إن استخدام Deepseek للأجهزة التجارية (COTS) التجارية (COTS) يعزز بشكل كبير من كفاءة التكلفة بعدة طرق رئيسية:
1. تكاليف البنية التحتية المخفضة: عن طريق الاستفادة من أجهزة COTS ، يتجنب Deepseek الحاجة إلى أنظمة باهظة الثمن ومتخصصة مطلوبة عادة لتطوير الذكاء الاصطناعي عالي الأداء. هذا النهج يخفض نفقات البنية التحتية ، مما يجعل إمكانيات الذكاء الاصطناعى المتقدمة أكثر سهولة للمؤسسات الأصغر وتقليل الحواجز المالية أمام الدخول في سوق الذكاء الاصطناعي [1] [3].
2. استخدام الموارد الأمثل: تتضمن استراتيجية Deepseek تحسين البرامج لاستخراج أقصى قيمة من الموارد الحالية. تتيح تقنيات مثل بنية خليط الخبرة (MOE) للنموذج تنشيط المعلمات اللازمة فقط لمهام محددة ، وتقليل النفايات الحسابية وتقليل الحاجة إلى وحدات معالجة الرسومات الراقية [3] [10]. هذا النهج المستهدف لا يقلل التكاليف فحسب ، بل يمتد أيضًا عمر الأجهزة ويقلل من استهلاك الطاقة.
3. عملية التدريب المبسطة: تتجاوز Deepseek مراحل التدريب التقليدية ، مثل مرحلة اللقطة الدقيقة الخاضعة للإشراف (SFS) ، من خلال تنفيذ خط أنابيب مباشر من ما قبل التدريب إلى التعلم التعزيز من التعليقات البشرية (RLHF). هذه العملية المبسطة تقلل من وقت التدريب والموارد الحسابية المطلوبة لتطوير النماذج ، مما يساهم بشكل أكبر في كفاءة التكلفة [1] [3].
4. تقطير المعرفة: Deepseek ينطوي بنجاح على تقطير المعرفة من نماذج أكبر إلى نماذج أصغر دون تدهور كبير في الأداء. على سبيل المثال ، قام بضغوط نموذج المعلمة 671B إلى واحد 70B ، مع الحفاظ على الأداء شبه الإقراري. تتيح هذه الكفاءة في حجم النموذج النشر على أجهزة أقل قوة ، وتتوافق مع استراتيجية COTS وتقليل التكاليف التشغيلية [1] [3].
ومع ذلك ، هناك أيضًا تقارير تشير إلى أن استثمار الأجهزة الفعلي لـ Deepseek قد يكون أكثر أهمية مما تم المطالبة به في البداية ، مع تقديرات تشير إلى وجود نفقات كبيرة على وحدات معالجة الرسومات [4]. على الرغم من ذلك ، فإن نهج الشركة للاستفادة من الأجهزة الفعالة من حيث التكلفة وتحسين كفاءة البرنامج لا يزال عاملاً رئيسياً في فعاليتها من حيث التكلفة مقارنة بالمنافسين مثل Openai [2] [3].
بشكل عام ، فإن استخدام Deepseek لأجهزة COTS ، إلى جانب تحسينات البرامج المبتكرة ، يضعه كقائد في تطوير الذكاء الاصطناعى فعال من حيث التكلفة ، ويقدم كل من المزايا المالية والاستراتيجية في مشهد الذكاء الاصطناعي [2] [3].
الاستشهادات:
[1 "
[2] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-vs-openai-comparison-ai-hardware-costs-george-l5n3e
[3] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-implications/
[4] https://economictimes.com/news/international/us/was-it-a-lie-by-the-chinese-startup-industry-analyst-says-deekeek-incurd- 1-6-billion-in-hardwareware--hardwarware-s-has-a-fleet-of-50000-nvidia-hopus-gpus/11789440.cms
[5]
[6]
[7 "
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/382891
[9] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1id60qi/big_misconceptions_of_training_costs_for_deepseek/
[10] https://news.cgtn.com/news/2025-02-09/catalyst-deepseekthe-innovation-behind-its-cost-filevience 1arbdoshtq8/p.html