ما هو ديبسيك؟ وكيف يتم رفع مستوى الذكاء الاصطناعي؟

هبطت أسهم التكنولوجيا. واجهت الشركات العملاقة مثل Meta و Nvidia وابلًا من الأسئلة حول مستقبلهم. أخذ المسؤولون التنفيذيون في التكنولوجيا إلى وسائل التواصل الاجتماعي لإعلان مخاوفهم.

وكان كل شيء بسبب بدء تشغيل الذكاء الاصطناعي الصيني غير المعروف يسمى Deepseek.

تسبب Deepseek في موجات في جميع أنحاء العالم يوم الاثنين كأحد إنجازاتها – أنها أنشأت نموذجًا قويًا للغاية من الذكاء الاصطناعي بأموال أقل بكثير مما يعتقده العديد من خبراء الذكاء الاصطناعي – أثار مجموعة من الأسئلة ، بما في ذلك ما إذا كانت الشركات الأمريكية تنافسية في منظمة العفو الدولية بعد الآن.

ديبسيك هو “لحظة سبوتنيك من الذكاء الاصطناعي” ، مارك أندريسن ، وهو رأس مال مغامر تقني ، تم نشره على وسائل التواصل الاجتماعي يوم الأحد.

كيف يمكن للشركة التي سمعها قلة من الناس أن يكون لها مثل هذا التأثير؟

ما هو ديبسيك؟

Deepseek هي شركة ناشئة تأسست ومملوكة لشركة تداول الأسهم الصينية عالية. هدفها هو بناء تقنيات الذكاء الاصطناعي على غرار chatgpt chatbot من Openai أو gemini من Google. بحلول عام 2021 ، استحوذت Deepseek على آلاف رقائق الكمبيوتر من صانع الرقائق الأمريكي Nvidia ، والتي تعد جزءًا أساسيًا من أي جهد لإنشاء أنظمة AI قوية.

في الصين ، تشتهر الشركة الناشئة بالاستيلاء على باحثين من الذكاء الاصطناعى الصغار والموهوبين من أفضل الجامعات ، والرواتب العالية وفرصة للعمل في المشاريع البحثية المتطورة. يدير كل من Liang Wenfeng ، وهو رجل أعمال صيني.

على مدار السنوات القليلة الماضية ، أصدر Deepseek العديد من نماذج اللغة الكبيرة ، وهو نوع التكنولوجيا التي تدعم chatbots مثل ChatGpt و Gemini. في 10 يناير ، أصدرت أول تطبيق مجاني لـ ChatBot ، والذي كان يعتمد على نموذج جديد يسمى Deepseek-V3.

لماذا كان رد فعل سوق الأوراق المالية الآن؟

عندما قدمت Deepseek طراز Deepseek-V3 في اليوم التالي لعيد الميلاد ، فإنها تتوافق مع قدرات أفضل الدردشة من الشركات الأمريكية مثل Openai و Google. كان ذلك وحده مثيرًا للإعجاب.

لكن الفريق وراء النظام الجديد كشف أيضًا خطوة أكبر إلى الأمام. في ورقة بحثية تشرح كيف بنى التكنولوجيا ، قال Deepseek إنها لم تستخدم سوى جزء صغير من رقائق الكمبيوتر التي تعتمد عليها شركات الذكاء الاصطناعى لتدريب أنظمتها.

عادةً ما تقوم أفضل الشركات في العالم بتدريب chatbots مع أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تستخدم ما يصل إلى 16000 رقائق أو أكثر. قال مهندسو ديبسيك إنهم يحتاجون فقط إلى حوالي 2000 رقائق نفيديا.

لماذا هذا مهم؟

منذ أواخر عام 2022 ، عندما انطلق Openai في طفرة الذكاء الاصطناعى ، كانت الفكرة السائدة هي أنه لا يمكن بناء أنظمة الذكاء الاصطناعى الأقوى دون استثمار مليارات الدولارات في رقائق الذكاء الاصطناعي المتخصصة. هذا يعني أن أكبر شركات التكنولوجيا فقط – مثل Microsoft و Google و Meta ، وكلها مقرها في الولايات المتحدة – هي التي يمكنها بناء التقنيات الرائدة.

