أنا مؤسس بدء تشغيل AI. فيما يلي الأسباب الثلاثة التي تخطط شركتي للتبديل إلى Deepseek.

• يقول ستيف هسو ، أحد مؤسسي AI Startup Superfocus ، إن Deepseek هي شركة رائعة.
• يقوم فريقه باختبار كيفية تشغيل نماذج DeepSeek مع نظام التركيز الفائق ويخطط لإجراء التحول.
• يجد HSU أن نماذج Deepseek أرخص وأسرع وأكثر خصوصية.

يعتمد هذا المقال الذي يتعرض له على محادثة مع ستيف هسو ، المؤسس من AI Startup Superfocus وأستاذ الفيزياء النظرية والرياضيات الحاسوبية والعلوم والهندسة في جامعة ولاية ميشيغان. تم تحرير ما يلي للطول والوضوح.

في Superfocus ، نقوم بإنشاء الذكاء الاصطناعي الخارق للشركات. تشمل حالات الاستخدام النموذجية خدمة العملاء والطلب والتسليم وتحليل المستندات وجدولة السفر. عند بناء أنظمة الذكاء الاصطناعى لدينا ، فإن أحد المكونات التي نستخدمها عادةً هي الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4O.

من التحدث إلى مؤسسي ومهندسي الذكاء الاصطناعي الآخرين ، يبدو أن الجميع يجربون نماذج Deepseek. إنها من بين أفضل النماذج-إن لم تكن الأفضل-متوفرة للمصادر وأرخص بكثير من نموذج المصدر المغلقة ، وسأفاجأ للغاية إذا لم يكن هناك تحول كبير في نماذج المصدر المفتوح في العام المقبل .

نحن في منتصف إجراء الكثير من الاختبارات حول كيفية قيام نماذج Deepseek-V3 بتشغيل نظامنا ، لكننا واثقون بالفعل أنه من الجيد أن نفعل ما نحتاج إلى القيام به ، وإذا كان العميل سيستفيد من هذا ، يمكننا جعل التبديل.

إلى جانب عمل العميل ، لدينا أيضًا تطوير بحث خاص بنا في الشركة ، والذي يتضمن فاتورة Openai شهرية كبيرة. لتوفير المال ، نخطط لتحويل الكثير من النشاط إلى نماذج مفتوحة المصدر مثل Deepseek.

فيما يلي الأسباب الثلاثة التي نخطط للتبديل إلى Deepseek

1. السعر

نماذج Deepseek أرخص حوالي 30 مرة من تشغيل نماذج Openai المماثلة. هذا يوفر وفورات كبيرة في التكاليف لصناعة خدمة العملاء.

يمكن أن تكون تكلفة موظف خدمة العملاء في الولايات المتحدة مثل 25 دولارًا في الساعة. إذا ذهبت شركة إلى الفلبين ، فقد تتراوح ما بين 5 إلى 10 دولارات في الساعة. سمحت لنا نماذجنا التي تستخدم Openai كمزود LLM أن تكون أرخص بحوالي 10 مرات من استئجار إنسان يعمل في الفلبين.

ولكن الآن مع Deepseek-V3 كنموذج ، يمكن أن تكون تكاليفنا أقل 30 مرة أخرى.

2. السرعة

لقد وجدنا أن نموذج المصدر المفتوح أسرع أيضًا. هذا مهم بالنسبة لنا لأن الكثير من عملنا ينطوي على تفاعلات صوتية ، والبشر لا يحبون الكمون الطويل بين عندما يتوقفون عن الحديث وعندما يستجيب النموذج. هذا يبدو غير طبيعي ولا يبدو وكأنه محادثة.

عندما تقوم بالابتكار مع التقنيات الجديدة ، وخاصة في البرامج ، فإنك تميل إلى الحصول على سرعات يمكن بسهولة أن تكون 10x أو 100x أسرع بسبب تحسينات أفضل واستخدام الخوارزميات.

قام فريق Deepseek بتنفيذ عدد كبير من التحسينات والابتكارات الذكية جدًا لتعديل بنية النموذج الفعلية ، مما يعني أنه يمكنهم استخدام ذاكرة أقل ويحتاجون إلى حساب أقل بكثير لتوليد الرموز أو تدريب النماذج ؛ لذلك ، يكون النموذج أسرع في توليد الرموز بمجرد استلامه للمطالبة.

3. الخصوصية

يشعر بعض العملاء بالقلق إزاء تدفق بياناتهم من خلال نموذج Openai أو نموذج الملكية. على سبيل المثال ، إذا كان لدينا عميل من صناديق الأسهم الخاصة ، فقد يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل المستندات الحساسة للغاية التي لا يريدون أن يراها أي شخص خارج الشركة.

