تحديث نموذج DeepSeek V3: قوة الحوسبة وتحسين الخوارزمية المتزامن

مؤخراً، أصدرت DeepSeek أحدث نموذج من الإصدار V3 - DeepSeek-V3-0324، حيث بلغت معلمات النموذج 6850 مليار، مع تحسينات ملحوظة في قدرات البرمجة، وتصميم واجهة المستخدم، وقدرات الاستدلال.

في مؤتمر GTC 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أعطى قادة الصناعة تقييمًا عاليًا لـ DeepSeek. وأشاروا إلى أن السوق كان يعتقد سابقًا أن النموذج الفعال لـ DeepSeek سيقلل من الطلب على الرقائق، وهو اعتقاد خاطئ، حيث أن الطلب على الحوسبة في المستقبل لن يتناقص بل سيزداد.

تسبب DeepSeek، باعتباره منتجًا يمثل اختراقًا في الخوارزمية، في إثارة تفكير الناس حول العلاقة بين قوة الحوسبة والخوارزمية في تطوير الصناعة.

قوة الحوسبة والخوارزمية المتطورة المشتركة

في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن زيادة قوة الحوسبة توفر الأساس لتشغيل الخوارزميات الأكثر تعقيدًا، مما يمكن النماذج من معالجة كميات أكبر من البيانات، وتعلم أنماط أكثر تعقيدًا؛ بينما يمكن تحسين الخوارزمية من استخدام قوة الحوسبة بشكل أكثر كفاءة، وزيادة كفاءة استخدام موارد الحوسبة.

هذه العلاقة التبادلية تعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي:

1. تمايز المسارات التقنية: تسعى بعض الشركات إلى بناء تجمعات ضخمة من قوة الحوسبة، بينما تركز أخرى على تحسين كفاءة الخوارزمية، مما ي形成 مدارس تقنية مختلفة.

2. إعادة هيكلة سلسلة الصناعة: أصبحت شركة شرائح معينة رائدة في قوة الحوسبة AI من خلال النظام البيئي، بينما خفض مقدمو خدمات السحابة عتبة النشر من خلال خدمات قوة الحوسبة المرنة.

3. تعديل تخصيص الموارد: تسعى الشركات إلى تحقيق التوازن بين استثمارات البنية التحتية للأجهزة وتطوير الخوارزمية الفعالة.

4. ظهور المجتمع المفتوح المصدر: نماذج المصدر المفتوح تتيح مشاركة ابتكارات الخوارزمية ونتائج قوة الحوسبة، مما يسرع من تكرار وتوزيع التكنولوجيا.

الابتكار التكنولوجي في DeepSeek

إن التطور السريع لـ DeepSeek مرتبط ارتباطًا وثيقًا بابتكاراتها التقنية. فيما يلي شرح موجز لنقاط الابتكار الرئيسية لها:

تحسين هيكل النموذج

ديب سيك يعتمد على هيكل يجمع بين Transformer + MOE (خلط الخبراء) ، ويدخل آلية الانتباه الكامنة متعددة الرؤوس (Multi-Head Latent Attension, MLA). هذا الهيكل يشبه فريقاً فعالاً حيث يتولى كل عضو دوره الخاص، مما يعزز كفاءة النموذج ودقته.

طريقة التدريب革新

قدمت DeepSeek إطار عمل لتدريب دقة مختلطة FP8. يمكن لهذا الإطار ضبط دقة الحساب بشكل ديناميكي وفقًا لاحتياجات التدريب، مما يعزز سرعة التدريب ويقلل من استخدام الذاكرة مع ضمان دقة النموذج.

تعزيز كفاءة الاستدلال

أدخل DeepSeek تقنية التنبؤ المتعدد الرموز (Multi-token Prediction, MTP) ، مما يمكنه من التنبؤ بعدة رموز في وقت واحد ، مما يزيد بشكل كبير من سرعة الاستدلال ويقلل من تكلفة الاستدلال.

