اهتز المشهد الذكاء الاصطناعي مؤخرًا من خلال إطلاق نموذج R1's Deepseek ، وهو من المنطق المفتوح المصدر الذي اكتسب بسرعة الجر بين المطورين والباحثين. أدى ظهور R1 لأول مرة عن رد فعل كبير في السوق ، بما في ذلك عملية بيع كبيرة في أسهم التكنولوجيا ، وخاصة بين مقدمي خدمات AI وموظفي البنية التحتية مثل NVIDIA. التوقيت ملحوظ ، ليس فقط بسبب الارتفاع السريع لـ R1 ولكن أيضًا بسبب الإعلان عن مشروع Stargate – وهو استثمار هائل في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي – حدث في نفس الوقت تقريبًا. معا ، تؤكد هذه الأحداث على عدم اليقين العميق المحيط باستثمار الذكاء الاصطناعي ونماذج الأعمال التي ستهيمن.
Deepseek's R1 واضطراب مفتوح المصدر
يتم بناء نموذج R1 من Deepseek باعتباره منافسًا هائلاً لأنظمة الملكية مثل GPT-4 من Openai و Google's Gemini. على عكس هذه النماذج ، فإن R1 هو الأوزان المفتوحة ، مما يعني أن أي شخص يمكنه استخدامه وتعديله والبناء عليه. وقد أضاف هذا النار في المناقشات حول ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعى مفتوحة أو مغلقة ستثبت في النهاية المهيمنة. في حين أن النماذج المفتوحة تضفي على قدرات الذكاء الاصطناعي ، فإنها تشكل أيضًا تحديات للشركات التي تسعى إلى تسييل استثماراتها. إذا تمكنت الشركات من أخذ نموذج موجود ، وتحسينه ، وإصدار إصداراتها الخاصة ، فإن العائد على الاستثمار لتطوير الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر ضبابية.
هذه المسألة ذاتها هي في قلب ادعاءات Openai الأخيرة بأن Deepseek استخدمت تقنيات مثل التقطير لتدريب نموذجها على مخرجات Openai – تنتهك بشكل كبير شروط شروط الخدمة في Openai. يسلط النزاع الضوء على توتر كبير في تطوير الذكاء الاصطناعي: بدون حقوق ملكية أوضح على المخرجات التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى ، قد تكافح الشركات لتبرير نفقات البحث والتطوير الضخمة.
رد فعل السوق وموقف نفيديا
أدى إصدار R1 إلى انخفاض حاد في سعر سهم NVIDIA ، مما يمنح مئات المليارات من القيمة السوقية. كانت Nvidia المورد المهيمن لأجهزة الذكاء الاصطناعى ، مع وحدات معالجة الرسومات H100 و H800 التي تعمل بتدريب واستنتاج النماذج الأكثر تقدماً. تثير قدرة Deepseek على تطوير AI عالي الأداء على جزء صغير من تكلفة منافسيها الأمريكيين تساؤلات حول ما إذا كانت عمليات الذكاء الاصطناعى ستبقى تعتمد على رقائق باهظة الثمن وعالية الطاقة أو إذا كان تحسين البرمجيات يمكن أن يقلل التكاليف بشكل كبير.
وفي الوقت نفسه ، تشير الاستثمارات الرئيسية في البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية ، مثل مشروع Stargate ، إلى أن بعض المستثمرين لا يزالون يرون إمكانات طويلة الأجل في الذكاء الاصطناعي على الرغم من التقلب. ومع ذلك ، فإن التناقض الصارخ بين تكاليف التدريب المحتملة التي يحتمل أن تكون Deepseek والنفقات التي تبلغ قيمتها مليار دولار على مراكز البيانات تثير مخاوف فورية بشأن ما إذا كانت هذه الاستثمارات ستؤتي ثمارها ، أو إذا كانت الأساليب الجديدة تجعلها قديمة.
شكوك حول ادعاءات ديبسيك
على الرغم من ادعاءات Deepseek بتدريب نموذج R1 الخاص بها على ميزانية صغيرة نسبيًا ، هناك شكوك كبيرة حول دقة هذه التأكيدات. يشير التحليل المستقل إلى أن Deepseek قد يكون قد أمضى أكثر بكثير مما تم الكشف عنه علنًا ، مع تقديرات تشير إلى أن الشركة تدير بنية تحتية واسعة النطاق مع عشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات ذات الطاقة العالية. إذا كان هذا صحيحًا ، فهذا يعني أن رواية Deepseek لأكثر تنمية الذكاء الاصطناعي فعالية من حيث التكلفة مضللة. علاوة على ذلك ، قد يقوض اعتماد Deepseek على نماذج الذكاء الاصطناعى الحالية الجدوى الطويلة الأجل لنهجها إذا كانت الشركة تتعارض مع قوانين الملكية الفكرية.
