DeepSeek AI: تراشه‌های کمتر، پایداری بیشتر؟

اخیراً، انتشار ادعای شرکت DeepSeek AI مبنی بر اینکه مدل‌های هوش مصنوعی این شرکت نسبت به سایر مدل‌های موجود در بازار کارآمدتر هستند، سروصدای زیادی در صنعت هوش مصنوعی به راه انداخته است. نگرانی در مورد میزان انتشار کربن ناشی از ابزارهای هوش مصنوعی همواره وجود داشته و حالا این ادعا، توجهات را به خود جلب کرده است. این ادعا از سوی یک شرکت فرانسوی فعال در زمینه‌ی نرم‌افزارهای توسعه‌ی پایدار به نام Greenly مورد بررسی قرار گرفته است.

مطالعات Greenly نشان می‌دهد که مدل‌های DeepSeek به زمان کمتری برای آموزش نیاز دارند و از تراشه‌های NVIDIA کمتری نیز استفاده می‌کنند. برای مثال، هنگام آموزش مدل V3 DeepSeek و مدل Llama 3.1 متا در یک سناریوی مشابه، DeepSeek از ۲.۷۸ میلیون واحد پردازش گرافیکی (GPU) ساعت استفاده کرد، در حالی که مدل متا به ۳۰.۸ میلیون GPU ساعت نیاز داشت. از آنجا که آموزش معمولاً پرمصرف‌ترین مرحله از نظر انتشار کربن در فرآیند عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی است، سرعت آموزش بالاتر DeepSeek به طور قابل توجهی کارایی آن را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، DeepSeek از ۲۰۰۰ تراشه NVIDIA استفاده کرد، در حالی که مدل متا به بیش از ۱۶۰۰۰ تراشه نیاز داشت و ChatGPT نیز به بیش از ۲۵۰۰۰ تراشه. نکته‌ی قابل توجه این است که تراشه‌های مورد استفاده توسط DeepSeek از نظر مصرف انرژی نیز بهینه‌تر از تراشه‌های مورد استفاده توسط ChatGPT هستند.

مطالعات Greenly اشاره می‌کند: «به دلیل محدودیت‌های ناشی از تحریم‌های اعمال شده توسط ایالات متحده که دسترسی DeepSeek به پیشرفته‌ترین تراشه‌های هوش مصنوعی NVIDIA را محدود می‌کند، این شرکت مجبور به توسعه‌ی این فناوری‌های نوآورانه شده است. این محدودیت باعث شده است تا DeepSeek مدل‌هایی را طراحی کند که به جای تکیه بر قدرت محاسباتی گسترده، کارایی را به حداکثر برسانند.»

نوآوری‌های فنی DeepSeek: مدل ترکیبی از متخصصان

مدل طراحی DeepSeek شامل طراحی «ترکیبی از متخصصان» (mixture-of-experts) است که به ابزار اجازه می‌دهد تا وظایف کاربران را به مدل‌های فرعی واگذار کند و «فقط قدرت محاسباتی مورد نیاز برای درخواست داده شده را فعال کند». این روش شبیه به یک تیم بزرگ است که هر عضو آن متخصص یک حوزه‌ی خاص است. وقتی یک مسئله‌ی جدید پیش می‌آید، رهبر تیم آن را به متخصصی که برای حل آن مناسب‌تر است، واگذار می‌کند، نه اینکه کل تیم را درگیر کند.

در مدل ترکیبی از متخصصان DeepSeek، یک مدل بزرگ هوش مصنوعی به مدل‌های فرعی کوچک‌تر و تخصصی‌تر تقسیم می‌شود. هر مدل فرعی آموزش داده شده است تا در یک نوع خاص از وظایف عملکرد خوبی داشته باشد. به عنوان مثال، یک مدل فرعی ممکن است در پردازش زبان طبیعی (natural language processing) مهارت داشته باشد، در حالی که دیگری در تشخیص تصویر (image recognition).

هنگامی که یک کاربر درخواستی را به DeepSeek AI ارائه می‌دهد، سیستم درخواست را تجزیه و تحلیل می‌کند و تعیین می‌کند که کدام مدل فرعی برای پردازش آن مناسب‌تر است. سپس، سیستم درخواست را به مدل فرعی مربوطه هدایت می‌کند، که درخواست را پردازش کرده و نتیجه را برمی‌گرداند.

