiz etme. Pazarlama ve satış: Müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş kampanyalar oluşturma ve satış tahminleri. E-ticaret: Kullanıcı davranışlarını analiz etme ve kişiselleştirilmiş öneri sistemleri geliştirme. Siber güvenlik: Veri ihlallerini tespit etme ve siber saldırıları önleme. Eğitim: Öğrencilere ödevlerinde yardımcı olma veya dil öğrenme süreçlerini destekleme. İçerik üretimi: Blog yazıları, makaleler veya raporlar hazırlama. Yazılım geliştirme: Kod yazma ve hata ayıklama süreçlerinde yardımcı olma.
    5 kaynak