مؤخراً، اتخذت اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية شكلًا غير متوقع. يبدو أن الذكاء الاصطناعي يؤثر بعمق على الأسواق المالية التقليدية وسوق العملات الرقمية، ويظهر قوته بطريقة "مفاجئة".
في 27 يناير، برز نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek، حيث تجاوز عدد تنزيلاته لأول مرة عدد تنزيلات ChatGPT، ليحتل المرتبة الأولى في متجر التطبيقات الأمريكي. أثار هذا الحدث اهتمامًا واسعًا في الأوساط التكنولوجية والاستثمارية والإعلامية العالمية.
هذه الظاهرة لا تجعل الناس يفكرون فقط في إمكانية إعادة تشكيل نمط تطور التكنولوجيا بين الولايات المتحدة والصين في المستقبل، ولكنها أيضًا أثارت حالة من الذعر القصير في السوق المالية الأمريكية. نتيجة لذلك، شهدت أسعار أسهم العديد من عمالقة التكنولوجيا انخفاضًا كبيرًا، بما في ذلك إنفيديا، ARM، برودكوم، وتايو يوان. وتوسعت خسائر عقود NASDAQ 100 الآجلة إلى 400 نقطة، ومن المتوقع أن تسجل أكبر انخفاض يومي لها في الآونة الأخيرة. ويُقدّر أن القيمة السوقية في سوق الأسهم الأمريكية قد تبخرت في تداول يوم الاثنين بأكثر من تريليون دولار، وهو ما يعادل ثلث القيمة السوقية الإجمالية للأصول الرقمية.
تتبع سوق الأصول الرقمية اتجاه سوق الأسهم الأمريكية، حيث شهدت انخفاضًا ملحوظًا. انخفضت عملة البيتكوين إلى ما دون 100500 دولار، بانخفاض قدره 4.48% خلال 24 ساعة؛ وانخفضت عملة الإيثيريوم إلى ما دون 3200 دولار، بانخفاض قدره 3.83% خلال 24 ساعة. يشعر العديد من المستثمرين بالارتباك بسبب هذا الانخفاض السريع، وقد يعزون ذلك إلى انخفاض توقعات خفض سعر الفائدة من الاحتياطي الفيدرالي أو عوامل ماكرو أخرى.
! [DeepSeek مشتعل ، سوق التشفير ينهار؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-809cb44dec5bdec77c885201ff28fa42.webp)
تتمثل جذور مشاعر الذعر في السوق في طريقة صعود DeepSeek. على عكس نماذج التطور التي تعتمد على رأس المال الضخم والموارد المادية الكبيرة مثل OpenAI وMeta أو Google، حققت DeepSeek نتائج مذهلة في غضون عامين فقط، مع 200 موظف وتكلفة تطوير أقل من 10 ملايين دولار. لقد أحدثت هذه الطريقة الفعالة من حيث التكلفة ثورة في المفاهيم التقليدية، وأثارت إعادة التفكير في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في الصناعة.
إن نجاح DeepSeek لا يقتصر فقط على مزايا التكلفة على مستوى رأس المال والتكنولوجيا، بل يتحدى أيضًا المفاهيم والأيديولوجيات الراسخة في أذهان الناس منذ فترة طويلة. إنه يثبت أنه يمكن تحقيق نتائج متميزة من خلال طرق أكثر ذكاءً، وليس فقط من خلال استثمار المزيد من الأجهزة.
هذه الطريقة المبتكرة خفضت بشكل كبير تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الأجهزة. من خلال إعادة التفكير في الأساليب الأساسية، تمكنت DeepSeek من تقليل تكلفة التدريب من 100 مليون دولار إلى 5 ملايين دولار، وانخفض عدد وحدات معالجة الرسوميات المطلوبة من 100,000 إلى 2,000، وانخفضت تكاليف واجهة برمجة التطبيقات بنسبة 95%. والأهم من ذلك، يمكن لنماذجهم العمل على وحدات معالجة الرسوميات التقليدية دون الحاجة إلى أجهزة مراكز البيانات المتخصصة.
