9to5neural: أوضح Deepseek ، خسائر Nvidia العميقة ، مطالبة بخصوصية الذكاء الاصطناعى

مرحبا بكم في 9to5neural. منظمة العفو الدولية تتحرك بسرعة. نحن نساعدك على مواكبة. لقد ذكرنا في الأسبوع الماضي أن شركات الذكاء الاصطناعى الأمريكية تشهد منافسة عميقة من Deepseek R1 من الصين. وصل تأثير Deepseek اليوم إلى وول ستريت حيث انخفض أسهم Nvidia بنسبة 17 ٪. دعونا نلقي نظرة فاحصة على Deepseek ، استجابة Nvidia ، والصورة الأكبر لتطوير الذكاء الاصطناعي.

ما هو ديبسيك؟

Deepseek هي ببساطة شركة صينية من الذكاء الاصطناعي ولدت من صندوق تحوط تسمى Flyer. أسس Liang Wengeng الشركة في عام 2023 ، ومقرها في Hangzhou ، Zhejiang ، الصين. شاركت Wengeng في تأسيس طاولة عالية قبل سبع سنوات ، مع التركيز على استثمارات الذكاء الاصطناعي.

بدأت Deepseek تدريب نماذجها قبل تقييد حكومة الولايات المتحدة وصول الصين إلى رقائق الذكاء الاصطناعي الأمريكي. لهذا السبب ، من المتوقع أن يكون لدى الشركة إمدادات صحية من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA من قبل فرض قيود.

ومع ذلك ، كان Deepseek بحاجة إلى العمل تحت قيود الوصول المحدود إلى أجهزة Nvidia الإضافية. قد يكون هذا القيد قد أجبر Deepseek على التركيز على الابتكار الذي ترتبط به مع نموذج V3.

ما أظهره Deepseek هو القدرة على التنافس مع طراز O3 الجديد من Openai. chatgpt O3 هو خليفة O1 ، ربما لأن O2 هو شركة الهاتف في المملكة المتحدة.

على أي حال ، أنشأ Deepseek نموذجًا ينافسيًا تقريبًا بينما يتطلب موارد أقل بشكل كبير ويكلف نسبة مئوية صغيرة من تكلفة التشغيل مقارنة بـ Openai’s chatbot.

انتهى Deepseek هنا من خلال التركيز على تقطير النماذج الحالية بدلاً من تدوير النماذج باستخدام نفس الاستراتيجية التي تشبه الشركات الأمريكية. من العدل أن نقول إن Deepseek يستفيد بشدة من العمل الذي تم القيام به حتى الآن من قبل شركات الذكاء الاصطناعى التي نعرفها بالفعل. في الوقت نفسه ، كان ديبسيك بحاجة بالضرورة إلى التركيز على تحسين النماذج الحالية من خلال التقطير بسبب قيود الولايات المتحدة على تصدير رقائق الذكاء الاصطناعي إلى الصين.

منهجية التدريب Deepseek

هذه هي القصة فقط حتى الآن. ما يحدث بعد ذلك لا يزال يتعين تحديده ، لكنني أعتقد أنه يمكننا المراهنة على Openai وشركات AI الأمريكية الأخرى التي تعطي الأولوية لتقطير النموذج لخفض تكاليف العملية والبقاء تنافسية. وبعبارة أخرى ، لم تحقق Deepseek أي شيء لا يمكن لشركات AI AMIMANT أن تتكررها. إنها مجرد مسألة تحديد أولويات كفاءة النموذج الآن بعد أن وصلت المنافسة.

لكن إعطاء الأولوية لتمارين التقطير النموذجية ليس هو الشيء الوحيد الذي ساعد Deepseek على الوصول إلى سباق الذكاء الاصطناعي. اعتمد Deepseek أيضًا على AI Training AI. لا تزال شركات الذكاء الاصطناعى الأمريكية تستخدم التدريب البشري في الحلقة التي تضع أهمية على مجموعات البيانات المسمى بالإنسان.

تتمثل فائدة طريقة AI-Training-AA في أن التدريب أكثر قابلية للتطوير لأنه يتطلب مدخلات بشرية أقل. التحدي ، مع ذلك ، هو أنه يمكن تضخيم الأخطاء. كما أنه يجعل عمليات محاذاة منظمة العفو الدولية أكثر صعوبة. المحاذاة هي طريقة أخرى للقول إن نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا تعكس قيمنا وتعمل كما نعتزم.

