DeepSeek تقود نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى革新 الخوارزمية
مؤخراً، أصدرت DeepSeek النسخة الأحدث DeepSeek-V3-0324 على منصة الذكاء الاصطناعي الشهيرة، حيث بلغت معلمات النموذج 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في قدرة البرمجة، تصميم واجهة المستخدم، وقدرة الاستدلال.
في المؤتمر العالمي للتكنولوجيا GTC 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أشاد الرئيس التنفيذي لإحدى الشركات التكنولوجية الكبرى بDeepSeek، وأشار إلى أن الرأي الذي كان سائدًا في السوق بأن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الشرائح كان خاطئًا. وأكد أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد وليس ينخفض.
كمنتج تمثيلي للاختراق الخوارزمي، أثار DeepSeek العلاقة بين إمدادات الرقائق والتفكير في دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتطورة المتكاملة
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات المعقدة، مما يمكن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا. في الوقت نفسه، فإن تحسين الخوارزمية يمكن أن يستفيد بشكل أكثر كفاءة من قوة الحوسبة، مما يعزز كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
هذه العلاقة التبادلية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات قوة الحوسبة فائقة الحجم، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يشكل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت إحدى عمالقة الرقائق رائدة في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من خلال نظامها البيئي، بينما خفض مزودو خدمات السحابة من عتبة النشر من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.
صعود المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة ابتكارات الخوارزمية وإنجازات قوة الحوسبة، مما يسرع من تطوير التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكار التقني لـ DeepSeek
نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكارات التكنولوجية الخاصة بها. فيما يلي تفسير مبسط لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين هيكل النموذج
يعتمد DeepSeek على بنية تجمع بين Transformer و MOE (خليط من الخبراء)، ويدخل آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (MLA). تشبه هذه البنية فريق خبراء فعال، حيث يمتلك كل عضو مجال تخصص خاص به، وعند مواجهة مشكلة ما، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته.
طرق التدريب للتجديد
قدمت DeepSeek إطار عمل تدريبي مختلط بدقة FP8. هذا الإطار قادر على اختيار دقة الحساب المناسبة بشكل ديناميكي بناءً على احتياجات مراحل التدريب المختلفة، مما يضمن دقة النموذج مع تحسين سرعة التدريب وتقليل استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
تمتاز تقنية DeepSeek بإدخال تقنية التنبؤ بالرموز المتعددة (Multi-token Prediction, MTP)، حيث يمكنها التنبؤ بعدة رموز في آن واحد، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال ويقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافآت المعاقبة العامة) من DeepSeek حسنت عملية تدريب النموذج. هذه الخوارزمية قادرة على تحسين أداء النموذج مع تقليل الحسابات غير الضرورية، وتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكل هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا كاملًا، حيث تقلل من متطلبات قوة الحوسبة عبر سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستنتاج. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الرقائق
تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية من خلال طبقة PTX (تنفيذ الخيوط المتوازية) من شركة رقائق معينة. PTX هي لغة تمثيل وسيطة تقع بين الشيفرة عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال معالجة هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير ذلك على صناعة الشرائح ذو وجهين. من ناحية، يرتبط DeepSeek بالأجهزة والبيئة ذات الصلة بشكل أعمق، وقد يؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق الإجمالي. من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات DeepSeek الخوارزمية إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الشرائح عالية الجودة، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب في السابق وحدات معالجة رسوميات عالية الجودة بشكل فعال على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير مسار تقني لاختراق صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الرقائق عالية الجودة، خفف التفكير "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" من الاعتماد على الرقائق المستوردة الرائدة.
في أعلى السلسلة، قامت الخوارزمية الفعالة بتقليل ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يمكّن مزودي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في الأسفل، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، ويمكنها أيضًا تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيسفر عن ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق لـ Web3+AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر دافعًا جديدًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. الهيكل المبتكر والخوارزمية الفعالة واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة تجعل استنتاج الذكاء الاصطناعي اللامركزي ممكنًا. هيكل MoE مناسب بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تحتوي العقد المختلفة على شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة.
إطار تدريب FP8 يقلل进一步 من الحاجة إلى موارد الحوسبة المتقدمة، مما يسمح لمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عقبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام الوكلاء المتعددة
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، تنفيذ التداول على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، تعمل عدة وكالات بشكل متعاون لمساعدة المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: يعمل العديد من الوكلاء بشكل متعاون لمراقبة العقود الذكية وتنفيذها والإشراف على النتائج، مما يحقق أتمتة أكثر تعقيدًا للمنطق التجاري.
إدارة محافظ استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر والأهداف الاستثمارية والوضع المالي للمستخدم.
ديب سيك تبحث عن اختراقات من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح طرق تطوير مميزة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج الويب 3 والذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتطورة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد منافسة على قوة الحوسبة، بل ستكون منافسة على التعاون بين قوة الحوسبة والخوارزمية لتحسين الأداء. في هذا المسار الجديد، يقوم مبتكرون مثل ديب سيك بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة الصينية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
DeepSeek يقود نموذج جديد للذكاء الاصطناعي: الابتكار في الخوارزمية وتحسين قوة الحوسبة بالتوازي
DeepSeek تقود نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى革新 الخوارزمية
مؤخراً، أصدرت DeepSeek النسخة الأحدث DeepSeek-V3-0324 على منصة الذكاء الاصطناعي الشهيرة، حيث بلغت معلمات النموذج 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في قدرة البرمجة، تصميم واجهة المستخدم، وقدرة الاستدلال.
