إصدار DeepSeek V3: عصر جديد من تحسين قوة الحوسبة والخوارزمية بالتعاون
مؤخراً، أصدرت DeepSeek التحديث الأخير للإصدار V3 على منصة Hugging Face - DeepSeek-V3-0324. يتمتع هذا النموذج بـ 6850 مليار معلمة، مع تحسينات ملحوظة في القدرات البرمجية، وتصميم واجهة المستخدم، والقدرات الاستدلالية.
في المؤتمر الأخير GTC 2025، قدم أحد التنفيذيين البارزين في شركة تكنولوجيا معروفة تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek. وأكد أن وجهة نظر السوق السابقة التي اعتبرت أن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الرقائق كانت خاطئة، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكثر، وليس أقل.
كنموذج متميز في突破 الخوارزميات، فإن العلاقة بين DeepSeek وقوة الحوسبة تستحق دراسة متعمقة. دعونا نبدأ بتحليل أهمية قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتعايشة في التطور
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن提升 قوة الحوسبة يوفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات الأكثر 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 من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.
قوة الحوسبة والعلاقة التبادلية بين الخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء تجمعات ضخمة من قوة الحوسبة، بينما تركز شركات أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل تيارات تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبح أحد مصنعي الرقائق هو القائد في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما قامت شركات خدمات السحابة بتقليل عتبة النشر من خلال خدمات قوة الحوسبة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في بنية تحتية للأجهزة وتطوير خوارزميات فعالة.
ظهور المجتمعات المفتوحة المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek وLLaMA تتيح مشاركة نتائج الابتكار الخوارزمية وقوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التقنية وانتشارها.
الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek
إن الارتفاع السريع لـ DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح موجز لنقاطها الرئيسية في الابتكار:
تحسين هيكل النموذج
تستخدم DeepSeek بنية تجمع بين Transformer + MOE (خليط من الخبراء)، وتقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attention, MLA). تشبه هذه البنية فريقًا خارقًا، حيث يتولى Transformer معالجة المهام العادية، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء، حيث يمتلك كل خبير مجاله الخاص من التخصص، وعند مواجهة مشكلة معينة، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته.
طرق التدريب الجديدة
قدمت DeepSeek إطار عمل للتدريب بدقة مختلطة FP8. يتمكن هذا الإطار من اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لمتطلبات المراحل المختلفة خلال عملية التدريب. عند الحاجة إلى حساب بدقة عالية، يتم استخدام دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ بينما عندما يمكن قبول دقة أقل، يتم تقليل الدقة، مما يوفر موارد الحوسبة، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (MTP). تعتبر الطرق التقليدية للاستدلال خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تتيح تقنية MTP التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال ويقلل أيضًا من تكاليف الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تقوم خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek بتحسين عملية تدريب النموذج. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات في نظام تقني متكامل، حيث تقلل من حاجة قوة الحوسبة 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، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في الذكاء الاصطناعي.
تأثير على مصنعي الرقائق
تأثير الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek على مصنعي الشرائح هو تأثير مزدوج. من ناحية، يرتبط DeepSeek بالأجهزة ونظام البيئة بشكل أعمق، وقد يؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع إجمالي حجم السوق؛ من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الشرائح المتطورة، حيث يمكن أن تعمل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في السابق إلى وحدات معالجة الرسوميات المتطورة بكفاءة الآن على وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
معنى لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية من DeepSeek إلى توفير مسار تقني لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الرقائق عالية الجودة، خففت فكرة "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" الاعتماد على الرقائق المستوردة الراقية.
في الجزء العلوي، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يتيح لمقدمي خدمات قوة الحوسبة تمديد عمر استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة عائد الاستثمار. في الجزء السفلي، خفض النموذج مفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek دون الحاجة إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. المعمارية المبتكرة، والخوارزميات الفعالة، واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة تجعل من التفكير الذكي اللامركزي ممكنًا. هيكل MoE مناسب 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 الحاجة إلى موارد الحوسبة المتطورة، مما يسمح بإضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، ولكنه يعزز أيضًا قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
أنظمة متعددة الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، وتوقع تقلبات الأسعار قصيرة الأجل، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، يعمل العديد من الوكلاء بشكل متناغم لمساعدة المستخدمين في تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل الوكالات الذكية مثل مراقبة العقود الذكية والتنفيذ ومراقبة النتائج بشكل متعاون، مما يحقق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
ديب سيك هو بالفعل في ظل قيود قوة الحوسبة، من خلال الابتكار في الخوارزمية للبحث عن اختراقات، وقد فتح مسار تطوير متميز لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، دفع دمج Web3 والذكاء الاصطناعي، تخفيف الاعتماد على الرقائق المتطورة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق على قوة الحوسبة، بل هو سباق للتعاون بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذه المسار الجديد، يقوم المبتكرون مثل ديب سيك بإعادة تعريف قواعد اللعبة بحكمة صينية.
