[ad_1]
قال الرئيس التنفيذي لشركة Openai Sam Altman إنه سيقوم بإصدار المنتجات السريعة و “تقديم نماذج أفضل بكثير” بعد إصدار نموذج جديد قوي من قِبل شركة Deepseek الصينية التي قوضت تقدم وادي السيليكون في سباق التسلح الاصطناعي العالمي.
يمكن لـ Deepseek من AI chatbot ، وهو منافس مباشر لـ ChatGpt ، أداء بعض المهام في نفس المستوى الذي تم إصداره مؤخرًا من Openai و Anthropic و Meta ، على الرغم من الادعاءات بأنها تكلف جزءًا بسيطًا من الأموال والوقت للتطوير.
أدى إصدار طراز R1 الخاص بـ Deepseek الأسبوع الماضي ، إلى قمة متجر تطبيقات Apple في بيع الأسهم التقنية. سقطت أسهم التكنولوجيا الآسيوية يوم الثلاثاء ، في أعقاب هزيمة وول ستريت بين عشية وضحاها. انخفضت بورصة ناسداك بنسبة 3 في المائة ، وتراجعت صانع الرقائق الأمريكي Nvidia ، والتي تنتج الرقائق المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة بنسبة 17 في المائة ، وخسرت 600 مليار دولار في رسملة السوق.
في مساء الاثنين ، كتب Altman على X أن نموذج Deepseek كان “مثيرًا للإعجاب ، لا سيما حول ما يمكنهم تقديمه للسعر”. وأضاف: “من الواضح أننا سنقدم نماذج أفضل بكثير وأيضًا أنه من المشروع أن يكون لديك منافس جديد!”
وأضاف Altman ، الذي أعلن الأسبوع الماضي أن اتحادًا من المستثمرين بما في ذلك SoftBank سينفق ما يصل إلى 500 مليار دولار لإنشاء شبكة من مراكز البيانات لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ، أن موارد الحوسبة “أكثر أهمية الآن من أي وقت مضى”.
قامت Microsoft و META و Alphabet و Amazon و Oracle بتخصيص 310 مليار دولار في عام 2025 للنفقات الرأسمالية ، والتي تشمل البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية ، وفقًا للبيانات التي جمعتها ألفا المرئية. استندت هذه التقديرات إلى فرضية مفادها أن هناك حاجة إلى كميات هائلة من طاقة الحوسبة لدفع قدرات الذكاء الاصطناعي.
لكن قدرة Deepseek على التنافس على جزء صغير من ميزانية Openai – التي كانت تقدر قيمتها مؤخرًا بمبلغ 157 مليار دولار – وقد أثارت المنافسين الأنثروبريين ، Google و Meta ، أسئلة حول المبالغ الهائلة التي يتم سكبها في أنظمة التدريب.
وقال إيدان جوميز ، مؤسس شركة Cohere ومقرها تورونتو ، الذي يبني نماذج لغة كبيرة للمؤسسات: “لن يكون الفائزون هم الذين يحرقون أكثر النقود”. وقال إنه بدلاً من ذلك ، سيكونون “إيجاد حلول فعالة”.
كما كشفت مخاطر لأصحاب رأس المال الاستثماري الذين سكبوا ما يقرب من 100 مليار دولار في الشركات الناشئة في الولايات المتحدة العام الماضي. وقال جاك كلارك ، مؤسس الأنثروبولوجيا ، في مدونة يوم الاثنين: “يوجد الآن نموذج مفتوح للوزن يطفو على الإنترنت والذي يمكنك استخدامه لخوض أي نموذج قاعدة آخر قوي بما فيه الكفاية لتصبح عقلًا من الذكاء الاصطناعي”.
وأضاف: “إن قدرات الذكاء الاصطناعى في جميع أنحاء العالم قد اتخذت للتو في اتجاه واحد إلى الأمام”. “مجد إلى Deepseek لكونه جريئًا لدرجة أنه لإحضار مثل هذا التغيير في العالم!”
لقد أدى نجاح Deepseek إلى تعقيد الحجة القائلة بأن الأكوام النقدية الضخمة تخلق ميزة لا يمكن توفيرها – وهي حجة ساعدت في قيادة مختبرات وادي السيليكون في جمع عشرات الدولارات خلال العام الماضي.
