مؤخرا، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرة الاستدلال. في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى مؤخرا، أشاد المدير التنفيذي لشركة إنفيديا بـ DeepSeek، وأشار إلى أن الفهم السابق في السوق بأن النماذج الفعالة ستقلل من طلب الشرائح هو فهم خاطئ، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد وليس ينقص.
تعتبر DeepSeek كمنتج يمثل突破ًا في الخوارزمية، وقد أثارت العلاقة بينها وبين موردي الرقائق تفكير الناس حول دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة وتطور الخوارزمية المتناغم
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر قاعدة تشغيل لخوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يسمح للنماذج بمعالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام أكثر كفاءة لقوة الحوسبة، مما يعزز كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
العلاقة التبادلية بين قوة الحوسبة والخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات قوة حسابية ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة بناء سلسلة الصناعة: أصبح أحد مصنعي الرقائق من خلال النظام البيئي رائدًا في قوة الذكاء الاصطناعي، بينما قام مزودو الخدمات السحابية بتخفيض عتبة النشر من خلال خدمات قوة حساب مرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق توازن بين استثمار البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تجعل الابتكارات في الخوارزمية ونتائج تحسين القدرة الحاسوبية قابلة للمشاركة، مما يسرع من تكرار التقنية وانتشارها.
الابتكارات التقنية لـ DeepSeek
تطور DeepSeek الرائد مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكارات التقنية الخاصة به. فيما يلي تفسير بسيط لنقاط الابتكار الرئيسية فيه:
تحسين هيكل النموذج
تستخدم DeepSeek مجموعة من الهياكل المدمجة Transformer + MOE (خليط من الخبراء) ، وادخلت آلية الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA). هذه البنية تشبه فريقًا خارقًا ، حيث يقوم Transformer بمعالجة المهام العادية ، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء ، كل خبير لديه مجاله الخاص من التخصص ، وعندما يواجهون مشكلة معينة ، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة ، مما يمكن أن يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته. تتيح آلية MLA للنموذج أن تكون أكثر مرونة في التركيز على التفاصيل المهمة المختلفة أثناء معالجة المعلومات ، مما يعزز أداء النموذج.
طرق التدريب革新
قدمت DeepSeek إطار عمل تدريب دقة مختلطة FP8. هذا الإطار يشبه موزع موارد ذكي، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكياً وفقًا لاحتياجات المراحل المختلفة خلال عملية التدريب. عند الحاجة إلى حسابات عالية الدقة، فإنه يستخدم دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ وعندما يكون من الممكن قبول دقة أقل، فإنه يقلل من الدقة لتوفير موارد الحوسبة وزيادة سرعة التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستنتاج
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال تتم خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تستطيع تقنية MTP التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، ويقلل أيضًا من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (التحسين المعزز بالعقوبات العامة) من DeepSeek حسنت عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تزويد النموذج بمدرب، يقوم المدرب بتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز موارد حسابية كبيرة خلال هذه العملية، بينما تعتبر خوارزمية DeepSeek الجديدة أكثر كفاءة، حيث إنها قادرة على تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
هذه الابتكارات ليست نقاط تقنية معزولة، بل تشكل نظاماً تقنياً متكاملاً، يقلل من متطلبات القوة الحسابية في كامل سلسلة العملية من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من فئة المستهلك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يخفض بشكل كبير من عتبة الدخول في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثيره على مصنعي الشرائح
هناك وجهة نظر تقول إن DeepSeek قد تجاوزت بعض الطبقات الوسيطة، وبالتالي تخلصت من الاعتماد على شركات تصنيع الرقائق المحددة. في الواقع، تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال طبقة PTX (Parallel Thread Execution). PTX هي لغة تمثيل وسيطة بين الشيفرة عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، ومن خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
تأثير ذلك على مصنعي الشرائح ذو شقين، من جهة، فإن DeepSeek في الواقع مرتبط بشكل أعمق بالأجهزة والنظام البيئي المرتبط بها، وانخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي قد يوسع الحجم الإجمالي للسوق؛ ومن جهة أخرى، فإن تحسين الخوارزمية من DeepSeek قد يغير هيكل الطلب في السوق على الشرائح عالية الجودة، حيث أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في السابق إلى وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة، قد تصبح الآن قادرة على العمل بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر مسارًا للت突破 التقني لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود أشباه الموصلات عالية الجودة، فإن فكرة "البرمجيات تكمل الأجهزة" تخفف من الاعتماد على أشباه الموصلات المستوردة الرائدة.
