تحديث DeepSeek V3: الخوارزمية الابتكارية تدفع نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد
الليلة الماضية، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3 - DeepSeek-V3-0324، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في قدرات البرمجة وتصميم واجهة المستخدم وقدرات الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي عقد مؤخراً، أشاد الرئيس التنفيذي لشركة تكنولوجيا معينة بـ DeepSeek، مشيراً في الوقت نفسه إلى أن السوق كان يعتقد سابقاً أن النموذج الفعّال لـ DeepSeek سيقلل من الفهم لطلب الرقائق، وهذا خطأ. وأكد أن احتياجات الحوسبة في المستقبل ستزداد فقط، وليس العكس.
يستحق DeepSeek، كمنتج يمثل突破ًا في الخوارزمية، مناقشة العلاقة بينه وبين توريد الرقائق. دعونا نلقي نظرة أولاً على أهمية القدرة الحسابية والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
ت co-evolution الخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين القدرة الحاسوبية يوفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يسمح للنماذج بالتعامل مع كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن يؤدي تحسين الخوارزميات إلى استخدام القدرة الحاسوبية بشكل أكثر كفاءة، وزيادة كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
علاقة التعايش بين القوة الحاسوبية والخوارزمية تعيد تشكيل هيكل صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات قوة حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت شركة شرائح معينة رائدة في قوة الذكاء الاصطناعي من خلال نظام بيئي محدد، بينما خفض مزودو خدمات السحابة عتبة النشر من خلال خدمات القوة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية hardware و تطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة نتائج ابتكارات الخوارزمية وتحسين قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek
نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح مبسط لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين بنية النموذج
تعتمد DeepSeek على هيكلية مركبة من Transformer + MOE (خليط من الخبراء) وتقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرأس (Multi-Head Latent Attention, MLA). يشبه هذا الهيكل فريقاً خارقاً، حيث يتولى Transformer معالجة المهام العادية بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء، حيث يتمتع كل خبير بمجال تخصص خاص به، وعند مواجهة مشكلة معينة، يقوم الخبير الأكثر كفاءة بمعالجتها، مما يزيد من كفاءة النموذج ودقته بشكل كبير. تتيح آلية MLA للنموذج انتباهًا مرنًا لتفاصيل مختلفة مهمة أثناء معالجة المعلومات، مما يعزز أداء النموذج بشكل أكبر.
طرق التدريب革新
طرحت DeepSeek إطار عمل تدريب مختلط الدقة FP8. هذا الإطار يشبه جهاز توزيع الموارد الذكي، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات مراحل التدريب المختلفة. عند الحاجة إلى حسابات بدقة عالية، يستخدم دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ وعندما يمكن قبول دقة أقل، فإنه يخفض الدقة، مما يوفر موارد الحساب، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز في آن واحد، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وأيضًا يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تحسن الخوارزمية الجديدة للتعلم المعزز GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek عملية تدريب النموذج. يعتبر التعلم المعزز كأنك تزود النموذج بمدرب، يقوم بتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز الكثير من الموارد الحاسوبية خلال هذه العملية، بينما تكون الخوارزمية الجديدة من DeepSeek أكثر كفاءة، حيث تستطيع تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكل هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا متكاملًا، حيث تقلل من متطلبات القدرة الحسابية على طول سلسلة التدريب والاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات الاستهلاكية العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الشرائح
يعتقد الكثير من الناس أن DeepSeek قد تجاوزت طبقة برمجية معينة، وبالتالي تخلصت من الاعتماد على شركة رقاقة معينة. في الواقع، تعتمد DeepSeek على طبقة PTX (Parallel Thread Execution) الخاصة بتلك الشركة من أجل تحسين الخوارزمية. PTX هو لغة تمثيل وسيط بين الشيفرة عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، تستطيع DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
هذا التأثير على صناعة الرقائق هو تأثير مزدوج. من ناحية، فإن DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق مع الأجهزة والبرمجيات المحددة، مما قد يقلل من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وقد يوسع حجم السوق الكلي؛ ومن ناحية أخرى، فإن تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek قد يغير هيكل الطلب في السوق على الرقائق العالية الجودة، وبعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب في الأصل وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة، قد تتمكن الآن من العمل بكفاءة على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية في DeepSeek يوفر مسارًا للتفوق التكنولوجي لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود الشرائح عالية الجودة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" تخفف من الاعتماد على الشرائح المستوردة المتميزة.