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 18
أعجبني
18
6
مشاركة
تعليق
0/400
MEVHunterZhang
· منذ 7 س
معاملات النموذج nb吖~
شاهد النسخة الأصليةرد0
DecentralizedElder
· 07-21 10:33
هل يمكن استيعاب هذه المعلمات الكبيرة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHarvester
· 07-21 10:32
هذا مجرد شيء صغير! ماذا تم نسخه هنا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
StakeOrRegret
· 07-21 10:30
لا أستطيع مواكبة العلامات التجارية الجديدة
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xSoulless
· 07-21 10:21
又来 يُستغل بغباء. هو吧
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenEconomist
· 07-21 10:17
في الواقع، حجم المعاملات ليس كل شيء... دعني أوضح هنا آثار العائد على الاستثمار.
DeepSeek V3 يطلق الخوارزمية إمكانياتها لبدء عصر جديد في تطوير الذكاء الاصطناعي
إصدار DeepSeek V3: عصر جديد من تحسين قوة الحوسبة والخوارزمية بالتعاون
مؤخراً، أصدرت DeepSeek التحديث الأخير للإصدار V3 على منصة Hugging Face - DeepSeek-V3-0324. يتمتع هذا النموذج بـ 6850 مليار معلمة، مع تحسينات ملحوظة في القدرات البرمجية، وتصميم واجهة المستخدم، والقدرات الاستدلالية.
في المؤتمر الأخير GTC 2025، قدم أحد التنفيذيين البارزين في شركة تكنولوجيا معروفة تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek. وأكد أن وجهة نظر السوق السابقة التي اعتبرت أن نموذج DeepSeek الفعال سيقلل من الطلب على الرقائق كانت خاطئة، وأن الطلب على الحوسبة في المستقبل سيكون أكثر، وليس أقل.
كنموذج متميز في突破 الخوارزميات، فإن العلاقة بين DeepSeek وقوة الحوسبة تستحق دراسة متعمقة. دعونا نبدأ بتحليل أهمية قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
قوة الحوسبة والخوارزمية المتعايشة في التطور
في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن提升 قوة الحوسبة يوفر أساسًا لتشغيل الخوارزميات الأكثر 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 من كفاءة استخدام موارد الحوسبة.
قوة الحوسبة والعلاقة التبادلية بين الخوارزمية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:
تباين المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء تجمعات ضخمة من قوة الحوسبة، بينما تركز شركات أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما يؤدي إلى تشكيل تيارات تقنية مختلفة.
إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبح أحد مصنعي الرقائق هو القائد في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما قامت شركات خدمات السحابة بتقليل عتبة النشر من خلال خدمات قوة الحوسبة المرنة.
تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات لتحقيق التوازن بين الاستثمار في بنية تحتية للأجهزة وتطوير خوارزميات فعالة.
ظهور المجتمعات المفتوحة المصدر: نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek وLLaMA تتيح مشاركة نتائج الابتكار الخوارزمية وقوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار التقنية وانتشارها.
الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek
إن الارتفاع السريع لـ DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالابتكار التكنولوجي الخاص بها. فيما يلي شرح موجز لنقاطها الرئيسية في الابتكار:
تحسين هيكل النموذج
تستخدم DeepSeek بنية تجمع بين Transformer + MOE (خليط من الخبراء)، وتقدم آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attention, MLA). تشبه هذه البنية فريقًا خارقًا، حيث يتولى Transformer معالجة المهام العادية، بينما يعمل MOE كفريق من الخبراء، حيث يمتلك كل خبير مجاله الخاص من التخصص، وعند مواجهة مشكلة معينة، يتم التعامل معها من قبل الخبير الأكثر كفاءة، مما يزيد بشكل كبير من كفاءة النموذج ودقته.
طرق التدريب الجديدة
قدمت DeepSeek إطار عمل للتدريب بدقة مختلطة FP8. يتمكن هذا الإطار من اختيار دقة الحساب المناسبة ديناميكيًا وفقًا لمتطلبات المراحل المختلفة خلال عملية التدريب. عند الحاجة إلى حساب بدقة عالية، يتم استخدام دقة أعلى لضمان دقة النموذج؛ بينما عندما يمكن قبول دقة أقل، يتم تقليل الدقة، مما يوفر موارد الحوسبة، ويزيد من سرعة التدريب، ويقلل من استخدام الذاكرة.