مستقبل استثمار الذكاء الاصطناعي: ماذا سيفوز؟
التنمية السريعة من الذكاء الاصطناعي تجعل المستثمرين يتصارعون مع عدم اليقين على جبهات متعددة:
الأجهزة مقابل البرنامج: إذا تمكنت شركات مثل Deepseek من تدريب النماذج بشكل أكثر كفاءة ، فستتطلب انخفاضًا على الرقائق المتطورة؟ أم أن النماذج التأسيسية تتطلب دائمًا قوة معالجة حديثة؟
مفتوح مقابل مغلق: إذا كانت النماذج المفتوحة المصدر يمكن أن تنافس أنظمة الملكية ، فهل ستستمر أنظمة الذكاء الاصطناعي في جذب رأس المال؟ هل تفضل التدابير التنظيمية طريقة واحدة على الآخر؟
استراتيجيات تسييل: هل يمكن لشركات الذكاء الاصطناعى توليد إيرادات مستدامة ، أم هل سيؤدي المنافسون المنخفضون التكلفة إلى تآكل قوتهم للتسعير؟
مع الكثير من عدم اليقين ، هناك شيء واحد واضح: يجب على صانعو السياسة تجنب فرض اللوائح المرهقة التي تؤدي إلى تفاقم عدم اليقين هذا من خلال تضخيم تكلفة بناء مراكز البيانات وتقييد الوصول إلى مصادر الطاقة. إن ضمان عملية التصريح التي يمكن التنبؤ بها ويمكن التنبؤ بها وتقليل العقبات التنظيمية غير الضرورية سيساعد المستثمرين على التنقل في المناظر الطبيعية المتطورة من الذكاء الاصطناعي. تتسابق الحكومات في جميع أنحاء العالم لتنظيم الذكاء الاصطناعى ، ولكن في مثل هذا المناظر الطبيعية السائلة ، تخاطر اللوائح المفرطة بموارد تسيطر على الموارد.
يثير نجاح Deepseek أيضًا تساؤلات حول فعالية ضوابط تصدير الحكومة على رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة. بدلاً من فرض المزيد من لوائح الذكاء الاصطناعى غير الفعالة ، يجب على الكونغرس التركيز على توضيح حقوق الملكية حول نماذج الذكاء الاصطناعي. إذا لم تتمكن الشركات من استرداد استثماراتها بسبب النسخ المتفشي ، فقد يتباطأ الابتكار. في الوقت نفسه ، يمكن أن تؤدي قوانين IP المقيدة بشكل مفرط إلى تثبيط الاستثمار والتقدم أيضًا.
دع المستثمرين يتحملون المخاطر
بدلاً من تقييد الاستثمار مع اللوائح الثقيلة ، يجب على صانعي السياسات التركيز على تبسيط تصاريح مراكز بيانات الذكاء الاصطناعى وضمان أن البنية التحتية للطاقة يمكن أن تدعم توسيع عمليات الذكاء الاصطناعي. سيسمح الاستثمار المستمر قوى السوق بتحديد النماذج واستراتيجيات العمل التي تنجح. هذا يعنى:
- دعم المستثمرين على استعداد لتحمل المخاطر في البنية التحتية من الذكاء الاصطناعي وتطوير النماذج.
- ضمان أن قواعد الملكية الفكرية واضحة وقابلة للتنفيذ دون خنق الابتكار.
- تقليل التأخير في السماح وعدم اليقين التنظيمي للسماح لتطوير الذكاء الاصطناعى بالمتابعة بكفاءة.
يمثل نموذج Deepseek's R1 نقطة انعطاف رئيسية في الذكاء الاصطناعي. لقد كشفت نقاط الضعف في السوق ، وتغذيت مناقشات حول حقوق IP ، وأضاف عدم اليقين إلى مشهد استثماري معقد بالفعل. بدلاً من التسرع في التنظيم ، يجب على الحكومات التركيز على تمكين المنافسة والترك أفضل الأفكار ترتفع إلى القمة. إذا أظهر لنا التاريخ أي شيء ، فهذا هو أن أفضل الابتكارات غالباً ما تظهر عندما يتم منح المتقدمين للمخاطر الحرية في التجربة.
