در یک گزارش جدید از پلتفرم هوش مصنوعی Poe، متعلق به Quora، تغییراتی در ترجیحات کاربران مشاهده می‌شود. DeepSeek با کاهش استفاده روبرو شده است، در حالی که Kuaishou در زمینه تولید ویدیو در حال پیشرفت است. این گزارش بر ماهیت پویای چشم انداز هوش مصنوعی و چالش‌هایی که شرکت‌ها برای حفظ مزیت رقابتی خود با آن مواجه هستند، تأکید می‌کند.
کاهش حضور DeepSeek
مطابق یافته‌های Poe، تا پایان آوریل، تنها 3% از درخواست‌ها در این پلتفرم به DeepSeek-R1 معطوف شده است. این نشان‌دهنده کاهش چشمگیری از اوج خود در فوریه است، زمانی که 7% از درخواست‌ها را به خود اختصاص داده بود. این کاهش را می‌توان به ظهور سایر مدل‌های استدلال مقرون به صرفه و موثر نسبت داد که طیف وسیع‌تری از انتخاب‌ها را در اختیار کاربران قرار می‌دهند.
در ماه می، DeepSeek جایگاه سومین مدل پرطرفدار استدلال را در Poe به خود اختصاص داد. این مدل پس از Gemini 2.5 Pro گوگل و Claude 3.7 Sonnet آنتروپیک قرار گرفت که به ترتیب 31.5% و 19.1% از درخواست‌های مدل استدلال مشترکین را به خود اختصاص دادند. در مقایسه، DeepSeek-R1، 12.2% از درخواست‌ها را به خود اختصاص داد.
شایان ذکر است، مدل پایه V3 دپ‌پ‌سیک در میان پنج مدل پرکاربرد زبان بزرگ در این پلتفرم نبود، که بر چالش‌هایی که در حفظ سهم بازار خود با آن مواجه است، تأکید بیشتری دارد.
این ارقام به دشواری‌هایی که DeepSeek در عبور از بازارهای بین‌المللی با آن مواجه است، روشن می‌کند، علیرغم موفقیت اولیه‌ی آن در اوایل سال. این استارت آپ هوش مصنوعی مستقر در هانگژو در اواخر ژانویه با انتشار R1، که به دلیل کارآیی منابع در تولید مدل‌های با عملکرد بالا مورد تحسین قرار گرفت، به رسمیت شناخت جهانی دست یافت.
صعود Kuaishou در تولید ویدیو
همزمان با کاهش محبوبیت DeepSeek، کوای‌شو، اپلیکیشن ویدیویی کوتاه چینی، با هوش مصنوعی Kling خود به عنوان یک رقیب قوی ظاهر شده است. به گفته Poe، مدل Kling 2.0 Master مسئول 21% از درخواست‌های تولید ویدیو در این پلتفرم تا پایان آوریل بود. این امر آن را در سطح جهانی در رتبه دوم قرار می‌دهد، تنها پس از Runway، مدل ویدیویی “تعریف کننده دسته بندی”.
Kuaishou Kling 2.0 را در آوریل راه اندازی کرد و آن را “قوی‌ترین مدل تولید ویدیویی موجود برای استفاده شما در جهان” توصیف کرد. این به دنبال انتشار اولین نسخه از Kling AI در سال قبل بود.
به طور کلی، تمام نسخه‌های Kling 30% از استفاده از تولید ویدیو را در Poe تشکیل می‌دهند، که نشان دهنده افزایش محبوبیت و تأثیر آن در فضای تولید ویدیو است.
تشدید رقابت هوش مصنوعی
شرکت‌های بزرگ فناوری چینی و استارت‌آپ‌ها در رقابت شدیدی با سیلیکون ولی در حال فعالیت هستند، زیرا رقابت جهانی هوش مصنوعی تشدید می‌شود. دستاوردهای گذشته DeepSeek به عنوان گواهی بر تاب‌آوری چین در مواجهه با محدودیت‌های سخت‌گیرانه صادرات تراشه اعمال شده توسط ایالات متحده تلقی می‌شد.
با این حال، در میان رقابت شدید، یکی از بنیانگذاران آنتروپیک فرضیه پیرامون DeepSeek را زیر سوال برد و پیشنهاد کرد که استارت آپ چینی “شش تا هشت ماه از جایی که شرکت های پیشرو ایالات متحده قرار دارند، عقب است.”
DeepSeek نسبتاً در مورد پیشرفت خود در مدل R2 آینده ساکت بوده است، که باعث ایجاد انتظار قابل توجهی در صنعت شده است. علاقه مندی ها با انتشار Prover-V2، یک ارتقاء کم اهمیت تر از یک مدل متمرکز بر ریاضیات، بیشتر شد.
