لماذا تعد DeepSeek رخيصة الثمن؟ كفاءة الذكاء الاصطناعي من حيث التكلفة

الصعود السريع لمنصة DeepSeek أذهل صناعة الذكاء الاصطناعي، ليس فقط بفضل تفوقها التقني، ولكن أيضًا لقدرتها على تقديم نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة بتكلفة أقل بكثير من المنافسين الغربيين. حيث تم تدريب نموذجها الرائد، DeepSeek-R1، بتكلفة تتراوح بين 5.6-6 مليون دولار فقط—أي عُشر تكلفة نموذج LLaMA 3 الخاص بشركة ميتا، والتي بلغت 60 مليون دولار، وأقل بكثير من ميزانية OpenAI لنموذج GPT-4—مما جعل DeepSeek تعيد تعريف كفاءة التكلفة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

لماذا تعتبر DeepSeek منخفضة التكلفة؟ يستكشف هذا المقال العوامل التكنولوجية والاستراتيجية والجيوسياسية التي تتيح لـ DeepSeek خفض تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على أداء تنافسي.

الجزء 1: الابتكار المعماري كمحفز لتوفير التكاليف

يكمن سر انخفاض تكلفة DeepSeek في نهجها القائم على البرمجيات أولًا، مما يعزز كفاءة الحوسبة من خلال الابتكارات المعمارية.

نموذج مزيج الخبراء (MoE)

• على عكس النماذج التقليدية التي تقوم بتفعيل جميع المعاملات لكل مهمة، يعتمد نموذج MoE لدى DeepSeek على تقسيم النموذج إلى "خبراء" متخصصين، مما يتيح تفعيل الأجزاء ذات الصلة فقط.
• يستخدم DeepSeek-V3 فقط 37 مليار معامل نشط من أصل 671 مليار، مما يقلل من استهلاك الحوسبة بنسبة 80%.

التدريب بدقة 8 بت

• من خلال اعتماد دقة FP8 (نقطة عائمة 8 بت) بدلًا من الصيغ الأعلى مثل BF16 أو FP32، يقلل DeepSeek استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 50% مع الحفاظ على الدقة.
• يسمح ذلك بتدريب نماذج أكبر باستخدام عدد أقل من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، مما يخفض تكاليف العتاد بشكل كبير.

آلية الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA)

• تقلل MLA من استهلاك الذاكرة عبر التركيز على البيانات السياقية الأساسية، مما يشبه تذكر "جوهر" كتاب بدلًا من كل كلمة فيه.
• عند دمجها مع التفعيل المتفرق، تقلل من العمليات الحسابية الزائدة، مما يحسن كفاءة النموذج.

تُمكّن هذه الابتكارات DeepSeek من تحقيق أداء مماثل لنماذج مثل GPT-4 وClaude 3.5 باستخدام موارد أقل بكثير.

الجزء 2: قيود العتاد كمحفز للكفاءة

لماذا تعتبر DeepSeek منخفضة التكلفة رغم القيود المفروضة على العتاد؟ يكمن الجواب في القيود التي فرضتها الولايات المتحدة على التصدير، مما أجبر DeepSeek على تحسين عملياتها باستخدام وحدات معالجة رسومات مقيدة مثل NVIDIA H800، وهي نسخة أقل قوة من H100 مخصصة للسوق الصينية.

تحسين استخدام وحدات معالجة الرسومات

• كان النطاق الترددي المخفض لـ NVLink في H800 (400 جيجابايت/ثانية مقابل 900 جيجابايت/ثانية في H100) يبطئ الاتصال بين وحدات المعالجة في البداية.
• تجاوزت DeepSeek إطار عمل CUDA الخاص بـ NVIDIA، حيث استخدمت برمجة PTX منخفضة المستوى للتحكم المباشر في أنوية GPU، مما عوض عن قيود النطاق الترددي وحقق استخدامًا يزيد عن 90% من طاقة وحدات المعالجة.

بروتوكولات اتصال مخصصة

• طورت DeepSeek خوارزميات مخصصة مثل إطار عمل HAI-LLM لتحسين توزيع المهام، مما أزال أوقات الخمول في وحدات المعالجة.

التوسع باستخدام عناقيد أصغر

• بينما قامت ميتا بتدريب LLaMA 3 باستخدام 16,000 وحدة معالجة رسومات، تطلب تدريب DeepSeek-V3 فقط 2,048 وحدة H800، مما قلل من تكاليف البنية التحتية واستهلاك الطاقة.

من خلال تحويل قيود العتاد إلى ميزة تنافسية، أثبتت DeepSeek أن القوة الحوسبية الخام ليست السبيل الوحيد لهيمنة الذكاء الاصطناعي.

الجزء 3: ممارسات تدريب فعالة من حيث التكلفة

إلى جانب هندسة نماذج الذكاء الاصطناعي، تم تحسين منهجية تدريب DeepSeek لتحقيق كفاءة في التكاليف.

البيانات الاصطناعية وتقطير المعرفة

• تقلل DeepSeek من تكاليف الحصول على البيانات من خلال الاعتماد على البيانات الاصطناعية التي يتم إنشاؤها بواسطة نماذج أصغر مثل DeepSeek-R1 Lite، بدلاً من مجموعات البيانات المكلفة التي يتم توضيحها بواسطة البشر.

