افزایش تقاضا و واکنشی سریع
شوک اولیه به شکل افزایش درخواست‌ها ظاهر شد. شرکت‌ها برای دسترسی به مدل DeepSeek از طریق ابزار توسعه Bedrock آمازون هجوم آوردند. این امر باعث شد آمازون با سرعتی غیرمعمول عمل کند و به سرعت DeepSeek را به پلتفرم Bedrock اضافه کند. در حالی که برخی از کارمندان، روند تأیید را فوق‌العاده سریع می‌دانستند، رهبری آمازون آن را به عنوان پاسخی سریع به تقاضای روشن مشتریان توصیف کرد. اندی جسی، مدیرعامل شرکت، بعداً این چابکی را برای سرمایه‌گذاران برجسته کرد و بر تعهد شرکت به برآوردن نیازهای مشتریان تأکید کرد.
این پاسخگویی، روند گسترده‌تری را در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی نشان می‌دهد. حتی بزرگترین شرکت‌های فناوری نیز از پتانسیل مخرب اکتشافات جدید مصون نیستند. آمازون، در کنار رقبایی مانند OpenAI، Google، Meta و Microsoft، مجبور شده است تا با چشم‌انداز در حال تغییر شکل‌گرفته توسط DeepSeek سازگار شود.
با این حال، آمازون معتقد است که استراتژی اصلی آن بدون تغییر باقی مانده است. سخنگوی شرکت تکرار کرد که تمرکز آنها همیشه بر ارائه دسترسی ایمن به مدل‌های پیشرفته از طریق AWS بوده است و به مشتریان این امکان را می‌دهد تا داده‌های خود را کنترل کرده و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد سفارشی‌سازی شده بسازند.
جهت‌یابی در چشم‌انداز حریم خصوصی
عملکرد چشمگیر و مقرون به صرفه بودن DeepSeek غیرقابل انکار بود، اما ورود آن سؤالاتی را نیز ایجاد کرد. قابلیت‌های قدرتمند و قیمت پایین این مدل باعث ایجاد هیجان در بازار شد و سرمایه‌گذاران را وادار کرد تا سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه شرکت‌های فناوری ایالات متحده در زیرساخت‌های محاسباتی را بررسی کنند.
پاسخ آمازون چند وجهی بوده است. در حالی که به ادغام ویژگی‌های مرتبط با DeepSeek، مانند معرفی اخیر یک سرویس کاملاً مدیریت‌شده برای مدل استدلال DeepSeek در Bedrock ادامه می‌دهد، این شرکت همچنین بر آموزش و تمایز تمرکز کرده است.
در داخل، بحث‌هایی در مورد چگونگی قرار دادن پیشنهادات آمازون در برابر DeepSeek انجام شده است. یکی از جنبه‌های کلیدی این استراتژی، تأکید بر حریم خصوصی و امنیت است.
برجسته کردن امنیت و انتخاب
دستورالعمل‌های داخلی برای کارمندان AWS آنها را تشویق می‌کند تا هنگام تعامل با مشتریان، نگرانی‌های بالقوه حریم خصوصی و امنیتی مرتبط با DeepSeek را برجسته کنند. این دستورالعمل‌ها پیشنهاد می‌کنند:
- یادآوری اهمیت ‘انتخاب مدل’ به مشتریان.
- معرفی مدل‌های هوش مصنوعی Nova AWS به عنوان یک جایگزین مناسب.
- تبلیغ Bedrock به عنوان یک پلتفرم امن‌تر و خصوصی‌تر برای دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی.
این دستورالعمل‌ها به صراحت اشاره می‌کنند که Bedrock تضمین می‌کند که داده‌های مشتری نه با ارائه‌دهندگان مدل به اشتراک گذاشته می‌شود و نه برای بهبود مدل‌های پایه استفاده می‌شود. آمازون پیش‌بینی می‌کند که اکثر مشتریان، نسخه‌های متن‌باز مدل‌های DeepSeek را به جای نسخه‌هایی که مستقیماً توسط شرکت چینی ارائه می‌شوند، انتخاب کنند، که این امر خطرات بالقوه حریم خصوصی را بیشتر کاهش می‌دهد.
