شركة ديب سيك تطلق طريقة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي وسط تحديات الصناعة الصينية

نشرت شركة DeepSeek ورقة بحثية جديدة تكشف عن نهج أكثر كفاءة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مسلطة الضوء على جهود الصناعة الصينية لمنافسة شركات عالمية مثل OpenAI، رغم محدودية الوصول إلى شرائح Nvidia، بحسب تقرير من بلومبيرغ. وتقدم الورقة إطارًا مبتكرًا أطلق عليه اسم Manifold-Constrained Hyper-Connections، مصمم لتحسين قابلية التوسع للأنظمة مع تقليل المتطلبات الحسابية واستهلاك الطاقة، ما يسمح للشركات بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة بكفاءة أعلى. ويشير تقرير بلومبيرغ إلى أن هذه التقنية تمثل خطوة نوعية في تعزيز القدرة التنافسية للصناعة الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي، الذي أصبح محوريًا عالميًا.

شارك في تأليف الوثيقة المؤسس ليانغ وِينفنغ، حيث ركز البحث على تحديات رئيسية تواجه النماذج الكبيرة، مثل عدم استقرار التدريب وقابلية التوسع المحدودة. وقد أُجريت الاختبارات على نماذج تتراوح بين 3 مليارات و27 مليار معلمة، مستندة إلى أبحاث ByteDance لعام 2024 حول هياكل الارتباط الفائق، مع التأكيد على قدرة هذا النهج على تقليل الحاجة للموارد الحسابية الكبيرة، مع الحفاظ على جودة الأداء. وقد أصدرت DeepSeek الورقة عبر المستودع المفتوح arXiv ومنصة Hugging Face مفتوحة المصدر، ما يعكس طبيعة الابتكار غير التقليدي للشركة، وفق ما أورد تقرير بلومبيرغ.

تعتبر منشورات DeepSeek مؤشرات قوية على إطلاق نماذج رئيسية مستقبلية. فقد أدهشت الشركة العام الماضي بإطلاق نموذج التفكير R1، الذي تم تطويره بتكلفة جزء بسيط مقارنة بمنافسيها في وادي السيليكون، ومنذ ذلك الحين أطلقت عدة منصات أصغر. وتستعد الشركة لإطلاق نظامها الرئيسي القادم R2 المتوقع حول مهرجان الربيع في شباط/ فبراير، ما يرفع مستوى الترقب العالمي لهذا الابتكار.

تواصل الشركات الناشئة الصينية العمل في ظل قيود كبيرة، حيث تمنع الولايات المتحدة الوصول إلى أحدث أشباه الموصلات الضرورية لتطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي. وقد أجبرت هذه القيود الباحثين على اللجوء إلى أساليب مبتكرة وهياكل غير تقليدية، لتعويض النقص في الإمكانيات التقنية المتاحة لهم، ما يعكس قدرة DeepSeek على الابتكار في ظل هذه القيود.

وتشتهر DeepSeek بابتكاراتها غير المألوفة، حيث يركز فريق البحث على تطوير أسس تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الكبيرة بطريقة تسمح بالتحكم في الأداء واستهلاك الطاقة، مع الحفاظ على سرعة وكفاءة النموذج. وتضم الورقة 19 مؤلفًا، ويظهر اسم المؤسس ليانغ في النهاية، ما يعكس الدور البارز له في قيادة أجندة البحث العلمي داخل الشركة.

ويهدف البحث إلى معالجة تحديات معقدة، بما في ذلك تحسين استقرار التدريب والتوسع الأفقي للنماذج الكبيرة، مشيرًا إلى أن الطريقة الجديدة تتضمن “تحسينات صارمة للبنية التحتية لضمان الكفاءة.” وأظهرت الاختبارات أن النهج الجديد يسمح بتشغيل نماذج كبيرة بموارد أقل دون التأثير على الدقة أو الأداء، ما يمثل طفرة نوعية في كيفية تصميم وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

من المتوقع أن يكون لنظام R2 القادم أثر كبير على الصناعة، حيث يسعى لتقديم أداء أعلى بتكلفة أقل، ما يعكس استراتيجية DeepSeek الفريدة في مواجهة القيود التقنية وتحقيق التنافسية. ويُنظر إلى هذا النظام على أنه استجابة مباشرة للطلب العالمي على نماذج أكثر قوة وكفاءة، مع الاحتفاظ بميزة الابتكار الصينية في مواجهة المنافسين الدوليين.

وأكد المؤلفون أن التقنية الجديدة تحمل وعودًا كبيرة “لتطور النماذج الأساسية في المستقبل”، وهو ما أشار إليه تقرير بلومبيرغ، معتبرًا أن البحث الأخير يمثل مرحلة متقدمة في دفع الصناعة الصينية للذكاء الاصطناعي نحو التنافسية العالمية. ويضيف التقرير أن هذا التطوير قد يفتح آفاقًا جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في المستقبل، بما في ذلك التدريب المنخفض التكلفة، وتحسين البنية التحتية، وزيادة قابلية التوسع للنماذج الأساسية.