DeepSeek AI: رقائق أقل، استدامة أعلى؟

تثير كميات انبعاثات الكربون الناتجة عن أدوات الذكاء الاصطناعي قلقاً متزايداً، وقد أثارت ادعاءات DeepSeek AI بأن نماذجها أكثر كفاءة من غيرها ضجة كبيرة في هذا المجال. وقد قامت شركة Greenly الفرنسية المتخصصة في برامج الاستدامة مؤخراً بإجراء دراسة للتحقق من صحة هذه الادعاءات.

أظهرت دراسة Greenly أن نماذج DeepSeek تتطلب وقتاً أقل في التدريب، وتستخدم عدداً أقل من رقائق Nvidia. عند تدريب نموذج V3 الخاص بشركة DeepSeek ونموذج Meta Llama 3.1 في نفس الظروف، استخدم DeepSeek 2.78 مليون وحدة معالجة رسوميات (GPU) ساعة، بينما استخدم نموذج Meta 30.8 مليون وحدة معالجة رسوميات ساعة. نظراً لأن التدريب يمثل عادةً المرحلة الأكثر كثافة لانبعاثات الكربون في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن سرعة التدريب الأسرع التي تحققها DeepSeek تزيد بلا شك من كفاءتها. بالإضافة إلى ذلك، استخدم DeepSeek 2000 شريحة Nvidia، بينما استخدم نموذج Meta أكثر من 16000 شريحة، واستخدم ChatGPT أكثر من 25000 شريحة، والأهم من ذلك أن DeepSeek استخدمت شرائح أقل "كثافة للطاقة" مقارنة بالشرائح التي استخدمها ChatGPT.

تشير دراسة Greenly إلى: "بسبب القيود التي فرضتها العقوبات الأمريكية على وصول DeepSeek إلى أحدث رقائق الذكاء الاصطناعي من Nvidia، اضطرت الشركة إلى تطوير هذه التقنيات المبتكرة. أجبر هذا القيد DeepSeek على تصميم نماذج يمكنها زيادة الكفاءة إلى أقصى حد، بدلاً من الاعتماد على قوة الحوسبة الهائلة."

الابتكارات التقنية في DeepSeek: نموذج الخبراء المتخصصين الهجين

يشمل تصميم نموذج DeepSeek تصميم الخبراء المتخصصين الهجين (mixture-of-experts)، الذي يمكّن الأداة من تفويض مهام المستخدم إلى نماذج فرعية، "لتفعيل قوة الحوسبة المطلوبة فقط لطلب معين". تشبه هذه الطريقة فريقاً كبيراً، حيث يكون كل عضو خبيراً في مجال معين. عندما تظهر مشكلة جديدة، يقوم قائد الفريق بتعيينها للخبير الأنسب لحل المشكلة، بدلاً من إشراك الفريق بأكمله.

في نموذج الخبراء المتخصصين الهجين الخاص بشركة DeepSeek، يتم تقسيم نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير إلى نماذج فرعية أصغر وأكثر تخصصاً. يتم تدريب كل نموذج فرعي على التفوق في أنواع معينة من المهام. على سبيل المثال، قد يكون أحد النماذج الفرعية بارعاً في التعامل مع مهام معالجة اللغة الطبيعية، بينما قد يكون نموذج فرعي آخر بارعاً في التعامل مع مهام التعرف على الصور.

عندما يرسل المستخدم طلباً إلى DeepSeek AI، يقوم النظام بتحليل الطلب وتحديد النموذج الفرعي الأنسب للتعامل مع هذا الطلب. ثم يقوم النظام بتوجيه الطلب إلى النموذج الفرعي المناسب، الذي سيعالج الطلب ويعيد النتائج.

توفر هذه الطريقة عدة مزايا:

• زيادة الكفاءة: من خلال تفعيل قوة الحوسبة المطلوبة فقط لطلب معين، يمكن لنموذج الخبراء المتخصصين الهجين زيادة الكفاءة بشكل كبير. يمكن أن يوفر هذا قدراً كبيراً من موارد الحوسبة مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تتطلب تفعيل النموذج بأكمله.
• زيادة الدقة: من خلال تفويض المهام إلى النموذج الفرعي الأنسب للتعامل معها، يمكن لنموذج الخبراء المتخصصين الهجين زيادة الدقة. يتم تدريب كل نموذج فرعي بشكل خاص على التفوق في مجاله المحدد، لذلك فمن المرجح أن ينتج نتائج دقيقة.
• زيادة قابلية التوسع: من الأسهل توسيع نطاق نموذج الخبراء المتخصصين الهجين، حيث يمكن إضافة نماذج فرعية جديدة حسب الحاجة للتعامل مع المهام الجديدة. وهذا يجعل النظام قادراً على التكيف مع الاحتياجات المتغيرة باستمرار.