في upstream ، الخوارزمية الفعالة تقلل من ضغط متطلبات القدرة الحاسوبية ، مما يمكّن مزودي خدمات القدرة الحاسوبية من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في downstream ، النموذج المفتوح المصدر المحسن يقلل من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من القدرة الحاسوبية ، يمكنها أيضًا تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek ، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في مجالات عمودية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
أدى تحسين الخوارزمية الخاصة بـ DeepSeek إلى توفير دافع جديد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3، حيث أن الهيكل المبتكر، والخوارزميات الفعالة، ومتطلبات الطاقة المنخفضة تجعل الاستدلال الذكي 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 في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحساب لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل من الحاجة إلى موارد حوسبة متطورة، مما يسمح بمزيد من موارد الحوسبة للانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام الوكالة المتعددة
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال التشغيل المتعاون لوكلاء تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، ووكلاء توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، ووكلاء تنفيذ التداول على السلسلة، ووكلاء الإشراف على نتائج التداول، يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل وكلاء مراقبة العقود الذكية، ووكلاء تنفيذ العقود الذكية، ووكلاء مراقبة نتائج التنفيذ بالتعاون، مما يحقق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الخوارزمية المستخدمين في العثور على أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
ديب سيك هو في الواقع البحث عن突破 من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود القدرة الحاسوبية، مما يفتح مسار تطوير مختلف لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيق، وتعزيز دمج الويب 3 والذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتقدمة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق في القدرة الحاسوبية، بل سيكون سباقًا في تحسين التعاون بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل ديب سيك بإعادة تعريف قواعد اللعبة من خلال الحكمة 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 V3 يقود عصرًا جديدًا في الذكاء الاصطناعي: الخوارزمية والابتكار في الصناعة
تحديث DeepSeek V3:突破 الخوارزمية AI وتأثير الصناعة
مؤخرا، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرة الاستدلال. في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى مؤخرا، أشاد المدير التنفيذي لشركة إنفيديا بـ DeepSeek، وأشار إلى أن الفهم السابق في السوق بأن النماذج الفعالة ستقلل من طلب الشرائح هو فهم خاطئ، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد وليس ينقص.
تعتبر DeepSeek كمنتج يمثل突破ًا في الخوارزمية، وقد أثارت العلاقة بينها وبين موردي الرقائق تفكير الناس حول دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة وتطور الخوارزمية المتناغم
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر قاعدة تشغيل لخوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يسمح للنماذج بمعالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام أكثر كفاءة لقوة الحوسبة، مما يعزز كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
العلاقة التبادلية بين قوة الحوسبة والخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات قوة حسابية ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة بناء سلسلة الصناعة: أصبح أحد مصنعي الرقائق من خلال النظام البيئي رائدًا في قوة الذكاء الاصطناعي، بينما قام مزودو الخدمات السحابية بتخفيض عتبة النشر من خلال خدمات قوة حساب مرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق توازن بين استثمار البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تجعل الابتكارات في الخوارزمية ونتائج تحسين القدرة الحاسوبية قابلة للمشاركة، مما يسرع من تكرار التقنية وانتشارها.
الابتكارات التقنية لـ DeepSeek
تطور DeepSeek الرائد مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكارات التقنية الخاصة به. فيما يلي تفسير بسيط لنقاط الابتكار الرئيسية فيه:
تحسين هيكل النموذج
تستخدم DeepSeek مجموعة من الهياكل المدمجة Transformer + MOE (خليط من الخبراء) ، وادخلت آلية الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA). هذه البنية تشبه فريقًا خارقًا ، حيث يقوم Transformer بمعالجة المهام العادية ، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء ، كل خبير لديه مجاله الخاص من التخصص ، وعندما يواجهون مشكلة معينة ، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة ، مما يمكن أن يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته. تتيح آلية MLA للنموذج أن تكون أكثر مرونة في التركيز على التفاصيل المهمة المختلفة أثناء معالجة المعلومات ، مما يعزز أداء النموذج.