في المؤتمر العالمي للتكنولوجيا GTC 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أشاد الرئيس التنفيذي لإحدى الشركات التكنولوجية الكبرى بDeepSeek، وأشار إلى أن الرأي الذي كان سائدًا في السوق بأن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الشرائح كان خاطئًا. وأكد أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد وليس ينخفض.
كمنتج تمثيلي للاختراق الخوارزمي، أثار DeepSeek العلاقة بين إمدادات الرقائق والتفكير في دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتطورة المتكاملة
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات المعقدة، مما يمكن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا. في الوقت نفسه، فإن تحسين الخوارزمية يمكن أن يستفيد بشكل أكثر كفاءة من قوة الحوسبة، مما يعزز كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
هذه العلاقة التبادلية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات قوة الحوسبة فائقة الحجم، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يشكل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت إحدى عمالقة الرقائق رائدة في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من خلال نظامها البيئي، بينما خفض مزودو خدمات السحابة من عتبة النشر من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.
صعود المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة ابتكارات الخوارزمية وإنجازات قوة الحوسبة، مما يسرع من تطوير التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكار التقني لـ DeepSeek
نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكارات التكنولوجية الخاصة بها. فيما يلي تفسير مبسط لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين هيكل النموذج
يعتمد DeepSeek على بنية تجمع بين Transformer و MOE (خليط من الخبراء)، ويدخل آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (MLA). تشبه هذه البنية فريق خبراء فعال، حيث يمتلك كل عضو مجال تخصص خاص به، وعند مواجهة مشكلة ما، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته.
طرق التدريب للتجديد
قدمت DeepSeek إطار عمل تدريبي مختلط بدقة FP8. هذا الإطار قادر على اختيار دقة الحساب المناسبة بشكل ديناميكي بناءً على احتياجات مراحل التدريب المختلفة، مما يضمن دقة النموذج مع تحسين سرعة التدريب وتقليل استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
تمتاز تقنية DeepSeek بإدخال تقنية التنبؤ بالرموز المتعددة (Multi-token Prediction, MTP)، حيث يمكنها التنبؤ بعدة رموز في آن واحد، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال ويقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافآت المعاقبة العامة) من DeepSeek حسنت عملية تدريب النموذج. هذه الخوارزمية قادرة على تحسين أداء النموذج مع تقليل الحسابات غير الضرورية، وتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكل هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا كاملًا، حيث تقلل من متطلبات قوة الحوسبة عبر سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستنتاج. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الرقائق
تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية من خلال طبقة PTX (تنفيذ الخيوط المتوازية) من شركة رقائق معينة. PTX هي لغة تمثيل وسيطة تقع بين الشيفرة عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال معالجة هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير ذلك على صناعة الشرائح ذو وجهين. من ناحية، يرتبط DeepSeek بالأجهزة والبيئة ذات الصلة بشكل أعمق، وقد يؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق الإجمالي. من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات DeepSeek الخوارزمية إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الشرائح عالية الجودة، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب في السابق وحدات معالجة رسوميات عالية الجودة بشكل فعال على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير مسار تقني لاختراق صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الرقائق عالية الجودة، خفف التفكير "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" من الاعتماد على الرقائق المستوردة الرائدة.
في أعلى السلسلة، قامت الخوارزمية الفعالة بتقليل ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يمكّن مزودي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في الأسفل، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، ويمكنها أيضًا تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيسفر عن ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق لـ Web3+AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر دافعًا جديدًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. الهيكل المبتكر والخوارزمية الفعالة واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة تجعل استنتاج الذكاء الاصطناعي اللامركزي ممكنًا. هيكل MoE مناسب بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تحتوي العقد المختلفة على شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة.
إطار تدريب FP8 يقلل进一步 من الحاجة إلى موارد الحوسبة المتقدمة، مما يسمح لمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عقبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام الوكلاء المتعددة
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، تنفيذ التداول على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، تعمل عدة وكالات بشكل متعاون لمساعدة المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: يعمل العديد من الوكلاء بشكل متعاون لمراقبة العقود الذكية وتنفيذها والإشراف على النتائج، مما يحقق أتمتة أكثر تعقيدًا للمنطق التجاري.
إدارة محافظ استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر والأهداف الاستثمارية والوضع المالي للمستخدم.
ديب سيك تبحث عن اختراقات من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح طرق تطوير مميزة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج الويب 3 والذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتطورة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد منافسة على قوة الحوسبة، بل ستكون منافسة على التعاون بين قوة الحوسبة والخوارزمية لتحسين الأداء. في هذا المسار الجديد، يقوم مبتكرون مثل ديب سيك بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة الصينية.