مسألة حسابية بين رقاقة DeepSeek ذاتية التطوير وZhipu

المؤلف: شياو سوان

في عام 2013، قام مهندسو جوجل بحساب مسألة حسابية.

المسألة بسيطة: إذا كان كل مستخدم يستخدم البحث الصوتي لمدة 3 دقائق يومياً، فكم يحتاج أن تتوسع مراكز بيانات جوجل حول العالم؟

الإجابة جعلت الجميع يلهثون: الضعف.

ولو اعتمدت جوجل على شراء بطاقات إنفيديا لسد هذه الفجوة، لسحقتها الفواتير أولاً. لذلك اتخذت شركة البحث قراراً بدا آنذاك خارجاً عن المألوف: صناعة رقائقها بنفسها. القصة التي تلت معروفة للجميع: الشريحة أُطلق عليها اسم TPU، وهي اليوم أقوى ورقة في يد جوجل لمواجهة "ضريبة إنفيديا".

بعد ثلاثة عشر عاماً، وصلت هذه المسألة الحسابية إلى أيدي الصينيين.

مساء 7 يوليو/تموز، نقلت رويترز عن ثلاثة مصادر مطلعة أن DeepSeek تعمل على تطوير شريحة ذكاء اصطناعي خاصة بها، وقد بدأ المشروع قبل عام، وهي على تواصل مع شركات تصميم الرقائق وشركات التصنيع (فاوندري) وشركات الذاكرة. بعد ساعات، أضافت The Information أن Zhipu AI تقوم أيضاً بتقييم إمكانية تطوير شريحة مخصصة، وهي على اتصال مع شركات تصميم رقائق محلية.

24 ساعة، واثنتان من أكبر شركات النماذج الأساسية في الصين تُكشف عن نفس الحركة:

تصنيع الرقائق.

--

شريحة DeepSeek تحمل وصفاً دقيقاً: موجهة للاستدلال (Inference)، لا تتعامل مع التدريب (Training).

التدريب هو تعليم النموذج، تكلفته هائلة لكنها تُدفع مرة واحدة؛ أما الاستدلال فهو تشغيل النموذج في العمل، كل سؤال يطرحه المستخدم يحرق فاتورة كهرباء في مركز البيانات، وكلما زاد المستخدمون زاد الحرق، ولن يتوقف أبداً.

التدريب مثل شراء منزل، والاستدلال مثل دفع الإيجار. الثقب الأسود الحقيقي لتكاليف صناعة الذكاء الاصطناعي ليس أبداً في الدفعة الأولى، بل في الإيجار.

المشكلة التي تريد DeepSeek حلها أولاً، تُترجم إلى جملة واحدة:

كم تكلفة خدمة كل مستخدم؟

مؤسس الشركة، ليانغ وينفنغ، من النادرين الذين اعتبروا الشريحة مسألة حياة أو موت منذ اليوم الأول. فهو قادم من صناديق التحوط الكمية، ومشهور بجمع بطاقات الرسوميات قبل فترة طويلة من طفرة النماذج الكبيرة. في 2023 و2024، أجريت معه مقابلتان مع مجلة Anwang، وقال جملة تكررت لاحقاً:

التحدي الحقيقي لم يكن أبداً التمويل، بل حظر تصدير الرقائق المتطورة.

ما يُقال بالفم، يُعمل باليد. تم تدريب نموذج R1 الخاص بـ DeepSeek على بطاقات H800 من إنفيديا، ثم تحول إلى Huawei Ascend؛ صمم فريق الهندسة في النموذج تنسيق بيانات UE8M0 FP8، المعترف به صناعياً على أنه مصمم خصيصاً ليناسب الخصائص المادية للجيل القادم من الرقائق المحلية.

وبحلول يونيو/حزيران من هذا العام، تم تجهيز الذخيرة أيضاً. الشركة، التي رفضت لسنوات الاستثمار الخارجي، أتمت جولة تمويل أولى، وحصلت على حوالي 51 مليار يوان صيني، بقيمة تتراوح بين 52 و59 مليار دولار بعد الاستثمار. كُتبت استخدامات التمويل المُعلنة بوضوح: توسيع مراكز الحوسبة المحلية، وتطوير شريحة ذكاء اصطناعي خاصة.

في الأشهر الأخيرة، ظلت DeepSeek توظف مهندسي تصميم رقائق، وجميع الوظائف لم تظهر في أي منصة توظيف عامة.

--

Zhipu AI، هي الحل الآخر لنفس المسألة الحسابية.

هذه الشركة التي خرجت من مختبر جامعة تسينغهوا، طرقت هذا العام باب بورصة هونغ كونغ، حاملة لقب "أول سهم للنماذج الكبيرة"، وتجاوزت قيمتها السوقية تريليون دولار هونغ كونغ لفترة. خلف هذا البريق تقع قائمة مالية متوترة: خسارة 2.958 مليار يوان في 2024، وخسارة 2.358 مليار يوان في النصف الأول من 2025، بإجمالي 5.3 مليار يوان محروقة في عام ونصف.