نجاح DeepSeek قد قلب العديد من المفاهيم التقليدية، بما في ذلك فهم القدرة على الابتكار التكنولوجي في الصين، والمكانة الرائدة لوادي السيليكون في مجال الذكاء الاصطناعي، والحواجز التقنية لـ OpenAI، فضلاً عن الاستثمارات الضخمة المطلوبة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. هذه التطورات الرائدة لا تتحدى فقط المسارات التكنولوجية الحالية، ولكنها تفتح أيضًا إمكانيات جديدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن نجاح DeepSeek يلفت الأنظار، إلا أن الخبراء في الصناعة يشيرون إلى أن هذا قد يمثل انتصارًا للنماذج المفتوحة المصدر مقارنة بالنماذج المغلقة المصدر. من المتوقع أن تساهم مساهمات المجتمع المفتوح بسرعة في دفع تطور الصناعة بأكملها. ومع ذلك، هناك أيضًا وجهات نظر تشير إلى أن الطريقة التقليدية لاستثمار موارد الحوسبة الكبيرة قد تؤدي إلى قفزة نوعية مرة أخرى في نقطة معينة في المستقبل.
تقدم الابتكارات من DeepSeek فرصًا جديدة لنظام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. إنها تقلل من الحاجة إلى استخدام واجهات برمجة التطبيقات التجارية، مما يوفر مساحة أكبر للنشر الخاص والتعديل الذاتي. في السنوات المقبلة، قد نشهد تنوعًا أكبر في منتجات شرائح الاستدلال ونظامًا أكثر ازدهارًا لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة.
على الرغم من زيادة الكفاءة، من المتوقع أن الطلب العام على القدرة الحاسوبية لن ينخفض. هذه الظاهرة تشبه مفارقة جيفن خلال فترة الثورة الصناعية: زيادة كفاءة التكنولوجيا تؤدي في الواقع إلى زيادة الاستهلاك العام للموارد. مع انتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وجعلها أكثر سهولة في الاستخدام، قد يتوسع نطاق تطبيقاتها بشكل كبير، مما يدفع السوق إلى مواصلة زيادة الطلب العام على موارد الحوسبة.
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.
ظهور DeepSeek يثير الاضطرابات في السوق ، وتأثير الابتكار في الذكاء الاصطناعي على الأصول الرقمية
AI وتطورات غير متوقعة في سوق الأصول الرقمية
مؤخراً، اتخذت اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية شكلًا غير متوقع. يبدو أن الذكاء الاصطناعي يؤثر بعمق على الأسواق المالية التقليدية وسوق العملات الرقمية، ويظهر قوته بطريقة "مفاجئة".
في 27 يناير، برز نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek، حيث تجاوز عدد تنزيلاته لأول مرة عدد تنزيلات ChatGPT، ليحتل المرتبة الأولى في متجر التطبيقات الأمريكي. أثار هذا الحدث اهتمامًا واسعًا في الأوساط التكنولوجية والاستثمارية والإعلامية العالمية.
هذه الظاهرة لا تجعل الناس يفكرون فقط في إمكانية إعادة تشكيل نمط تطور التكنولوجيا بين الولايات المتحدة والصين في المستقبل، ولكنها أيضًا أثارت حالة من الذعر القصير في السوق المالية الأمريكية. نتيجة لذلك، شهدت أسعار أسهم العديد من عمالقة التكنولوجيا انخفاضًا كبيرًا، بما في ذلك إنفيديا، ARM، برودكوم، وتايو يوان. وتوسعت خسائر عقود NASDAQ 100 الآجلة إلى 400 نقطة، ومن المتوقع أن تسجل أكبر انخفاض يومي لها في الآونة الأخيرة. ويُقدّر أن القيمة السوقية في سوق الأسهم الأمريكية قد تبخرت في تداول يوم الاثنين بأكثر من تريليون دولار، وهو ما يعادل ثلث القيمة السوقية الإجمالية للأصول الرقمية.
تتبع سوق الأصول الرقمية اتجاه سوق الأسهم الأمريكية، حيث شهدت انخفاضًا ملحوظًا. انخفضت عملة البيتكوين إلى ما دون 100500 دولار، بانخفاض قدره 4.48% خلال 24 ساعة؛ وانخفضت عملة الإيثيريوم إلى ما دون 3200 دولار، بانخفاض قدره 3.83% خلال 24 ساعة. يشعر العديد من المستثمرين بالارتباك بسبب هذا الانخفاض السريع، وقد يعزون ذلك إلى انخفاض توقعات خفض سعر الفائدة من الاحتياطي الفيدرالي أو عوامل ماكرو أخرى.