في المنبع ، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط الطلب على قوة الحوسبة ، مما سمح لمزودي خدمات قوة الحوسبة بتمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة معدل العائد على الاستثمار. في المصب ، خفض النموذج المفتوح المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن للعديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة ، دون الحاجة إلى موارد ضخمة من قوة الحوسبة ، تطوير تطبيقات تنافسية استنادًا إلى نموذج DeepSeek ، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تمت تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek لتوفير قوة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3، حيث تجعل البنية المبتكرة والخوارزمية الفعالة واحتياجات الطاقة المنخفضة الاستدلال الذاتي اللامركزي ممكنًا. البنية المعروفة باسم MoE ملائمة بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الطلب على موارد الحوسبة المتقدمة، مما يسمح بإضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي agent، وتوقع تقلبات الأسعار قصيرة الأجل agent، وتنفيذ التداولات على السلسلة agent، ومراقبة نتائج التداول agent، يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: يعمل وكيل مراقبة العقود الذكية، وكيل تنفيذ العقود الذكية، وكيل الإشراف على نتائج التنفيذ معًا لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة المحافظ الاستثمارية المخصصة: يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو تقديم السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
يبحث DeepSeek عن اختراقات من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود القدرة الحاسوبية، مما يفتح مسارات تنمية متميزة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الرقائق المتقدمة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق للقدرة الحاسوبية، بل هو سباق لتحسين متزامن بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة من خلال الذكاء التكنولوجي.
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.
تحديث DeepSeek V3: الخوارزمية الفعالة تعيد تشكيل بيئة الذكاء الاصطناعي وهيكل Web3
تحديث DeepSeek V3: الخوارزمية الابتكارية تدفع نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد
الليلة الماضية، أصدرت DeepSeek تحديث النسخة V3 - DeepSeek-V3-0324، حيث وصلت معلمات النموذج إلى 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في قدرات البرمجة وتصميم واجهة المستخدم وقدرات الاستدلال.
في مؤتمر GTC 2025 الذي عقد مؤخراً، أشاد الرئيس التنفيذي لشركة تكنولوجيا معينة بـ DeepSeek، مشيراً في الوقت نفسه إلى أن السوق كان يعتقد سابقاً أن النموذج الفعّال لـ DeepSeek سيقلل من الفهم لطلب الرقائق، وهذا خطأ. وأكد أن احتياجات الحوسبة في المستقبل ستزداد فقط، وليس العكس.
يستحق DeepSeek، كمنتج يمثل突破ًا في الخوارزمية، مناقشة العلاقة بينه وبين توريد الرقائق. دعونا نلقي نظرة أولاً على أهمية القدرة الحسابية والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
ت co-evolution الخوارزمية
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن تحسين القدرة الحاسوبية يوفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يسمح للنماذج بالتعامل مع كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن أن يؤدي تحسين الخوارزميات إلى استخدام القدرة الحاسوبية بشكل أكثر كفاءة، وزيادة كفاءة استخدام الموارد الحاسوبية.
علاقة التعايش بين القوة الحاسوبية والخوارزمية تعيد تشكيل هيكل صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات لبناء تجمعات قوة حوسبة ضخمة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل مدارس تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت شركة شرائح معينة رائدة في قوة الذكاء الاصطناعي من خلال نظام بيئي محدد، بينما خفض مزودو خدمات السحابة عتبة النشر من خلال خدمات القوة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية hardware و تطوير الخوارزمية الفعالة.
ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA تتيح مشاركة نتائج ابتكارات الخوارزمية وتحسين قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التكنولوجيا وانتشارها.
الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek
نجاح DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح مبسط لنقاط الابتكار الرئيسية لديها:
تحسين بنية النموذج
تعتمد DeepSeek على هيكلية مركبة من Transformer + MOE (خليط من الخبراء) وتقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرأس (Multi-Head Latent Attention, MLA). يشبه هذا الهيكل فريقاً خارقاً، حيث يتولى Transformer معالجة المهام العادية بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء، حيث يتمتع كل خبير بمجال تخصص خاص به، وعند مواجهة مشكلة معينة، يقوم الخبير الأكثر كفاءة بمعالجتها، مما يزيد من كفاءة النموذج ودقته بشكل كبير. تتيح آلية MLA للنموذج انتباهًا مرنًا لتفاصيل مختلفة مهمة أثناء معالجة المعلومات، مما يعزز أداء النموذج بشكل أكبر.