این روش چندین مزیت دارد:

• بهبود کارایی: با فعال کردن تنها قدرت محاسباتی مورد نیاز برای یک درخواست خاص، مدل ترکیبی از متخصصان می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی را بهبود بخشد. این امر می‌تواند در مقایسه با مدل‌های هوش مصنوعی سنتی که نیاز به فعال کردن کل مدل دارند، باعث صرفه‌جویی در منابع محاسباتی شود.
• افزایش دقت: با واگذاری وظایف به مدل فرعی که برای پردازش آن وظیفه مناسب‌تر است، مدل ترکیبی از متخصصان می‌تواند دقت را افزایش دهد. هر مدل فرعی به طور خاص آموزش داده شده است تا در حوزه‌ی خاص خود عملکرد خوبی داشته باشد، بنابراین احتمال تولید نتایج دقیق بیشتر است.
• بهبود مقیاس‌پذیری: مقیاس‌بندی مدل‌های ترکیبی از متخصصان آسان‌تر است، زیرا می‌توان مدل‌های فرعی جدید را در صورت نیاز برای رسیدگی به وظایف جدید اضافه کرد. این امر سیستم را قادر می‌سازد تا با نیازهای در حال تغییر سازگار شود.

رابطه‌ی DeepSeek با مراکز داده (Data center): عوامل کلیدی پایداری

مطالعات Greenly همچنین اشاره می‌کند که رابطه‌ی DeepSeek با مراکز داده (یا فقدان بالقوه‌ی آن) نیز به بهبود پایداری آن کمک می‌کند. از آنجا که DeepSeek یک مدل وزن باز (open weight model) است، یا به عبارت دیگر به صورت عمومی در دسترس است، Greenly اشاره می‌کند که می‌توان آن را بر روی دستگاه‌های فیزیکی اجرا کرد، نه اینکه صرفاً در محاسبات ابری (cloud computing) یا از طریق مراکز داده اجرا شود. با کاهش نیاز به مراکز داده، DeepSeek می‌تواند مصرف انرژی این تأسیسات را کاهش دهد، مصرفی که انتظار می‌رود طی پنج سال آینده دو برابر شود.

مراکز داده ساختمان‌های بزرگی هستند که حاوی تعداد زیادی سرور رایانه‌ای و سایر تجهیزات هستند. این سرورها برای ذخیره، پردازش و توزیع داده‌ها استفاده می‌شوند. مراکز داده برای عملکرد به انرژی زیادی نیاز دارند، زیرا سرورها گرمای زیادی تولید می‌کنند و نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده برای دفع آن دارند.

با کاهش نیاز به مراکز داده، DeepSeek می‌تواند به کاهش مصرف انرژی و انتشار کربن در سطح جهانی کمک کند. این امر برای مقابله با تغییرات آب و هوایی بسیار مهم است.

پارادوکس Jevons: خطرات بالقوه‌ی ناشی از افزایش کارایی

با این وجود، مطالعات Greenly همچنین هشدار می‌دهد که «این دستاوردها به راحتی می‌توانند زودگذر باشند»، این موضوع به پارادوکس Jevons نسبت داده می‌شود، یا به عبارت دیگر، هرچه چیزی کارآمدتر باشد، بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد و در نتیجه انتشار گازهای گلخانه‌ای بیشتری تولید می‌شود.

پارادوکس Jevons توسط ویلیام استنلی Jevons، اقتصاددان انگلیسی، در قرن نوزدهم مطرح شد. Jevons مشاهده کرد که با افزایش کارایی سوزاندن زغال سنگ، میزان مصرف زغال سنگ کاهش نیافت، بلکه افزایش یافت. وی معتقد بود که این امر به این دلیل است که افزایش کارایی باعث کاهش قیمت زغال سنگ شده و در نتیجه تقاضای بیشتری را تحریک کرده است.

در زمینه‌ی هوش مصنوعی، پارادوکس Jevons به این معنی است که حتی اگر کارایی مدل‌های هوش مصنوعی مانند DeepSeek افزایش یابد، به دلیل کاربرد گسترده‌ی هوش مصنوعی، ممکن است میزان انتشار کربن کلی افزایش یابد. به عنوان مثال، اگر هوش مصنوعی کارآمدتر شود، شرکت‌ها ممکن است تمایل بیشتری به استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف بیشتر داشته باشند، که منجر به رشد نمایی استفاده از هوش مصنوعی می‌شود. این رشد ممکن است مزایای ناشی از افزایش کارایی را خنثی کند و حتی منجر به افزایش انتشار کربن شود.

