DeepSeek تقود عصر الذكاء الاصطناعي الجديد: الابتكار في الخوارزمية وتعاون قوة الحوسبة
مؤخراً، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3 الأحدث على منصة Hugging Face - DeepSeek-V3-0324، حيث يحتوي النموذج على 6850 مليار معلمة، وقد شهد تحسينات ملحوظة في قدرات البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرات الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى للتو، أشاد مؤسس شركة إنفيديا، جيفري هوانغ، بـ DeepSeek بشكل كبير. وأكد أن الرأي الذي كان سائداً في السوق والذي يعتقد أن النماذج الفعالة لـ DeepSeek ستقلل من الطلب على الرقائق هو رأي خاطئ، حيث إن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكبر، وليس أقل.
يُعتبر DeepSeek منتجًا تمثيليًا لخرق الخوارزمية، والعلاقة بينه وبين إمدادات الرقائق تستحق النقاش. دعونا نبدأ بتحليل أهمية قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المشتركة
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.
قوة الحوسبة والخوارزمية التي تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء تجمعات قوة الحوسبة العملاقة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تكوين مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبح مصنع رقائق معين رائدًا في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من خلال نظامه البيئي، بينما قامت شركات خدمات السحابة بتقليل عتبة النشر من خلال خدمات قوة الحوسبة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين استثمار البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.
صعود المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek وLLaMA تجعل ابتكارات الخوارزمية ونتائج قوة الحوسبة متاحة للمشاركة، مما يسرع من تكرار وتوزيع التكنولوجيا.
الابتكارات التقنية في DeepSeek
الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek هو العامل الرئيسي في نجاحها. فيما يلي شرح لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين هيكل النموذج
يستخدم DeepSeek بنية مركبة من Transformer + MOE (خلط الخبراء) ، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (MLA). تشبه هذه البنية فريقًا خارقًا ، حيث يتولى Transformer المهام الروتينية ، بينما يعمل MOE كمجموعة من الخبراء داخل الفريق ، حيث يمتلك كل خبير مجاله الخاص من التخصصات ، وعند مواجهة مشكلة معينة ، يقوم أفضل خبير بالتعامل 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.
أساليب التدريب المبتكرة
قدمت DeepSeek إطار تدريب مختلط الدقة FP8. يعمل هذا الإطار كموارد ذكية لتوزيع الموارد، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة بشكل ديناميكي بناءً على احتياجات مراحل التدريب المختلفة. عندما تكون هناك حاجة إلى حسابات بدقة عالية، فإنه يستخدم دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ وعندما يمكن قبول دقة أقل، فإنه يخفض الدقة، مما يساعد على توفير موارد الحوسبة، وزيادة سرعة التدريب، وتقليل استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وفي الوقت نفسه يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين مكافأة العقوبة العامة) من DeepSeek تعمل على تحسين عملية تدريب النموذج. يشبه التعلم المعزز تجهيز النموذج بمدرب، يقوم المدرب بتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز الكثير من قوة الحوسبة خلال هذه العملية، بينما خوارزمية DeepSeek الجديدة أكثر كفاءة، حيث يمكنها تقليل الحوسبة غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكاليف.
هذه الابتكارات ليست نقاط تقنية معزولة، بل تشكل نظامًا تقنيًا كاملاً، حيث تقلل متطلبات قوة الحوسبة عبر سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستنتاج. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من الفئة الاستهلاكية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على شركات تصنيع الرقائق
يعتقد الكثيرون أن DeepSeek قد تجاوزت طبقة البرامج الخاصة بشركة تصنيع الشرائح معينة، وبالتالي تخلصت من الاعتماد عليها. في الواقع، تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال طبقة تنفيذ الخيوط المتوازية الخاصة بالشركة المصنعة. هذه لغة تمثيل وسيطة بين الكود عالي المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، تستطيع DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير ذلك على الشركة المصنعة للرقائق له جانبين: من ناحية، أصبحت DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق بأجهزتها ونظامها البيئي البرمجي، وقد يؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق الكلي؛ من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية في DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب في السابق GPU عالي الأداء بكفاءة على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
معنى لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر مسارًا للتقنية في صناعة الذكاء الاصطناعي الصينية. في ظل القيود المفروضة على الرقائق المتطورة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن العتاد" تخفف من الاعتماد على الرقائق المستوردة المتطورة.
