يقوم DeepSeek فجأة باختراق عملة البيتكوين

المؤلف: قيمة سلسلة الكربون

يبدو أن اتجاه تطوير Ai+Crypto يتكشف بسرعة. إنها مجرد طريقة تم تنفيذها هذه المرة كانت مختلفة قليلاً عما تخيله الجميع من قبل. يتم إجراؤه على شكل ممارسة الجنس مع بعضهم البعض. تعمل Ai أولاً في سوق رأس المال التقليدي، ثم في سوق العملات المشفرة.

في 27 يناير، تجاوز عدد تنزيلات DeepSeek، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني الناشئ فجأة، ChatGPT لأول مرة. تصدرت قائمة متجر التطبيقات الأمريكي. لقد أثار اهتمامًا خاصًا وتقارير من مجتمع التكنولوجيا العالمي ومجتمع الاستثمار وحتى مجتمع الإعلام.

وراء هذا الحادث، لا يتم تذكيرنا فقط بإمكانية إعادة كتابة نمط تطوير العلوم والتكنولوجيا في المستقبل بين الصين والولايات المتحدة. كما أنها أرسلت حالة من الذعر على المدى القصير إلى سوق رأس المال الأمريكي. وتأثرا بهذا تراجعت أسهم نفيديا بنسبة 5.3%. انخفض سهم ARM بنسبة 5.5٪. وانخفض سهم برودكوم 4.9%. وانخفض سهم TSMC بنسبة 4.5٪. وبالإضافة إلى ميكرون، وإيه إم دي، وإنتل، كانت هناك انخفاضات مماثلة. حتى العقود الآجلة لمؤشر ناسداك 100 انخفضت إلى -400 نقطة. ومن المتوقع أن يسجل أكبر انخفاض في يوم واحد منذ 18 ديسمبر. ووفقا لإحصائيات غير كاملة، من المتوقع أن تتبخر القيمة السوقية لسوق الأسهم الأمريكية بأكثر من تريليون دولار في تعاملات يوم الاثنين. فقدت ثلث إجمالي القيمة السوقية للعملات المشفرة.

شهد سوق التشفير، الذي يتابع عن كثب اتجاه سوق الأسهم الأمريكية، انخفاضًا حادًا بسبب DeepSeek. من بينها، انخفضت عملة البيتكوين إلى أقل من 100500 دولار، مع انخفاض بنسبة 4.48٪ على مدار 24 ساعة. انخفضت ETH إلى أقل من 3200 دولار، مع انخفاض بنسبة 3.83٪ على مدار 24 ساعة. لا يزال الكثير من الناس في حيرة من أمرهم ويتساءلون عن سبب انخفاض سوق العملات المشفرة بهذه السرعة؟ وقد يكون ذلك مرتبطًا بانخفاض التوقعات بخفض سعر الفائدة من قبل الاحتياطي الفيدرالي أو حتى بعوامل كلية أخرى.

فمن أين يأتي الذعر في السوق؟ لم يتم تطوير DeepSeek من خلال تجميع رأس مال وفير وبطاقات رسومية ضخمة مثل OpenAi أو Meta أو حتى Google. تأسست شركة OpenAI قبل 10 سنوات، ولديها 4500 موظف، وقد جمعت تمويلًا بقيمة 6.6 مليار دولار حتى الآن. تنفق شركة Meta 60 مليار دولار لتطوير مركز بيانات الذكاء الاصطناعي بحجم مانهاتن تقريبًا. في المقابل، تأسست شركة DeepSeek منذ أقل من عامين، ولديها 200 موظف، وتبلغ تكلفة تطويرها أقل من 10 ملايين دولار أمريكي. لم تنفق مبالغ ضخمة من المال لتجميع بطاقات الرسومات NVIDIA GPU.

لا يستطيع بعض الأشخاص إلا أن يتساءلوا: كيف يمكنهم التنافس مع DeepSeek؟

ما يكسره DeepSeek ليس فقط ميزة التكلفة على مستوى رأس المال/المستوى الفني، ولكن أيضًا المفاهيم والأيديولوجيات التقليدية المتأصلة السابقة لدى الأشخاص.

أعرب نائب رئيس المنتج في DropBox عن أسفه على وسائل التواصل الاجتماعي X قائلاً إن DeepSeek هي قصة تخريبية كلاسيكية. تعمل الشركات القائمة على تحسين العمليات الحالية، في حين يعيد المعطلون التفكير في الأساليب الأساسية. يسأل DeepSeek: ماذا لو فعلنا هذا بشكل أكثر ذكاءً، بدلاً من الاستثمار في المزيد من الأجهزة؟

ما تحتاج إلى معرفته هو أن تكلفة تدريب أفضل النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي باهظة الثمن حاليًا. تنفق شركات مثل OpenAI وAnthropic أكثر من 100 مليون دولار على الحوسبة وحدها. إنهم بحاجة إلى مراكز بيانات كبيرة مجهزة بآلاف وحدات معالجة الرسومات التي تبلغ قيمتها 40 ألف دولار. تمامًا كما يتطلب الأمر محطة طاقة كاملة لتشغيل مصنع.