استقرار مسئولانه‌ی هوش مصنوعی: کلید تضمین پایداری

برای جلوگیری از پارادوکس Jevons، مطالعات Greenly بر اهمیت «استقرار مسئولانه» تاکید می‌کند. این بدان معناست که شرکت‌ها و افراد هنگام استفاده از هوش مصنوعی باید اقداماتی را برای کاهش ردپای کربنی خود انجام دهند. در اینجا چند اقدام وجود دارد که می‌توان انجام داد:

• استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی کارآمد: انتخاب مدل‌های هوش مصنوعی کارآمد مانند DeepSeek می‌تواند مصرف انرژی و انتشار کربن را کاهش دهد.
• بهینه‌سازی استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی: اطمینان حاصل کنید که مدل‌های هوش مصنوعی فقط در صورت لزوم اجرا می‌شوند و از استفاده‌ی بیش از حد خودداری کنید.
• استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر: استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر برای تأمین انرژی مراکز داده و دستگاه‌های فیزیکی می‌تواند انتشار کربن را کاهش دهد.
• حمایت از توسعه‌ی پایدار هوش مصنوعی: از شرکت‌ها و سازمان‌هایی که به توسعه و استقرار فناوری‌های هوش مصنوعی پایدار اختصاص دارند، حمایت کنید.

با انجام این اقدامات، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که مزایای هوش مصنوعی به بهای آسیب به محیط زیست به دست نمی‌آید.

استراتژی متن‌باز DeepSeek AI: تسریع نوآوری و توسعه‌ی پایدار

انتخاب DeepSeek AI برای متن‌باز کردن بخشی از مدل‌های خود، نه تنها نوآوری در فناوری هوش مصنوعی را تسریع می‌کند، بلکه تا حدودی توسعه‌ی پایدار هوش مصنوعی را نیز ترویج می‌دهد. متن‌باز به این معنی است که هر کسی می‌تواند به کد مدل DeepSeek AI دسترسی داشته باشد، از آن استفاده کند، آن را تغییر دهد و توزیع کند. این رویکرد باز مزایای زیر را به همراه دارد:

• تسریع نوآوری: با متن‌باز کردن، DeepSeek AI می‌تواند توسعه‌دهندگان بیشتری را برای مشارکت در بهبود و بهینه‌سازی مدل جذب کند. توسعه‌دهندگان از سراسر جهان می‌توانند با همکاری یکدیگر، عیوب موجود در مدل را کشف کرده و راه‌حل‌های جدیدی ارائه دهند. این مدل همکاری باز می‌تواند نوآوری در فناوری هوش مصنوعی را تسریع کرده و کاربرد هوش مصنوعی را در زمینه‌های مختلف پیش ببرد.
• کاهش هزینه‌های توسعه: برای سایر شرکت‌ها و مؤسسات تحقیقاتی، استفاده از مدل متن‌باز DeepSeek AI می‌تواند هزینه‌های توسعه‌ی هوش مصنوعی را تا حد زیادی کاهش دهد. آنها دیگر نیازی به ساخت مدل‌های خود از ابتدا ندارند، بلکه می‌توانند مستقیماً بر اساس مدل DeepSeek AI تغییرات و سفارشی‌سازی‌ها را انجام دهند، در نتیجه در زمان و منابع زیادی صرفه‌جویی می‌شود.
• افزایش دسترسی به модели: متن‌باز کردن باعث می‌شود که افراد بیشتری بتوانند به مدل DeepSeek AI دسترسی داشته باشند و از آن استفاده کنند. این امر به ترویج فناوری هوش مصنوعی کمک می‌کند و به افراد بیشتری اجازه می‌دهد تا از مزایای آن بهره‌مند شوند.
• ترویج توسعه‌ی پایدار: با متن‌باز کردن، توسعه‌دهندگان بیشتری می‌توانند از تلاش‌های DeepSeek AI برای بهبود کارایی مدل مطلع شوند. این امر به ترویج ایده‌های توسعه‌ی پایدار هوش مصنوعی کمک می‌کند، توسعه‌دهندگان بیشتری را تشویق می‌کند تا به تأثیرات زیست‌محیطی هوش مصنوعی توجه کنند و مدل‌های هوش مصنوعی کارآمدتر و سازگارتر با محیط زیست را توسعه دهند.