وقال مايك فولبي ، الذي قاد استثمارات المؤشرات في CoHere: “إذا كنت أنثروبريًا أو Openai ، في محاولة لتكون في المقدمة ، ويمكن لشخص ما أن يخدم ما تستطيع في عُشر التكلفة ، فهذا يمثل مشكلة”.
لقد فاجأ الإصدار المفاجئ لأحدث طراز Deepseek البعض في Meta. “الإحباط الرئيسي هو ،” لماذا لم نتوصل إلى هذا أولاً؟ ” عندما يكون لدينا الآلاف من ألمع العقول التي تعمل على هذا “، قال أحد موظفي ميتا.
الرئيس التنفيذي مارك زوكربيرج – الذي قال الأسبوع الماضي إنه يتوقع تخصيص ما يصل إلى 65 مليار دولار من الإنفاق الرأسمالي لتوسيع فرق الذكاء الاصطناعى وإنشاء مركز بيانات جديد – فقد ضغطت بشدة على المصدر المفتوح ، ووضع التعريف في طليعة في الولايات المتحدة. وقالت الشركة ردا على ديبسيك: “نريد من الولايات المتحدة أن تضع معيار الذكاء الاصطناعي العالمي ، وليس الصين”.
وقال يان ليكون ، كبير علماء الذكاء الاصطناعى في ميتا ، “إن تشغيل خدمات مساعد AI للمليارات” سيظل يتطلب مستويات كبيرة من طاقة الحوسبة.
أعرب المطلعون والمستثمرين على الشركة المتنافسة عن الشكوك حول التكاليف المنخفضة التي ذكرها Deepseek في تطوير نماذجها. في ديسمبر / كانون الأول ، قالت الشركة إن طراز V3 الخاص بها ، والذي يكلفه Chatbot الخاص به ، يكلف 5.6 مليون دولار للتدريب.
ومع ذلك ، كان هذا الرقم فقط للتشغيل التدريبي النهائي ، وليس الدورة الكاملة ، واستبعاد “التكاليف المرتبطة بالبحث السابق و. . . وأضاف أن التجارب على البنية أو الخوارزميات أو البيانات “.
نسبت Deepseek نجاحها – على الرغم من استخدام رقائق أدنى إلى منافسيها في الولايات المتحدة – إلى الأساليب التي تسمح لنموذج الذكاء الاصطناعى بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء محددة من بيانات الإدخال كوسيلة لتقليل تكاليف تشغيل النموذج.
مُستَحسَن
بالنسبة لأحدث نموذج R1 ، استخدم تقنية التعلم التعزيز ، وهو نهج جديد نسبيًا تجاه الذكاء الاصطناعى حيث يعلم النماذج أنفسهم كيفية التحسن دون إشراف بشري. استخدمت الشركة أيضًا نماذج مفتوحة المصدر ، بما في ذلك Qwen من Alibaba و Meta’s Llama ، لضبط نموذج التفكير R1.
قد يؤدي التطورات الفنية واهتمام المستثمر بتقدم Deepseek إلى إضاءة حريق في ظل شركات الذكاء الاصطناعى. وقالت شركة الأبحاث Rosenblatt يوم الاثنين: “بشكل عام ، نتوقع أن يكون التحيز على قدرة محسّنة ، وركض بشكل أسرع نحو الذكاء العام الاصطناعي ، أكثر من انخفاض الإنفاق”.
لقد رسم الباحثون والمستثمرين ، بمن فيهم مارك أندريسن ، أوجهاً تشابه بين السباق بين الولايات المتحدة والصين حول الذكاء العام الاصطناعي ومنافستها مع الاتحاد السوفيتي خلال الحرب الباردة ، سواء في استكشاف الفضاء وتنمية الأسلحة النووية.
وقال ستيوارت راسل ، أستاذ علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا ، بيركلي ، إن السباق إلى أجي كان “أسوأ”.
وقال: “حتى المديرون التنفيذيون الذين يشاركون في السباق ذكروا أن كل من يفوز لديه احتمال كبير للتسبب في انقراض الإنسان في هذه العملية ، لأنه ليس لدينا أي فكرة عن كيفية التحكم في الأنظمة أكثر ذكاءً من أنفسنا”. “بمعنى آخر ، سباق AGI هو سباق نحو حافة الجرف”.
شارك في تقارير إضافية من قبل مايكل أكتون وراف أودين في سان فرانسيسكو وميليسا هيككيل في لندن
[ad_2]
المصدر