استخدام Deepseek للرقائق القديمة ، وتحديداً نماذج NVIDIA A100 و H800 ، تؤثر بشكل كبير على أدائها وكفاءتها التشغيلية. هذا النهج هو استجابة مباشرة لضوابط التصدير الأمريكية التي تحد من الوصول إلى التكنولوجيا المتطورة ، مما يجعل Deepseek الابتكار ضمن هذه القيود.
تحسين الأداء مع الرقائق القديمة
1. كفاءة التكلفة: من خلال الاستفادة من الرقائق القديمة ، تمكنت Deepseek من تطوير نموذج R1 الخاص بها في جزء صغير من التكلفة مقارنة بالمنافسين. وبحسب ما ورد أنفق الشركة 6 ملايين دولار فقط على قوة الحوسبة ، وهو أقل بكثير من المليارات التي تنفقها شركات مثل Openai للحصول على قدرات مماثلة [3] [8]. تتيح هذه الفعالية من حيث التكلفة Deepseek تقديم أسعار تنافسية لخدمات الذكاء الاصطناعى ، حيث تتقاضى 0.55 دولار فقط لكل مليون رموز إدخال مقارنة بـ 15 دولارًا من Openai [3].
2. خيارات التصميم المبتكرة: قام مهندسو Deepseek بتحسين عمليات التدريب الخاصة بهم للتعويض عن حدود الأجهزة القديمة. على سبيل المثال ، قاموا ببرمجة 20 وحدة من أصل 132 وحدة معالجة على كل شريحة H800 خصيصًا لإدارة الاتصالات عبر الرقاقة ، وهي استراتيجية تحسين فريدة من نوعها لا يمكن عادةً عرضها مع رقائق أكثر تقدماً مثل H100 [2]. يمكّن هذا المستوى من التحسين Deepseek من الحفاظ على الأداء العالي على الرغم من استخدام أجهزة أقل قوة.
3. كفاءة الخوارزمية: توظف الشركة تقنيات متقدمة مثل الخبراء الخبراء (MOE) ، والتي لا تنشط سوى مجموعة فرعية من المعلمات أثناء المعالجة ، وتعزيز الكفاءة الحسابية دون التضحية بالأداء [8]. يتيح هذا التنشيط الانتقائي Deepseek تحقيق نتائج مماثلة لتلك الناتجة عن الأنظمة التي تستخدم موارد أكثر بكثير.
4. التكيف مع القيود: القيود التي تفرضها العقوبات الأمريكية دفعت عن غير قصد الابتكار داخل ديبسيك. دفعت الحاجة إلى العمل مع موارد محدودة الشركة إلى تطوير خوارزميات عالية الكفاءة وطرق التدريب التي تزيد من قدرات أجهزتها المتاحة [5] [7]. كما لاحظ الخبراء ، أجبر هذا الموقف الشركات الصينية مثل Deepseek على أن تصبح أكثر حيلة وابتكار في نهجها لتطوير الذكاء الاصطناعي [7].
الآثار المترتبة على الأداء
لا يمثل اعتماد Deepseek على الرقائق القديمة خيارًا احتياطيًا ؛ لقد أصبح حجر الزاوية في استراتيجيتهم. إن قدرة الشركة على تحسين نماذجها حول قيود رقائق H800 التي تعالج على وجه التحديد مشكلات عرض النطاق الترددي للذاكرة - توضح أن هندسة البرمجيات الفعالة يمكن أن تفوق في بعض الأحيان مزايا الأجهزة الأحدث [2] [4].
باختصار ، في حين أن استخدام ديبسيك للرقائق القديمة ينبع من الضرورة بسبب قيود التصدير ، فقد أدى إلى ابتكارات رائعة في الكفاءة وإدارة التكاليف. هذا لا يضع Deepseek فقط كمنافس هائل في مشهد الذكاء الاصطناعى ولكن يسلط الضوء أيضًا على كيفية قيام القيود بتوجيه تقدم كبير في التكنولوجيا والمنهجية.
الاستشهادات:[1]
[2] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[3] https://evrimagaci.org/tpg/deepeek-ai-model-disrupts-global-tech-markets-163143
[4]
[5]
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://tribune.com.pk/story/2524438/Chinas-Deepseek-ai-model-challenges-us-momenance-amid-sanctions
[8] https://writesonic.com/blog/deepseek-launches-ai-reasoning-model