DeepSeek قواعد بازی هوش مصنوعی چین را بازنویسی می‌کند

عرصه شدیداً رقابتی بخش هوش مصنوعی چین در حال تجربه تحولی قابل توجه است. موجی از جهت‌گیری مجدد استراتژیک در حال درنوردیدن برخی از برجسته‌ترین و پیش‌تر پرطرفدارترین استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی این کشور است. به نظر می‌رسد این دوره از درون‌نگری شدید و تعدیل عملیاتی عمدتاً ناشی از صعود چشمگیر و سریع DeepSeek باشد، موجودیتی که پیشرفت‌های فناورانه‌اش رقبا را وادار به بازنگری اساسی در مسیرهای رشد و سودآوری خود می‌کند. معرفی مدل قدرتمند R1 توسط DeepSeek در اوایل سال جاری به عنوان یک نقطه عطف به‌ویژه برجسته عمل کرد و فشار بر رقبایی را که در طول شور و شوق اولیه سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی، سرمایه خطرپذیر قابل توجهی جذب کرده بودند، تسریع بخشید. اکنون، بسیاری از این بازیگران با چگونگی پیمایش در بازاری که ناگهان تحت سلطه قابلیت‌های چشمگیر DeepSeek قرار گرفته است، دست و پنجه نرم می‌کنند و مجبور به انتخاب‌های دشوار در مورد مدل‌های اصلی کسب‌وکار و پایداری بلندمدت خود می‌شوند. قواعد بازی در حال تغییر است و سازگاری دیگر اختیاری نیست، بلکه برای بقا ضروری است.

موج شوک ظهور DeepSeek

صعود سریع DeepSeek به جایگاه برجسته صرفاً گام افزایشی دیگری در تکامل هوش مصنوعی چین نبود؛ بلکه نیرویی مخرب بود که مفروضات تثبیت‌شده را به چالش می‌کشید. در حالی که جزئیات فنی خاص زیربنای موفقیت آن همچنان به دقت تحت نظر است، تأثیر آن غیرقابل انکار است. عرضه مدل R1 در اواخر ژانویه لحظه‌ای حیاتی را رقم زد و قابلیت‌هایی را به نمایش گذاشت که به سرعت توجه و پذیرش را در جامعه توسعه‌دهندگان و به‌طور بالقوه در میان کاربران سازمانی جلب کرد. این فقط مربوط به انتشار یک مدل زبان بزرگ (LLM) دیگر نبود؛ بلکه مربوط به تعیین یک معیار جدید بود، احتمالاً از نظر عملکرد، کارایی یا دسترسی - یا ترکیبی از آن‌ها.

این جهش ناگهانی فناوری، موج‌هایی را در سراسر اکوسیستم ایجاد کرده است. استارت‌آپ‌هایی که استراتژی‌های خود را بر توسعه LLMهای اختصاصی و بنیادی بنا نهاده بودند، خود را با رقیب جدید و قدرتمندی روبرو دیدند که به نظر می‌رسید پیشرفت آن به طور قابل توجهی از چرخه‌های توسعه خودشان پیشی گرفته است. منابع - هم مالی و هم محاسباتی - مورد نیاز برای آموزش LLMهای پیشرفته از ابتدا بسیار زیاد است. توانایی ظاهری DeepSeek برای دستیابی به نتایج پیشرفته، احتمالاً با کارایی بیشتر، به‌طور ضمنی سطح انتظارات را بالا برده و کار چالش‌برانگیز ساخت و نگهداری یک مدل بنیادی رقابتی را برای دیگران حتی دلهره‌آورتر کرده است. این فشار به‌ویژه برای شرکت‌هایی که دوره‌های تأمین مالی بزرگی را بر اساس وعده تبدیل شدن به رهبر قطعی LLM چین تضمین کرده بودند، شدید است. زمین زیر پای آن‌ها جابجا شده و آن‌ها را مجبور به رویارویی با این احتمال می‌کند که طرح‌های اولیه استراتژیک آن‌ها ممکن است دیگر مؤثرترین یا پایدارترین مسیر رو به جلو در این چشم‌انداز تغییر یافته نباشد. سؤالی که در اتاق‌های هیئت مدیره تکرار می‌شود دیگر فقط این نیست که چگونه بهترین مدل را بسازیم، بلکه آیا ساختن مدل بنیادی خود از ابتدا همچنان محتاطانه‌ترین استراتژی است یا خیر.