نظرًا لأن Deepseek مفتوح المصدر ، يمكن لأي شخص تشغيل النموذج على أجهزته الخاصة ، أو على الخوادم المستأجرة من AWS أو موفر سحابة آخر. النموذج نفسه ليس له قناة اتصال إلى Deepseek. لذلك ، نحن قادرون على إنشاء منصة برنامج الذكاء الاصطناعى بالكامل داخل مثيل السحابة حيث تعيش بيانات العميل بالفعل ، ولا ترسل البيانات أبدًا من خلال واجهة برمجة التطبيقات لـ Google AI أو Openai.

لن يكون هذا هو الحال إذا ، مثل بعض LLMs الأخرى التي صنعتها الشركات الصينية ، كانت مصدر مغلق. في هذه الحالة ، يجب عليك التواصل مع النموذج عبر API الخاص بهم ، ويعمل على الأجهزة التي تتحكمها الشركة الصينية ، تمامًا مثل Openai.

يمكن أن أتخيل عميل يقول: “لا نريد استخدام تلك النماذج الصينية الشيوعية. حتى لو كان يكلف 10x أو 30x أكثر ، فأنا أفضل استخدام نموذج Openai أو الأنثروبري.” وإذا قال شخص ما لنا ، فلا مشكلة. ولكن نظرًا لأن غرض شركتنا هو بناء AIs الضيقة التي تخدم أغراضًا محددة ، فإن القضايا السياسية لا تنشأ عمومًا.

أعتقد أن ديبسيك هي شركة مثيرة للإعجاب ومفتوحة للغاية

لقد كنت أتابع عمل العديد من الشركات الصينية التي تبني LLMs ، وقد اختبر فريقنا نماذج صينية مفتوحة المصدر لعدة أشهر الآن. أعتقد أن ديبسيك هي شركة رائعة للغاية تنتج أوراق بحثية جيدة حقًا ؛ يمكنك أن تقول إنهم يحاولون أن يكونوا واضحين بشأن ما فعلوه ونتائجهم ، ويشجعون الآخرين على تعويض أو التحقق من صحة ما فعلوه.

المؤسس مثالي للغاية ولديه الفلسفة ، التي تحدث عنها في المقابلات ، من خلال الانفتاح ، سوف يتقدم الحقل بشكل أسرع ، وهو ما أعتقد أنه صحيح. إنها أكثر انفتاحًا من أي مختبر آخر تقريبًا في الولايات المتحدة ، بما في ذلك Openai ، حول ما يفعلونه – إنه أمر مثير للسخرية.

الطريق إلى الأمام من أجل الذكاء الاصطناعي

الآن ، فجأة ، يعرف الكثير من الأميركيين عن بعض التكنولوجيا الصينية التي لم يعرفوا شيئًا عنها من قبل. لكن تقديرنا لذاتنا الأمريكية مرتفعة لدرجة أن الناس في حالة إنكار ويتظاهرون بأننا ما زلنا نتقدم في الذكاء الاصطناعى والصين لم يسبق له مثيل. يقول الأشخاص عبر الإنترنت ، بما في ذلك المؤسسون البارزين في مجال التكنولوجيا ، أنهم سرقوا المعلومات منا ، مثل الادعاءات بأن Deepseek قام بتقطير نماذجهم من نماذج Openai وأن تكلفة التدريب البالغة 5.5 مليون دولار هي مزيفة. لا أعتقد أن هذه الاتهامات صحيحة.

يعد سباق الذكاء الاصطناعي هذا منافسة مهمة ، على كل من الأسباب الاقتصادية والتكنولوجية. أعتقد أنها ستكون منافسة وثيقة بين الولايات المتحدة والصين ، وفي أي لحظة معينة ، ستكون العديد من النماذج العليا هي النماذج الصينية.

ستكون منافسة رائعة ، وسوف يفوز المستهلكون لأن السعر ينخفض. سيحصل الناس على المزيد والمزيد من الاستدلال ويطبقون الذكاء بسعر أقل في حياتهم اليومية. مع دفع المنافسة إلى الأمام والمزيد من العقول التي تعمل على المشكلة ، أعتقد أننا سنصل إلى Agi بشكل أسرع.

هذا سوف يفيد العلماء. على سبيل المثال ، سيتمكن الأستاذ في Caltech من تنزيل نموذج التفكير مثل R1 وبدء ضبطه لمساعدته في حل مشاكل أبحاث الرياضيات. لم يكن هناك طريقة للقيام بذلك مع نماذج Openai. إن توفر نماذج جيدة مفتوحة المصدر حقًا سيؤدي إلى أن يؤدي إلى الكثير من الابتكار.

إذا كنت خبيرًا في الذكاء الاصطناعى وترغب في مشاركة رؤيتك حول أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي ، فأرسل بريدًا إلكترونيًا إلى جين تشانغ في [email protected].