! [DeepSeek مشتعل ، سوق التشفير ينهار؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-809cb44dec5bdec77c885201ff28fa42.webp)
تتمثل جذور مشاعر الذعر في السوق في طريقة صعود DeepSeek. على عكس نماذج التطور التي تعتمد على رأس المال الضخم والموارد المادية الكبيرة مثل OpenAI وMeta أو Google، حققت DeepSeek نتائج مذهلة في غضون عامين فقط، مع 200 موظف وتكلفة تطوير أقل من 10 ملايين دولار. لقد أحدثت هذه الطريقة الفعالة من حيث التكلفة ثورة في المفاهيم التقليدية، وأثارت إعادة التفكير في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في الصناعة.
إن نجاح DeepSeek لا يقتصر فقط على مزايا التكلفة على مستوى رأس المال والتكنولوجيا، بل يتحدى أيضًا المفاهيم والأيديولوجيات الراسخة في أذهان الناس منذ فترة طويلة. إنه يثبت أنه يمكن تحقيق نتائج متميزة من خلال طرق أكثر ذكاءً، وليس فقط من خلال استثمار المزيد من الأجهزة.
هذه الطريقة المبتكرة خفضت بشكل كبير تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الأجهزة. من خلال إعادة التفكير في الأساليب الأساسية، تمكنت DeepSeek من تقليل تكلفة التدريب من 100 مليون دولار إلى 5 ملايين دولار، وانخفض عدد وحدات معالجة الرسوميات المطلوبة من 100,000 إلى 2,000، وانخفضت تكاليف واجهة برمجة التطبيقات بنسبة 95%. والأهم من ذلك، يمكن لنماذجهم العمل على وحدات معالجة الرسوميات التقليدية دون الحاجة إلى أجهزة مراكز البيانات المتخصصة.
نجاح DeepSeek قد قلب العديد من المفاهيم التقليدية، بما في ذلك فهم القدرة على الابتكار التكنولوجي في الصين، والمكانة الرائدة لوادي السيليكون في مجال الذكاء الاصطناعي، والحواجز التقنية لـ OpenAI، فضلاً عن الاستثمارات الضخمة المطلوبة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة. هذه التطورات الرائدة لا تتحدى فقط المسارات التكنولوجية الحالية، ولكنها تفتح أيضًا إمكانيات جديدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن نجاح DeepSeek يلفت الأنظار، إلا أن الخبراء في الصناعة يشيرون إلى أن هذا قد يمثل انتصارًا للنماذج المفتوحة المصدر مقارنة بالنماذج المغلقة المصدر. من المتوقع أن تساهم مساهمات المجتمع المفتوح بسرعة في دفع تطور الصناعة بأكملها. ومع ذلك، هناك أيضًا وجهات نظر تشير إلى أن الطريقة التقليدية لاستثمار موارد الحوسبة الكبيرة قد تؤدي إلى قفزة نوعية مرة أخرى في نقطة معينة في المستقبل.
تقدم الابتكارات من DeepSeek فرصًا جديدة لنظام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. إنها تقلل من الحاجة إلى استخدام واجهات برمجة التطبيقات التجارية، مما يوفر مساحة أكبر للنشر الخاص والتعديل الذاتي. في السنوات المقبلة، قد نشهد تنوعًا أكبر في منتجات شرائح الاستدلال ونظامًا أكثر ازدهارًا لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة.
على الرغم من زيادة الكفاءة، من المتوقع أن الطلب العام على القدرة الحاسوبية لن ينخفض. هذه الظاهرة تشبه مفارقة جيفن خلال فترة الثورة الصناعية: زيادة كفاءة التكنولوجيا تؤدي في الواقع إلى زيادة الاستهلاك العام للموارد. مع انتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وجعلها أكثر سهولة في الاستخدام، قد يتوسع نطاق تطبيقاتها بشكل كبير، مما يدفع السوق إلى مواصلة زيادة الطلب العام على موارد الحوسبة.