#加密市场回调 إن NVIDIA تقود انخفاضًا كبيرًا في الأصول الذهبية. شركة صغيرة غير معروفة تقوم بذلك...

هذه المرة، من أولترامان إلى هوانغ رينشون، ثم إلى ترامب، تقدم الأمريكيون أخيرا: المنافسة الذكية مع الصين التي كانوا واثقين منها، واجهت هواوي، ولم يكن لديهم أدنى فكرة بأنهم سيواجهون بحث العمق الذي يتمتع به بنفس القدر.
في ليلة واحدة، انتشر DeepSeek في الولايات المتحدة.
عندما تعرضت الذكاء الاصطناعي الأمريكي لهجوم كامل، أصيب بصمت وفقدت فرصة الاستعداد تمامًا!
من OpenAI إلى Anthropic، من Meta إلى xAI، من Google إلى Microsoft، لم تكن الشركات الكبرى للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة تتوقع أبدًا أن تدرب نماذج كبيرة على مستوى العالم، وتحتاج إلى 20 ألف بطاقة رسومات قوية من نوع NVIDIA GPU، بينما استخدم DeepSeek R1 الذي تم تدريبه بعمق فقط 1024 بطاقة رسومات منخفضة المواصفات من نوع NVIDIA GPU. والأكثر إثارة للإعجاب هو أن DeepSeek R1 ضرب بقوة Llama 3.1 وGPT-4o وClaude Sonnet 3.5 التي تفاخر بها الأمريكيون!
هذا يعني ماذا؟ يبدو أن طريقة تدريب نماذج التعلم العميق للنماذج الكبيرة في الولايات المتحدة، التي كانت تقلد وحتى تعبد، قد اتجهت في الاتجاه الخطأ. قد يكونت الاستثمارات الضخمة التي تصل إلى مئات المليارات من الدولارات في الماضي قد تضيع أيضاً.
هذا
الإعلام يتحدث عن تحدي الذكاء الاصطناعي المحلي لـ OpenAI
لم ينتهِ الأمر بعد، ولكن هناك مشكلة، هل يمكن أن نستمر في زيادة قوة الذكاء الاصطناعي بشكل مجنون؟ الآن الأمور مذهلة في الولايات المتحدة: إذا استمر الاستثمار المتزايد،
أعلنت Meta أن الإنفاق الرأسمالي ارتفع إلى أكثر من 600 مليار دولار
هذه مجرد نكتة، بدون بذل جهد كبير بالتأكيد سيبقى الأمر مجرد ابتسامة دون حديث؛ وإذا لم يتم زيادة الاستثمار الكبير، فإن الطريق التقني للنموذج الكبير الذي حددوه بأنفسهم صعب التعديل، ويبدو أيضًا أنه ليس هناك خيارات أخرى.
إذا كانت الشركات الأمريكية الكبرى لم تتوقع كل هذا ، فإن نفسه لا يهم ، ولكن حتى نفيديا التي توفر قوة الذكاء الاصطناعي لم تتجنب الضربة: في الواقع ، وافقت OpenAI و Meta و xAI على شراء وحدات المعالجة الرسومية بشكل جنوني وبناء مراكز بيانات أو عشوائيات فائقة الحساب ، ولكن DeepSeek-V3 وخاصة DeepSeek R1 جعلت هوانغ رينهون يستيقظ فجأة ، وأصبحت وحدات المعالجة الرسومية التي كانت مرة واحدة نادرة بدور ثانوي: لا يتطلب تدريب أفضل نموذج للذكاء الاصطناعي الجيل الجديد في العالم 99999 وحدة H100 / H200 GPU ، ولا حتى 9999 ، ولا حتى 999 وحدة.
كما كان متوقعًا، فإن البحث العميق في هذا الأمر جعل هوانغ رينغ شون مرتبكًا فجأة: كيف سيبيع إنفيديا التي لم تتمكن حتى من شراء بطاقة GPU واحدة في السابق؟ هذا حقًا لغز كبير.
حسنا، قد يقوم إنفيديا بتقليل الإنتاج، وربما ستهبط القيمة السوقية إلى ما دون تريليون دولار، ولكن ماذا سيفعل الحكومة الأمريكية؟ من وحدة معالجة الرسوميات إلى سحابة الذكاء الاصطناعي لمركز البيانات، تم وضع العديد من القيود على تصدير التكنولوجيا إلى الصين، وتم تحديد حصة قوة الذكاء الاصطناعي في 140 دولة ومنطقة حول العالم.
ماذا يعني هذا مرة أخرى؟ في النموذج الكبير DeepSeek-V3 في الصين، خاصة DeepSeek R1 لم يتلقى اهتمامًا واسعًا بعد، حكومة الولايات المتحدة كانت تصر على تدمير الذكاء الاصطناعي في الصين، ولكن عندما هز DeepSeek-V3، وخاصة DeepSeek R1 العالم بأسره، انتهى الأمر بالولايات المتحدة بحفر حفرة لنفسها، الأمر الحاسم هو أن الذكاء الاصطناعي الصيني انتقل فجأة من الخلفيات إلى الواجهة العالمية:
بالنسبة لطريقة تدريب النماذج الكبيرة، لم تعد النماذج الكبيرة من النوع الأمريكي هي المعيار بعد الآن، فقط كل ما عليك القيام به هو تقليد ممارسات DeepSeek الصينية؛ بالنسبة لقوة الذكاء الاصطناعي، فإن وحدات GPU ومراكز البيانات الأمريكية لم تعد توجه الاتجاه بعد الآن، قد يختار عالم الذكاء الاصطناعي العالمي في المستقبل استخدام شرائح الذكاء الاصطناعي الصينية واستخدام مراكز بيانات صينية! لذا، ما هو العكسي الذي تصيبه الحظر التصديري الأمريكي؟ أكبر مفاجأة هي أن الذكاء الاصطناعي الصيني تفوق الذكاء الاصطناعي الأمريكي، وقد حدد الوضع العالمي للذكاء الاصطناعي بمرة واحدة!