Zhipu AI: پیمایش در بادهای مخالف مالی و افق IPO

در میان کسانی که این گرما را احساس می‌کنند، Zhipu AI قرار دارد، شرکتی که پیش‌تر به عنوان پرچمدار در رقابت توسعه LLM چین مورد تحسین قرار گرفته بود. سفر Zhipu نمونه‌ای از چالش‌های پیچیده‌ای است که اکنون بسیاری از استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی با آن روبرو هستند. این شرکت سرمایه‌گذاری هنگفتی در ایجاد یک بخش فروش سازمانی کرده بود، با هدف ارائه راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی به دولت‌های محلی و کسب‌وکارهای مختلف. در حالی که این استراتژی از نظر مفهومی درست بود، ثابت شده است که به طور استثنایی سرمایه‌بر است. چرخه‌های فروش طولانی، نیاز به سفارشی‌سازی قابل توجه و فشارهای قیمت‌گذاری رقابتی ذاتی در بازار سازمانی منجر به نرخ بالای مصرف نقدینگی برای Zhipu شده است.

گزارش شده است که این فشار مالی باعث ارزیابی مجدد جدی مسیر استراتژیک شرکت شده است. پیگیری عرضه اولیه عمومی (IPO) اکنون نه تنها به عنوان یک نقطه عطف آینده، بلکه به‌طور بالقوه به عنوان یک مکانیسم ضروری برای تزریق سرمایه حیاتی و حفظ برنامه‌های رشد بلندپروازانه آن در نظر گرفته می‌شود. یک IPO می‌تواند پشتوانه مالی مورد نیاز برای ادامه توسعه فناوری و پشتیبانی از بازوهای عملیاتی متنوع آن را فراهم کند.

با وجود این فشارهای مالی و ارزیابی مجدد استراتژیک در حال انجام، به نظر می‌رسد Zhipu تمایلی به کنار گذاشتن کامل رویکرد چندجانبه خود ندارد. این شرکت همچنان به کاوش در خطوط مختلف کسب‌وکار ادامه می‌دهد و ظاهراً بین بخش سازمانی پرتقاضا و دسترسی بالقوه گسترده‌تر برنامه‌های کاربردی رو به مصرف‌کننده، شرط‌بندی‌های خود را پوشش می‌دهد. با این حال، این عمل متعادل‌سازی با دشواری همراه است. پیگیری همزمان بازارهای سازمانی و مصرف‌کننده نیازمند استراتژی‌های متمایز، مجموعه‌های استعداد متفاوت و منابع قابل توجهی است که به هر کدام اختصاص داده می‌شود. انجام این کار در حالی که تحت فشار مالی قرار دارید و به یک رویداد بزرگ شرکتی مانند IPO فکر می‌کنید، لایه‌هایی از پیچیدگی را اضافه می‌کند. وضعیت Zhipu مبادلات دشواری را که شرکت‌های هوش مصنوعی با آن روبرو هستند برجسته می‌کند: تخصص‌گرایی و ریسک از دست دادن فرصت‌های گسترده‌تر، یا تنوع‌بخشی و ریسک توزیع بیش از حد نازک منابع، به‌ویژه هنگامی که با رقبای قدرتمند و فشارهای مالی فزاینده مواجه می‌شوند. IPO بالقوه نشان‌دهنده یک مقطع حساس است، مقطعی که می‌تواند یا جاه‌طلبی‌های آن را دوباره تقویت کند یا آن را در معرض بررسی دقیق بازارهای عمومی در دوره‌ای از نوسانات شدید صنعت قرار دهد.

