ديب سيك تُحدث نموذجها للذكاء الاصطناعي.. سباق التكنولوجيا يتسارع!
أحدثت شركة ديب سيك الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ضجةً كبيرةً بإصدارها تحديثات لنموذجها “في 3” (V3)، وذلك عبر منصة هاجينج فيس (Hugging Face) هذا الأسبوع. التحديث، الذي يحمل اسم “في 3-0324” (V3-0324)، يُعد نقلة نوعية في قدرات البرمجة، مُعالجاً تحدياتٍ واقعيةً، ومُحدداً معايير جديدة للدقة والكفاءة، دون إعلان رسمي من الشركة.
قفزة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي
يُذكر أن ديب سيك قد تفوقت في يناير الماضي على تطبيق ChatGPT الشهير، لتصبح التطبيق المجاني الأكثر رواجاً على متجر تطبيقات أبل الأمريكي. وقد أثار هذا النجاح، خاصةً مع إطلاق نموذجها “أر 1” (R1) الذي يُضاهي أفضل نماذج أوبن إيه آي (OpenAI) في الأداء، دهشةً واسعةً في القطاع، مُسبباً موجة بيع في الأسواق الأمريكية.
نموذج “في 3” (V3) الذي يُعتبر منصة أقدم لشركة ديب سيك، أشعل جدلاً حاداً حول إمكانية بناء منصات ذكاء اصطناعي متطورة بتكلفةٍ أقل بكثير مما تنفقه الشركات الأمريكية العملاقة على إنشاء مراكز بياناتها الضخمة. هل ستُغير ديب سيك قواعد اللعبة؟
الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.. سباق نحو المليارات
في سياق متصل، تتوقع بلومبرغ إنتليجنس أن يصل الإنفاق السنوي المشترك لكبرى شركات التكنولوجيا على الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 500 مليار دولار بحلول العقد المقبل. هذا التزايد الهائل مدفوعٌ جزئياً بنجاح شركاتٍ رائدة مثل ديب سيك وأوبن إيه آي في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي جديدة.
وتشير التوقعات إلى أن شركات التكنولوجيا العملاقة، مثل مايكروسوفت، وأمازون، وميتا، ستنفق 371 مليار دولار على مراكز البيانات والموارد الحاسوبية اللازمة للذكاء الاصطناعي في عام 2025، بزيادةٍ تقارب 44% عن العام الماضي. ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 525 مليار دولار بحلول عام 2032.
حتى وقتٍ قريب، كان معظم الاستثمار يتركز على مراكز البيانات والرقائق المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. لكن الآن، من المتوقع تحول هذا التركيز نحو عمليات “الاستدلال”، أي تشغيل تلك الأنظمة بعد تدريبها. هذا التحول، المُتسارع مع إطلاق نماذج جديدة من أوبن إيه آي وديب سيك، يُشير إلى أفقٍ جديدٍ في هذا المجال.
فرص جديدة و تحديات مُتصاعدة
أثار صعود ديب سيك، مع نموذجها المُنافس ذي التكلفة المنخفضة، تساؤلاتٍ حول حجم الاستثمارات الضخمة في قطاع الذكاء الاصطناعي الأمريكي. وقد دفعت هذه التساؤلات بعض الشركات الرائدة إلى تبني أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءةً، قائمة على موارد أقل.
لكن في المقابل، تُقدم نماذج الاستدلال فرصاً جديدة لتحقيق الأرباح من البرمجيات، من خلال نقل جزءٍ أكبر من التكلفة من مرحلة التطوير إلى مرحلة التشغيل. وهذا بدوره من المُرجح أن يُعزز الاستثمار في هذا المجال، مما يُساهم في زيادة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بشكلٍ عام.
هذا المحتوى من “اقتصاد الشرق” بالتعاون مع “بلومبرغ”.
