تحديث DeepSeek V3 يقود نموذج جديد للذكاء الاصطناعي: قوة الحوسبة وتطور الخوارزمية
مؤخراً، أصدرت DeepSeek أحدث تحديث للإصدار V3 على Hugging Face - DeepSeek-V3-0324، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرات الاستدلال.
في المؤتمر الأخير 2025 GTC، أشاد هوانغ رينشون بDeepSeek بشكل كبير. وأكد أن الرأي الذي كان سائدا في السوق بأن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الرقائق كان خاطئا، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل لن يتناقص، بل سيزداد.
يعتبر DeepSeek كمنتج يمثل突破ًا في الخوارزمية، وقد أثار العلاقة بينه وبين تزويد الرقائق تفكير الناس حول دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير الصناعة.
قوة الحوسبة والخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين قوة الحوسبة يوفر أساسًا لتشغيل خوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز كفاءة استخدام الموارد الحسابية.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتلازمة تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: بعض الشركات تسعى لبناء تجمعات حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت إحدى شركات الرقائق رائدة في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من خلال نظامها البيئي، بينما خفض مزودو الخدمات السحابية من عتبة النشر من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمعات مفتوحة المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة الابتكارات في الخوارزمية وإنجازات قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكارات التكنولوجية لـ DeepSeek
الارتفاع السريع لـ DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكارات التقنية الخاصة بها. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين بنية النموذج
يعتمد DeepSeek على بنية مدمجة من Transformer + MOE (Mixture of Experts)، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attention, MLA). هذه البنية تشبه فريقًا فعالًا، حيث يتعامل Transformer مع المهام العادية، في حين أن MOE يعمل كمجموعة خبراء، تستدعي أفضل خبير مناسب لمشكلة معينة. تتيح آلية MLA للنموذج الانتباه بشكل أكثر مرونة إلى تفاصيل مهمة مختلفة، مما يعزز الأداء بشكل أكبر.
طرق التدريب الجديدة
طرحت DeepSeek إطار تدريب مختلط الدقة FP8. يمكن لهذا الإطار اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا حسب احتياجات مراحل التدريب المختلفة. يتم استخدام دقة أعلى عند الحاجة إلى حسابات دقيقة، وتقليل الدقة عند قبول دقة أقل، مما يحسن استخدام الموارد، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). على عكس التنبؤ التقليدي خطوة بخطوة، فإن تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، بينما يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تعمل خوارزمية GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة المعممة) الجديدة من DeepSeek على تحسين عملية تدريب النموذج. هذه الخوارزمية قادرة على تحسين أداء النموذج مع تقليل الحسابات غير الضرورية، مما يحقق توازنًا بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات في نظام تقني متكامل، حيث تم تقليل قوة الحوسبة المطلوبة في سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات الاستهلاكية العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الرقائق
DeepSeek في الواقع يقوم بتحسين الخوارزمية من خلال طبقة PTX (تنفيذ الخيوط المتوازي) الخاصة بشركة رقائق معينة. PTX هو نوع من لغات التمثيل الوسيطة بين التعليمات البرمجية عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، ومن خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات أدق في الأداء.
إن تأثير هذا على صناعة الرقائق هو تأثير مزدوج. من جهة، فإن DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق بالأجهزة والنظام البيئي ذات الصلة، مما قد يؤدي إلى توسيع حجم السوق الكلي بسبب انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ ومن جهة أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء، حيث قد يمكن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء الآن بشكل فعال على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى المخصصة للاستخدام الاستهلاكي.
معنى ذلك لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية من DeepSeek إلى توفير مسار اختراق تقني لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود أشباه الموصلات المتقدمة، خفف التفكير في "البرمجيات لتعويض الأجهزة" الاعتماد على الشرائح المستوردة المتقدمة.
