Kiinan AI-pommi: Räjähtikö tekoälykupla vai onko tämä vasta alkua?

Ilari Schmidt

30 tammi 2025 — 1 min luettava

Nvidia-kurssien romahdus ja DeepSeekin nousu ovat viime aikoina ravistelleet tekoälymaailmaa. Muistan itsekin, kuinka perehdyin Open AI:n rajapintaan ja pohdin tekoälyn vaikutusta digimarkkinointiin. Nyt muutos on täällä odotettua nopeammin. Mitä tämä tarkoittaa? Onko tekoälykupla puhjennut vai onko tämä vasta alkua?

Tässä blogisarjassa käsittelen Kiinan DeepSeek-yrityksen ja sen AI-mallin herättämää keskustelua. Esitän eri näkökulmia ja jaan tietoa, jotta voit muodostaa oman käsityksesi aiheesta.

DeepSeek on kiinalainen yritys, joka on kehittänyt tekoälymalleja kuten V3, R1 ja R10. V3 on osoittanut, että pienempi malli voi oppia tehokkaasti suuremmalta "opettajamallilta". Tämä voi mahdollistaa tehokkaampien ja edullisempien tekoälyratkaisujen kehittämisen.

DeepSeekin V3:n suorituskyky on osoittautunut vaikuttavaksi. Esimerkiksi korkean tason matematiikan tehtävissä se on ylittänyt GPT-4:n. Tämä on herättänyt keskustelua DeepSeekin saavutusten merkittävyydestä. Onko kyseessä läpimurto vai markkinointitemppu? Pyrin erottamaan faktat spekulaatioista.

DeepSeekin avoimen lähdekoodin strategia on vastaus Yhdysvaltojen ja Kiinan väliseen kilpailuun tekoälyvallan hallinnasta. Kiina pyrkii edistämään tekoälyn kehitystä ja levittämään vaikutusvaltaansa. Yhdysvallat on pyrkinyt rajoittamaan tekoälyteknologian vientiä Kiinaan. Tämä geopoliittinen jännite on keskeinen tekijä DeepSeekin merkitystä arvioitaessa.

DeepSeekin mallin kouluttamiseen on väitetty käytetyn 6 miljoonaa dollaria. Tämä on herättänyt epäilyksiä, sillä vastaavien mallien kouluttaminen on yleensä kalliimpaa. Onko DeepSeekillä enemmän laskentakapasiteettia kuin tiedetään? Vai onko kyseessä algoritminen läpimurto? Näihin kysymyksiin etsin vastauksia.

DeepSeekin nousu herättää kysymyksiä tekoälyn tulevaisuudesta:

Miten avoimen lähdekoodin mallit muuttavat AI-maailmaa?
Mitä haasteita ja mahdollisuuksia ne tuovat?
Miten DeepSeek vaikuttaa Nvidiaan ja muihin AI-yrityksiin?
Miten varmistamme, että tekoäly hyödyttää kaikkia?

Lue lisää

AI työnkulut jotka kasvattavat kassavirtaa ja vapauttavat aikaa pk yrityksessä

Ingressi Tammikuu 2026 on hetki, jolloin tekoäly siirtyy lopullisesti pilottien ajasta tuotantoon. Tuoreet kotimaiset katsaukset osoittavat, että pk-yritykset hyödyntävät tekoälyä yhä systemaattisemmin myynnissä, asiakaspalvelussa ja logistiikassa, kun sääntely ja käytännön mallit ovat kypsyneet. Esimerkiksi logistiikka-alan käytännön opit konkretisoituvat suoraan arjen prosesseihin (PK yritys kasvattaa myyntiä ja tehostaa logistiikkaa AI työnkuluilla)

AI työnkulut joilla pk yritys tekee myynnistä mitattavaa ja tilaus toimituksesta sujuvan

Ingressi Tammikuu 2026 on hetki, jolloin tekoäly siirtyy lopullisesti puheista tuotantoon. Pohjoismaisessa kentässä nähdään strategisia liikkeitä, jotka alleviivaavat muutoksen johtamista ja selkeää liiketoimintafokusta – esimerkiksi Advanian tekemä The AI Frameworkin yritysosto tuo pöytään vahvan “strategia ensin” -lähestymisen (lähde: Advania Finland, 2025). Samaan aikaan kotimaiset toimijat painottavat käytännöllistä AI-strategiaa, koulutusta ja mitattavia

Pk yritys tekee AIsta kassavirtaa työnkuluilla ja EU vaatimukset huomioiden

Ingressi Tammikuu 2026 on käännekohta: tekoäly ei ole enää pilotti, vaan arjen työkalu myynnissä, asiakaspalvelussa ja toimitusketjuissa. Samaan aikaan EU-tason sääntely vaatii läpinäkyvää riskienhallintaa ja datan hallintaa, mutta se myös avaa ovia rahoitukseen ja luottamukseen (Euroopan komissio, 2025). Infrassa vaihtoehdot kehittyvät nopeasti – suvereenit pilvet ja alueelliset AI-ratkaisut auttavat pitämään asiakas-

Pk yrityksen AI työnkulut jotka kasvattavat myyntiä ja sujuvoittavat asiakaspalvelua

Ingressi Vuonna 2026 tekoäly on siirtynyt puheista tuotantoon ja pk-yritysten arkeen. Samaan aikaan sääntely ja kustannuspaineet ohjaavat AI-strategiaa: EU:n tekoälyasetus ja kestävyysraportointivaatimukset kirittävät vastuullista käyttöönottoa, kun automaatio vahvistaa kilpailukykyä (Konica Minolta, 2026). Suomesta raportoidut esimerkit osoittavat, että suurin este ei ole teknologia vaan osaamisen ja käytännön mallien puute – ja