طرق التدريب革新
قدمت DeepSeek إطار عمل تدريب دقة مختلطة FP8. هذا الإطار يشبه موزع موارد ذكي، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكياً وفقًا لاحتياجات المراحل المختلفة خلال عملية التدريب. عند الحاجة إلى حسابات عالية الدقة، فإنه يستخدم دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ وعندما يكون من الممكن قبول دقة أقل، فإنه يقلل من الدقة لتوفير موارد الحوسبة وزيادة سرعة التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستنتاج
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال تتم خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تستطيع تقنية MTP التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، ويقلل أيضًا من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (التحسين المعزز بالعقوبات العامة) من DeepSeek حسنت عملية تدريب النموذج. التعلم المعزز يشبه تزويد النموذج بمدرب، يقوم المدرب بتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز موارد حسابية كبيرة خلال هذه العملية، بينما تعتبر خوارزمية DeepSeek الجديدة أكثر كفاءة، حيث إنها قادرة على تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
هذه الابتكارات ليست نقاط تقنية معزولة، بل تشكل نظاماً تقنياً متكاملاً، يقلل من متطلبات القوة الحسابية في كامل سلسلة العملية من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من فئة المستهلك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يخفض بشكل كبير من عتبة الدخول في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثيره على مصنعي الشرائح
هناك وجهة نظر تقول إن DeepSeek قد تجاوزت بعض الطبقات الوسيطة، وبالتالي تخلصت من الاعتماد على شركات تصنيع الرقائق المحددة. في الواقع، تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال طبقة PTX (Parallel Thread Execution). PTX هي لغة تمثيل وسيطة بين الشيفرة عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، ومن خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
تأثير ذلك على مصنعي الشرائح ذو شقين، من جهة، فإن DeepSeek في الواقع مرتبط بشكل أعمق بالأجهزة والنظام البيئي المرتبط بها، وانخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي قد يوسع الحجم الإجمالي للسوق؛ ومن جهة أخرى، فإن تحسين الخوارزمية من DeepSeek قد يغير هيكل الطلب في السوق على الشرائح عالية الجودة، حيث أن بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في السابق إلى وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة، قد تصبح الآن قادرة على العمل بكفاءة على وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر مسارًا للت突破 التقني لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود أشباه الموصلات عالية الجودة، فإن فكرة "البرمجيات تكمل الأجهزة" تخفف من الاعتماد على أشباه الموصلات المستوردة الرائدة.
في upstream ، الخوارزمية الفعالة تقلل من ضغط متطلبات القدرة الحاسوبية ، مما يمكّن مزودي خدمات القدرة الحاسوبية من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في downstream ، النموذج المفتوح المصدر المحسن يقلل من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من القدرة الحاسوبية ، يمكنها أيضًا تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek ، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في مجالات عمودية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
أدى تحسين الخوارزمية الخاصة بـ DeepSeek إلى توفير دافع جديد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3، حيث أن الهيكل المبتكر، والخوارزميات الفعالة، ومتطلبات الطاقة المنخفضة تجعل الاستدلال الذكي 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 في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحساب لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل من الحاجة إلى موارد حوسبة متطورة، مما يسمح بمزيد من موارد الحوسبة للانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام الوكالة المتعددة
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال التشغيل المتعاون لوكلاء تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، ووكلاء توقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، ووكلاء تنفيذ التداول على السلسلة، ووكلاء الإشراف على نتائج التداول، يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل وكلاء مراقبة العقود الذكية، ووكلاء تنفيذ العقود الذكية، ووكلاء مراقبة نتائج التنفيذ بالتعاون، مما يحقق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الخوارزمية المستخدمين في العثور على أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
ديب سيك هو في الواقع البحث عن突破 من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود القدرة الحاسوبية، مما يفتح مسار تطوير مختلف لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيق، وتعزيز دمج الويب 3 والذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح المتقدمة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق في القدرة الحاسوبية، بل سيكون سباقًا في تحسين التعاون بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل ديب سيك بإعادة تعريف قواعد اللعبة من خلال الحكمة الصينية.