ظهر DeepSeek فجأة وقال: "ماذا عن القيام بهذا مقابل 5 ملايين دولار؟" لم يتحدثوا فحسب، بل فعلوه بالفعل. نموذجهم مشابه أو أفضل من GPT-4 وClaude في العديد من المهام. كيف؟ لقد أعادوا التفكير في كل شيء من الصفر. يشبه الذكاء الاصطناعي التقليدي كتابة كل رقم بـ 32 منزلة عشرية. DeepSeek يشبه "ماذا لو استخدمنا 8 منازل عشرية فقط؟ ما زال دقيقًا بدرجة كافية!"

قال نائب رئيس المنتج في DropBox إن النتائج كانت مذهلة: انخفضت تكاليف التدريب من 100 مليون دولار إلى 5 ملايين دولار. سينخفض ​​عدد وحدات معالجة الرسومات المطلوبة من 100000 إلى 2000. انخفضت تكاليف API بنسبة 95%. يعمل على وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالألعاب، ولا يتطلب أجهزة مركز بيانات. والأهم من ذلك أنها مفتوحة المصدر. إنها ليست سحرية، إنها مجرد هندسة ذكية بشكل لا يصدق.

قال بعض الأشخاص أيضًا إن Deepseek قد قام بتخريب المفهوم التقليدي في مجال الذكاء الاصطناعي تمامًا:

لن تستخدم الصين سوى كود المصدر المغلق/التكنولوجيا الخاصة.

يعد وادي السيليكون مركزًا عالميًا لتطوير الذكاء الاصطناعي ويتمتع بميزة رائدة كبيرة.

يحتوي OpenAI على خندق لا مثيل له.

تحتاج إلى إنفاق المليارات أو حتى عشرات المليارات من الدولارات لتطوير نموذج SOTA.

سوف تستمر قيمة النموذج في التراكم (فرضية النموذج الدهني 

يشير افتراض قابلية التوسع إلى أن أداء النموذج يرتبط خطيًا بتكلفة مدخلات التدريب (الحساب، البيانات، وحدة معالجة الرسومات)، كل هذه الحكمة التقليدية، إن لم يتم قلبها تمامًا بين عشية وضحاها، فقد تم اهتزازها.

علقت مؤسسة Archerman Capital، وهي مؤسسة استثمار أسهم أمريكية معروفة، على DeepSeek في مؤتمر صحفي. أولاً وقبل كل شيء، يمثل DeepSeek انتصارًا لصناعة المصادر المفتوحة بأكملها على المصادر المغلقة. ستترجم المساهمات المقدمة للمجتمع بسرعة إلى ازدهار مجتمع المصادر المفتوحة بأكمله. أعتقد أن قوة المصادر المفتوحة، بما في ذلك Meta، ستعمل على تطوير نموذج المصادر المفتوحة على هذا الأساس.

ثانيًا، OpenAI. يبدو هذا المسار لإنتاج المعجزات بقوة بسيطًا وخامًا بعض الشيء في الوقت الحالي، لكنه لا يستبعد أنه عند الوصول إلى قدر معين، ستحدث تغييرات نوعية جديدة، وستتسع الفجوة بين المصدر المغلق والمصدر المفتوح من الصعب القول من خلال السبعين عامًا الماضية من الذكاء الاصطناعي، وتُظهر التجربة التاريخية للتنمية أن قوة الحوسبة أمر بالغ الأهمية، وقد تظل كذلك في المستقبل.

ثم، ديب سيك. دع النموذج مفتوح المصدر يكون جيدًا مثل النموذج المغلق ويكون أكثر كفاءة. سيتم تقليل الحاجة إلى إنفاق الأموال لشراء واجهة برمجة تطبيقات OpenAI. سيوفر النشر الخاص والضبط الدقيق مساحة تطوير أكبر للتطبيقات النهائية عام أو عامين، كبير. من المحتمل أن نشهد مجموعة أكثر ثراءً من منتجات شرائح الاستدلال ونظامًا بيئيًا أكثر ازدهارًا لتطبيقات LLM.

أخيرًا، لن ينخفض ​​الطلب على الطاقة الحاسوبية. هناك مفارقة جيفونز، التي تقول إن تحسين كفاءة المحركات البخارية خلال الثورة الصناعية الأولى أدى إلى زيادة إجمالي استهلاك الفحم في السوق. إلى عصر الأخ الأكبر في العصر الذي كانت فيه هواتف نوكيا المحمولة شائعة، كانت شائعة لأنها رخيصة الثمن، وبسبب شعبيتها، زاد إجمالي استهلاك السوق