DeepSeek начинает 2026 год с запуска manifold-constrained hyperconnection (mHC) — технологии, которая кардинально повышает стабильность обучения огромных ИИ-моделей и предотвращает критические сбои. Этот подход устраняет хаос, из-за которого разработчики теряют недели работы, гигаватты энергии и тысячи часов на GPU, вынужденно начиная все заново.
Обучение передовых ИИ-моделей давно стало вызовом из-за колоссальных затрат, энергопотребления и расточительного расхода ресурсов. mHC делает процесс надежным: модели растут без провалов, а общие потери энергии падают за счет исключения неудачных запусков, хотя прямое потребление GPU остается прежним.
Стабильность открывает путь к настоящему масштабу — без нужды в "грубой силе" вроде лишних ускорителей, памяти или бесконечных сессий. Фон проблемы прост: многие топовые модели просто "взрываются" на этапе тренировки.
Для рынка это прорыв в экономии и скорости разработок, где DeepSeek укрепляет лидерство над OpenAI и Anthropic, предлагая ключ к надежным гигантским ИИ.
