كل شيء عن DeepSeek: بوت الذكاء الاصطناعي الذي يشعل الجدل !

يمكن القـول إن سبـاق الـذكاء الاصـطناعي العـالمي قـد دخـل فـي مـرحـلة تـوصف بـ «الحـرب البــاردة» مع إطـلاق النموذج الصـيني "ديب سيك" DeepSeek في وقت مبكر من هذا الشهر، والذي أحدث هزة غير مسبوقة في أسهم شركات التكنولوجيا العالمية ووجه تهديدًا صريحًا للهيمنة الأمريكية التي تمثلها شركات مثل Meta و OpenAI وسواها في المجال. تجاوز تطبيق DeepSeek سريعًا منافسه ChatGPT ليصبح التطبيق الأكثر تنزيلًا عالميًا على كلًا من App Store و Play Store خلال أيام قليلة من طرحه للهواتف.

ورغم تشابه آلية استخدامه مع أحدث النماذج المطورة غربيًا، إلا أنه يحقق طفرة نوعية في كفاءة التشغيل والتطوير، إذ تؤكد الشركة المطورة، التي تحمل الاسم نفسه، أن نموذجها يتم تدريبه بتكاليف أقل وبعدد شرائح أقل بكثير مقارنةً بالنماذج الرائدة الغربية. الأهم من ذلك، أنه مفتوح المصدر، مما يتيح له انتشارًا أوسع وأسرع. إذًا، دعونا نستهل السطور التالية لنتعرف بشكل أعمق على بوت DeepSeek وما الذي يجعله مخيفًا للحد الذي أدى لخسارة أسواق التقنية الأمريكية أكثر من نصف تريليون دولار!

بوت ذكاء اصطناعي تم تطويره بواسطة شركة ناشئة صينية تحمل اسم "DeepSeek AI" تأسست عام 2023 على يد "ليانج وينفنج"، رئيس صندوق التحوط الكمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي والمعروف باسم High-Flyer. ومثل روبوتات الدردشة التقليدية: تقوم بكتابة الاستفسار أو الطلب، ليقوم بتوليد إجابة نصية، بأداء يوازي نماذج الذكاء الاصطناعي الأحدث وبشكل مجاني تمامًا.

ظهر هذا البوت لأول مرة في أواخر ديسمبر 2024 حيث أعلنت الشركة عن طرحه مع الكشف عن النموذج الأساسي الذي يعتمد عليه، والمعروف باسم "DeepSeek-V3" ليكون من أقوى النماذج مفتوحة المصدر في العالم، إذ يحتوي على 671 مليار متغير، متجاوزًا أكبر نموذج مفتوح المصدر لشركة Meta، الذي يضم 405 مليارات متغير، بفارق يبلغ حوالي 1.6 ضعف. والمتغيرات (Parameters) تُستخدم كمقياس لتحديد حجم المهارات والقدرات الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي، وتعكس هذه الأرقام مدى تطور النموذج وقدرته على أداء مجموعة متنوعة من المهام، مثل كتابة الأكواد البرمجية، والترجمة، وإنشاء النصوص، إضافة إلى ميزة "التفكير المنطقي" قبل تقديم الإجابات.

ووفقًا لاختبارات الأداء (Benchmarks) فقد أثبت DeepSeek-V3 تفرده أمام نماذج رائدة مثل Llama 3.1 من ميتا و GPT-4 من OpenAI و Claude 3.5 من Anthropic. كما تشير الورقة البحثية التي أصدرتها الشركة المطورة إلى أن النموذج تم تدريبه باستخدام قاعدة بيانات ضخمة تضم 14.8 تريليون Token، وهو مقياس يعادل مليون منه حوالي 750 ألف كلمة، مما يعكس قدرته على التعامل مع كميات هائلة من البيانات النصية.

رغم كل ذلك، لم ينجح نموذج DeepSeek-V3 في إثارة ضجة كافية لجذب انتباه العالم، لكن يمكن القول أن البداية الحقيقية للإثارة كانت في 20 يناير الماضي، حين كشفت الشركة الصينية عن نموذجها الأكثر تطورًا "R1"، مدعيةً أنه يضاهي نماذج التفكير المنطقي الرائدة مثل "o1" من شركة OpenAI وهي النماذج التي تعتمد على التفكير والتحليل والمقارنة قبل توليد الإجابات. النموذج الجديد مبني على إصدار "V3" وقد أظهرت المؤشرات القياسية المتخصصة في تقييم الذكاء الاصطناعي أن نموذج DeepSeek-R1 حقق بالفعل أداءً قريبًا من أداء OpenAI-o1 في عدة معايير بفضل مهاراته الاستدلالية باستخدام التعلم المعزز (Reinforcement Learning) دون الاعتماد على أمثلة بشرية.

لكن لم تكن قدرات هذا النموذج تحديدًا هي المفاجأة الكبرى، خاصةً أن شركات مثل "جوجل" تتفوق على OpenAI في تطوير نماذج التفكير الخاصة بها. بل إن شركة OpenAI نفسها أعلنت عن نموذج "o3"، الذي يتفوق على "o1" من حيث الأداء. أما المفاجأة الحقيقية التي أحدثها نموذج DeepSeek، فتكمن في كفاءته الاستثنائية في عمليات التطوير والتشغيل، دعونا نوضح أكثر فيما يلي.