###突破 الخوارزمية التعلم المعزز

خوارزمية التعلم المعزز الجديدة GRPO (تحسين المكافأة المعاقبة العامة) من DeepSeek حسنت عملية تدريب النموذج، مع ضمان زيادة الأداء وتقليل الحسابات غير الضرورية، وتحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة.

تشكلت هذه الابتكارات نظامًا تقنيًا كاملًا، حيث تم تقليل قوة الحوسبة بشكل شامل من التدريب إلى الاستدلال. يمكن الآن لوحدات معالجة الرسوميات العادية من الفئة الاستهلاكية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، مما يقلل بشكل كبير من عتبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تأثير على إمدادات الرقائق

لا تعتمد DeepSeek تمامًا على رقائق محددة، بل تقوم بتحسين الخوارزمية من خلال طبقة PTX (تنفيذ الخيوط المتوازية). هذه الطريقة من ناحية تعزز الارتباط بالأجهزة ونظام البيئة، ومن ناحية أخرى قد تغير هيكل الطلب في السوق على الرقائق عالية الأداء.

أهمية صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين

أدى تحسين الخوارزمية في DeepSeek إلى توفير نقطة انطلاق تقنية لصناعة الذكاء الاصطناعي في الصين. في ظل القيود المفروضة على إمدادات الشرائح عالية الجودة، خففت فكرة "البرمجيات تعوض عن الأجهزة" الاعتماد على الشرائح المستوردة.

في الجزء العلوي من الصناعة، خففت الخوارزمية الفعالة من ضغط متطلبات قوة الحوسبة، مما يسمح لمقدمي خدمات قوة الحوسبة بتمديد دورة استخدام الأجهزة من خلال تحسين البرمجيات. في الجزء السفلي، خفضت النماذج المفتوحة المصدر المحسنة من عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما أتاح لمزيد من الشركات الصغيرة والمتوسطة المشاركة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

التأثير العميق على Web3+AI

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

تقدم الابتكارات التقنية من DeepSeek إمكانيات جديدة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في Web3. إن بنية MoE مناسبة للنشر الموزع، وإطار تدريب FP8 يقلل من الحاجة إلى موارد الحوسبة عالية الأداء، وكل ذلك يسهم في بناء شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية أكثر مرونة وكفاءة.

تطبيقات نظم الوكلاء المتعددين

في مجال Web3، قد تؤدي الابتكارات التكنولوجية لـ DeepSeek إلى التطبيقات التالية:

1. تحسين استراتيجيات التداول الذكية: من خلال العمل التعاوني لعدة وكلاء AI متخصصين، لتحقيق تحليل سوق أكثر دقة وتنفيذ التداول.

2. التنفيذ التلقائي للعقود الذكية: استخدام عدة وكلاء ذكاء اصطناعي لمراقبة وتنفيذ العقود الذكية، لتحقيق أتمتة منطق الأعمال الأكثر تعقيدًا.

3. إدارة محفظة استثمارية مخصصة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين استراتيجيات الاستثمار في الوقت الفعلي بناءً على تفضيلات المخاطر وأهداف الاستثمار للمستخدم.

تبحث DeepSeek من خلال الابتكار في الخوارزمية عن اختراقات في ظل قيود قوة الحوسبة، مما يفتح مسارات تنمية متميزة لصناعة الذكاء الاصطناعي. لقد خفضت من عتبة التطبيق، وعززت دمج Web3 والذكاء الاصطناعي، وقللت من الاعتماد على الرقائق المتطورة، ووفرت إمكانيات جديدة للابتكار المالي. في المستقبل، لن يكون تطوير الذكاء الاصطناعي مجرد منافسة على قوة الحوسبة، بل سيكون منافسة على تحسين التعاون بين قوة الحوسبة والخوارزمية. في هذا المسار الجديد، يقوم المبتكرون بإعادة تعريف قواعد اللعبة بحكمتهم.