في فبراير/شباط من هذا العام، تم إطلاق GLM-5، وانتشر بسرعة في الخارج، واقتربت قدراته البرمجية من النماذج المغلقة من الدرجة الأولى. تدفق الزوار الهائل، وأول ما فعلته Zhipu AI هو رفع الأسعار: رفعت سعر حزمة Coding بنسبة 30%؛ وثاني شيء، أصدرت إعلان توظيف "شركاء الحوسبة"، ودعت علناً شركات الرقائق للتعاون في التحسين.

شركة ناشئة مشهورة أُدرجت حديثاً، تنشر إعلاناً للبحث عن قوة حوسبة. والأعمال جيدة لدرجة أنها ترفع الأسعار لردع المستخدمين، وهذا نادر في تاريخ الأعمال.

لذلك، فإن تسريب The Information لم يكن مفاجئاً. المسار الذي تدرسه Zhipu AI هو التعاون في التخصيص: هي تقدم بنية النموذج ومتطلباته، وشركات تصميم الرقائق المحلية تقدم القدرات الهندسية.

DeepSeek: تبني مصنعاً وتصنع سيارة بنفسها؛ Zhipu AI: تأخذ الرسومات وتطلب من ورشة السيارات تعديلها. المساران ليس بينهما فرق في المستوى، لكن الفرق في الفاتورة.

--

في حركة تصنيع الرقائق هذه، أكثر ما يستحق التذوق هو جملة رويترز الأصلية:

DeepSeek تصنع الرقائق لتقليل الاعتماد على إنفيديا، والاعتماد على هواوي.

النصف الأول يكاد يكون بديهياً. تحت ضوابط التصدير، حصة إنفيديا في سوق مراكز البيانات الصينية تقترب من الصفر. النصف الثاني هو الخبر الحقيقي.

في العامين الماضيين، كانت عبارة "البديل المحلي" تساوي في سياق الحوسبة "التحول إلى Ascend". DeepSeek نفسها هي من أكثر المنفذين حماساً: سلسلة V4 أكملت التكيف مع Ascend، وأكدت هواوي أن معالجها شارك في جزء من التدريب. Zhipu AI ذهبت أبعد، حيث تكيفت بنية GLM مع أكثر من 40 شريحة محلية، وفي يوم إطلاق النموذج الجديد، اصطفت Haiguang و Moore Threads و Muxi للإعلان عن إكمال التكيف.

كلما تعمق التكيف، كلما أدركت شيئاً واحداً: شركة تبلغ فاتورة الاستدلال السنوية مليارات الدولارات لا يمكنها رهن مصيرها لأي مورد منفرد.

حتى لو كان هذا المورّد من الداخل.

التكيف مع Ascend يحل مشكلة "الوجود"؛ والرقاقة ذاتية التطوير تحل مشكلة "من يقرر". سردية البديل المحلي دخلت عامها الخامس، وبدأ التقسيم الداخلي.

شركات النماذج تصنع الرقائق، وهو إجراء قياسي على الجانب الآخر من المحيط الهادئ.

الشهر الماضي، كشفت OpenAI عن شريحة الاستدلال المخصصة بالتعاون مع Broadcom، برمز Jalapeño؛ وأُشيع أن Anthropic تدرس الأمر نفسه. بالإضافة إلى جوجل وأمازون ومايكروسوفت من قبل، كل شركة في وادي السيليكون ذات فاتورة استدلال كبيرة بما يكفي لديها شريحة ذاتية التطوير، أو على الأقل عرض تقديمي لشريحة ذاتية.

بالنسبة لسلسلة صناعة الرقائق في الصين، هذه عملة ذات وجهين.

الوجه الإيجابي: الطلبات المخصصة من شركات النماذج هي إيرادات تحلم بها شركات تصميم الرقائق المحلية. نموذج التعاون المخصص لـ Zhipu AI يكاد يكون مكتوباً وفقاً لسيناريوها؛ وشركات الذاكرة تستفيد أيضاً، حيث تعتمد رقائق الاستدلال بشدة على عرض النطاق الترددي، وسيكون منحنى الطلب على الذاكرة عالية النطاق (HBM) أكثر حدة.

الوجه السلبي: العملاء الكبار اليوم يتعلمون كيف يتخلون عنك غداً. جوجل كانت أيضاً عميلاً ممتازاً لموردي الرقائق، ثم أصبحت سيدة TPU.

بالطبع، الأوراق لم تُوزع بعد. شريحة ذكاء اصطناعي تنافسية تحتاج عادةً لسنوات ومليارات من الاستثمارات، ولا ضمان للنجاح. خطة Meta للرقاقة الذاتية أُعيدت من الصفر بالكامل. والأكثر دقة: الرقاقة المخصصة تراهن على استقرار بنية النموذج، في حين أن النماذج الجديدة لـ DeepSeek و Zhipu AI بدأت للتو باستخدام آليات جديدة مثل الانتباه المتناثر (Sparse Attention). الرسومات التي تُرسل للتصنيع اليوم، قد تكون بنية النموذج قد تغيرت بعد عامين عندما تخرج الشريحة.

في 2013، كانت إجابة جوجل للمسألة هي TPU.

في 2026، بدأت شركات النماذج الصينية كتابة إجابتها. من طرح المسألة تغير، لكن منطق الحل لم يتغير:

كلما طالت فترة دفع الإيجار، كلما زادت الرغبة في امتلاك منزل خاص.