عندما كشفت الشركة الصينية الناشئة DeepSeek AI عن نموذجها الجديد "DeepSeek-V3"، أعلنت عن تبنيها لأساليب تدريب مبتكرة تعتمد على تقنيات لا تحتاج إلى قوة معالجة حاسوبية ضخمة مثل MoE (اختصارًا لـ Mixture-of-Experts) والتي تسمح بتفعيل جزء من المتغيرات فقط لكل إدخال نصي، مما يقلل من استهلاك الموارد مع الحفاظ على السرعة في توليد الإجابات. بالإضافة إلى تقنية "التقطير" (Distillation) التي تسمح باستخدام نموذج كبير لتدريب نموذج أصغر بفعالية وكفاءة، وهو ما حدث مع نموذج DeepSeek-R1 الذي طورت منه الشركة 6 نماذج أصغر بقدرات متفاوتة يتم استخدامها حسب الحاجة، مما يساعد في تقليل التكاليف والموارد المطلوبة أيضًا.

كما قامت الشركة بإجراء تحسينات هندسية عميقة تركز بشكل أساسي على خفض تكلفة تطوير النموذج بشكل كبير، وتقليل متطلبات قدرات المعالجة وعدد بطاقات الرسوميات مقارنة بالمنافسين الغربيين. للتوضيح، استغرق تدريب نموذج DeepSeek-V3 حوالي 2.788 مليون ساعة تدريب باستخدام نحو 2000 بطاقة رسومية من طراز Nvidia H800 بتكلفة تُقدَّر بـ 5.6 ملايين دولار. في المقابل، تحتاج النماذج الرائدة من OpenAI أكثر من 16,000 بطاقة رسومية من Nvidia بتكلفة تتجاوز 100 مليون دولار.

المثير للاهتمام أن العقوبات الأميركية تحظر تصدير شرائح المعالجة الرسومية الرائدة من إنفيديا إلى الشركات الصينية، وتسمح فقط ببيع الشرائح الأقل من حيث الإمكانيات بفارق ملحوظ في الأداء. ورغم ذلك، تمكنت شركة DeepSeek من استغلال شرائح H800 بأقصى كفاءة ممكنة لسد هذه الفجوة بمساعدة تقنيات مبتكرة تقلل من استهلاك الطاقة، وتعزز كفاءة العمليات الحسابية، الأمر الذي ساهم بشكل كبير في خفض التكاليف لدرجة أثارت تساؤلات عديدة حول المبالغ الهائلة التي أنفقت – والتي بلغت عشرات المليارات – لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الغربية.

من الواضح أن شركة DeepSeek AI أثارت اهتمام العالم من خلال بناء نموذج ذكاء اصطناعي مجاريًا لأحدث النماذج الرائدة عالميًا، رغم محدودية مواردها المالية وقيود التصدير الأمريكية. هذا النجاح السريع للمنصة الصينية ترك بصمته على السوق، حيث سجلت أسهم الشركات المصنعة لشرائح المعالجة، وعلى رأسها "Nvidia"، تراجعًا حادًا يُعتبر الأعنف في تاريخ أسواق الأسهم الأمريكية. كانت Nvidia رائدة في دفع طفرة أسهم الذكاء الاصطناعي العالمية بفضل شرائحها المتطورة، والتي تعد عنصرًا أساسيًا لهذه التكنولوجيا. لكن ومع صعود DeepSeek، برزت توقعات بانخفاض كبير في الطلب على هذه الشرائح، مما أدى إلى خسارة Nvidia لأكثر من 500 مليار دولار من قيمتها السوقية في فترة وجيزة.

بشكل عام، ظهور DeepSeek أثار موجة من الجدل في الأوساط التقنية والاستثمارية، حيث أدى إلى إعادة تقييم استثمارات الشركات الكبرى في الذكاء الاصطناعي. هذا التحول سوف يدفع بالشركات إلى تبني استراتيجيات تركز على تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف، مستلهمة النهج الصيني الذي مثّل نقلة نوعية في هذا المجال. وهذا ما أكده ترامب الذي أشار أن النموذج الصيني يُعد تطورًا إيجابيًا من ناحية التكلفة، قائلًا: "بدلًا من إنفاق مليارات الدولارات، يمكننا تقليل الإنفاق والوصول إلى النتائج نفسها، وربما نتائج أفضل".

حظى النموذج الصيني باستحسان العديد من المستخدمين كونه يوفر خدماته بشكل مجاني تمامًا في الوقت الحالي، في حين تبلغ تكلفة الاشتراك في ChatGPT، وتحديدًا في خطة ChatGPT Pro، نحو 200 دولار شهريًا. وعن آلية الاستخدام فإنها لا تختلف كثيرًا عن الروبوتات التقليدية، كما أشرنا سلفًا. إذ يمكن الوصول إلى DeepSeek من خلال نسخة الويب على أجهزة الكمبيوتر، أو من خلال تطبيق للهواتف الذكية سواء أندرويد أو آيفون. وفي حين يمكن استخدام النموذج دون الحاجة إلى إنشاء حساب من خلال نسخة الويب، يتوجب على المستخدم إنشاء حساب خاص به عبر تطبيق الهواتف الذكية. يدعم النموذج كل اللغات تقريبًا، بما في ذلك العربية.