تحديث DeepSeek V3 يقود نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي: قوة الحوسبة والخوارزمية ترقص معًا

أصدرت DeepSeek مؤخرًا تحديثًا كبيرًا للإصدار V3 على منصة Hugging Face - DeepSeek-V3-0324. يتمتع هذا النموذج بـ 6850 مليار من المعلمات، وقد حقق تحسينات ملحوظة في قدرات البرمجة وتصميم واجهة المستخدم وقدرات الاستنتاج.

في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى للتو، أشاد هوانغ رينشون بإنجازات DeepSeek. وأشار إلى أن السوق كان يعتبر سابقًا أن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الرقائق عالية الأداء هو اعتقاد خاطئ. وأكد هوانغ رينشون أن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيزداد فقط، وليس ينقص.

كممثل ل突破 الخوارزمية ، أثارت العلاقة بين DeepSeek وقوة الحوسبة تفكير الناس حول دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.

قوة الحوسبة والخوارزمية المتبادلة

في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين قوة الحوسبة يوفر أساساً لتشغيل الخوارزميات الأكثر تعقيداً، مما يمكن النماذج من معالجة بيانات أكبر حجماً، وتعلم أنماط أكثر تعقيداً. في الوقت نفسه، فإن تحسين الخوارزمية يمكن أن يستفيد من قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.

قوة الحوسبة والخوارزمية المتبادلة تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:

1. تباين المسارات التقنية: تكرس بعض الشركات جهودها لبناء تجمعات ضخمة من قوة الحوسبة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.

2. إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: بعض الشركات أصبحت رائدة في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما خفض مقدمو خدمات السحابية عتبة التوزيع من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.

3. تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.

4. ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج المصادر المفتوحة تتيح مشاركة إنجازات الابتكار الخوارزمي وقوة الحوسبة، مما يسرع من دورة التطوير وانتشار التكنولوجيا.

الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek

نجاح DeepSeek لا ينفصل عن ابتكاراتها التكنولوجية. فيما يلي شرح موجز لأهم ابتكاراتها التكنولوجية:

تحسين بنية النموذج

يستخدم DeepSeek مجموعة من بنية Transformer و MOE (خليط من الخبراء) ، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attention, MLA). تشبه هذه البنية فريقًا فعالًا، حيث يعالج Transformer المهام العادية، بينما يعمل MOE مثل مجموعة من الخبراء الذين يستدعون الخبراء الأكثر ملاءمة وفقًا للمشكلة المحددة. تتيح آلية MLA للنموذج التركيز بشكل أكثر مرونة على التفاصيل المهمة، مما يعزز الأداء بشكل أكبر.

طرق التدريب الجديدة

قدمت DeepSeek إطار تدريب مختلط الدقة FP8. يتيح هذا الإطار اختيار دقة الحوسبة المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات مراحل التدريب المختلفة، مما يضمن دقة النموذج مع زيادة سرعة التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.

تحسين كفاءة الاستنتاج

في مرحلة الاستدلال، قدم DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). مقارنةً بالتنبؤ بالرمز الفردي التقليدي، فإن تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وفي الوقت نفسه يقلل من تكلفة الاستدلال.

###突破 الخوارزمية التعلم المعزز

طورت DeepSeek خوارزمية جديدة للتعلم المعزز تُدعى GRPO (تحسين مكافأة العقوبة المعممة). تعمل هذه الخوارزمية على تحسين عملية تدريب النموذج، مع ضمان تحسين الأداء وتقليل الحسابات غير الضرورية، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.

هذه الابتكارات شكلت نظامًا تقنيًا متكاملًا، مما يقلل بشكل كامل من متطلبات قوة الحوسبة من التدريب إلى الاستدلال. وهذا يسمح لوحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية العادية بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في ابتكارات الذكاء الاصطناعي.

تأثير على موردي الرقائق عالية الأداء

هناك آراء تشير إلى أن DeepSeek تتجاوز بعض طبقات الأجهزة، مما يقلل من الاعتماد على الرقائق عالية الأداء. في الواقع، تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية من خلال التعامل المباشر مع مجموعة التعليمات الأساسية. تتيح هذه الطريقة لـ DeepSeek الارتباط بشكل وثيق مع نظام الأجهزة البيئي، بينما يمكن أن تؤدي خفض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع السوق الكلي.

ومع ذلك، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية في DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق المتطورة. بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في الأصل إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU) الراقية، قد تتمكن الآن من التشغيل بكفاءة على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى المبتدئة.

أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين

أدى تحسين الخوارزمية لDeepSeek إلى توفير نقطة انطلاق تقنية لصناعة الذكاء الاصطناعي الصينية. في ظل القيود المفروضة على إمدادات الرقائق عالية الأداء، خفف التفكير في "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" من الاعتماد على الرقائق عالية الأداء المستوردة.

في upstream، خوارزمية فعالة تقلل من ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يمكن مزودي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة عائد الاستثمار. في downstream، النموذج المفتوح المصدر المحسن يقلل من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد قوة الحوسبة الكبيرة، ويمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek، مما سيؤدي إلى إنشاء المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.

التأثير العميق لـ Web3 + AI

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير قوة حوسبة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. إن الهيكل المبتكر والخوارزمية الفعالة واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة جعلت من الممكن الاستدلال على الذكاء الاصطناعي اللامركزي. هيكل MoE مناسب بطبيعته للنشر الموزع، حيث يمكن أن تحتوي العقد المختلفة على شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة، ويزيد من مرونة وكفاءة النموذج.

إطار تدريب FP8 يقلل من الحاجة إلى موارد حسابية متطورة، مما يسمح لمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.

نظام متعدد الوكلاء

1. تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الحقيقي، وتوقع تقلبات الأسعار قصيرة الأجل، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، مما يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.

2. التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل الوكالات الذكية مثل مراقبة العقود الذكية والتنفيذ والإشراف على النتائج بشكل متعاون، مما يحقق أتمتة منطق العمل الأكثر تعقيدًا.

3. إدارة المحافظ الاستثمارية الشخصية: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الحقيقي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والظروف المالية للمستخدم.

DeepSeek تسعى من خلال الابتكار في الخوارزمية إلى تحقيق اختراق تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح مسارات تنمية متمايزة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. تقليل عتبة التطبيق، تعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، تخفيف الاعتماد على الشرائح عالية الأداء، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل معالم الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد منافسة على قوة الحوسبة، بل سيكون منافسة على التعاون الأمثل بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم مبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة بحكمتهم الفريدة.