النقاط الرئيسية
-
وصفت إنفيديا نموذج R1 الخاص بـ DeepSeek بأنه "تقدم ممتاز في مجال الذكاء الاصطناعي"، على الرغم من أن ظهور الشركة الناشئة الصينية أدى إلى انخفاض أسهم صانع الرقائق بنسبة 17% يوم الاثنين.
-
يُعد R1 نموذجًا مفتوح المصدر للتفكير، تفوق حسب التقارير على أفضل النماذج المقدمة من الشركات الأمريكية مثل OpenAI.
-
أكدت إنفيديا أن إنجاز DeepSeek يخلق المزيد من العمل لمعالجاتها الرسومية (GPUs)، مما يبرز أهمية وحدات معالجة الرسومات في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.
-
أوضحت إنفيديا أن وحدات معالجة الرسومات المستخدمة من قبل DeepSeek كانت متوافقة تمامًا مع لوائح التصدير، نافية الادعاءات باستخدام نماذج GPU الممنوعة في الصين.
منظور إنفيديا تجاه DeepSeek
أشادت إنفيديا بنموذج R1 الخاص بـ DeepSeek واصفةً إياه بأنه "مثال مثالي على مبدأ التوسع أثناء وقت الاختبار."
يعرض نموذج R1 كيفية إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي جديدة باستخدام نماذج وموارد حوسبة متاحة على نطاق واسع ومتوافقة مع لوائح التحكم في الصادرات.
تم تطوير نموذج R1 بتكلفة تدريب معلنة ذاتيًا تقل عن 6 ملايين دولار، وهو رقم أقل بكثير مقارنة بالمليارات التي تنفقها شركات وادي السيليكون على نماذج ذكاء اصطناعي مشابهة.
وأكدت إنفيديا أن عمليات الاستدلال تحتاج إلى عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات وشبكات عالية الأداء، مما يعزز أهمية أجهزتها في العمليات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
ردود فعل الصناعة والآثار المترتبة
يشكك المحللون في فعالية الاستثمارات الرأسمالية الضخمة من قبل شركات مثل مايكروسوفت، جوجل، وميتا في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المعتمدة على إنفيديا، لا سيما عندما يمكن تحقيق نتائج مشابهة بتكاليف أقل.
تخطط مايكروسوفت لإنفاق 80 مليار دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في عام 2025، بينما من المتوقع أن تتراوح استثمارات ميتا لنفس العام بين 60 و65 مليار دولار.
قد تؤدي تكاليف التدريب المنخفضة للنماذج إلى استفادة شركات التطبيقات الاستهلاكية التي تستخدم خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية على المدى القصير، لكنها قد تقلل من إيرادات وتكاليف الذكاء الاصطناعي للشركات العملاقة على المدى الطويل.
قوانين التوسع في تطوير الذكاء الاصطناعي
ازدهار الذكاء الاصطناعي والطلب على وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا مدفوع بما يُعرف بـ "قانون التوسع"، الذي يقترح أن الأنظمة الأفضل للذكاء الاصطناعي تُطوَّر بتوسيع نطاق الحوسبة ومدخلات البيانات.
يركز جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لإنفيديا، وسام ألتمان، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، وساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لمايكروسوفت، الآن على جانب جديد من قانون التوسع يُعرف باسم "التوسع أثناء وقت الاختبار."
يقترح مبدأ التوسع أثناء وقت الاختبار أن النماذج يمكنها تقديم إجابات أفضل من خلال استخدام قدرة حوسبية إضافية أثناء التنبؤ أو التوليد، مما يعزز قدراتها على التفكير.
تم تطبيق هذا المفهوم بالفعل في بعض نماذج OpenAI ونموذج R1 الخاص بـ DeepSeek.
