DeepSeek تصدر تحديثاً لنموذج الذكاء الاصطناعي في سباق مع OpenAI
أصدرت “ديب سيك” (DeepSeek) تحديثات لنموذجها “في 3” (V3)، الذي يعد بتقديم قدرات برمجة أفضل، مما يبرز عزم الشركة الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على البقاء متقدمة على منافسيها.
يشير تحديث “في 3-0324” (V3-0324) -الذي نُشر على منصة “هاجينج فيس” (Hugging Face) هذا الأسبوع دون إعلان رسمي- أنه يُعالج التحديات الواقعية، بينما يحدد معايير للدقة والكفاءة.
في يناير، تجاوز “ديب سيك” تطبيق “تشات جي بي تي” (ChatGPT) ليصبح التطبيق المجاني الأكثر رواجاً على متجر تطبيقات “أبل” (Apple) الأميركي. وقد أثارت إنجازاته، بما في ذلك نموذج “أر 1” (R1) الذي يبدو أنه يقدم أداء يماثل أفضل نماذج “أوبن إيه آي” (OpenAI)، دهشة القطاع وأدت إلى موجة بيع في الأسواق الأميركية.
تُعد “في 3” (V3) منصة أقدم لـ”ديب سيك”، وقد أشعلت خدمات الذكاء الاصطناعي، التي تقدمها الشركة الناشئة، جدلاً حول إمكانية بناء منصات متطورة بتكلفة أقل بكثير من المليارات التي تنفقها الشركات الأميركية على إنشاء مراكز البيانات.
سوق الذكاء الاصطناعي
في السياق نفسه، تتجه كُبرى شركات التكنولوجيا لزيادة إنفاقها السنوي المشترك على الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 500 مليار دولار بحلول العقد المقبل، مدفوعةً جزئياً بنهج جديد للذكاء الاصطناعي من DeepSeek، وOpenAI، وفق “بلومبرغ إنتليجنس”.
ومن المتوقع أن تنفق مجموعة من الشركات الضخمة، ذات البنية التحتية الواسعة المعروفة باسم “هايبرسكيل”، والتي تشمل “مايكروسوفت”، و”أمازون”، و”ميتا”، 371 مليار دولار على مراكز البيانات والموارد الحاسوبية للذكاء الاصطناعي في عام 2025، بزيادة قدرها 44% عن العام الماضي، وفق تقرير نُشر قبل أيام.
ومن المتوقع أن يرتفع هذا المبلغ إلى 525 مليار دولار بحلول عام 2032، بمعدل نمو أسرع مما كانت تتوقعه “بلومبرغ إنتليجنس” قبل النجاح الكبير الذي حققته DeepSeek.
حتى وقت قريب، كان معظم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي موجهاً نحو مراكز البيانات والرقائق المستخدمة في تدريب أو تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة. أما الآن، فمن المتوقع أن توجه شركات التكنولوجيا المزيد من الإنفاق نحو عمليات “الاستدلال”، أي تشغيل تلك الأنظمة بعد تدريبها.
الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي
أوضح التقرير أن هذا التحول في الاستثمار تسارع مع إطلاق نماذج جديدة للاستدلال المنطقي من OpenAI، وDeepSeek الصينية، إلى جانب شركات أخرى. وتستهلك هذه الأنظمة وقتاً أطول لمعالجة استفسارات المستخدمين، ما يجعلها أقرب إلى الطريقة التي يفكر بها البشر في حل المشكلات.
صعود DeepSeek التي أعلنت تطوير نموذج منافس بتكلفة أقل بكثير مقارنةً ببعض الشركات الأميركية الرائدة، أثار تساؤلات داخل قطاع التكنولوجيا الأميركي حول الاستثمارات الضخمة في تطوير الذكاء الاصطناعي. ونتيجة لذلك، بدأت بعض الشركات الرائدة في تبني أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة يمكن تشغيلها باستخدام موارد أقل.
لكن التقرير أشار إلى أن نماذج الاستدلال توفر أيضاً فرصاً جديدة لتحقيق الأرباح من البرمجيات؛ إذ يمكن نقل جزء أكبر من التكلفة من مرحلة التطوير إلى مرحلة التشغيل الفعلي للنموذج بعد إطلاقه. ومن المرجَّح أن يؤدي ذلك إلى زيادة الاستثمار في هذا النهج، ما يعزز الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بشكل عام.
هذا المحتوى من “اقتصاد الشرق” مع “بلومبرغ”
