دونالد ترامب، الرئيس الأمريكي الجديد، أطلق خطته الطموحة للسيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي. مشروع “ستارغيت” بقيمة 500 مليار دولار يُعد رهانًا طموحًا للغاية للهيمنة على السوق. ولكن الآن، يبدو أن ذكاءً اصطناعيًا صينيًا قد وضع هذه الخطة موضع تساؤل، حيث يُعتقد أن هذه السياسة قد تنهار قبل أن تبدأ في العمل.

وفقًا لمجلة “وايرد”، فإن هذا الذكاء الاصطناعي الصيني قادر على تقديم نفس أداء نموذج “o1” من OpenAI ولكن بتكلفة أقل بكثير.

ما هو DeepSeek؟

DeepSeek هو نموذج ذكاء اصطناعي صيني مفتوح المصدر، ظهر مؤخرًا بقدرة مذهلة على منافسة OpenAI ونموذجه الأقوى “o1″، ولكن بتكلفة ضئيلة مقارنة به. الفكرة جاءت من صندوق تحوط صيني، ويقوده ليانغ وينفنغ، مؤسس المشروع، الذي ركز على تطوير ذكاء اصطناعي عام يتميز بالجودة بدلًا من السرعة في التسويق.

هذا الأمر مثير للاهتمام، حيث اختار الفريق التحرك ببطء في السباق نحو تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع التركيز على جعله أكثر موثوقية للمستخدمين وذو نهج تعاوني.

إحدى نقاط قوته هي أنه جزئيًا مفتوح المصدر في جميع نماذجه، مما يسمح بفهم كيفية عمله وتحديد النقاط التي يمكن تحسينها.

نقص الموارد يزيد من الإبداع

حتى الآن، كان هدف معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي هو التوسع في الحجم لزيادة القوة والقدرة على تحليل البيانات بكفاءة أعلى. ومع ذلك، فرضت الولايات المتحدة حظرًا على الصين، مما منعها من الوصول إلى الأجهزة اللازمة لتطوير ذكاءها الاصطناعي. ولكن بدلًا من ذلك، تمكنت الصين من جعل ذكاءها الاصطناعي أكثر كفاءة.

منذ عام 2022، لم تعد الصين قادرة على الوصول إلى الرقائق المتقدمة ذات التقنية الأمريكية، مما دفعها إلى تحسين أساليب تدريب الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أفضل.

فريق من الشباب الموهوبين

يتكون فريق التطوير من شباب موهوبين تخرجوا حديثًا من جامعات تقنية مرموقة مثل جامعة بكين وجامعة تسينغهوا. هؤلاء الشباب تمكنوا من تحقيق ما بدا مستحيلًا، وهو منافسة الولايات المتحدة بنهج مفتوح المصدر وبتكلفة أقل بكثير. حيث تبلغ تكلفة DeepSeek حوالي 5% فقط من تكلفة حلول الذكاء الاصطناعي التي تقدمها OpenAI.

تغيير قواعد اللعبة

في السابق، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي الصينية متأخرة مقارنة بإمكانيات الولايات المتحدة، ولكن يبدو أن هذا الواقع قد تغير مع إطلاق الإصدار R1 من DeepSeek. استخدم الفريق أنظمة اتصال مخصصة بين الرقائق لتقليل استهلاك الموارد. ومن بين التقنيات الرئيسية التي اعتمدوا عليها: “Multi-head Latent Attention” و”Mixture-of-Experts”.

قد يبدو الأمر بسيطًا، ولكن DeepSeek يمثل صفعة قوية على الطاولة، تثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحقق نتائج مذهلة دون الاعتماد على القوة الخام المفرطة التي تم الترويج لها كضرورة في السباق نحو امتلاك النموذج الأقوى.