این دستورالعمل‌ها همچنین توجه را به سیاست حفظ حریم خصوصی DeepSeek جلب می‌کنند که بیان می‌کند داده‌های کاربر ممکن است در سرورهای چین جمع‌آوری و ذخیره شوند. این امر این پیام را تقویت می‌کند که AWS فعالانه از نگرانی‌های حریم خصوصی مربوط به DeepSeek آگاه است و به آنها رسیدگی می‌کند.
استفاده از نقاط قوت Nova
فراتر از حریم خصوصی، AWS همچنین از نقاط قوت مدل‌های هوش مصنوعی Nova خود در موقعیت‌یابی رقابتی خود استفاده می‌کند. دستورالعمل‌های داخلی تأکید می‌کنند که:
- مدل‌های Nova بر اساس داده‌های معیار شخص ثالث، عملکرد سریع‌تری را در مقایسه با مدل‌های DeepSeek نشان می‌دهند.
- مدل‌های Nova از استانداردهای ‘هوش مصنوعی مسئول’ قوی‌تر AWS بهره می‌برند که امنیت آنها را افزایش می‌دهد.
در حالی که اذعان می‌شود که Nova بیشتر با مدل V3 DeepSeek (یک مدل فقط متنی) قابل مقایسه است تا مدل استدلال R1، دستورالعمل‌ها قابلیت‌های گسترده‌تر Nova، از جمله درک تصویر و ویدئو را برجسته می‌کنند.
همکاری و یادگیری داخلی
ورود DeepSeek باعث ایجاد موجی از فعالیت‌های داخلی در آمازون شد. یک کانال داخلی Slack به نام ‘Deepseek-interest’ به سرعت بیش از 1300 کارمند را در روزهای پس از عرضه DeepSeek به بازار جذب کرد. این کانال به مرکزی برای بحث‌ها، سؤالات و مشاهدات تبدیل شد.
برخی از کارمندان از واکنش نسبتاً محدود در برابر DeepSeek، با توجه به منشأ چینی آن و پیامدهای امنیتی بالقوه، ابراز تعجب کردند. برخی دیگر به دنبال پشتیبانی از مدل‌های DeepSeek در پلتفرم توسعه تراشه داخلی AWS، Neuron بودند. همچنین گزارش‌هایی از شکایات مشتریان در مورد خطاهای رخ داده هنگام استفاده از DeepSeek در Bedrock وجود داشت.
برای رسیدگی به موج علاقه و ارائه راهنمایی، آمازون یک جلسه آموزشی داخلی DeepSeek را در اواخر ژانویه برگزار کرد. این جلسه پیام‌رسانی AWS، موقعیت‌یابی رقابتی و تمایزهای کلیدی در برابر DeepSeek را پوشش می‌داد.
سازگاری و تکامل
در حالی که آمازون فعالانه در حال ادغام و پاسخ به DeepSeek است، اقداماتی را نیز برای مدیریت خطرات احتمالی انجام می‌دهد. اکنون کارمندان از استفاده از DeepSeek در رایانه‌های کاری خود منع می‌شوند و هشدارهایی در مورد به اشتراک‌گذاری اطلاعات محرمانه با برنامه DeepSeek دریافت می‌کنند، که منعکس‌کننده اقدامات احتیاطی موجود برای استفاده از ChatGPT در محل کار است.
سرعت سریع نوآوری در زمینه هوش مصنوعی در این واقعیت مشهود است که برخی از کارمندان آمازون در حال حاضر فراتر از DeepSeek را بررسی می‌کنند. بحث‌ها در کانال داخلی Slack به سایر پیشنهادات هوش مصنوعی چینی، مانند Qwen علی‌بابا، تغییر کرده است که نشان‌دهنده آگاهی مداوم از چشم‌انداز در حال تحول است. یکی از کارمندان حتی اظهار داشت که DeepSeek ‘در حال حاضر متعلق به دیروز است’، که سرعت بی‌وقفه پیشرفت‌ها را برجسته می‌کند.