(رفعت صحيفة نيويورك تايمز دعوى قضائية ضد Openai وشريكها ، Microsoft ، مدعيا انتهاكًا لحقوق الطبع والنشر لمحتوى الأخبار المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعى. نفت شركتان التكنولوجيا مطالبات الدعوى.)

لكن مهندسي Deepseek قالوا إنهم يحتاجون فقط إلى حوالي 6 ملايين دولار من قوة الحوسبة الخام لتدريب نظامهم الجديد. كان ذلك أقل من 10 مرات تقريبًا مما قضى Meta في بناء أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.

كيف صنعت Deepseek تقنيتها مع عدد أقل من رقائق الذكاء الاصطناعي؟

يقول أفضل مهندسي الذكاء الاصطناعى في الولايات المتحدة أن ورقة البحث في Deepseek وضعت طرقًا ذكية ومثيرة للإعجاب لبناء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى مع عدد أقل من الرقائق.

باختصار ، أظهر مهندسو بدء التشغيل طريقة أكثر كفاءة لتحليل البيانات باستخدام الرقائق. تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعى مهاراتها عن طريق تحديد أنماط بكميات هائلة من البيانات ، بما في ذلك النصوص والصور والأصوات. وصف Deepseek طريقة لنشر تحليل البيانات هذا عبر العديد من نماذج الذكاء الاصطناعى المتخصصة – ما يطلق عليه الباحثون طريقة “مزيج من الخبراء” – مع تقليل الوقت المفقود عن طريق نقل البيانات من مكان إلى آخر.

استخدم آخرون طرقًا مماثلة من قبل ، ولكن نقل المعلومات بين النماذج تميل إلى تقليل الكفاءة. فعل Deepseek هذا بطريقة سمحت له باستخدام قوة الحوسبة الأقل.

وقال تيم ديتميرز ، الباحث في معهد ألين للذكاء الاصطناعي في سياتل وأستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة كارنيجي ميلون الذي متخصص في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعى الفعالة. “استخدم Deepseek الطرق التي يمكن لأي شخص تكرارها.”

أثارت ورقة الأبحاث الخاصة بـ Deepseek أسئلة حول ما إذا كانت الشركات الأمريكية الكبيرة يمكنها الحفاظ على تقدم كبير في الذكاء الاصطناعي يعتقد العديد من الخبراء أن تقنية الذكاء الاصطناعى ستصبح سلعة ، حيث تبيع العديد من الشركات نفس المنتج.

هل تقنية Deepseek جيدة مثل الأنظمة من Openai و Google؟

يمكن لـ Deepseek-V3 الإجابة على الأسئلة ، وحل المشكلات المنطقية وكتابة برامج الكمبيوتر الخاصة بها بشكل فعال مثل أي شيء بالفعل في السوق ، وفقًا للاختبارات القياسية القياسية.

قبل أن تصدر Deepseek تقنيتها ، كشفت Openai عن نظام جديد ، يسمى Openai O3 ، والذي بدا أقوى من Deepseek-V3. لكن Openai لم يصدر هذا النظام للجمهور الأوسع.

تم تصميم Openai O3 “للسبب” من خلال المشكلات التي تنطوي على الرياضيات والعلوم وبرمجة الكمبيوتر. أشار العديد من الخبراء إلى أن Deepseek لم يبنوا نموذجًا منطقيًا على هذا المنوال ، والذي يُنظر إليه على أنه مستقبل الذكاء الاصطناعي

ثم في 20 يناير ، أصدرت Deepseek نموذج التفكير الخاص به المسمى Deepseek R1 ، كما أثار إعجاب الخبراء. هذا في النهاية أرسل لنا المستثمرين وغيرهم إلى ذعر في أواخر الأسبوع الماضي وخلال عطلة نهاية الأسبوع حيث أدركوا أهمية تكنولوجيا Deepseek الجديدة.

يقوم عمالقة التكنولوجيا في الولايات المتحدة ببناء مراكز بيانات مع رقائق الذكاء الاصطناعى المتخصصة. هل هذا لا يزال مهمًا ، بالنظر إلى ما فعله Deepseek؟

نعم ، لا يزال الأمر مهمًا.

لا يزال بإمكان أعداد كبيرة من رقائق الذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات بعدة طرق. مع المزيد من الرقائق ، يمكنهم إجراء المزيد من التجارب لأنهم يستكشفون طرقًا جديدة لبناء الذكاء الاصطناعي ، وبعبارة أخرى ، لا يزال بإمكان المزيد من الرقائق أن تمنح الشركات ميزة تقنية وتنافسية.