چرخش استراتژیک: از مدل‌های بنیادی به تمرکز بر کاربرد

امواج ناشی از ظهور DeepSeek فراتر از تنظیم مجدد مالی گسترش می‌یابد؛ آن‌ها باعث تغییرات اساسی در استراتژی‌های اصلی کسب‌وکار برای چندین بازیگر کلیدی می‌شوند. یک روند قابل توجه در حال ظهور، دور شدن از عرصه پرهزینه و بسیار رقابتی ساخت مدل‌های زبان بزرگ بنیادی از ابتدا، به سمت تأکید بیشتر بر به‌کارگیری فناوری هوش مصنوعی در صنایع یا موارد استفاده خاص است.

01.ai، یک استارت‌آپ مستقر در پکن که توسط سرمایه‌گذار خطرپذیر برجسته و رئیس سابق Google China، Kai-Fu Lee هدایت می‌شود، نمونه‌ای از این چرخش استراتژیک است. گزارش‌ها حاکی از آن است که 01.ai به طور قابل توجهی تلاش‌های خود را در فرآیند پرمصرف پیش‌آموزش مدل‌های بنیادی در مقیاس بزرگ کاهش داده یا شاید حتی متوقف کرده است. در عوض، گزارش شده است که این شرکت تمرکز و منابع خود را به سمت توسعه و فروش راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی هدایت می‌کند. به طور قابل توجهی، گفته می‌شود که این راه‌حل‌ها به‌طور بالقوه بر اساس قابلیت‌های نشان داده شده توسط مدل‌های پیشرو، از جمله به‌طور بالقوه مدل‌های توسعه‌یافته توسط DeepSeek یا جایگزین‌های قدرتمند منبع‌باز مشابه که مورد توجه قرار گرفته‌اند، ساخته شده یا از آن‌ها استفاده می‌کنند. این نشان‌دهنده یک اذعان عمل‌گرایانه به چشم‌انداز در حال تغییر است. به جای درگیر شدن در یک مسابقه تسلیحاتی مستقیم و سرمایه‌بر برای ایجاد بزرگترین یا قدرتمندترین LLM پایه، به نظر می‌رسد 01.ai شرط‌بندی می‌کند که ایجاد ارزش به‌طور فزاینده‌ای در لایه کاربرد نهفته است - درک نیازهای خاص صنعت و استقرار مؤثر هوش مصنوعی برای حل مشکلات تجاری مشخص. این رویکرد از در دسترس بودن مدل‌های زیربنایی قدرتمند بهره می‌برد و به شرکت اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را بر سفارشی‌سازی، یکپارچه‌سازی و تخصص دامنه متمرکز کند.

یک تغییر جهت استراتژیک مشابه در Baichuan قابل مشاهده است. Baichuan که در ابتدا به خاطر چت‌بات‌های هوش مصنوعی مصرف‌گرا مورد توجه قرار گرفت، گزارش شده است که تمرکز خود را به طور قابل توجهی دقیق‌تر کرده و بر بخش مراقبت‌های بهداشتی متمرکز شده است. این شامل توسعه ابزارهای هوش مصنوعی تخصصی طراحی شده برای کمک به متخصصان پزشکی، از جمله به‌طور بالقوه برنامه‌های کاربردی با هدف کمک به تشخیص‌های پزشکی یا ساده‌سازی گردش کار بالینی است. این تغییر به سمت تخصص‌گرایی عمودی چندین مزیت بالقوه را ارائه می‌دهد. صنعت مراقبت‌های بهداشتی چالش‌های پیچیده و مجموعه داده‌های وسیعی را ارائه می‌دهد که هوش مصنوعی به‌طور بالقوه می‌تواند ارزش قابل توجهی را ارائه دهد. با تمرکز تلاش‌های خود، Baichuan می‌تواند تخصص عمیق دامنه را توسعه دهد، مدل‌های خود را با دقت بیشتری با ظرایف داده‌های پزشکی و عملکرد بالینی تطبیق دهد و الزامات نظارتی خاص این بخش را هدایت کند. در حالی که به‌طور بالقوه بازار قابل دسترس خود را در مقایسه با یک چت‌بات عمومی محدود می‌کند، این استراتژی گوشه‌ای (niche) به Baichuan اجازه می‌دهد تا خود را متمایز کند، یک خندق دفاعی بالقوه بر اساس دانش تخصصی بسازد و نیازهای برآورده نشده در یک زمینه با تأثیر بالا را برطرف کند. این نشان‌دهنده درک گسترده‌تری است که رقابت رودررو در فضای شلوغ LLM عمومی ممکن است کمتر از ایجاد رهبری در یک بخش عمودی خاص و با ارزش بالا، امکان‌پذیر باشد. اقدامات 01.ai و Baichuan هر دو بر یک درک رو به رشد تأکید می‌کنند: مرحله بعدی رقابت هوش مصنوعی در چین ممکن است کمتر مربوط به برتری مدل بنیادی و بیشتر مربوط به کاربرد هوشمندانه و هدفمند باشد.