تحسين التعلم المعزز

• يستخدم DeepSeek R1 التعلم المعزز لتقليل دورات التجربة والخطأ أثناء التدريب، مما يقلل من العمليات الحسابية غير الضرورية.

التدريب الجزئي بدقة 8 بت

• بدلاً من تطبيق التكميم على النموذج بأكمله، تطبق DeepSeek تكميم 8 بت انتقائيًا على أوزان معينة وحالات المحسن، مما يضاعف كفاءة الذاكرة مع الحفاظ على الدقة.

تسمح هذه الممارسات لـ DeepSeek بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مثل V3 في أقل من شهرين، مقارنةً بالدورة التطويرية الممتدة لسنوات لنموذج LLaMA 3 الخاص بميتا.

الجزء 4: استراتيجية المصدر المفتوح والاستفادة من النظام البيئي

أحد أكبر أسباب انخفاض تكلفة DeepSeek هو استراتيجيتها المفتوحة المصدر لنماذج الذكاء الاصطناعي.

الابتكار المدفوع بالمجتمع

• تم إصدار DeepSeek R1 وV3 بموجب ترخيص MIT، مما يشجع المساهمات العالمية التي تسرّع التحسينات دون زيادة تكاليف البحث والتطوير.

إحداث ثورة في أسعار واجهات برمجة التطبيقات

• تبلغ تكلفة DeepSeek لاستخدام واجهتها البرمجية $0.55 لكل مليون رمز إدخال، وهو ما يمثل 3.7% فقط من تكلفة OpenAI البالغة $15 لكل مليون رمز.
• يجذب هذا التسعير الشركات الناشئة والباحثين المستقلين، مما يوسع قاعدة مستخدمي DeepSeek دون الحاجة إلى نفقات تسويقية ضخمة.

نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة

• توفر DeepSeek نماذج ذكاء اصطناعي أصغر ومتخصصة مثل DeepSeek-R1 Lite، مما يمكّن الشركات ذات الميزانية المحدودة من نشر الذكاء الاصطناعي باستخدام الحد الأدنى من موارد وحدات معالجة الرسومات.

يعكس هذا نجاح نظام Linux، مما يثبت أن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر يمكن أن تنافس عمالقة الذكاء الاصطناعي المملوكة.

الجزء 5: العوامل الجيوسياسية والسوقية

ساهم السباق الأمريكي-الصيني في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل غير متوقع في كفاءة التكلفة لدى DeepSeek.

قيود التصدير كوقود للابتكار

• تم حرمان DeepSeek من الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات H100 من NVIDIA، مما دفعها إلى تحسين أدائها باستخدام H800، مثبتةً أن الإبداع البرمجي يمكن أن يعوض نقص العتاد.

تكاليف أقل للعمالة والبحث والتطوير

• بفضل فريق من المهندسين من أفضل الجامعات الصينية، تحافظ DeepSeek على تكاليف بحث وتطوير أقل مقارنةً بشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة في وادي السيليكون.

التركيز على السوق المحلية

• استهدفت DeepSeek في البداية السوق الآسيوية للذكاء الاصطناعي، مما سمح لها بصقل نماذجها الفعالة من حيث التكلفة قبل التوسع عالميًا.

تساهم هذه العوامل في تعزيز قدرة DeepSeek على تقديم حلول ذكاء اصطناعي بأسعار تنافسية.

الجزء 6: التحديات والشكوك

على الرغم من ثورتها في مجال الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة، تواجه DeepSeek عدة تحديات.

التكاليف الخفية

• يجادل بعض المحللين بأن الرقم المعلن لتكلفة DeepSeek البالغ 6 ملايين دولار لا يشمل تجارب ما قبل التدريب، وجمع البيانات، والنفقات التشغيلية.
• قد تتجاوز التكاليف الفعلية 500 مليون دولار عند تضمين الاستثمارات في البنية التحتية.

مخاوف حول قابلية التوسع

• تم تحسين كفاءة تدريب DeepSeek للعمل على مجموعات صغيرة، ولكن مع نمو النماذج، قد يصبح التوسع أكثر صعوبة.

المخاطر الجيوسياسية

• قد تتردد الأسواق الغربية في تبني نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية بسبب قضايا الثقة والمخاوف التنظيمية.

الخاتمة

لماذا تعد DeepSeek رخيصة جدًا؟ يكمن الجواب في الكفاءة والابتكار والاستراتيجية الجيوسياسية. من خلال إعطاء الأولوية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة من حيث التكلفة، وتحسين استخدام الأجهزة، والاستفادة من النماذج مفتوحة المصدر، أعادت DeepSeek صياغة القواعد الاقتصادية للذكاء الاصطناعي.

يجبر نهجها المبتكر شركات مثل NVIDIA وOpenAI على إعادة التفكير في تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يثبت أن القوة الحاسوبية الهائلة لم تعد السبيل الوحيد لتحقيق التفوق.

وكما قال مؤسس DeepSeek، ليانغ وينفينغ: لقد حسبنا التكاليف وحددنا الأسعار وفقًا لذلك. في عصر يعتمد فيه تأثير الذكاء الاصطناعي على إمكانية الوصول، قد تكون استراتيجية تسعير DeepSeek بنفس قدر تأثير تقنياتها.