القيمة الحقيقية ل DeepSeek تم التقليل من شأنه!
لا شك أن DeepSeek-R1 جلب موجة جديدة من الحماس إلى السوق. فلم ترتفع الأهداف ذات الصلة بما يسمى المستفيدين بشكل حاد فحسب، بل قام بعض الأشخاص بتطوير دورات وبرامج مرتبطة بـ DeepSeek في محاولة لكسب المال منها.
ونحن نعتقد أنه على الرغم من أن هذه الظواهر تنطوي على عنصر فوضوي معين، ويجب أن نكون على دراية بالمخاطر التي تنطوي عليها، فمن غير الممكن أن ننكر أنها تعكس فضول الجمهور وحماسه لـ DeepSeek.
في السابق، قمت بتحليل أهمية ظهور DeepSeek-R1، ولكن اليوم أود أن أناقش بعمق الفرصة الحقيقية وراء ذلك، والتي تتمثل في تعزيز انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي وازدهارها. على المستوى الاستراتيجي، أكدت دائمًا أن الاستثمار المستمر لتحسين الأداء أمر بالغ الأهمية.
عندما تصل التكنولوجيا إلى مرحلة معينة من التطوير، يجب أن يصبح ضبط الأداء وكفاءة الطاقة محور الاهتمام من أجل خفض التكاليف وتعزيز القدرة التنافسية. وقد أحدثت تقنية DeepSeek ضجة كبيرة لأنها درب موديل DeepSeek-R1 مع أداء مماثل لنموذج OpenAI o1 بتكلفة أقل بكثير من تكلفة عمالقة الذكاء الاصطناعي الأمريكية مثل OpenAI و Meta و Anthropic. وقد أظهر هذا للجميع إمكانية اختراق صناعة التكنولوجيا الصينية للاحتواء الأمريكي.
علاوة على ذلك، اعتقد العديد من الخبراء منذ بعض الوقت أن قانون التوسع على وشك الفشل. ومع زيادة حجم نماذج الذكاء الاصطناعي، سيصبح من الصعب بشكل متزايد الحصول على بيانات عالية الجودة، وسوف يضعف التأثير الهامشي لتحسين الأداء تدريجيًا.
علاوة على ذلك، فإن الزيادة الحادة في الطلب على قوة الحوسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ستجلب أيضًا استهلاكًا خطيرًا للطاقة ومشاكل بيئية. وهذا يجعل الناس يشعرون أن نهج DeepSeek لديه أمل كبير في الوصول إلى قمة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
ومع ذلك، ما زلت أتفق مع وجهة نظر هوانغ رينكسون بأن قانون القياس لا يزال ساري المفعولإن زيادة الاستثمار في رأس المال وقوة الحوسبة يمكن أن تعمل على تحسين أداء النموذج بشكل مستمر، وسقف هذا النوع من التحسين أعلى بالتأكيد من ضبط الأداء وكفاءة الطاقة. بعبارة أخرى، عندما نقوم بتحسين كل التفاصيل التي يمكن تحسينها، ثم نريد تحسين الأداء بشكل أكبر، لا يمكننا الاعتماد إلا على زيادة الاستثمار.
لذلك، على المدى الطويل، قد لا يكون الاعتماد فقط على ضبط الأداء كافياً لمواكبة المنافسين الذين يواصلون ضخ الأموال لتحسين الأداء.
ولذلك، أعتقد أننا ما زلنا بحاجة إلى إلقاء نظرة متأنية على القدرة التنافسية المتطورة لـ DeepSeek. ولكن من ناحية أخرى، ربما تم التقليل من القيمة الفعلية لـ DeepSeek.
لقد استثمرت شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل OpenAI الكثير من الموارد في تدريب النماذج وتحسينها، ولكنها لم تحل مشكلة التطبيق ولم تطور سوق التطبيقات لدعم تطوير هذه النماذج.
وقد أدت تكاليف التشغيل المرتفعة، وعمليات الحوسبة المعقدة، وقضايا أمن البيانات والخصوصية إلى ارتفاع الطلب المستمر على التمويل، مما يحد أيضًا من التوسع الإضافي وتطبيق هذه الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي.
هل يمكن لـ DeepSeek حل هذه المشكلة؟ هذا يتطلب a رؤية متأنية للتوازن الدقيق بين المصدر المفتوح والمصدر المغلق وتحسين الأداء وتطبيقه في السوق.
من ناحية أخرى، يختلف نهج DeepSeek مفتوح المصدر عن النماذج الأخرى.