تحسين كفاءة الاستدلال
في مرحلة الاستدلال، قدمت DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (MTP). تعتبر الطرق التقليدية للاستدلال خطوة بخطوة، حيث يتم التنبؤ برمز واحد فقط في كل خطوة. بينما تتيح تقنية MTP التنبؤ بعدة رموز دفعة واحدة، مما يسرع بشكل كبير من سرعة الاستدلال ويقلل أيضًا من تكاليف الاستدلال.
###突破 الخوارزمية التعلم المعزز
تقوم خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek بتحسين عملية تدريب النموذج. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على تقليل الحسابات غير الضرورية مع ضمان تحسين أداء النموذج، مما يحقق التوازن بين الأداء والتكلفة.
تشكلت هذه الابتكارات في نظام تقني متكامل، حيث تقلل من حاجة قوة الحوسبة 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، مما يتيح لمزيد من المطورين والشركات المشاركة في الابتكار في الذكاء الاصطناعي.
تأثير على مصنعي الرقائق
تأثير الابتكار التكنولوجي لـ DeepSeek على مصنعي الشرائح هو تأثير مزدوج. من ناحية، يرتبط DeepSeek بالأجهزة ونظام البيئة بشكل أعمق، وقد يؤدي انخفاض عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى توسيع إجمالي حجم السوق؛ من ناحية أخرى، قد تؤدي تحسينات الخوارزمية لـ DeepSeek إلى تغيير هيكل الطلب في السوق على الشرائح المتطورة، حيث يمكن أن تعمل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت تحتاج في السابق إلى وحدات معالجة الرسوميات المتطورة بكفاءة الآن على وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة أو حتى الاستهلاكية.
معنى لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين
أدى تحسين الخوارزمية من DeepSeek إلى توفير مسار تقني لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على الرقائق عالية الجودة، خففت فكرة "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" الاعتماد على الرقائق المستوردة الراقية.
في الجزء العلوي، خفضت الخوارزمية الفعالة ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يتيح لمقدمي خدمات قوة الحوسبة تمديد عمر استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات وزيادة عائد الاستثمار. في الجزء السفلي، خفض النموذج مفتوح المصدر المحسن من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة يمكنها تطوير تطبيقات تنافسية بناءً على نموذج DeepSeek دون الحاجة إلى موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مما سيؤدي إلى ظهور المزيد من حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية.
التأثير العميق لـ Web3 + AI
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تحسين الخوارزمية لـ DeepSeek يوفر دفعة جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي Web3. المعمارية المبتكرة، والخوارزميات الفعالة، واحتياجات قوة الحوسبة المنخفضة تجعل من التفكير الذكي اللامركزي ممكنًا. هيكل MoE مناسب 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 الحاجة إلى موارد الحوسبة المتطورة، مما يسمح بإضافة المزيد من موارد الحوسبة إلى شبكة العقد. هذا لا يقلل فقط من عتبة المشاركة في الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، ولكنه يعزز أيضًا قدرة وكفاءة الحوسبة في الشبكة بأكملها.
أنظمة متعددة الوكلاء
تحسين استراتيجيات التداول الذكي: من خلال تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي، وتوقع تقلبات الأسعار قصيرة الأجل، وتنفيذ التداولات على السلسلة، ومراقبة نتائج التداول، يعمل العديد من الوكلاء بشكل متناغم لمساعدة المستخدمين في تحقيق عوائد أعلى.
التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: تعمل الوكالات الذكية مثل مراقبة العقود الذكية والتنفيذ ومراقبة النتائج بشكل متعاون، مما يحقق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.
إدارة محفظة استثمارية مخصصة: تساعد الذكاء الاصطناعي المستخدمين في البحث عن أفضل فرص الرهن أو توفير السيولة في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار والوضع المالي للمستخدم.
ديب سيك هو بالفعل في ظل قيود قوة الحوسبة، من خلال الابتكار في الخوارزمية للبحث عن اختراقات، وقد فتح مسار تطوير متميز لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. خفض عتبة التطبيق، دفع دمج Web3 والذكاء الاصطناعي، تخفيف الاعتماد على الرقائق المتطورة، وتمكين الابتكار المالي، هذه التأثيرات تعيد تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي. مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد سباق على قوة الحوسبة، بل هو سباق للتعاون بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذه المسار الجديد، يقوم المبتكرون مثل ديب سيك بإعادة تعريف قواعد اللعبة بحكمة صينية.