عوامل موثر در پذیرش مدل هوش مصنوعی
چندین عامل در پذیرش و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی نقش دارند، از جمله:
- مقرون به صرفه بودن: مدل‌های مقرون به صرفه پایگاه کاربری گسترده‌تری را جذب می‌کنند، به ویژه برای برنامه‌هایی که در آن عملکرد بالا نگرانی اصلی نیست.
- عملکرد: مدل‌هایی که نتایج برتری در وظایف خاصی مانند استدلال یا تولید ویدیو ارائه می‌دهند، در میان کاربرانی که کیفیت را در اولویت قرار می‌دهند، محبوبیت کسب می‌کنند.
- دسترسی: سهولت دسترسی و ادغام با پلتفرم‌های موجود می‌تواند به طور قابل توجهی بر پذیرش مدل تأثیر بگذارد.
- بازاریابی و تبلیغات: کمپین‌های بازاریابی موثر می‌توانند آگاهی ایجاد کنند و علاقه کاربر را به مدل‌های خاص جلب کنند.
- پشتیبانی جامعه: یک جامعه قوی از کاربران و توسعه دهندگان می‌تواند به رشد و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند.
چشم انداز رقابتی پلتفرم‌های هوش مصنوعی
چشم انداز پلتفرم هوش مصنوعی بسیار رقابتی است و شرکت‌های متعددی برای سهم بازار رقابت می‌کنند. بازیکنان اصلی عبارتند از:
- گوگل: طیف گسترده‌ای از خدمات هوش مصنوعی، از جمله Gemini و سایر مدل‌های زبان بزرگ را ارائه می‌دهد.
- آنتروپیک: به دلیل مدل‌های Claude خود شناخته شده است که برای توسعه مسئولانه و اخلاقی هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.
- DeepSeek: یک استارت‌آپ هوش مصنوعی چینی که به دلیل مدل‌های کارآمد از نظر منابع خود به رسمیت شناخته شده است.
- Kuaishou: یک اپلیکیشن ویدیویی کوتاه چینی که با هوش مصنوعی Kling خود گام‌های مهمی در تولید ویدیو برداشته است.
- Runway: یک مدل ویدیویی پیشرو که استاندارد را برای صنعت تعیین کرده است.
انطباق پذیری و نوآوری در صنعت هوش مصنوعی
صنعت هوش مصنوعی با نوآوری و تغییرات سریع مشخص می‌شود. شرکت‌ها باید به طور مداوم خود را با شرایط وفق داده و نوآوری کنند تا مزیت رقابتی خود را حفظ کنند. این شامل موارد زیر است:
- سرمایه گذاری در تحقیق و توسعه: کاوش مداوم در تکنیک‌ها و فناوری‌های جدید هوش مصنوعی برای جلوتر ماندن از منحنی ضروری است.
- همکاری با سایر سازمان‌ها: مشارکت با موسسات تحقیقاتی و سایر شرکت‌ها می‌تواند نوآوری را تسریع کند.
- توسعه مدل‌های تخصصی: ایجاد مدل‌های متناسب با وظایف یا صنایع خاص می‌تواند یک مزیت رقابتی ایجاد کند.
- پذیرفتن توسعه منبع باز: مشارکت و استفاده از پروژه‌های هوش مصنوعی متن باز می‌تواند نوآوری و همکاری را تقویت کند.
- تمرکز بر تجربه کاربر: طراحی مدل‌های هوش مصنوعی که استفاده و ادغام آنها آسان است می‌تواند باعث پذیرش و رضایت شود.
تکامل فناوری تولید ویدیو
فناوری تولید ویدیو در سال‌های اخیر به سرعت تکامل یافته است، که ناشی از پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. مدل‌های اولیه تولید ویدیو از نظر قابلیت‌های خود محدود بودند و نتایج با کیفیت پایین و غیر واقعی تولید می‌کردند. با این حال، پیشرفت‌های اخیر منجر به توسعه مدل‌هایی شده است که می‌توانند فیلم‌هایی با وضوح بالا و واقع گرایانه تولید کنند.
نقاط عطف کلیدی در تکامل فناوری تولید ویدیو عبارتند از:
- شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs): GAN ها نقش مهمی در بهبود کیفیت و واقع گرایی فیلم‌های تولید شده ایفا کرده اند.
- شبکه‌های ترانسفورمر: شبکه‌های ترانسفورمر توسعه مدل‌هایی را امکان پذیر کرده‌اند که می‌توانند فیلم هایی با صحنه‌ها و داستان‌های پیچیده تولید کنند.