وقال خبراء إن هناك حاجة أيضًا إلى المزيد من الرقائق لتشغيل السلالة الجديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي “المنطق”. هذه تتطلب المزيد من قوة الحوسبة عندما يستخدمها الأشخاص والشركات.

ألم يقتصر الولايات المتحدة على عدد رقائق Nvidia التي تم بيعها إلى الصين؟

نعم. للحفاظ على قيادة الولايات المتحدة في سباق الذكاء الاصطناعى العالمي ، وضعت إدارة بايدن قواعد تحد من عدد الرقائق القوية التي يمكن بيعها إلى الصين والمنافسين الآخرين.

لكن الأداء المثير للإعجاب لنموذج Deepseek أثار تساؤلات حول العواقب غير المقصودة لقيود الحكومة الأمريكية. أجبرت الضوابط الباحثين في الصين على الإبداع مع مجموعة واسعة من الأدوات المتوفرة مجانًا على الإنترنت.

يواصل بعض الخبراء المجادلة لصالحنا لقيود التجارة الأمريكية ، قائلين إنهم لم يتم وضعهم مؤخرًا فقط وأنهم سيكون لديهم تأثير أكبر على قدرات الصين على إنشاء الذكاء الاصطناعي مع مرور السنين.

هل تعني تقنية Deepseek أن الصين الآن متقدم على الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي؟

لا. لم ير العالم طراز O3 الخاص بـ Openai ، وكان أدائه في اختبارات القياسية القياسية أكثر إثارة للإعجاب من أي شيء آخر في السوق. لكن الخبراء يشعرون بالقلق من أن الصين تقفز إلى الأمام في أنظمة الذكاء الاصطناعى مفتوحة المصدر.

ما هو بالضبط AI مفتوح المصدر؟

مثل العديد من الشركات الأخرى ، قام Deepseek “بفتح” نظام AI الأخير ، مما يعني أنها شاركت رمز الكمبيوتر الأساسي مع الشركات والباحثين الآخرين. هذا يسمح للآخرين ببناء وتوزيع منتجاتهم الخاصة باستخدام نفس التقنيات.

هذا جزء من السبب في أن Deepseek وآخرون في الصين تمكنوا من بناء أنظمة منظمة العفو الدولية التنافسية بسرعة وبشكل غير مكلف.

في عالم الذكاء الاصطناعي ، جمع المصدر المفتوح أولاً Steam في عام 2023 عندما شارك Meta بحرية نظام AI يسمى Llama. في ذلك الوقت ، افترض الكثيرون أن النظام الإيكولوجي مفتوح المصدر لن يزدهر إلا إذا استمرت شركات مثل Meta-الشركات العملاقة التي لديها مراكز بيانات ضخمة مليئة بالرقائق المتخصصة-في فتح تكنولوجياتها.

لكن ديبسيك وآخرون أظهروا أن هذا النظام الإيكولوجي يمكن أن يزدهر بطرق تمتد إلى ما وراء عمالقة التكنولوجيا الأمريكية.

لماذا هذا مهم؟

جادل العديد من الخبراء بأن الشركات الأمريكية الكبرى يجب ألا تفتح مصادر تقنياتها لأنه يمكن استخدامها لنشر المعلومات المضللة أو التسبب في ضرر خطير آخر. اكتشف بعض المشرعين الأمريكيين إمكانية منع هذه الممارسة أو اختناقها.

لكن الخبراء الآخرين جادلوا بأنه إذا قام المنظمون باختراق التقدم المحرز في تكنولوجيا المصدر المفتوح في الولايات المتحدة ، فستحصل الصين على ميزة كبيرة. إذا كانت أفضل تقنيات مفتوحة المصدر تأتي من الصين ، فإن هؤلاء الخبراء يجادلون ، فإن الباحثين والشركات الأمريكيين سيبنيون أنظمتهم على قمة هذه التقنيات.

على المدى الطويل ، يمكن أن يضع ذلك الصين في قلب البحث والتطوير من الذكاء الاصطناعي ، مما قد يؤدي إلى تسريع جهودها لبناء مجموعة واسعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الأسلحة المستقلة والأنظمة العسكرية الأخرى.