الفرص المتاحة من زلازل الذكاء الاصطناعي

هل يشكل ظهور DeepSeek القوة الدافعة لفيتنام لدخول سباق الذكاء الاصطناعي بأداء عالٍ وتكلفة منخفضة؟

وبعد انتشار برنامج DeepSeek، سارعت شركات التكنولوجيا الصينية الكبرى إلى إطلاق نماذج لغوية كبيرة (LLMs) للتنافس والحصول على حصة في السوق.

التكنولوجيا العالمية تتسارع

في 29 يناير، الموافق لبداية العام القمري الجديد 2025، أطلقت مجموعة علي بابا إصدارًا جديدًا من نموذج الذكاء الاصطناعي Qwen 2.5، وأعلنت أن هذا النموذج أقوى من DeepSeek. ووفقًا لعلي بابا، فإن Qwen 2.5 "يتفوق في جميع الجوانب تقريبًا" على أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI وMeta (الولايات المتحدة الأمريكية)، مثل GPT-4o وLlama-3.1-405B.

في السابق، أطلقت شركة DeepSeek مساعدين للذكاء الاصطناعي باستخدام طرازي DeepSeek-V3 وDeepSeek-R1 بتكلفة لا تمثل سوى جزء بسيط من تكلفة المنتجات التي تنتجها الشركات الأمريكية.

أثارت شركتا DeepSeek وAlibaba سباقًا في تطوير الذكاء الاصطناعي في الصين. ومن الجدير بالذكر أن روبوت الدردشة منخفض التكلفة ChatGLM، الذي طوره فريق بحثي من جامعة تسينغهوا وشركة Zhipu AI، هو روبوت دردشة مفتوح المصدر يعمل بالذكاء الاصطناعي، قادر على توليد النصوص والترجمة والإجابة على الأسئلة.

كما أطلق عملاق التكنولوجيا Baidu، Ernie Bot، نسخة مطورة، Ernie 4.0 Turbo، قادرة على أداء مهام مختلفة، بما في ذلك إنشاء النصوص والترجمة والإجابة على الأسئلة وإنشاء الصور، وما إلى ذلك. في غضون ذلك، قامت ByteDance - الشركة الأم لـ TikTok - بتحديث نموذج الذكاء الاصطناعي الرائد الخاص بها وأعلنت أنها اجتازت اختبار OpenAI's o1 في اختبار AIME - وهو معيار يقيس قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة التعليمات المعقدة والاستجابة لها.

يُهدد DeepSeek السوق العالمية أيضًا، مما يُجبر شركات التكنولوجيا الرائدة مثل OpenAI وMeta وGoogle وMicrosoft على تعديل استراتيجياتها الاستثمارية. استثمرت شركات التكنولوجيا الأمريكية سابقًا في مصانع الذكاء الاصطناعي والبيانات، ولكن من الآن فصاعدًا، سيتعين عليها التركيز على تحسين الخوارزميات لخفض التكاليف والعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة. مؤخرًا، أطلقت OpenAI ميزة Deep Research، التي تُساعد ChatGPT على تجميع المعلومات والبحث فيها. أبرز ما في هذه الميزة هو إمكانية عرض تفاصيل عملية البحث، بما في ذلك الاستشهادات وملخصات الأساليب المستخدمة، مما يُسهّل على المستخدمين تتبع المعلومات والتحقق منها.

تشارك دول أخرى، مثل الهند وكوريا الجنوبية، في تطوير روبوتات دردشة منخفضة التكلفة تعمل بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في الهند، أطلقت شركة ريلاينس جيو، المملوكة للملياردير موكيش أمباني، أول روبوت دردشة يدعم اللغات المحلية، ويُسمى BharatGPT. تُعدّ هذه خطوةً مهمةً في مجال الذكاء الاصطناعي في الهند، إذ تُسهّل وصول التكنولوجيا إلى السكان غير الناطقين باللغة الإنجليزية.