چالش Kimi: وقتی هیاهوی اولیه با واقعیت بازار روبرو می‌شود

مسیر Moonshot AI و چت‌بات آن، Kimi، داستانی هشداردهنده در مورد ماهیت بی‌ثبات بازار هوش مصنوعی مصرف‌کننده و چالش‌های حفظ شتاب ارائه می‌دهد. Kimi پس از راه‌اندازی در سال گذشته، هیاهوی قابل توجهی ایجاد کرد، به سرعت توجه عمومی را به خود جلب کرد و به نمادی از پیشرفت‌های سریع چین در هوش مصنوعی مکالمه‌ای تبدیل شد. توانایی آن در پردازش زمینه‌های طولانی به‌ویژه مورد توجه قرار گرفت و آن را در یک میدان شلوغ متمایز کرد. با این حال، حفظ این انفجار اولیه محبوبیت دشوار بود.

Moonshot متعاقباً با موانع عملیاتی قابل توجهی روبرو شد. کاربران قطعی‌های مکرر و مشکلات عملکردی را گزارش کردند که احتمالاً ناشی از تقاضاهای زیرساختی عظیم مقیاس‌پذیری سریع یک سرویس هوش مصنوعی محبوب بود. قابلیت اطمینان برای حفظ کاربر بسیار مهم است و این مشکلات فنی بدون شک اعتماد و رضایت کاربر را از بین برد. علاوه بر این، عامل تازگی اولیه با راه‌اندازی سریع چت‌بات‌های خود توسط رقبا، که اغلب ویژگی‌های مشابهی را در بر می‌گرفتند یا تجربیات کاربری جایگزینی را ارائه می‌دادند، شروع به کاهش کرد. چرخه تکرار سریع در فضای هوش مصنوعی به این معنی است که هر مزیت اولیه‌ای می‌تواند گذرا باشد مگر اینکه به‌طور مداوم با نوآوری و عملکرد پایدار تقویت شود.

در پاسخ به این چالش‌ها و شاید تغییر پویایی رقابتی تحت تأثیر بازیگرانی مانند DeepSeek، گزارش شده است که Moonshot تعدیلات قابل توجهی در تخصیص منابع خود انجام داده است. گفته می‌شود که این شرکت هزینه‌های بازاریابی خود را به شدت کاهش داده است. این اقدام نشان‌دهنده یک تصمیم استراتژیک برای اولویت دادن به توسعه فناوری اصلی و آموزش مدل بر کمپین‌های تهاجمی جذب کاربر است. در حالی که تقویت فناوری زیربنایی و بهبود قابلیت‌های مدل برای رقابت‌پذیری بلندمدت حیاتی است، کاهش بودجه بازاریابی خطرات خاص خود را دارد. این می‌تواند رشد کاربر را کند کند، دید را در بازاری که به‌طور فزاینده‌ای پر سر و صدا می‌شود کاهش دهد و بازپس‌گیری شتاب را پس از حل مشکلات فنی دشوارتر کند. این تمرکز داخلی، همراه با کاهش برجستگی عمومی و مشکلات عملیاتی مداوم، سؤالات مشروعی را در مورد پایداری بلندمدت Moonshot ایجاد می‌کند. این شرکت خود را در موقعیت متزلزلی می‌یابد: نیاز به سرمایه‌گذاری هنگفت در تحقیق و توسعه برای همگام شدن با فناوری و در عین حال مواجهه با کاهش تعامل کاربر و محدودیت‌های مالی بالقوه شدیدتر. تجربه Kimi واقعیت‌های سختی را که حتی محصولات هوش مصنوعی در ابتدا موفق در حفظ علاقه کاربر و دستیابی به عملیات پایدار و مقیاس‌پذیر در میان رقابت شدید با آن روبرو هستند، برجسته می‌کند.