في upstream، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يمكّن مقدمي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في downstream، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد قوة الحوسبة الكبيرة، بل يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيولد المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي غير المركزي
يقدم تحسين الخوارزمية في DeepSeek دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3، حيث تجعل البنية المبتكرة والخوارزميات الفعالة واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة الاستدلال غير المركزي للذكاء الاصطناعي ممكنًا. إن بنية MoE مناسبة بطبيعتها للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة للعقدة الفردية، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الحاجة إلى موارد حسابية متقدمة، مما يسمح بإضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحساب في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، وتوقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، يساعد ذلك المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل الوكلاء بشكل متزامن لمراقبة العقود الذكية وتنفيذها ومراقبة النتائج، مما يحقق أتمتة منطق أعمال أكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر والأهداف الاستثمارية والوضع المالي للمستخدم.
DeepSeek هو بالضبط ما يبحث عن الابتكار من خلال الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة ، ويفتح مسارًا تطويريًا مختلفًا لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيق ، ودفع دمج Web3 والذكاء الاصطناعي ، وتخفيف الاعتماد على الشرائح المتطورة ، وتمكين الابتكار المالي ، هذه التأثيرات تعيد تشكيل المشهد الاقتصادي الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق قوة الحوسبة ، بل هو سباق للتعاون الأمثل بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذا المسار الجديد ، يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام 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.
تحديث DeepSeek V3: نموذج بـ 6850 مليار معلمة يقود الابتكار في الخوارزمية AI
DeepSeek تقود عصر الذكاء الاصطناعي الجديد: الابتكار في الخوارزمية وتعاون قوة الحوسبة
مؤخراً، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3 الأحدث على منصة Hugging Face - DeepSeek-V3-0324، حيث يحتوي النموذج على 6850 مليار معلمة، وقد شهد تحسينات ملحوظة في قدرات البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرات الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى للتو، أشاد مؤسس شركة إنفيديا، جيفري هوانغ، بـ DeepSeek بشكل كبير. وأكد أن الرأي الذي كان سائداً في السوق والذي يعتقد أن النماذج الفعالة لـ DeepSeek ستقلل من الطلب على الرقائق هو رأي خاطئ، حيث إن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكبر، وليس أقل.
يُعتبر DeepSeek منتجًا تمثيليًا لخرق الخوارزمية، والعلاقة بينه وبين إمدادات الرقائق تستحق النقاش. دعونا نبدأ بتحليل أهمية قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المشتركة
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.
قوة الحوسبة والخوارزمية التي تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء تجمعات قوة الحوسبة العملاقة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تكوين مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبح مصنع رقائق معين رائدًا في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من خلال نظامه البيئي، بينما قامت شركات خدمات السحابة بتقليل عتبة النشر من خلال خدمات قوة الحوسبة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين استثمار البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.
صعود المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek وLLaMA تجعل ابتكارات الخوارزمية ونتائج قوة الحوسبة متاحة للمشاركة، مما يسرع من تكرار وتوزيع التكنولوجيا.
الابتكارات التقنية في DeepSeek
الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek هو العامل الرئيسي في نجاحها. فيما يلي شرح لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين هيكل النموذج
يستخدم DeepSeek بنية مركبة من Transformer + MOE (خلط الخبراء) ، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (MLA). تشبه هذه البنية فريقًا خارقًا ، حيث يتولى Transformer المهام الروتينية ، بينما يعمل MOE كمجموعة من الخبراء داخل الفريق ، حيث يمتلك كل خبير مجاله الخاص من التخصصات ، وعند مواجهة مشكلة معينة ، يقوم أفضل خبير بالتعامل 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.