تأثیر فنی DeepSeek
آمازون صرفاً به حضور DeepSeek در بازار واکنش نشان نمی‌دهد. بلکه در حال مطالعه فناوری زیربنایی آن نیز هست. تلاش‌هایی برای تجزیه و تحلیل تکنیک‌های آموزشی DeepSeek در حال انجام است، با هدف استفاده بالقوه از برخی از آنها در مدل استدلال خود AWS، که در حال حاضر در حال توسعه است.
همانطور که قبلاً گزارش شد، AWS مدتی است که روی مدل استدلال خود کار می‌کند. با این حال، ظهور DeepSeek حس فوریت را تزریق کرده و پیشرفت پروژه را تسریع کرده است.
اندی جسی، مدیرعامل شرکت، در طول یک تماس تلفنی اذعان کرد که آمازون از چندین جنبه از روش‌های آموزشی DeepSeek ‘تحت تأثیر’ قرار گرفته است. او به طور خاص به ‘تغییر توالی آموزش تقویتی’ و بهینه‌سازی‌های استنتاج خاص به عنوان زمینه‌های مورد علاقه اشاره کرد.
تمرکز بر استدلال
توسعه یک رقیب مستقیم برای مدل استدلال R1 DeepSeek توسط آمازون، بر تعهد این شرکت به ماندن در خط مقدم نوآوری هوش مصنوعی تأکید می‌کند. پیشرفت‌های سریع در قابلیت‌های استدلال، که DeepSeek نمونه‌ای از آن است، اهمیت این حوزه را برجسته کرده است.
AWS با ایجاد مدل استدلال خود، قصد دارد:
- یک جایگزین رقابتی برای R1 DeepSeek ارائه دهد.
- به نگرانی‌های بالقوه حریم خصوصی و امنیتی مرتبط با استفاده از مدلی از یک نهاد خارجی رسیدگی کند.
- از تخصص و زیرساخت‌های خود برای پیشی گرفتن بالقوه از قابلیت‌های DeepSeek استفاده کند.
پیامدهای گسترده‌تر
پاسخ آمازون به DeepSeek یک مطالعه موردی ارزشمند در مورد چگونگی حرکت شرکت‌های بزرگ فناوری در دنیای پویا و اغلب غیرقابل پیش‌بینی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. این نشان می‌دهد:
- نیاز به چابکی: توانایی سازگاری سریع با تحولات جدید و خواسته‌های مشتری بسیار مهم است.
- اهمیت تمایز: برجسته کردن نقاط قوت منحصر به فرد و رسیدگی به نقاط ضعف بالقوه در یک چشم‌انداز رقابتی ضروری است.
- تمرکز مداوم بر حریم خصوصی و امنیت: با قدرتمندتر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، نگرانی‌ها در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
- پیگیری مداوم نوآوری: مطالعه و یادگیری از رقبا، در حالی که همزمان روی تحقیق و توسعه داخلی سرمایه‌گذاری می‌شود، برای پیشتاز ماندن حیاتی است.
داستان DeepSeek یادآوری می‌کند که چشم‌انداز هوش مصنوعی در حال تغییر مداوم است. بازیگران جدید ظاهر می‌شوند، فناوری‌ها تکامل می‌یابند و شرکت‌ها باید برای رقابتی ماندن سازگار شوند. پاسخ آمازون، که با ترکیبی از ادغام سریع، موقعیت‌یابی استراتژیک و یادگیری داخلی مشخص می‌شود، چالش‌ها و فرصت‌های ارائه شده توسط این محیط همیشه در حال تغییر را منعکس می‌کند. توسعه مداوم مدل استدلال خود، تعهد آمازون را نه تنها به پاسخگویی به تغییرات بازار، بلکه به شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی نیز تأکید می‌کند.