التعلم الخاضع للإشراف والتعزيز من التعليقات البشرية هو ما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا توفر ردود غير متحيزة. بمعنى آخر ، نتأكد من أن البيانات جيدة.

على الرغم من أنني لا أتوقع تحولًا عنيفًا في كيفية ضمان شركات الذكاء الاصطناعى الأمريكيين جودة البيانات ، إلا أنني أعتقد أننا سنرى حركة كبيرة نحو تدريب الذكاء الاصطناعى الذكاء الاصطناعي. كان هذا دائمًا الهدف بالنسبة لـ Openai والشركات المماثلة ؛ قد يكون Deepseek قد طبق للتو ضغطًا للذهاب إلى هناك عاجلاً.

6 ملايين دولار دبابة 600 مليار دولار

إذا اتبعت Deepseek ، فمن المحتمل أن تصادف رقمًا بقيمة 6 ملايين دولار يأتي من ورقة البحث التي تغطي أحدث طراز لها. المطالبة هي أنه تم تطوير V3 بأقل من 6 ملايين دولار باستخدام أجهزة Nvidia H800 الأقل قدرة. ومع ذلك ، يمكن أن تكون هذه المطالبة صحيحة مع حذف تكاليف الاستثمار المرتبطة بتدريب النماذج السابقة – ناهيك عن توريد NVIDIA الذي تم الحصول عليه قبل قيود تصدير رقائق AI الأمريكية.

شخصية أخرى لتحليلها: 600 مليار دولار. هذا هو مقدار الحد الأقصى للسوق الذي فقدته Nvidia اليوم وحده. هذا هو نتيجة للمستثمرين الذين يتعرضون للفرار من خلال نماذج Deepseek أرخص في التدريب والأرخص للتشغيل ، مما يعني فرصة أقل مما كان متوقعًا لنمو Nvidia.

أعتقد أن هذا قصير النظر للغاية ورد فعل مبالغ فيه. تفكيري هو: لقد أظهر Deepseek كفاءة كبيرة في كيفية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى الحالية. عظيم! قد يتقلص ذلك الوقت الذي يستغرقه تطوير التطور الرئيسي التالي لنماذج الذكاء الاصطناعي.

وبعبارة أخرى ، فإن إلقاء المزيد من NVIDIA GPU على المشكلة لا يزال هو الحل لدفع تقنية AI إلى الأمام – قد نتحصل على مزيد من العمل بشكل أسرع الآن. تذكر: سباق الذكاء الاصطناعي إلى الأمام ، وليس إلى ما نحن فيه الآن.

منظمة العفو الدولية ليست مشكلة حل

مما يؤدي إلى مشروع ستارغيت الضخم في Openai. من المفترض أن يكون Stargate عبارة عن مبنى في تكساس معبأ بالخياشيم مع حساب. قل أن نماذج الذكاء الاصطناعى في المستقبل يمكن أن تحقق المزيد مع حساب أقل. هذا يعني فقط أن نماذج الذكاء الاصطناعى هذه ستكون قادرة على تحقيق المزيد من خلال كمية الحساب الحالية التي تهدف Stargate.

هناك فجوة حقيقية بين حيث تريد هذه الشركات الذهاب مع الذكاء الاصطناعى وأين نحن اليوم. قد يكون تأثير Deepseek هو الأمر الذي أجبر شركات الذكاء الاصطناعى الأخرى على تحديد أولويات أهداف مختلفة في الوقت الحالي. سنحتاج إلى معرفة ما يخرج من Deepseek بجوار الإحساس العادل بما إذا كانت شركة أكثر ابتكارًا أم لا.

بعض الملاحظات الأخرى.

نفيديا وجدت البطانة الفضية في عمل Deepseek مع هذا البيان الصادر اليوم:

Deepseek هو تقدم ممتاز ومثال مثالي لقياس وقت الاختبار. يوضح عمل Deepseek كيف يمكن إنشاء نماذج جديدة باستخدام هذه التقنية ، والاستفادة من النماذج المتاحة على نطاق واسع والحساب المتوافق مع التحكم بالكامل. يتطلب الاستدلال أعدادًا كبيرة من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA والشبكات عالية الأداء. لدينا الآن ثلاثة قوانين تحجيم: ما قبل التدريب وما بعد التدريب ، والتي تستمر ، وتوسيع وقت الاختبار الجديد.

بمعنى آخر ، نحن نبني طائرة أفضل طائرة في منتصف الرحلة ، لكننا ما زلنا بحاجة إلى الوقود النفاث للطيران.