أساليب التدريب المبتكرة
قدمت DeepSeek إطار تدريب مختلط الدقة FP8. يعمل هذا الإطار كموارد ذكية لتوزيع الموارد، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة بشكل ديناميكي بناءً على احتياجات مراحل التدريب المختلفة. عندما تكون هناك حاجة إلى حسابات بدقة عالية، فإنه يستخدم دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ وعندما يمكن قبول دقة أقل، فإنه يخفض الدقة، مما يساعد على توفير موارد الحوسبة، وزيادة سرعة التدريب، وتقليل استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وفي الوقت نفسه يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين مكافأة العقوبة العامة) من DeepSeek تعمل على تحسين عملية تدريب النموذج. يشبه التعلم المعزز تجهيز النموذج بمدرب، يقوم المدرب بتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز الكثير من قوة الحوسبة خلال هذه العملية، بينما خوارزمية DeepSeek الجديدة أكثر كفاءة، حيث يمكنها تقليل الحوسبة غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكاليف.
هذه الابتكارات ليست نقاط تقنية معزولة، بل تشكل نظامًا تقنيًا كاملاً، حيث تقلل متطلبات قوة الحوسبة عبر سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستنتاج. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات العادية من الفئة الاستهلاكية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على شركات تصنيع الرقائق
يعتقد الكثيرون أن DeepSeek قد تجاوزت طبقة البرامج الخاصة بشركة تصنيع الشرائح معينة، وبالتالي تخلصت من الاعتماد عليها. في الواقع، تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية مباشرة من خلال طبقة تنفيذ الخيوط المتوازية الخاصة بالشركة المصنعة. هذه لغة تمثيل وسيطة بين الكود عالي المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، تستطيع DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
إن تأثير ذلك على الشركة المصنعة للرقائق له جانبين: من ناحية، أصبحت DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق بأجهزتها ونظامها البيئي البرمجي، وقد يؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع حجم السوق الكلي؛ من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية في DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء، حيث يمكن الآن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب في السابق GPU عالي الأداء بكفاءة على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
معنى لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر مسارًا للتقنية في صناعة الذكاء الاصطناعي الصينية. في ظل القيود المفروضة على الرقائق المتطورة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن العتاد" تخفف من الاعتماد على الرقائق المستوردة المتطورة.
في upstream، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يمكّن مقدمي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في downstream، خفض النموذج المفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد قوة الحوسبة الكبيرة، بل يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيولد المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي غير المركزي
يقدم تحسين الخوارزمية في DeepSeek دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3، حيث تجعل البنية المبتكرة والخوارزميات الفعالة واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة الاستدلال غير المركزي للذكاء الاصطناعي ممكنًا. إن بنية MoE مناسبة بطبيعتها للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة للعقدة الفردية، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الحاجة إلى موارد حسابية متقدمة، مما يسمح بإضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحساب في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، وتوقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، يساعد ذلك المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل الوكلاء بشكل متزامن لمراقبة العقود الذكية وتنفيذها ومراقبة النتائج، مما يحقق أتمتة منطق أعمال أكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر والأهداف الاستثمارية والوضع المالي للمستخدم.
DeepSeek هو بالضبط ما يبحث عن الابتكار من خلال الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة ، ويفتح مسارًا تطويريًا مختلفًا لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيق ، ودفع دمج Web3 والذكاء الاصطناعي ، وتخفيف الاعتماد على الشرائح المتطورة ، وتمكين الابتكار المالي ، هذه التأثيرات تعيد تشكيل المشهد الاقتصادي الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق قوة الحوسبة ، بل هو سباق للتعاون الأمثل بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذا المسار الجديد ، يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة الصينية.