كيفية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بعد ديب سيك DeepSeek
لقد تلقت صناعة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الولايات المتحدة نداء إيقاظ، وكذلك المستثمرون المتوترون الذين شهدوا ارتفاع أسهمهم مع طفرة الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة الماضية. وذلك لأن شركة ناشئة صينية، تدعى DeepSeek، قدرت تحقق المعادلة الصعبة حول كيفية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مع تكلفة أقل.
 |
| الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بعد DeepSeek |
ما هي DeepSeek؟
DeepSeek هي شركة أبحاث الذكاء الاصطناعي ومقرها هانغتشو في الصين، تأسست في يوليو 2023 من قبل المدير التنفيذي السابق لصندوق التحوط ليانغ وينفنغ وبدعم من عملاق الاستثمار الكمي High-Flyer Quant. لقد أعطت الأولوية للكفاءة الخوارزمية والتعاون مفتوح المصدر لتحدي هيمنة الذكاء الاصطناعي لشركات التكنولوجيا الأمريكية العملاقة.
أصدرت الشركة سلسلة من النماذج الرائعة منذ إطلاقها، بما في ذلك DeepSeek-V3 و DeepSeek-R1، والتي تقول إنها تتطابق مع قدرات OpenAI على التفكير العميق مقابل جزء بسيط من التكلفة. بالإضافة إلى ذلك، فإن نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر، مما يعني أنها متاحة مجانًا لأي شخص لاستخدامها وتعديلها وتوزيعها.
والأمر الأكثر أهمية ــ وربما الأكثر تدميراً للمنافسين ــ هو أن شركة ديب سيك حققت هذه التطورات على الرغم من القيود التي فرضتها الولايات المتحدة على تصدير شرائح الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل طرازي إنفيديا إتش 100 وأيه 100.
والواقع أن هذه القيود ربما كانت بمثابة ميزة للشركة لتحقيق هذه الإنجازات. وتقول ديب سيك إنها وجدت حلولاً بديلة لزيادة سعة الشرائح وطبقت استراتيجيات حاسمة أخرى من المرجح أن يدرسها المنافسون الآن بالتفصيل:
- هندسة مزيج الخبراء (MoE): تنشيط مجموعة فرعية فقط من المعلمات لكل مهمة (على سبيل المثال، 5% فقط من جميع الرموز المتاحة)، مما يقلل من التكاليف الحسابية.
- التعليم المعزز: تدريب النماذج من خلال ردود الفعل التجريبية والخطأ، وتحسين مهارات التفكير.
- تقنيات التقطير: ضغط النماذج الكبيرة مثل GPT-4 في إصدارات أصغر وأرخص.
مكّن هذا النهج المشترك الشركة من تدريب نماذجها باستخدام حوالي 2000 وحدة معالجة رسومية من Nvidia على مدار 55 يومًا بتكلفة تبلغ حوالي 5.6 مليون دولار، وهو جزء بسيط مما تنفقه شركات التكنولوجيا العملاقة في الولايات المتحدة.
كيف سيؤثر ديب سيك على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي؟
يتحدى نجاح DeepSeek الفكرة السائدة التي تغذي الاستثمارات الضخمة في الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة - أن تطوير الذكاء الاصطناعي يتطلب أكوامًا لا نهاية لها من النقود للإنفاق الضخم على رقائق من نوع Nvidia وغيرها من التكنولوجيا الباهظة الثمن.
شهدت أسهم التكنولوجيا الكبرى في الولايات المتحدة انخفاضات كبيرة بعد أنباء هذه التطورات. انخفض سهم Nvidia بنحو 17%، وهو أكبر خسارة في يوم واحد في تاريخ سوق الأسهم الأمريكية. كما انخفضت أسهم أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Microsoft Corporation (MSFT)، وAlphabet Inc. (GOOGLE)، وASML Holding NV (ASML).
