DeepSeek يقود نمط جديد في الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى革新 الخوارزمية
أصدرت DeepSeek مؤخرًا تحديث الإصدار V3 على Hugging Face - DeepSeek-V3-0324، حيث بلغت معلمات النموذج 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة وتصميم واجهة المستخدم وقدرة الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أبدى الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek، مشددًا على أن فهم السوق السابق بأن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الرقائق كان خاطئًا، حيث يعتقد أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد وليس يتناقص.
تعد DeepSeek منتجًا يمثل突破ًا في الخوارزمية، والعلاقة بينه وبين تزويد الشرائح تستحق النقاش. دعونا نبدأ بتحليل قوة الحوسبة والخوارزمية وتأثيرهما على تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتلازمة
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين قوة الحوسبة يوفر قاعدة تشغيل للخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يسمح للنماذج بمعالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد الحسابية.
قوة الحوسبة والخوارزمية العلاقة التبادلية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسار التكنولوجي: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تكنولوجية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت بعض شركات تصنيع الرقائق قادة في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما تقلل مزودات خدمات السحابة من عتبة النشر من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.
ظهور مجتمع المصادر المفتوحة: نماذج المصادر المفتوحة مثل DeepSeek وLLaMA تجعل ابتكارات الخوارزمية ونتائج قوة الحوسبة قابلة للمشاركة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكارات التقنية لـ DeepSeek
نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين هيكل النموذج
يعتمد DeepSeek على بنية مدمجة من Transformer + MOE (خلط الخبراء) ، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (MLA). هذه البنية تشبه فريقًا خارقًا ، حيث يتولى Transformer المهام العادية ، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء ، حيث يمتلك كل خبير مجاله الخاص من الخبرة. عند مواجهة مشكلة معينة ، يتولى الخبير الذي يتمتع بأفضل خبرة التعامل معها، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته. تتيح آلية MLA للنموذج التركيز بشكل أكثر مرونة على التفاصيل المهمة المختلفة أثناء معالجة المعلومات، مما يعزز أداء النموذج بشكل أكبر.
طرق التدريب الجديدة
قدمت DeepSeek إطار عمل التدريب المختلط FP8. يعمل هذا الإطار كموارد ذكية لتوزيع الموارد، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا للاحتياجات في مراحل التدريب المختلفة. يتم استخدام دقة أعلى عند الحاجة إلى حساب دقيق لضمان دقة النموذج؛ بينما يتم تقليل الدقة عندما يمكن قبول دقة أقل، مما يوفر موارد الحوسبة، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية توقع متعددة الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم توقع رمز واحد في كل خطوة. بينما يمكن لتقنية MTP توقع عدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع من سرعة الاستدلال بشكل كبير، ويقلل أيضًا من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافأة المعممة - عقوبة) من DeepSeek حسنت من عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تزويد النموذج بمدرب، من خلال المكافآت والعقوبات لتوجيه النموذج نحو تعلم سلوك أفضل. الخوارزمية الجديدة من DeepSeek أكثر كفاءة، حيث يمكنها تحسين أداء النموذج مع تقليل الحسابات غير الضرورية، مما يحقق توازنًا بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا متكاملاً، حيث تم تقليل متطلبات قوة الحوسبة على طول سلسلة التدريب إلى الاستنتاج. يمكن الآن لبطاقات الرسومات الاستهلاكية العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على مصنعي الرقائق
يعتقد الكثيرون أن DeepSeek قد تجاوزت بعض طبقات البرمجيات، مما أتاح لها التحرر من الاعتماد على شركات تصنيع الشرائح المحددة. في الواقع، يقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال مجموعة التعليمات الأساسية. هذه الطريقة تمكن DeepSeek من تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير هذا على مصنعي الرقائق له وجهان. من ناحية، فإن DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق بالأجهزة والنظام البيئي، وقد تؤدي تقليل عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق بشكل عام؛ ومن ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات DeepSeek في الخوارزمية إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب GPU من الطراز الأول بكفاءة على بطاقات الرسوميات متوسطة المدى أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير مسار تقني للصناعة الصينية للذكاء الاصطناعي. في ظل القيود المفروضة على الشرائح عالية الجودة، خففت فكرة “البرمجيات لتعويض الأجهزة” من الاعتماد على الشرائح المستوردة المتقدمة.
في الجزء العلوي، قللت الخوارزمية الفعالة من ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما سمح لمزودي خدمات قوة الحوسبة بتمديد فترة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة العائد على الاستثمار. في الجزء السفلي، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek دون الحاجة إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق لـ Web3+AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
أدى تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek إلى توفير دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3، حيث تجعل البنية المبتكرة، والخوارزميات الفعالة، واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة من الاستدلال على الذكاء الاصطناعي اللامركزي ممكنًا. إن بنية MOE مناسبة بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين نموذج كامل على عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة على العقدة الواحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الحاجة إلى موارد الحوسبة المتطورة، مما يسمح بدمج المزيد من موارد الحوسبة في شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا القدرة والكفاءة الحوسبية للشبكة بأكملها.
نظم متعددة الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، وتوقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، تساعد مجموعة من الوكلاء المتعاونين المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل وكالات متعددة مثل مراقبة العقود الذكية، وتنفيذ العقود الذكية، والإشراف على نتائج التنفيذ، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة المحافظ الاستثمارية المخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والحالة المالية للمستخدم.
