تحديث DeepSeek V3: ريادة الخوارزمية وقوة الحوسبة في نموذج جديد

مؤخراً، أصدرت DeepSeek التحديث الجديد للإصدار V3 - DeepSeek-V3-0324، حيث يحتوي النموذج على 6850 مليار معلمة، وقد شهدت القدرات البرمجية، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرات الاستدلال تحسينات ملحوظة.

في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أثنى الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، جينسون هوانغ، على إنجازات DeepSeek. وأشار إلى أن وجهة نظر السوق التي اعتبرت أن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الرقائق كانت خاطئة، في الواقع، سيستمر الطلب على الحوسبة في المستقبل في الزيادة.

يعتبر DeepSeek منتجًا تمثيليًا للاختراقات الخوارزمية، وقد أثار العلاقة بينه وبين توريد الشرائح تساؤلات حول دور قوة الحوسبة والخوارزمية في تطور صناعة الذكاء الاصطناعي.

قوة الحوسبة والخوارزمية للتطور المتزامن

في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر قاعدة تشغيل للخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يمكّن النماذج من معالجة بيانات بأحجام أكبر وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا. في الوقت نفسه، يمكن أن يعمل تحسين الخوارزميات على استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.

قوة الحوسبة والخوارزمية التي تتعاون معًا تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:

1. تباين المسارات التقنية: تركز بعض الشركات على بناء مجموعات قوة الحوسبة العملاقة، بينما تكرس أخرى جهودها لتحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.

2. إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: بعض الشركات أصبحت رائدة في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما يقوم مزودو خدمات السحابة بتقليل عتبة النشر من خلال خدمات قوة الحوسبة المرنة.

3. تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزميات الفعالة.

4. ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج المصدر المفتوح تتيح مشاركة نتائج الابتكار في الخوارزمية وقوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.

الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek

نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح موجز لأهم ابتكاراتها التكنولوجية:

تحسين هيكل النموذج

يعتمد DeepSeek على الهيكل المعماري المدمج Transformer + MOE (خليط من الخبراء)، ويقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attention، MLA). يبدو أن هذا الهيكل مثل فريق فعال، حيث يتولى Transformer المهام العادية، بينما يعمل MOE كمجموعة خبراء للتعامل مع المشكلات المحددة، بينما تتيح آلية MLA للنموذج التركيز بشكل أكثر مرونة على التفاصيل المهمة.

طريقة التدريب革新

قدمت DeepSeek إطار عمل تدريب بدقة مختلطة FP8، والذي يمكنه اختيار دقة حسابية مناسبة بشكل ديناميكي بناءً على احتياجات عملية التدريب، مما يضمن دقة النموذج مع زيادة سرعة التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.

تحسين كفاءة الاستدلال

في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP)، والتي يمكنها التنبؤ بعدة رموز في وقت واحد، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال ويخفض التكاليف.

###突破 الخوارزمية التعلم المعزز

خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافآت المعاقبة العامة) من DeepSeek تحسن عملية تدريب النموذج، مع الحفاظ على زيادة الأداء وتقليل الحسابات غير الضرورية، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.

تشكلت هذه الابتكارات في نظام تقني متكامل، حيث تم تقليل متطلبات قوة الحوسبة عبر سلسلة كاملة من التدريب إلى الاستدلال، مما أتاح للبطاقات الرسومية العادية القوية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى خفض كبير في عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تأثير على موردي الرقائق

تقوم DeepSeek بتحسين الخوارزمية من خلال طبقة PTX (تنفيذ الخيوط المتوازية) الخاصة بشركة معينة، مما يعني أنها مرتبطة بشكل أعمق بنظام بيئي لموردي الأجهزة. قد تؤدي هذه التحسينات من جهة إلى توسيع حجم السوق الإجمالي، ومن جهة أخرى قد تغير هيكل الطلب في السوق على شرائح عالية الأداء.

أهمية ذلك لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين

أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير مسارات突破技术 لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الشرائح المتقدمة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" قد خففت من الاعتماد على الشرائح المستوردة العالية الجودة.

في المنبع، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما مكن مزودي خدمات قوة الحوسبة من تمديد فترة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة العائد على الاستثمار. في المصب، خفضت النماذج مفتوحة المصدر المحسنة من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما أتاح للعديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek.

التأثير العميق لـ Web3 + AI

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

تقدم الابتكارات في DeepSeek دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. هيكل MoE مناسب للنشر الموزع، وإطار تدريب FP8 يقلل من الحاجة إلى موارد الحوسبة عالية الجودة، وكل ذلك يساعد في بناء شبكة استدلال ذكاء اصطناعي لامركزية.

أنظمة متعددة الوكلاء

الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek يوفر إمكانية تطبيق أنظمة متعددة الوكلاء في مجال Web3، بما في ذلك:

1. تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تشغيل عدة وكلاء متخصصين بشكل متعاون، تساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.

2. التنفيذ الآلي للعقود الذكية: تشغيل عدة وكالات بالتعاون لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.

3. إدارة المحفظة الاستثمارية الشخصية: الذكاء الاصطناعي يبحث في الوقت الفعلي عن أفضل فرص الرهن أو تقديم السيولة بناءً على احتياجات المستخدم.

تفتح DeepSeek مسار تطوير مميز لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين من خلال الابتكار في الخوارزمية، مما يقلل من عتبة التطبيق، ويدفع نحو دمج Web3 والذكاء الاصطناعي، ويخفف الاعتماد على الشرائح المتطورة، ويمكّن الابتكار المالي، حيث تعيد هذه التأثيرات تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. سيكون تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل مسابقة بين قوة الحوسبة وتحسين الخوارزمية بالتعاون، حيث يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد هذه المسابقة باستخدام الحكمة الصينية.