علاقة DeepSeek بمراكز البيانات: العوامل الرئيسية للاستدامة

تشير دراسة Greenly أيضاً إلى أن علاقة DeepSeek بمراكز البيانات (أو عدم وجود علاقة محتملة) تساهم أيضاً في زيادة استدامتها. نظراً لأن DeepSeek هو نموذج مفتوح الترخيص، أو متاح للجمهور، تشير Greenly إلى أنه يمكن تشغيله على أجهزة فعلية، بدلاً من تشغيله فقط في الحوسبة السحابية أو عبر مراكز البيانات. من خلال تقليل الاعتماد على مراكز البيانات، يمكن لـ DeepSeek بدوره تقليل استهلاك الطاقة للمرافق، والذي من المتوقع أن يتضاعف في غضون خمس سنوات.

مراكز البيانات عبارة عن مبان كبيرة تحتوي على أعداد كبيرة من خوادم الكمبيوتر والأجهزة الأخرى. تُستخدم هذه الخوادم لتخزين البيانات ومعالجتها وتوزيعها. تحتاج مراكز البيانات إلى كميات كبيرة من الطاقة لتشغيلها، لأن الخوادم تولد كميات كبيرة من الحرارة، والتي يجب تبديدها من خلال أنظمة التبريد.

من خلال تقليل الاعتماد على مراكز البيانات، يمكن لـ DeepSeek المساعدة في تقليل استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون على مستوى العالم. وهذا أمر بالغ الأهمية لمواجهة تغير المناخ.

مفارقة جيفونز: المخاطر المحتملة الناجمة عن تحسين الكفاءة

ومع ذلك، تحذر دراسة Greenly أيضاً من أن "هذه المكاسب قد تكون قصيرة الأجل بسهولة"، ويعزى ذلك إلى مفارقة جيفونز، أو بمعنى آخر، كلما كان شيء ما أكثر كفاءة، زاد استخدامه، مما أدى إلى المزيد من الانبعاثات.

تم طرح مفارقة جيفونز من قبل الاقتصادي البريطاني ويليام ستانلي جيفونز William Stanley Jevons في القرن التاسع عشر. لاحظ جيفونز أنه مع زيادة كفاءة حرق الفحم، لم ينخفض ​​استخدام الفحم، بل زاد. لقد جادل بأن هذا يرجع إلى أن زيادة الكفاءة خفضت سعر الفحم، مما أدى إلى تحفيز المزيد من الطلب.

في سياق الذكاء الاصطناعي، تعني مفارقة جيفونز أنه حتى لو زادت كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي مثل DeepSeek، فمن المحتمل أن يظل إجمالي انبعاثات الكربون يزداد بسبب التطبيق الواسع للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة، فقد تكون الشركات أكثر ميلاً إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المزيد من المهام، مما يؤدي إلى زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. قد يؤدي هذا النمو إلى تعويض الفوائد الناتجة عن تحسينات الكفاءة، بل وقد يؤدي إلى زيادة انبعاثات الكربون.

نشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية: ضمان الاستدامة هو المفتاح

لتجنب مفارقة جيفونز، تؤكد دراسة Greenly على أهمية "النشر المسؤول". وهذا يعني أن الشركات والأفراد يجب أن يتخذوا خطوات لتقليل بصمتهم الكربونية عند استخدام الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض الخطوات التي يمكن اتخاذها:

• استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الكفاءة: يمكن أن يقلل اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الكفاءة مثل DeepSeek من استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون.
• تحسين استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي: تأكد من تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي فقط عند الضرورة، وتجنب الاستخدام المفرط.
• استخدام مصادر الطاقة المتجددة: يمكن أن يقلل استخدام مصادر الطاقة المتجددة لتشغيل مراكز البيانات والأجهزة المادية من انبعاثات الكربون.
• دعم تطوير الذكاء الاصطناعي المستدام: دعم الشركات والمؤسسات التي تلتزم بتطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي المستدامة.

من خلال اتخاذ هذه الخطوات، يمكننا ضمان عدم تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي على حساب البيئة.

استراتيجية DeepSeek AI مفتوحة المصدر: تسريع الابتكار والتنمية المستدامة

إن اختيار DeepSeek AI لجعل بعض نماذجها مفتوحة المصدر لا يسرع فقط الابتكار في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل يعزز أيضاً التنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي إلى حد ما. تعني المصادر المفتوحة أن أي شخص يمكنه الوصول إلى كود نموذج DeepSeek AI واستخدامه وتعديله وتوزيعه. توفر هذه الانفتاحية المزايا التالية:

