El jurado aún está presente si el modelo R1 de código abierto de la startup china es seguro para las empresas estadounidenses, o si es tan barato o tan preciso como se posiciona inicialmente. Sin embargo, Vanderhook y otros no creen que puedan beneficiarse de sus innovaciones si son capaces de replicar sus propios modelos de IA gracias a la tecnología de código abierto sin depender de modelos como Gemini de Google, Meta’s Llama o OpenAi’s Modelos GPT.

“En el fondo de su mente, sabes que Google está en el negocio de la publicidad, también lo es Meta”, dijo Vanderbook. “Todavía son sus LLM, seguro que hay algunos papeles blancos, pero no conoces las ponderaciones, no conoces los datos. Además, todos estos son modelos de talla única “.

Viant, que tiene su propia oferta ADTech con AI llamada Viant AI, ya está pensando en varias formas de innovar no solo en el uso de modelos de código abierto como R1. Sin embargo, la democratización de LLM también lo hace repensar su tono. Si todos pueden hacer su propio modelo de IA, pondrá la calidad de los datos y la transparencia más al frente y al centro.

Los modelos de peso abierto aún requieren que los usuarios confíen en que sus objetivos están alineados con los datos del modelo AI, dijo Jaysen Gillespie, jefe de analítica y ciencia de datos en RTB House. Sin embargo, notaron que los modelos de peso abierto aún ofrecen ganancias de privacidad de datos para los usuarios al ejecutar hardware local para reducir la fuga de datos. Aunque los modelos de peso abierto no eliminan las ventajas de jardín amurallado como el inventario protegido y el público, podrían ayudar a los jugadores de tecnología publicitaria de otras maneras.

“Open Internet Ad Tech sirve como un límite de precio para los jardines amurallados, que solo puede cobrar a los especialistas en marketing tanto como la siguiente mejor alternativa”, dijo Gillespie. “La tecnología siempre ha jurado por lo bueno. Rápido. Barato. Elija cualquier dos ‘mantra. ¿Los chinos acaban de volar eso a pedazos?

El desafío con la tecnología publicitaria a menudo es mucho en muy poco tiempo y por muy poco dinero, dijo el CTO Ghanbari de Index Exchange. Una forma en que ve la ayuda de innovación de Deepseek es a través de su destilación modelo, lo que hace que LLMS sea más barato de hacer, más rápido y más fácil de ajustar para áreas de conocimiento específicas como AD Tech.

Debido a que los anuncios programáticos requieren una velocidad extrema para procesar un volumen de transacciones masivo, los modelos destilados podrían ser más fáciles de implementar dentro de las plataformas de tecnología publicitaria. Eso podría ayudar a mejorar la categorización de contenido y la organización publicitaria más allá de lo que es posible hoy. Ghanbari comparó R1 con un momento de iPhone ayudando a las personas a repensar cómo la industria considera la capacitación de modelos de IA para la tecnología publicitaria.

“Muchas de las ventajas que puede proporcionar un LLM ha estado en el horizonte”, dijo Ghanbari. “Y he estado esperando muy profundamente un avance como Deepseek porque nos dice que el horizonte se está acercando mucho más de lo que parece”.

Ghanbari es solo uno de los muchos ejecutivos de tecnología publicitaria entusiasmada con cómo los modelos de IA de código abierto podrían mejorar el análisis contextual. Otra compañía, Chalice AI, utiliza LLMS de código abierto y de código abierto para desarrollar su propia versión de los modelos existentes.

Tylynn Pettrey, vicepresidente de ciencia de datos en Chalice AI, dijo que la compañía está explorando formas de acelerar cómo optimizar los LLM para mejorar el análisis a nivel de página con datos más granulares y frescos. Mencionó que un compañero con el que está trabajando Chalice es Sincera, que recientemente fue adquirido por el mostrador de comercio. Chalice recibió fondos del brazo de riesgo del escritorio comercial en 2021.

“Mucha de esta información debe actualizarse rápidamente porque los artículos cambian, el contenido de la página cambia”, dijo Pettrey. “Y si está haciendo esto una vez por semana o una vez al mes, mucha de esa información es obsoleta. Entonces, lo que pudo haber sido un sitio seguro la semana pasada de repente tiene un artículo de noticias políticamente cargado que una marca ya no consideraría segura “.

Otras nuevas empresas de tecnología publicitaria como OpenAds.Ai también han pasado la semana pasada probando el modelo R1. Steven Liss, cofundador de OpenAds.ai, dijo que ha estado probando formas de usar Deepseek para generar y seleccionar datos de entrenamiento para mejorar las velocidades para la organización publicitaria y la creación de anuncios. Liss también cree que la IA pronto se volverá lo suficientemente barata como para habilitar el análisis a nivel de URL, incluso si los modelos de razonamiento como R1 todavía son demasiado lentos en este momento. (La startup está ejecutando R1 en puntos finales privados utilizando proveedores de nubes de EE. UU.).

“Nuestro primer producto, anuncios generativos en tiempo real en el chat y búsqueda de IA, solo fue posible una vez que los costos de inferencia cayeron por debajo de los CPM”, dijo Liss. “Este siguiente salto en la eficiencia del modelo permite escalar anuncios generativos de EE. UU. A todo el ecosistema programático. LLMS en [real-time bidding] Suena loco ahora, pero llegaremos allí “.