في الأعلى، خففت الخوارزمية الفعالة من ضغط احتياجات قوة الحوسبة، مما يمكّن مزودي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة عائد الاستثمار. في الأسفل، خفض النموذج المفتوح المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، ويمكنها تطوير تطبيقات تنافسية استنادًا إلى نموذج DeepSeek، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
لقد وفرت تحسينات خوارزمية DeepSeek دفعًا جديدًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. إن الهيكل الابتكاري، والخوارزمية الفعالة، واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة تجعل من الممكن الاستدلال الذاتي اللامركزي للذكاء الاصطناعي. هيكل MoE مناسب بطبيعته للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين نموذج كامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل أكثر من ذلك من الحاجة إلى موارد حوسبة عالية المستوى، مما يسمح بمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يزيد أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، وتوقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، وتنفيذ الصفقات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، يساعد على تشغيل عدة وكالات بشكل متعاون لمساعدة المستخدمين في تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل الكيانات الذكية مثل مراقبة العقود الذكية، والتنفيذ، وإشراف النتائج، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محافظ استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في العثور على أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي استنادًا إلى تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
DeepSeek هي التي تبحث عن突破 من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح مسار تطوير مختلف لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح عالية الأداء، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق قوة الحوسبة، بل سيكون سباق تحسين متزامن بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذا المسار الجديد، يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة الصينية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 5
أعجبني
5
5
مشاركة
تعليق
0/400
ApeWithAPlan
· منذ 23 د
بطاقات الاكتناز تستمر في الارتفاع الليلة
شاهد النسخة الأصليةرد0
WhaleWatcher
· منذ 8 س
6850 مليار من المعلمات يُعتبر نموذجًا كبيرًا!!
شاهد النسخة الأصليةرد0
RektButAlive
· منذ 8 س
أشعر أنه سيتم استغلال الحمقى قريبًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MemecoinTrader
· منذ 8 س
لقد قمت بتشغيل بوتات المشاعر على $nvda... راقب هذا السرد يضخ السعر بشدة
تحديث DeepSeek V3 يقود نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد: قوة الحوسبة والتطور المتزامن للخوارزمية يقودان تحول الصناعة
تحديث DeepSeek V3 يقود نموذج جديد للذكاء الاصطناعي: قوة الحوسبة وتطور الخوارزمية
مؤخراً، أصدرت DeepSeek أحدث تحديث للإصدار V3 على Hugging Face - DeepSeek-V3-0324، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في القدرة على البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرات الاستدلال.
في المؤتمر الأخير 2025 GTC، أشاد هوانغ رينشون بDeepSeek بشكل كبير. وأكد أن الرأي الذي كان سائدا في السوق بأن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الرقائق كان خاطئا، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل لن يتناقص، بل سيزداد.
يعتبر DeepSeek كمنتج يمثل突破ًا في الخوارزمية، وقد أثار العلاقة بينه وبين تزويد الرقائق تفكير الناس حول دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير الصناعة.
قوة الحوسبة والخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين قوة الحوسبة يوفر أساسًا لتشغيل خوارزميات أكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن تؤدي تحسينات الخوارزمية إلى استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يعزز كفاءة استخدام الموارد الحسابية.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتلازمة تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: بعض الشركات تسعى لبناء تجمعات حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت إحدى شركات الرقائق رائدة في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي من خلال نظامها البيئي، بينما خفض مزودو الخدمات السحابية من عتبة النشر من خلال خدمات القوة الحوسبية المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمعات مفتوحة المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة الابتكارات في الخوارزمية وإنجازات قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكارات التكنولوجية لـ DeepSeek
الارتفاع السريع لـ DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكارات التقنية الخاصة بها. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين بنية النموذج
يعتمد DeepSeek على بنية مدمجة من Transformer + MOE (Mixture of Experts)، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attention, MLA). هذه البنية تشبه فريقًا فعالًا، حيث يتعامل Transformer مع المهام العادية، في حين أن MOE يعمل كمجموعة خبراء، تستدعي أفضل خبير مناسب لمشكلة معينة. تتيح آلية MLA للنموذج الانتباه بشكل أكثر مرونة إلى تفاصيل مهمة مختلفة، مما يعزز الأداء بشكل أكبر.