واجهة DeepSeek و Qwen 2.5 الصورة: Future/Qwen/Shutterstock

ما هي الفرص المتاحة لفيتنام؟

قال السيد لو فينسنت ذا هونغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة EduX Global Institute المساهمة، إن قطاع التكنولوجيا كان يعلن في الماضي عن تكلفة بناء نماذج الذكاء الاصطناعي بمليارات الدولارات. ومع ذلك، فإن إطلاق شركة DeepSeek الناشئة في مجال التكنولوجيا لـ R1 بتكلفة 6 ملايين دولار فقط - إن صحّ هذا التصريح - قد يُشكّل حافزًا للدول والشركات الناشئة لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بأداء عالٍ وتكلفة منخفضة. ومن هنا، يُمكن للشركات، وخاصةً الصغيرة والمتوسطة، الوصول إلى الذكاء الاصطناعي وتطبيقه دون الحاجة إلى استثمار مبالغ طائلة في التكاليف الأولية؛ مما يُعزز التحول الرقمي في مجالات الإنتاج والتجارة والخدمات والتعليم ...

مع ذلك، واجه نموذج R1 الذي أطلقته شركة DeepSeek حديثًا جدلًا واسعًا يتعلق بأمن البيانات ونسخ نماذج الذكاء الاصطناعي من شركات تقنية أخرى. لذلك، ولإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بها بتكلفة منخفضة، يتعين على الدول والشركات فهم مبادئ التشغيل والخوارزميات والشيفرة المصدرية بدقة، بدلًا من النسخ أو السرقة. واقترح السيد هونغ: "لا يقتصر نجاح نموذج الذكاء الاصطناعي على سعة المعالجة فحسب، بل يشمل أيضًا التكلفة. ينبغي على الشركات الفيتنامية اتباع نهج بناء حلول قابلة للتوسع والتخصيص وفقًا لمتطلبات مختلف القطاعات".

وفقًا للسيد فان تان كوك، نائب مدير برنامج الابتكار في KPMG فيتنام، فإن المنافسة الشرسة في سوق الذكاء الاصطناعي ستشكل ضغطًا ودافعًا للشركات الفيتنامية للانطلاق بسرعة نحو ابتكار نماذج فعّالة ومرموقة لخدمة المستخدمين والعملاء المحليين. وأوصى السيد كوك الحكومة بوضع سياسات لتشجيع الشركات والأفراد على المشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وبناء قواعد البيانات، ودعم الاستثمار في مراكز أبحاث الذكاء الاصطناعي.

إن التوجه نحو مشاركة الأكواد مفتوحة المصدر في مجتمع الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد المطورين على الاستفادة من النموذج وتحسينه. وفي المستقبل، سيتمكن العديد من الشركات الناشئة والأفراد من الوصول بسهولة إلى الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في عملياتهم عند ظهور العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة، بما يلبي احتياجات محددة، كما قال السيد كوك.

وفقًا للخبراء، عند تطوير الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات تحديد ما إذا كان النموذج قادرًا على حل مشكلة محددة، وتقديم قيمة حقيقية للمستخدمين، وما إذا كان يتميز بميزات أو نقاط قوة بارزة. يُعد نموذج DeepSeek درسًا لشركات التكنولوجيا العالمية التي تُعلن عن تكاليف منخفضة للغاية، لكن يُقال إن أداءها يتجاوز ChatGPT. بعد ذلك، من الضروري فهم الطلب على الذكاء الاصطناعي في السوق بوضوح لضمان أن يكون تنافسيًا ومربحًا.

هل DeepSeek رخيص حقًا؟

ذكرت شركة DeepSeek في تقريرها أن التكلفة الإجمالية لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي أقل من 6 ملايين دولار، ويعود ذلك أساسًا إلى استئجار وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA. ومع ذلك، فقد قدرت شركة SemiAnalysis، المتخصصة في أبحاث واستشارات أشباه الموصلات، مؤخرًا تكلفة تطوير DeepSeek بأنها أعلى بكثير من المبلغ المعلن.

من المتوقع أن تُشغّل DeepSeek نظام حوسبة ضخمًا يضم حوالي 50,000 وحدة معالجة رسومية من نوع Hopper، منها 10,000 وحدة معالجة رسومية من نوع H800 و10,000 وحدة معالجة رسومية أقوى من نوع H100، بالإضافة إلى وحدات معالجة رسومية إضافية من نوع H20. ويُقدّر إجمالي النفقات الرأسمالية للخوادم بحوالي 1.6 مليار دولار أمريكي، بينما تبلغ تكاليف التشغيل حوالي 944 مليون دولار أمريكي.

المصدر: https://nld.com.vn/co-hoi-tu-nhung-con-dia-chan-ai-196250204200528423.htm