"مبتدئ" في مجال الذكاء الاصطناعي يثير الجدل في السوق

إن صعود DeepSeek - تطبيق الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة من الصين - يهز سوق التكنولوجيا. ولم يتفوق DeepSeek على ChatGPT من حيث عدد التنزيلات فحسب، بل تسبب أيضًا في انخفاض أسهم Nvidia إلى مستوى منخفض قياسي، مما يشكل تحديًا جديدًا لشركات الذكاء الاصطناعي الغربية العملاقة.

يتم عرض أخبار عن DeepSeek على شاشة في Nasdaq MarketSite في نيويورك، الولايات المتحدة، في 27 يناير 2025. (المصدر: بلومبرج)

تم تطوير DeepSeek بواسطة شركة ناشئة تحمل نفس الاسم أسسها Luong Van Phong في عام 2023 في هانغتشو، وسرعان ما ارتفع مستوى الشهرة عندما تم تقييمه على أنه مساوٍ أو حتى متفوق على ChatGPT أو Gemini أو CoPilot.

بمجرد ظهوره على App Store، "تجاوز" DeepSeek على الفور ChatGPT، ليصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية. على الرغم من تسميتها بـ "Pinduoduo of AI" بفضل استراتيجيتها منخفضة التكلفة، إلا أن DeepSeek أحدثت صدمة كبيرة عندما "فجرت" أكثر من 600 مليار دولار من القيمة السوقية لشركة Nvidia بين عشية وضحاها - وهو انخفاض قياسي في تاريخ وول ستريت.

انفجار السوق

وفقًا لتقرير نيكي آسيا ، أدى الطلب المتزايد على الأجهزة إلى تعزيز نمو الذكاء الاصطناعي والتعافي في سوق أسهم التكنولوجيا. ومع ذلك، فإن ظهور DeepSeek R1 - وهو نموذج الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة الذي تم إطلاقه في 20 يناير - أثار قلق المستثمرين لأنه يمكنه العمل على شرائح منخفضة الأداء ولكنه لا يزال يحقق قوة مثيرة للإعجاب.

بلغت قيمة DeepSeek R1 حوالي 2.19 دولارًا أمريكيًا لكل مليون رمز، أي أقل بنسبة 96% من OpenAI، مما أثار موجة من الصدمة في وادي السيليكون وول ستريت. على الرغم من خسارة Nvidia لأكثر من 600 مليار دولار من قيمتها السوقية، إلا أن الشركة لا تزال تعتبر DeepSeek R1 خطوة مهمة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي، وتطبيقًا ممتازًا لتقنية Test Time Scaling - والتي تساعد على تحسين استدلال الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى نماذج أكبر أو تدريب طويل الأمد.

الحقيقة حول التكلفة المنخفضة

وقالت شركة نيكي آسيا إن تكاليف التدريب الفعلية لشركة DeepSeek لا تزال تشكل علامة استفهام كبيرة. وتزعم الشركة أنها أنفقت ما يقرب من 5.6 مليون دولار لتدريب نموذج V3 - وهو رقم أقل بكثير من 100 مليون دولار التي أنفقت على GPT-4. ومع ذلك، قال جريجوري ألين، مدير مركز وادواني للذكاء الاصطناعي في مركز الدراسات الاستراتيجية والدولية، إن التكلفة الفعلية قد تكون أعلى بكثير، حيث أن التقرير لا يحسب سوى التدريب النهائي، وليس البحث والاختبار الذي سبقه.

وبحسب التقارير، استخدمت DeepSeek 2.8 مليون ساعة من وحدات معالجة الرسوميات H800 مقابل 2 دولار في الساعة، وحققت الأداء من خلال التحسين الخوارزمي والإطاري والأجهزة. ومع ذلك، لا يزال المحللون متشككين. تعتقد شركة SemiAnalysis، وهي شركة معروفة في مجال أبحاث سوق أشباه الموصلات والاستشارات والذكاء الاصطناعي، أن الشركة ربما استغلت حوالي 10 آلاف وحدة معالجة رسومية من طراز Nvidia H800 و10 آلاف وحدة معالجة رسومية من طراز H100 - وهي الرقائق المحظور تصديرها إلى الصين. وقد اقترح البعض أيضًا أن شركة DeepSeek ربما استخدمت تقنية "التقطير" لتقليل التكاليف، ولكن لا يوجد دليل قوي.