طرق التدريب الجديدة
طرحت DeepSeek إطار تدريب مختلط الدقة FP8. يمكن لهذا الإطار اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا حسب احتياجات مراحل التدريب المختلفة. يتم استخدام دقة أعلى عند الحاجة إلى حسابات دقيقة، وتقليل الدقة عند قبول دقة أقل، مما يحسن استخدام الموارد، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استهلاك الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). على عكس التنبؤ التقليدي خطوة بخطوة، فإن تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال، بينما يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تعمل خوارزمية GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة المعممة) الجديدة من DeepSeek على تحسين عملية تدريب النموذج. هذه الخوارزمية قادرة على تحسين أداء النموذج مع تقليل الحسابات غير الضرورية، مما يحقق توازنًا بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات في نظام تقني متكامل، حيث تم تقليل قوة الحوسبة المطلوبة في سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات الاستهلاكية العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويسمح لمزيد من المطورين والشركات بالمشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الرقائق
DeepSeek في الواقع يقوم بتحسين الخوارزمية من خلال طبقة PTX (تنفيذ الخيوط المتوازي) الخاصة بشركة رقائق معينة. PTX هو نوع من لغات التمثيل الوسيطة بين التعليمات البرمجية عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، ومن خلال التعامل مع هذه الطبقة، يمكن لـ DeepSeek تحقيق تحسينات أدق في الأداء.
إن تأثير هذا على صناعة الرقائق هو تأثير مزدوج. من جهة، فإن DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق بالأجهزة والنظام البيئي ذات الصلة، مما قد يؤدي إلى توسيع حجم السوق الكلي بسبب انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ ومن جهة أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء، حيث قد يمكن تشغيل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء الآن بشكل فعال على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى المخصصة للاستخدام الاستهلاكي.
معنى ذلك لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية من DeepSeek إلى توفير مسار اختراق تقني لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود أشباه الموصلات المتقدمة، خفف التفكير في "البرمجيات لتعويض الأجهزة" الاعتماد على الشرائح المستوردة المتقدمة.
في الأعلى، خففت الخوارزمية الفعالة من ضغط احتياجات قوة الحوسبة، مما يمكّن مزودي خدمات قوة الحوسبة من تمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات، وزيادة عائد الاستثمار. في الأسفل، خفض النموذج المفتوح المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة لا تحتاج إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، ويمكنها تطوير تطبيقات تنافسية استنادًا إلى نموذج DeepSeek، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
لقد وفرت تحسينات خوارزمية DeepSeek دفعًا جديدًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. إن الهيكل الابتكاري، والخوارزمية الفعالة، واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة تجعل من الممكن الاستدلال الذاتي اللامركزي للذكاء الاصطناعي. هيكل MoE مناسب بطبيعته للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين نموذج كامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل أكثر من ذلك من الحاجة إلى موارد حوسبة عالية المستوى، مما يسمح بمزيد من موارد الحوسبة بالانضمام إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، بل يزيد أيضًا من قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، وتوقع تقلبات الأسعار على المدى القصير، وتنفيذ الصفقات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، يساعد على تشغيل عدة وكالات بشكل متعاون لمساعدة المستخدمين في تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تشغيل الكيانات الذكية مثل مراقبة العقود الذكية، والتنفيذ، وإشراف النتائج، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محافظ استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في العثور على أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي استنادًا إلى تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
DeepSeek هي التي تبحث عن突破 من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود قوة الحوسبة، مما يفتح مسار تطوير مختلف لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الشرائح عالية الأداء، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد سباق قوة الحوسبة، بل سيكون سباق تحسين متزامن بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذا المسار الجديد، يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة باستخدام الحكمة الصينية.