تخلق لحظة DeepSeek أيضًا فرصًا للمستثمرين في مجال الذكاء الاصطناعي. وإليك ما من المرجح أن يفعله المستثمرون الأذكياء:
- إعادة التفكير في عقلية "الأكبر هو الأفضل". قد يرغب المستثمرون في البحث عن الشركات التي تستثمر في أساليب تدريب أكثر كفاءة وتكنولوجيا موفرة للطاقة، وليس تلك التي توسع بشكل أعمى مجموعات GPU كثيفة رأس المال. قد تتمتع الشركات التي تستفيد من سحابات GPU اللامركزية بميزة.
- استعد لزيادة في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي: يبدو أن الحواجز أمام تبني الذكاء الاصطناعي تتراجع. يجب على المستثمرين مراقبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة والشركات التي تطور منتجات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، بدلاً من الرهان ببساطة على مقدمي النماذج الأساسية.
- التركيز على البرمجيات: في حين دفع المستثمرون شركات تصنيع الرقائق المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل إنفيديا إلى مستويات قياسية، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي قد يعتمد على تغييرات البرمجيات أكثر من الأجهزة باهظة الثمن.
- راقب المخاطر الجيوسياسية: من المرجح أن يؤدي نجاح DeepSeek إلى تكثيف التوترات التكنولوجية بين الولايات المتحدة والصين. يجب على المستثمرين مراقبة التحولات السياسية، مثل ضوابط التصدير الأكثر صرامة.
مشكلة الخطأ التوليدي في DeepSeek
يجب على المستثمرين أيضًا البقاء على اطلاع دائم حيث يلقي الخبراء نظرة تحت غطاء DeepSeek. تضمنت دراسة مبكرة من NewsGuard، التي تصنف موثوقية مواقع الأخبار والمعلومات، أسبابًا لمخاوف كبيرة بشأن موثوقية DeepSeek. على الرغم من تصدره تنزيلات متجر التطبيقات، فشل روبوت الدردشة الصيني في اختبارات الدقة بنسبة 83٪ من الوقت، مما وضعه بالقرب من أسفل روبوتات الدردشة التي تم تقييمها - حيث احتل المرتبة العاشرة من بين 11 منافسًا.
كشف تقييم NewsGuard عن العديد من القضايا الحرجة:
- 30٪ من الردود تحتوي على معلومات خاطئة تمامًا.
- 53٪ من الردود قدمت إجابات غير حقيقية على الاستفسارات.
- 17٪ فقط من الردود نجحت في دحض الادعاءات الكاذبة.
كان روبوت المحادثة يميل أيضًا إلى تكرار مواقف الحكومة الصينية، حتى عند الإجابة على أسئلة لا علاقة لها بالصين، مثل إعطاء مواقف الصين الدبلوماسية بشأن الاستفسارات غير ذات الصلة. وبالتالي يبدو أن نهج DeepSeek للدقة يحول المسؤولية إلى المستخدمين، حيث تخطرهم شروط الاستخدام الخاصة به "بالتحقق بشكل استباقي من صحة ودقة المحتوى الناتج".
خلاصة القول، قد يكون ديب سيك نذيرًا لمستقبل أقل تكلفة للذكاء الاصطناعي. قد يعني هذا التحول إلى التركيز على تغييرات البرامج بدلاً من القوة الغاشمة للتكنولوجيا الأكثر تكلفة، والتعاون مفتوح المصدر، والبنية الأساسية القابلة للتطوير. ولكن هذا يعني أيضًا النظر إلى ما هو أبعد من العناوين الرئيسية المبالغ فيها وتقييم ما إذا كان DeepSeek يقدم شيئًا جديدًا ومختلفًا أم لا، بالنظر إلى بعض الاختبارات المبكرة لقدراته، إذا كان مجرد هلوسة أخرى من إنتاج الذكاء الاصطناعي.
للمزيد من هذا المحتوى يرجى المتابعة