- مدل‌های انتشار: مدل‌های انتشار به عنوان یک تکنیک قدرتمند برای تولید تصاویر و فیلم‌های با کیفیت بالا ظهور کرده اند.
- تولید متن به ویدیو: مدل‌های تولید متن به ویدیو به کاربران اجازه می‌دهند فیلم‌هایی از توضیحات متنی ایجاد کنند، که امکانات جدیدی را برای بیان خلاقانه و تولید محتوا باز می‌کند.
تأثیر هوش مصنوعی بر چشم انداز محتوای ویدیویی
هوش مصنوعی چشم انداز محتوای ویدیویی را به چند روش متحول می‌کند:
- ایجاد خودکار ویدیو: ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند ایجاد فیلم‌ها را خودکار کنند و زمان و هزینه مربوط به تولید ویدیوی سنتی را کاهش دهند.
- محتوای ویدیویی شخصی: می‌توان از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی محتوای ویدیویی بر اساس ترجیحات کاربر استفاده کرد، که باعث افزایش تعامل و رضایت می‌شود.
- ویرایش ویدیوی پیشرفته: ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند گردش کار ویرایش ویدیو را بهبود بخشند و ایجاد فیلم هایی با کیفیت حرفه‌ای را آسان‌تر کنند.
- شخصیت‌ها و آواتارهای تولید شده توسط هوش مصنوعی: می‌توان از هوش مصنوعی برای ایجاد شخصیت‌ها و آواتارهای واقعی برای محیط‌های مجازی و بازی‌های ویدیویی استفاده کرد.
- تجربیات ویدیویی تعاملی: هوش مصنوعی می‌تواند تجربیات ویدیویی تعاملی را فعال کند و به کاربران امکان می‌دهد تا به روش های جدید و معنادار با محتوای ویدیویی درگیر شوند.
آینده هوش مصنوعی و تولید ویدیو
آینده هوش مصنوعی و تولید ویدیو روشن است و احتمالات هیجان انگیز متعددی در پیش است. برخی از تحولات بالقوه عبارتند از:
- فیلم های واقع گرایانه تر و واقع گرایانه تر: مدل‌های هوش مصنوعی به بهبود خود ادامه خواهند داد و فیلم‌هایی تولید می‌کنند که از فیلم‌های دنیای واقعی قابل تشخیص نیستند.
- ابزارهای ویرایش ویدیوی مجهز به هوش مصنوعی: ابزارهای ویرایش ویدیوی مجهز به هوش مصنوعی پیشرفته‌تر خواهند شد و به کاربران امکان می‌دهند تا به راحتی فیلم‌های پیچیده و بصری خیره کننده ایجاد کنند.
- دنیاهای مجازی تولید شده توسط هوش مصنوعی: از هوش مصنوعی برای ایجاد دنیاهای مجازی فراگیر برای سرگرمی، آموزش و آموزش استفاده خواهد شد.
- داستان سرایی مبتنی بر هوش مصنوعی: از هوش مصنوعی برای ایجاد داستان‌های جذاب و روایات جذاب برای فیلم‌ها و سایر اشکال رسانه استفاده خواهد شد.
- ملاحظات اخلاقی در تولید ویدیوی هوش مصنوعی: با قدرتمندتر شدن فناوری تولید ویدیوی هوش مصنوعی، ضروری است که به ملاحظات اخلاقی مانند دیپ فیک ها و اطلاعات نادرست رسیدگی شود.
اهمیت بهره وری منابع در توسعه مدل هوش مصنوعی
موفقیت اولیه DeepSeek با R1 بر اهمیت بهره وری منابع در توسعه مدل هوش مصنوعی تأکید کرد. مدل‌های کارآمد از نظر منابع مزایای متعددی را ارائه می‌دهند:
- هزینه های آموزش کمتر: مدل‌های کارآمد از نظر منابع برای آموزش به قدرت محاسباتی و داده‌های کمتری نیاز دارند و هزینه‌های آموزش را کاهش می‌دهند.
- سرعت استنتاج سریعتر: مدل‌های کارآمد از نظر منابع می‌توانند استنتاج را سریعتر انجام دهند و برنامه‌های کاربردی بلادرنگ را فعال کنند.
- کاهش مصرف انرژی: مدل‌های کارآمد از نظر منابع انرژی کمتری مصرف می‌کنند و به یک اکوسیستم هوش مصنوعی پایدارتر کمک می‌کنند.
- دسترسی گسترده تر: مدل‌های کارآمد از نظر منابع را می‌توان