طرق التدريب革新
طرحت DeepSeek إطار عمل تدريب مختلط الدقة FP8. هذا الإطار يشبه جهاز توزيع الموارد الذكي، حيث يمكنه اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات مراحل التدريب المختلفة. عند الحاجة إلى حسابات بدقة عالية، يستخدم دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ وعندما يمكن قبول دقة أقل، فإنه يخفض الدقة، مما يوفر موارد الحساب، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ متعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP). الطريقة التقليدية للاستدلال هي خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد في كل خطوة. بينما تقنية MTP قادرة على التنبؤ بعدة رموز في آن واحد، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال، وأيضًا يقلل من تكلفة الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تحسن الخوارزمية الجديدة للتعلم المعزز GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek عملية تدريب النموذج. يعتبر التعلم المعزز كأنك تزود النموذج بمدرب، يقوم بتوجيه النموذج لتعلم سلوكيات أفضل من خلال المكافآت والعقوبات. قد تستهلك الخوارزميات التقليدية للتعلم المعزز الكثير من الموارد الحاسوبية خلال هذه العملية، بينما تكون الخوارزمية الجديدة من DeepSeek أكثر كفاءة، حيث تستطيع تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكل هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا متكاملًا، حيث تقلل من متطلبات القدرة الحسابية على طول سلسلة التدريب والاستدلال. يمكن الآن لبطاقات الرسوميات الاستهلاكية العادية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة دخول تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
تأثير على صناعة الشرائح
يعتقد الكثير من الناس أن DeepSeek قد تجاوزت طبقة برمجية معينة، وبالتالي تخلصت من الاعتماد على شركة رقاقة معينة. في الواقع، تعتمد DeepSeek على طبقة PTX (Parallel Thread Execution) الخاصة بتلك الشركة من أجل تحسين الخوارزمية. PTX هو لغة تمثيل وسيط بين الشيفرة عالية المستوى وتعليمات GPU الفعلية، من خلال التعامل مع هذه الطبقة، تستطيع DeepSeek تحقيق تحسينات دقيقة في الأداء.
هذا التأثير على صناعة الرقائق هو تأثير مزدوج. من ناحية، فإن DeepSeek مرتبطة بشكل أعمق مع الأجهزة والبرمجيات المحددة، مما قد يقلل من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وقد يوسع حجم السوق الكلي؛ ومن ناحية أخرى، فإن تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek قد يغير هيكل الطلب في السوق على الرقائق العالية الجودة، وبعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تتطلب في الأصل وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة، قد تتمكن الآن من العمل بكفاءة على بطاقات الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
تحسين الخوارزمية في DeepSeek يوفر مسارًا للتفوق التكنولوجي لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل قيود الشرائح عالية الجودة، فإن فكرة "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" تخفف من الاعتماد على الشرائح المستوردة المتميزة.
في المنبع ، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط الطلب على قوة الحوسبة ، مما سمح لمزودي خدمات قوة الحوسبة بتمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة معدل العائد على الاستثمار. في المصب ، خفض النموذج المفتوح المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن للعديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة ، دون الحاجة إلى موارد ضخمة من قوة الحوسبة ، تطوير تطبيقات تنافسية استنادًا إلى نموذج DeepSeek ، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تمت تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek لتوفير قوة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3، حيث تجعل البنية المبتكرة والخوارزمية الفعالة واحتياجات الطاقة المنخفضة الاستدلال الذاتي اللامركزي ممكنًا. البنية المعروفة باسم MoE ملائمة بشكل طبيعي للنشر الموزع، حيث يمكن أن تمتلك العقد المختلفة شبكات خبراء مختلفة، دون الحاجة إلى تخزين النموذج الكامل في عقدة واحدة، مما يقلل بشكل كبير من متطلبات التخزين والحوسبة لعقدة واحدة، وبالتالي يزيد من مرونة وكفاءة النموذج.
إطار تدريب FP8 يقلل بشكل أكبر من الطلب على موارد الحوسبة المتقدمة، مما يسمح بإضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى شبكة العقد. وهذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بل يعزز أيضًا قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
نظام متعدد الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي agent، وتوقع تقلبات الأسعار قصيرة الأجل agent، وتنفيذ التداولات على السلسلة agent، ومراقبة نتائج التداول agent، يساعد المستخدمين على تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: يعمل وكيل مراقبة العقود الذكية، وكيل تنفيذ العقود الذكية، وكيل الإشراف على نتائج التنفيذ معًا لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة المحافظ الاستثمارية المخصصة: يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو تقديم السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
يبحث DeepSeek عن اختراقات من خلال الابتكار في الخوارزمية تحت قيود القدرة الحاسوبية، مما يفتح مسارات تنمية متميزة لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، وتعزيز دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، وتقليل الاعتماد على الرقائق المتقدمة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق للقدرة الحاسوبية، بل هو سباق لتحسين متزامن بين القدرة الحاسوبية والخوارزمية. في هذه الحلبة الجديدة، يقوم المبتكرون مثل DeepSeek بإعادة تعريف قواعد اللعبة من خلال الذكاء التكنولوجي.