تثبیت بازار و راه پیش رو

تغییرات استراتژیک انجام شده توسط Zhipu، 01.ai، Baichuan و Moonshot حوادث جداگانه‌ای نیستند، بلکه نشانه‌ای از تحول گسترده‌تری هستند که صنعت هوش مصنوعی چین را بازآرایی می‌کند. به نظر می‌رسد دوران گسترش بی‌مهار، که در آن استارت‌آپ‌های متعددی می‌توانستند تنها بر اساس وعده ساخت یک LLM بنیادی، بودجه قابل توجهی جذب کنند، رو به پایان است. در عوض، بازار نشانه‌های واضحی از تثبیت حول گروه کوچک‌تری از بازیگران پیشرو را نشان می‌دهد.

همانطور که Wang Tiezhen، مهندس مرتبط با جامعه تحقیقاتی هوش مصنوعی Hugging Face، مشاهده کرده است: «بازار LLM چین به سرعت در حال تثبیت حول تعداد انگشت‌شماری از رهبران است.» DeepSeek بدون شک به عنوان یک چهره محوری در این مرحله تثبیت ظاهر شده است و قدرت فناورانه‌اش به عنوان کاتالیزوری برای تغییر عمل می‌کند. موفقیت آن یک تصمیم حیاتی را بر سایر استارت‌آپ‌ها تحمیل می‌کند: آیا باید تلاش کنند مستقیماً با DeepSeek و دیگر رهبران نوظهور در رقابت پرهزینه برای برتری مدل بنیادی رقابت کنند، یا باید استراتژی متفاوتی اتخاذ کنند؟

به طور فزاینده‌ای، گزینه دوم در حال جلب توجه است. بسیاری از استارت‌آپ‌ها در حال کاوش مسیرهایی هستند که شامل بهره‌گیری از مدل‌های قدرتمند موجود می‌شود، خواه پیشنهادات خود DeepSeek (به‌ویژه اگر عناصری منبع‌باز شوند یا از طریق APIها در دسترس قرار گیرند) یا سایر جایگزین‌های منبع‌باز قوی. این به آن‌ها اجازه می‌دهد تا از پرمصرف‌ترین مراحل توسعه هوش مصنوعی عبور کرده و تلاش‌های خود را بالاتر در زنجیره ارزش متمرکز کنند. با ساختن بر روی پایه‌های تثبیت‌شده، شرکت‌ها می‌توانند بر توسعه برنامه‌های کاربردی تخصصی، هدف قرار دادن بازارهای گوشه‌ای (niche) یا ایجاد تجربیات کاربری منحصر به فرد تمرکز کنند. این چرخش استراتژیک هزینه‌های نجومی مرتبط با آموزش مدل‌های عظیم از ابتدا را کاهش می‌دهد و امکان زمان‌بندی‌های بالقوه سریع‌تر برای عرضه محصولات یا خدمات خاص به بازار را فراهم می‌کند.

این پویایی در حال تحول، چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی چین را نشان می‌دهد که با چند ارائه‌دهنده مدل بنیادی غالب و یک اکوسیستم بزرگتر از شرکت‌های متمرکز بر کاربرد، سفارشی‌سازی و یکپارچه‌سازی عمودی مشخص می‌شود. چالش برای استارت‌آپ‌ها شناسایی گوشه‌های بازار کمتر مورد توجه، توسعه تخصص واقعی دامنه و ساخت مدل‌های کسب‌وکار پایدار حول به‌کارگیری مؤثر هوش مصنوعی خواهد بود، نه صرفاً تکرار فناوری اصلی رهبران. دوران پس از DeepSeek نه تنها به قابلیت فناورانه، بلکه به تیزبینی استراتژیک و انضباط مالی نیاز دارد.