بالمعنى التقليدي، يعني المصدر المفتوح أن الكود مفتوح تمامًا، ويمكن لأي شخص استخدامه وتعديله وتوزيعه بحرية، في حين لا يستطيع مطور المصدر المفتوح الاستفادة منه. ومع ذلك، في مجال الذكاء الاصطناعي، لا يتعلق المصدر المفتوح بفتح الكود فحسب، بل والأهم من ذلك، تدريب النماذج وتحسينها.
يجعل DeepSeek هيكل النموذج عامًا ويوفر نماذج مفتوحة المصدر تم تدريبها وتحسينها بالكامل، مما لا يخفض العتبة للمستخدمين فحسب، بل يضمن أيضًا أداء النموذج. في الوقت نفسه، يجمع DeepSeek أيضًا تعليقات المستخدمين والبيانات باستمرار من خلال الخدمات عبر الإنترنت لتحسين أداء النموذج باستمرار.
وفي المستقبل، قد يكون من الممكن أيضًا ضبط معلمات النموذج في الوقت الفعلي استنادًا إلى استخدام المستخدم، وبالتالي توفير خدمات أكثر كفاءة وشخصية.
في المستقبل، على غرار Meta، ستجذب استراتيجية المصدر المفتوح DeepSeek أيضًا المطورين والباحثين من جميع أنحاء العالم للمشاركة، مما يشكل نظامًا بيئيًا تعاونيًا أكبر. سيعمل هذا النموذج من التعاون على تعزيز الابتكار وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. وفي الوقت نفسه، ستكتسب شركة DeepSeek أيضًا المزيد من الدعم الفني وفرص العمل من هذا التعاون، مما يحقق وضعًا مربحًا للجانبين.
ومن ناحية أخرى، من المتوقع أن يحل DeepSeek مشكلة الشمولية في عملية تطبيق الذكاء الاصطناعي الحالية. في الوقت الحاضر، حققت العديد من الشركات التي تعمل في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي إيرادات كبيرة بالفعل، وهو ما يدل على أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ناضجة بما فيه الكفاية.
على سبيل المثال، قامت شركة Palantir، التي ارتفعت أسعار أسهمها مؤخرًا، بتحسين كفاءتها التشغيلية وبالتالي هوامش ربحها بشكل كبير من خلال بناء منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. لم تصل إيراداتها في الربع الرابع إلى 800 مليون دولار أمريكي فحسب، وهو ما يتجاوز توقعات السوق بكثير ويصدم الكثير من الناس، بل زاد عدد المستخدمين أيضًا بشكل كبير بمقدار 43%.
ومع ذلك، يبدو أن هذه النجاحات لا تزال حكراً على شركات البرمجيات الكبرى. وعندما ننظر إلى الشركات والأفراد الأصغر حجماً، نجد أن الفرص المتاحة لرواد الأعمال والشركات الناشئة لا تزال محدودة.
لقد كسر ظهور DeepSeek هذا الجمود. فمن خلال الهندسة المعمارية المبتكرة وطرق التدريب، نجح DeepSeek في خفض تكلفة تطوير واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الممكن لمزيد من الناس تجربة واستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ولن يعمل هذا النهج على تعزيز انتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي فحسب، بل سيساعد أيضًا في اكتشاف سيناريوهات واحتياجات تطبيقية جديدة.
وقد طورت العديد من الشركات بالفعل تطبيقات منخفضة التكلفة باستخدام نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر، وهو ما يثبت بشكل أكبر جدوى نموذج DeepSeek وقيمته التجارية. وقد تستمر الاكتشافات أو التطبيقات الجديدة في الظهور مع تطور DeepSeek، في حين يسمح نموذج المصدر المفتوح لعدد أكبر من المستخدمين بتنفيذ النشر المحلي، وهو ما يعالج بشكل أكبر قضية أمن البيانات.
في المستقبل، مع ظهور حلول الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة وعالية الأداء، سيبدأ المزيد والمزيد من الأشخاص في استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، وستستمر ظهور احتياجات وسيناريوهات تطبيقية جديدة، وبالتالي تعزيز تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.سواء كان ذلك وكيل الذكاء الاصطناعي أو حتى أكثر في المستقبل البعيد، لن يتوقف تطوير الذكاء الاصطناعي أبدًا.
باختصار، سيساعد DeepSeek في تعزيز ظهور بعض الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية، أي أن تطوير التقنيات العامة قد نضج، وسيصبح تطوير التقنيات الداعمة وتطبيق وتسويق التقنيات أكثر أهمية.
في المستقبل، مع تطور التقنيات المتعددة الوسائط والتوسع المستمر في سيناريوهات التطبيق، ستلعب تقنية الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في المزيد من المجالات، كما ستوفر المزيد من فرص التطوير والمساحة لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل DeepSeek.