DeepSeek هي التي تجد突破ًا من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح مسارًا متميزًا لتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل العوائق أمام التطبيقات، دفع دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، تخفيف الاعتماد على الشرائح عالية الأداء، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق قوة الحوسبة، بل هو سباق للتعاون الأمثل بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة بالحكمة 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 الرائدة في نموذج جديد للذكاء الاصطناعي: الخوارزمية الابتكارية تعيد تشكيل بيئة Web3
DeepSeek يقود نمط جديد في الذكاء الاصطناعي: من قوة الحوسبة إلى革新 الخوارزمية
أصدرت DeepSeek مؤخرًا تحديث الإصدار V3 على Hugging Face - DeepSeek-V3-0324، حيث بلغت معلمات النموذج 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة وتصميم واجهة المستخدم وقدرة الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أبدى الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek، مشددًا على أن فهم السوق السابق بأن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الرقائق كان خاطئًا، حيث يعتقد أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد وليس يتناقص.
تعد DeepSeek منتجًا يمثل突破ًا في الخوارزمية، والعلاقة بينه وبين تزويد الشرائح تستحق النقاش. دعونا نبدأ بتحليل قوة الحوسبة والخوارزمية وتأثيرهما على تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتلازمة
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين قوة الحوسبة يوفر قاعدة تشغيل للخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يسمح للنماذج بمعالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد الحسابية.
قوة الحوسبة والخوارزمية العلاقة التبادلية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسار التكنولوجي: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تكنولوجية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت بعض شركات تصنيع الرقائق قادة في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما تقلل مزودات خدمات السحابة من عتبة النشر من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.
ظهور مجتمع المصادر المفتوحة: نماذج المصادر المفتوحة مثل DeepSeek وLLaMA تجعل ابتكارات الخوارزمية ونتائج قوة الحوسبة قابلة للمشاركة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكارات التقنية لـ DeepSeek
نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين هيكل النموذج
يعتمد DeepSeek على بنية مدمجة من Transformer + MOE (خلط الخبراء) ، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (MLA). هذه البنية تشبه فريقًا خارقًا ، حيث يتولى Transformer المهام العادية ، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء ، حيث يمتلك كل خبير مجاله الخاص من الخبرة. عند مواجهة مشكلة معينة ، يتولى الخبير الذي يتمتع بأفضل خبرة التعامل معها، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته. تتيح آلية MLA للنموذج التركيز بشكل أكثر مرونة على التفاصيل المهمة المختلفة أثناء معالجة المعلومات، مما يعزز أداء النموذج بشكل أكبر.
طرق التدريب الجديدة
قدمت DeepSeek إطار عمل التدريب المختلط FP8. يعمل هذا الإطار كموارد ذكية لتوزيع الموارد، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا للاحتياجات في مراحل التدريب المختلفة. يتم استخدام دقة أعلى عند الحاجة إلى حساب دقيق لضمان دقة النموذج؛ بينما يتم تقليل الدقة عندما يمكن قبول دقة أقل، مما يوفر موارد الحوسبة، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية توقع متعددة الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم توقع رمز واحد في كل خطوة. بينما يمكن لتقنية MTP توقع عدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع من سرعة الاستدلال بشكل كبير، ويقلل أيضًا من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافأة المعممة - عقوبة) من DeepSeek حسنت من عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تزويد النموذج بمدرب، من خلال المكافآت والعقوبات لتوجيه النموذج نحو تعلم سلوك أفضل. الخوارزمية الجديدة من DeepSeek أكثر كفاءة، حيث يمكنها تحسين أداء النموذج مع تقليل الحسابات غير الضرورية، مما يحقق توازنًا بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا متكاملاً، حيث تم تقليل متطلبات قوة الحوسبة على طول سلسلة التدريب إلى الاستنتاج. يمكن الآن لبطاقات الرسومات الاستهلاكية العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على مصنعي الرقائق
يعتقد الكثيرون أن DeepSeek قد تجاوزت بعض طبقات البرمجيات، مما أتاح لها التحرر من الاعتماد على شركات تصنيع الشرائح المحددة. في الواقع، يقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال مجموعة التعليمات الأساسية. هذه الطريقة تمكن DeepSeek من تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير هذا على مصنعي الرقائق له وجهان. من ناحية، فإن DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق بالأجهزة والنظام البيئي، وقد تؤدي تقليل عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق بشكل عام؛ ومن ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات DeepSeek في الخوارزمية إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب GPU من الطراز الأول بكفاءة على بطاقات الرسوميات متوسطة المدى أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير مسار تقني للصناعة الصينية للذكاء الاصطناعي. في ظل القيود المفروضة على الشرائح عالية الجودة، خففت فكرة “البرمجيات لتعويض الأجهزة” من الاعتماد على الشرائح المستوردة المتقدمة.
في الجزء العلوي، قللت الخوارزمية الفعالة من ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما سمح لمزودي خدمات قوة الحوسبة بتمديد فترة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة العائد على الاستثمار. في الجزء السفلي، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek دون الحاجة إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق لـ Web3+AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
أدى تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek إلى توفير دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3، حيث تجعل البنية المبتكرة، والخوارزميات الفعالة، واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة من الاستدلال على الذكاء الاصطناعي اللامركزي ممكنًا. إن بنية MOE مناسبة بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين نموذج كامل على عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة على العقدة الواحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الحاجة إلى موارد الحوسبة المتطورة، مما يسمح بدمج المزيد من موارد الحوسبة في شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا القدرة والكفاءة الحوسبية للشبكة بأكملها.
نظم متعددة الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، وتوقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، تساعد مجموعة من الوكلاء المتعاونين المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل وكالات متعددة مثل مراقبة العقود الذكية، وتنفيذ العقود الذكية، والإشراف على نتائج التنفيذ، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة المحافظ الاستثمارية المخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والحالة المالية للمستخدم.
DeepSeek هي التي تجد突破ًا من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح مسارًا متميزًا لتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل العوائق أمام التطبيقات، دفع دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، تخفيف الاعتماد على الشرائح عالية الأداء، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق قوة الحوسبة، بل هو سباق للتعاون الأمثل بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة بالحكمة الصينية.