يستخدم المطورون هذه التقنية لتحقيق أداء أفضل على النماذج الصغيرة، وذلك باستخدام الناتج من النماذج الكبيرة، مما يسمح لهم بالحصول على نتائج مماثلة في مهام محددة بتكلفة أقل.

التأثير على مصنعي أجهزة الذكاء الاصطناعي

أثار الأداء المذهل لشركة DeepSeek قلق المستثمرين بشأن مستقبل صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي. وعلقت شركة نيكي آسيا على أنه إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي العمل بشكل فعال على أجهزة منخفضة التكلفة، فقد ينخفض الطلب على الاستثمار في البنية التحتية لمراكز البيانات والرقائق المتطورة، مما يؤثر على شركات عملاقة مثل Nvidia وBroadcom وTSMC وSamsung وSK Hynix.

وتؤكد شركة Nvidia، باعتبارها رائدة في السوق، أن DeepSeek لا يزال يتطلب عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء، مع الاستفادة من تقنيات Test Time Scaling لتحسين استدلال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يتساءل جونا تشنغ، كبير مسؤولي الاستثمار في شركة الاستثمار الخاصة J&J Investment ومحلل أشباه الموصلات المخضرم، عما إذا كان الاستثمار في الأجهزة لا يزال يمثل أولوية قصوى. ومع ذلك، لا يزال العديد من المحللين يعتقدون أن شركات الذكاء الاصطناعي لا يمكنها تجاهل تحديث البنية التحتية لتحقيق أداء أقوى.

هل يتم إبطال حظر تصدير شرائح الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة؟

قال مؤسس شركة DeepSeek، لونغ فان فونغ، في حديثه لوسائل الإعلام الصينية، إن المشكلة التي تواجهها الشركة لا تتمثل في المال، بل في الحظر المفروض على تصدير شرائح الذكاء الاصطناعي. بدأ صندوق الاستثمار High-Flyer الذي أسسه في تخزين شرائح الذكاء الاصطناعي في أوائل عام 2019. وكان لدى الصندوق 10 آلاف وحدة معالجة رسومية من طراز A100 قبل حظر شركة Nvidia من تصدير المنتج إلى الصين في عام 2022.

فرضت الولايات المتحدة ضوابط تصدير شاملة على وصول الصين إلى رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتصنيع أشباه الموصلات وأدوات صنع الرقائق للحد من التقدم التكنولوجي للبلاد. ويقول معظم المحللين إن الاختراق الذي حققته شركة DeepSeek ليس دليلا على فشل القيود الأميركية.

ويقارن الخبير جريجوري ألين هذا الوضع بشركة هواوي، عندما أطلقت الشركة شرائح 7 نانومتر في عام 2023 على الرغم من الوصول المحدود إلى التكنولوجيا الأمريكية، لكنها لا تزال غير قادرة على زيادة الإنتاج.

وقال جيريمي تشيه تشنغ تشانج، المدير التنفيذي لمعهد الديمقراطية والمجتمع والتكنولوجيا الناشئة ومقره تايبيه والباحث المتخصص في الأمن الاقتصادي الدولي، إن "صدمة" ديب سيك لن تؤدي إلا إلى تسريع المنافسة بين الولايات المتحدة والصين على "هيمنة الذكاء الاصطناعي".

قال الرئيس الأمريكي دونالد ترامب إنه لا يزال يتوقع أن تسيطر شركات التكنولوجيا الأمريكية على سوق الذكاء الاصطناعي، لكنه اعترف أيضا بأن DeepSeek يشكل تحديا كبيرا.

لقد كانت الولايات المتحدة منذ فترة طويلة في طليعة سباق تطوير الذكاء الاصطناعي. كما أجبر ظهور DeepSeek شركات التكنولوجيا الكبرى في الولايات المتحدة مثل OpenAI وMicrosoft وGoogle وMeta... على تحسين نموذج التشغيل وتكاليف التشغيل لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

قد يكون الخوف من التخلف عن الصين هو الدافع وراء تسريع الولايات المتحدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. وتستطيع الولايات المتحدة تشديد القيود على شرائح الذكاء الاصطناعي أو زيادة الرقابة على التكنولوجيا التي يمكن للصين الوصول إليها، مع تعزيز الاستثمار المحلي في الذكاء الاصطناعي، وتعزيز تحالفات التكنولوجيا، وتعديل السياسات للحفاظ على زعامتها.

[إعلان رقم 2]
مصدر