اقتصاد جاه‌طلبی هوش مصنوعی: متعادل کردن نوآوری و پایداری

زیربنای بسیاری از این تنظیم مجددهای استراتژیک، واقعیت اقتصادی سخت رقابت در خط مقدم هوش مصنوعی است. توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های زبان بزرگ پیشرفته نیازمند مقادیر سرسام‌آوری سرمایه است. هزینه‌ها نه تنها شامل دستیابی به مجموعه داده‌های عظیم و استخدام استعدادهای برتر هوش مصنوعی، بلکه تأمین دسترسی به منابع محاسباتی گسترده، عمدتاً GPUهای با کارایی بالا، که هم گران هستند و هم اغلب کمیاب، می‌شود. علاوه بر این، تبدیل قابلیت‌های هوش مصنوعی به محصولات درآمدزا، به‌ویژه در بخش سازمانی که توسط شرکت‌هایی مانند Zhipu هدف قرار گرفته است، مستلزم سرمایه‌گذاری قابل توجهی در فروش، بازاریابی و تلاش‌های سفارشی‌سازی است که اغلب دوره‌های بازپرداخت طولانی دارند.

ظهور DeepSeek، در واقع، این فشارهای مالی را تشدید کرده است. با ارائه بالقوه عملکرد برتر یا کارایی بیشتر، سطح رقابت را بالا می‌برد و رقبا را مجبور می‌کند تا برای همگام شدن، حتی بیشتر هزینه کنند یا با خطر منسوخ شدن روبرو شوند. این محیط، حفظ عملیات را صرفاً بر اساس سرمایه خطرپذیر برای استارت‌آپ‌ها به‌طور فزاینده‌ای دشوار می‌کند، به‌ویژه اگر نقاط عطف برآورده نشوند یا کشش بازار کندتر از حد انتظار باشد. «نرخ مصرف» مرتبط با توسعه و تجاری‌سازی LLM می‌تواند به سرعت حتی دوره‌های تأمین مالی قابل توجه را تخلیه کند.

در نتیجه، تغییرات استراتژیک مشاهده شده - در نظر گرفتن IPOها (مانند Zhipu)، چرخش به سمت لایه‌های کاربردی و بازارهای گوشه‌ای (مانند 01.ai و Baichuan)، و حرکت به سمت بهره‌گیری از مدل‌های موجود به جای ساختن همه چیز در داخل - عمیقاً با این الزامات مالی در هم تنیده شده‌اند. یک IPO مسیر بالقوه‌ای را برای تزریق سرمایه قابل توجه ارائه می‌دهد، البته با افزایش بررسی دقیق و فشارهای بازار. تمرکز بر برنامه‌های کاربردی یا بخش‌های عمودی خاص می‌تواند به‌طور بالقوه منجر به تولید سریع‌تر درآمد و سودآوری در یک بخش بازار تعریف‌شده شود و وابستگی به بودجه خارجی را کاهش دهد. استفاده از مدل‌های بنیادی موجود، هزینه‌های هنگفت اولیه تحقیق و توسعه و زیرساخت را به شدت کاهش می‌دهد.

در نهایت، توانایی استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی چین برای پیمایش در این چشم‌انداز در حال تحول، به طور حیاتی به ظرفیت آن‌ها برای متعادل کردن نوآوری فناورانه با پایداری مالی بستگی دارد. دورانی که توسط DeepSeek کاتالیز شده است، نه تنها به الگوریتم‌های درخشان، بلکه به مدل‌های کسب‌وکار بادوام و کارآمد نیز نیاز دارد. شرکت‌ها باید راه‌هایی برای ایجاد ارزش ملموس و تولید جریان‌های درآمدی پیدا کنند که قادر به پشتیبانی از تحقیق و توسعه مداوم در یک زمینه بسیار رقابتی و سرمایه‌بر باشند. رهبران آینده احتمالاً کسانی خواهند بود که نه تنها قدرت فنی، بلکه همچنین آینده‌نگری استراتژیک و انضباط مالی دقیق را در این فصل جدید از داستان هوش مصنوعی چین نشان دهند.