با این حال، متن‌باز کردن نیز چالش‌هایی را به همراه دارد. به عنوان مثال، امنیت مدل‌های متن‌باز یک مسئله‌ی مهم است. اگر در مدل آسیب‌پذیری وجود داشته باشد، ممکن است توسط مهاجمان با سوءنیت مورد سوء استفاده قرار گیرد. Ngoài ra, protection of intellectual property for open-source models is also an issue to be addressed.

برغم وجود چالش‌ها, رویکرد متن‌باز DeepSeek AI באופן کللی سودمند است. این رویکرد инновация در فناوری هوش مصنوعی را hızlandı, coûts توسعه‌ را کاهش‌ می‌دهد, دسترسی به مدل‌ها را بهبود‌ می‌بخشد, و توسعه‌ی‌ پایدار هوش مصنوعی را ترغیب می‌کند.

ਪتانسیل DeepSeek AI برای کاربرد در صنایع مختلف

કારایی و پایداری DeepSeek AI آن را در صنایє متعدد قابل کاربرد می‌سازد. در اینجا برخی از زمینه‌هایی که DeepSeek AI می‌تواند نقش مهمی بازی کند ارئه می‌شود:

• پردازش زبان طبیعی (NLP): DeepSeek AI می‌تواند برای ساختن 모델‌های NLP کاراúúتر و सटीकتر استفاده شود, و کاربردهایی مانند ترجمه‌ی машинное, خلاصه‌سازی متن, анализа чувсств را بهبود بخشد.
• визуальный компьютер (Computer Vision): DeepSeek AI می‌توانند برای ساختن مدل‌های رایانه‌ای کاراúúتر و دقیقتر استفاده شوند, و کاربردهایی مانند تشخیص تصویر, تشخیص اشیاء, تجزیه و تحلیل 영상 را بهبود دهند.
• سیستم‌های Рекомендация: DeepSeek AI می‌تواند برای ساختن система های рекомендация کاراúúتر و شخصی‌سازی شده‌تر استفاده شود, در შედეგი улучшить تجربه‌ی کاربر و منافع تجاری را افزایش دهد.
• В области здравоохранения: DeepSeek AI می‌تواند برای کمک به تشخیص, کشف دارو, درمان شخصی‌سازی‌شده و سایر 분야های استفاده شود, و در النت улучшить کارایی مراقبت‌های بهداشتی و درمان بیماران را улучшить.
• خدمات Финансовые: DeepSeek AI می‌تواند برای ارزيابي از خطر, تشخیص کلاهبرداری, معاملات کمی و سایر زمینهها استفاده شود, و امنیت و کارایی خدمات مالی را افزایش دهد.
• تولید: DeepSeek AI می‌تواند برای بهینه‌سازی процеса виробництва, کنترل کیفیت, پیش‌بینی خرابی و سایر زمینهها استفاده شود, و کارایی производства و کاهش هزینه‌های წარმოებას بهبود بخشد.

тенденції развития AI در 미래: کارایی, پایداری و استقرار مسئولانه

فصل‌های قبلی نیز نشانه‌هایی وجود دارد کارایی, پایداری و استقرار مسئولانه. با توسعه‌ی مداوم فناوری AI, ما نیاز داریم تمرکز بیشتری روی влияние محیطی валісосали خود را در اختیار ما بگذارید.

در اینجا برخی از روندهای توسعه‌ی AI در آینده وجود دارد:

• فشرده‌سازی و оптимизацияモデル: محققان به исследование راه‌های جدید для ფურშტი და optimizáciaモデル AI ادامه خواهند داد, از آنجا که نیازهای محاسباتی و مصرف انرژی модеلل들을 کاهش می دهد.
• محاسبه‌ی لبه‌ای: استقرار مدل های AI بر روی دستگاه هایلبه‌ای (مانند تلفن های هوشمند, sensorها و …) می تواند وابستگی به مراکز داده ها را کاهش دهد В результате понизить толерантность и задержку.
• AI سبز: исследование های بیشتری وجود خواهد داشت که توسعه‌ی AI سبز را هدف قرار می دهند, یا توسعهی Технологии AI پایدار و سازگارتر سازگار محیط زیст.
• в этическом пространстве AI и безопасности: مسائل اخلاقی Валииаса, чтобы确保 bezpieczeństwo и надежность AI.

پژوهش های DeepSeek AI به ما نمونهиی بسیار خوب ارائه می‌دهد و در عین حال در توسعه‌ی پایدار در будущем ожидается, что περισσότερες企业 혁 новаторة