لا تزال Nvidia ارتفع بنسبة 93 ٪ على أساس سنوي و 1782 ٪ على مدى السنوات الخمس الماضية.

Openai سيكون أكثر سخاء مع ChatGPT O3-MINI عندما يصل إلى حد كبير إلى منافسة ديبسيك.

بعد النشر يوم الاثنين ، استجاب مدرب Openai Sam Altman على X إلى الاهتمام الذي يحصل عليه Deepseek:

يعد Deepseek’s R1 نموذجًا مثيرًا للإعجاب ، لا سيما حول ما يمكنهم تقديمه للسعر. من الواضح أننا سنقدم نماذج أفضل بكثير وأيضًا أنه من المشروع أن يكون لديك منافس جديد! سنقوم بسحب بعض الإصدارات.

لكن في الغالب ، نحن متحمسون لمواصلة التنفيذ على خريطة طريق البحث الخاصة بنا والاعتقاد بأن المزيد من الحساب أصبح أكثر أهمية الآن من أي وقت مضى لتحقيق النجاح في مهمتنا. سيرغب العالم في استخدام الكثير من الذكاء الاصطناعى ، وأن يندهش حقًا من طرازات Gen التالية القادمة.

نتطلع إلى إحضاركم جميعًا AGI وما بعده.

ملخص عادل لإنجاز ديبسيك ، و بوضوح يقوم بالكثير من العمل في تلك الجملة.

الرئيس ترامب خاطب تأثير Deepseek يوم الاثنين ، لكل رويترز:

يجب أن يكون إصدار Deepseek ، الذكاء الاصطناعى من شركة صينية ، دعوة للاستيقاظ لصناعاتنا التي نحتاج إلى تركيزها على التنافس على الفوز.

لقد قرأت عن الصين وبعض الشركات في الصين ، وهي واحدة على وجه الخصوص تتوصل إلى طريقة أسرع من الذكاء الاصطناعي وأسلوبًا أقل تكلفة بكثير ، وهذا أمر جيد لأنك لا تضطر إلى إنفاق الكثير من المال. أرى أنه إيجابي ، كأصل.

أرى ذلك إيجابيًا لأنك ستفعل ذلك أيضًا ، لذلك لن تنفق بنفس القدر ، وستحصل على نفس النتيجة ، ونأمل أن تكون كذلك.

لدينا دائما الأفكار. نحن دائما أولا. لذلك أود أن أقول أن هذا إيجابي يمكن أن يكون تطورا إيجابيا. لذا ، بدلاً من إنفاق المليارات والمليارات ، ستقضي أقل ، وسوف تتوصل إلى نفس الحل.

سباق الذكاء الاصطناعي يعمل ، والناس ، وصناعة الذكاء الاصطناعى هي ناسا الجديدة.

ديبسيك تباطأ إنشاء حساب جديد اليوم بسبب هجوم إلكتروني واسع النطاق يؤثر على الخدمة. تقرأ هذه الرسالة حاليًا عبر الجزء العلوي من chat.deepeek.com:

نظرًا للهجمات الخبيثة على نطاق واسع على خدمات Deepseek ، قد يكون التسجيل مشغولاً. يرجى الانتظار وحاول مرة أخرى. يمكن للمستخدمين المسجلين تسجيل الدخول بشكل طبيعي. شكرا لك على فهمك ودعمك.

ومع ذلك ، تمكنا من إنشاء حساب جديد بعد بضع ساعات من المحاولة يوم الاثنين.

ربما تكون قد رأيت أيضًا منشور وسائل التواصل الاجتماعي الفيروسية إن الادعاء بأن تثبيت Deepseek على iOS يمنح شركة AI الصينية الوصول العميق إلى البيانات الشخصية على جهاز iPhone الخاص بك ، بما في ذلك البريد الإلكتروني والرسائل. لحسن الحظ ، هذا ليس كيف تعمل بنية iOS. يمكنك حتى إنشاء حساب باستخدام تسجيل الدخول مع Apple ، والذي يمكن أن ينشئ عنوان بريد إلكتروني مريح للأمان الإضافي. ومع ذلك ، يمكن لـ Deepseek الوصول إلى ما تدخله في chatbot.

أيضًا، ديبسيك لا يزال يقترح الحديث عن مشاكل الرياضيات والترميز والمنطق بدلاً من ذلك عندما سئل عما حدث في عام 1989 في ميدان تيانانمن. ومع ذلك ، يبدو أن الحيرة قد تصدع هذه القضية.