• تسريع الابتكار: من خلال المصادر المفتوحة، يمكن لـ DeepSeek AI جذب المزيد من المطورين للمشاركة في تحسين النماذج وتحسينها. يمكن للمطورين من جميع أنحاء العالم العمل معاً لاكتشاف العيوب في النماذج واقتراح حلول جديدة. يمكن لهذا النموذج من التعاون المفتوح تسريع الابتكار في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات.
• خفض تكاليف التطوير: بالنسبة للشركات والمؤسسات البحثية الأخرى، يمكن أن يؤدي استخدام نماذج DeepSeek AI مفتوحة المصدر إلى تقليل تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. ليسوا بحاجة إلى بناء نماذجهم الخاصة من البداية، ولكن يمكنهم تعديل وتخصيص نماذج DeepSeek AI مباشرةً، مما يوفر الكثير من الوقت والموارد.
• تحسين إمكانية الوصول إلى النموذج: تجعل المصادر المفتوحة نماذج DeepSeek AI في متناول المزيد من الأشخاص وقابلة للاستخدام. هذا يساعد على تعزيز انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي ويسمح لمزيد من الناس بالاستفادة منها.
• تعزيز التنمية المستدامة: من خلال المصادر المفتوحة، يمكن للمزيد من المطورين فهم جهود DeepSeek AI لتحسين كفاءة النموذج. يساعد هذا على تعزيز مفاهيم تطوير الذكاء الاصطناعي المستدامة، وتشجيع المزيد من المطورين على الاهتمام بالتأثير البيئي للذكاء الاصطناعي وتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وصديقة للبيئة.

ومع ذلك، هناك أيضاً بعض التحديات التي تواجه المصادر المفتوحة. على سبيل المثال، تعد سلامة النماذج مفتوحة المصدر قضية مهمة. إذا كانت هناك ثغرات أمنية في النموذج، فقد يستغلها مهاجمون لديهم نوايا خبيثة. بالإضافة إلى ذلك، تعد حماية حقوق الملكية الفكرية للنماذج مفتوحة المصدر أيضاً قضية تحتاج إلى الاهتمام.

على الرغم من وجود بعض التحديات، إلا أن استراتيجية DeepSeek AI مفتوحة المصدر مفيدة بشكل عام. إنها تسرع الابتكار في تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتخفض تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي، وتحسن إمكانية الوصول إلى النماذج، وتعزز التنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي.

إمكانات تطبيق DeepSeek AI في مختلف الصناعات

إن كفاءة واستدامة DeepSeek AI تجعلها تتمتع بإمكانات تطبيق واسعة في مختلف الصناعات. فيما يلي بعض المجالات التي يمكن أن يلعب فيها DeepSeek AI دوراً مهماً:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يمكن استخدام DeepSeek AI لبناء نماذج NLP أكثر كفاءة ودقة، وبالتالي تحسين تطبيقات مثل الترجمة الآلية وتلخيص النصوص وتحليل المشاعر.
• الرؤية الحاسوبية: يمكن استخدام DeepSeek AI لبناء نماذج رؤية حاسوبية أكثر كفاءة ودقة، وبالتالي تحسين تطبيقات مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات وتحليل الفيديو.
• أنظمة التوصية: يمكن استخدام DeepSeek AI لبناء أنظمة توصية أكثر كفاءة وتخصيصاً، وبالتالي تحسين تجربة المستخدم والفوائد التجارية.
• الرعاية الصحية: يمكن استخدام DeepSeek AI للمساعدة في التشخيص وتطوير الأدوية والعلاج الشخصي، وبالتالي تحسين كفاءة الرعاية الصحية وتحسين نتائج المرضى.
• الخدمات المالية: يمكن استخدام DeepSeek AI لتقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال والتداول الكمي، وبالتالي تحسين كفاءة وأمن الخدمات المالية.
• التصنيع: يمكن استخدام DeepSeek AI لتحسين عمليات الإنتاج ومراقبة الجودة والتنبؤ بالأعطال، وبالتالي تحسين كفاءة الإنتاج وتقليل تكاليف الإنتاج.

اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل: الكفاءة والاستدامة والنشر المسؤول

توضح حالة DeepSeek AI أن تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيعطي أهمية متزايدة للكفاءة والاستدامة والنشر المسؤول. مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى إيلاء المزيد من الاهتمام لتأثير الذكاء الاصطناعي على البيئة والمجتمع، واتخاذ خطوات لضمان إمكانية تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي بشكل كامل مع تقليل آثاره السلبية إلى أقصى حد.

فيما يلي بعض اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل:

• ضغط النموذج وتحسينه: سيواصل الباحثون استكشاف طرق جديدة لضغط نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها، وبالتالي تقليل متطلبات حساب النموذج واستهلاك الطاقة.
• الحوسبة الطرفية: يمكن أن يؤدي نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية (مثل الهواتف الذكية وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك) إلى تقليل الاعتماد على مراكز البيانات، وبالتالي تقليل استهلاك الطاقة والتأخير.
• الذكاء الاصطناعي الأخضر: سيركز المزيد والمزيد من الباحثين على تطوير الذكاء الاصطناعي الأخضر، أي تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر صداقة للبيئة واستدامة.
• أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وسلامته: ستتلقى قضايا أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وسلامته المزيد من الاهتمام. نحتاج إلى تطوير سياسات ولوائح مقابلة لضمان أمان الذكاء الاصطناعي وموثوقيته وعدالة.

يوفر لنا استكشاف DeepSeek AI مثالاً جيداً يوضح كيف يمكننا الاهتمام بالتنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي مع تحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، نتطلع إلى رؤية المزيد من الشركات المبتكرة مثل DeepSeek AI، والمساهمة في بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر اخضراراً واستدامة.