DeepSeek AI: Uchache wa Chips, Uendelevu Zaidi?

Zana za Akili Bandia (AI) zimekuwa zikizua wasiwasi kuhusu utoaji wa kaboni, na madai ya DeepSeek AI kwamba miundo yake inafanya kazi kwa ufanisi zaidi kuliko mingine yameleta msisimko katika tasnia. Utafiti wa hivi majuzi uliofanywa na kampuni ya Ufaransa ya programu endelevu, Greenly, umejaribu ukweli wa madai haya ya DeepSeek.

Utafiti wa Greenly unaonyesha kuwa miundo ya DeepSeek inahitaji muda mfupi wa mafunzo na inatumia chips chache za Nvidia. Wakati wa kufunza muundo wa V3 wa DeepSeek na muundo wa Meta wa Llama 3.1 katika hali sawa, DeepSeek ilitumia saa za Kitengo cha Kuchakata Picha (GPU) milioni 2.78, wakati muundo wa Meta ulitumia saa milioni 30.8 za GPU. Kwa kuwa mafunzo kwa kawaida ndio sehemu yenye nguvu zaidi ya uzalishaji wa kaboni katika shughuli za muundo wa AI, kasi ya mafunzo ya DeepSeek bila shaka huongeza ufanisi wake. Zaidi ya hayo, DeepSeek ilitumia chips 2000 za Nvidia, wakati muundo wa Meta ulitumia zaidi ya 16000, na ChatGPT ilitumia zaidi ya 25000. Pia, chips zinazotumiwa na DeepSeek zina "wiani mdogo wa nishati" kuliko zile zinazotumiwa na ChatGPT.

Utafiti wa Greenly unasema: "Kwa sababu vikwazo vilivyowekwa na Marekani vimezuia DeepSeek kufikia chips za kisasa zaidi za AI za Nvidia, kampuni imelazimika kuendeleza teknolojia hizi za kibunifu. Kizuizi hiki kimelazimisha DeepSeek kubuni miundo ambayo inaweza kuongeza ufanisi badala ya kutegemea uwezo mkubwa wa kompyuta."

Ubunifu wa Teknolojia ya DeepSeek: Muundo Mchanganyiko wa Wataalamu

Miundo ya usanifu wa DeepSeek inajumuisha muundo wake mchanganyiko wa wataalamu (mixture-of-experts), ambao huwezesha zana kukabidhi kazi za watumiaji kwa miundo midogo, "ikiwa inawasha tu uwezo wa kompyuta unaohitajika kwa ombi fulani." Njia hii ni sawa na timu kubwa, ambapo kila mshiriki ni mtaalam katika eneo fulani. Tatizo jipya linapotokea, kiongozi wa timu huligawa kwa mtaalam anayefaa zaidi kulitatua, badala ya kuwashirikisha washiriki wote wa timu.

Katika muundo mchanganyiko wa wataalamu wa DeepSeek, muundo mkuu wa AI umegawanywa katika miundo midogo, maalum zaidi. Kila muundo mdogo umefunzwa kufanya vizuri katika aina maalum ya kazi. Kwa mfano, muundo mdogo unaweza kuwa mtaalamu katika kushughulikia kazi za usindikaji wa lugha asilia, wakati mwingine unaweza kuwa mtaalamu katika kushughulikia kazi za utambuzi wa picha.

Mtumiaji anapotoa ombi kwa DeepSeek AI, mfumo huchambua ombi na kubaini ni muundo gani mdogo unaofaa zaidi kushughulikia ombi hilo. Kisha, mfumo huelekeza ombi kwa muundo mdogo unaofaa, ambao utashughulikia ombi na kutoa matokeo.

Njia hii ina faida kadhaa:

• Kuongeza ufanisi: Kwa kuwasha tu uwezo wa kompyuta unaohitajika kwa ombi fulani, muundo mchanganyiko wa wataalamu unaweza kuongeza ufanisi kwa kiasi kikubwa. Hii inaweza kuokoa rasilimali nyingi za kompyuta ikilinganishwa na miundo ya jadi ya AI ambayo inahitaji kuwasha muundo mzima.
• Kuongeza usahihi: Kwa kukabidhi kazi kwa muundo mdogo unaofaa zaidi kushughulikia kazi hiyo, muundo mchanganyiko wa wataalamu unaweza kuongeza usahihi. Kila muundo mdogo umefunzwa mahususi kufanya vizuri katika eneo lake maalum, kwa hivyo ina uwezekano mkubwa wa kutoa matokeo sahihi.
• Kuongeza upanuzi: Muundo mchanganyiko wa wataalamu ni rahisi kupanua kwa sababu miundo midogo mipya inaweza kuongezwa inapo hitajika kushughulikia kazi mpya. Hii inaruhusu mfumo kuzoea mahitaji yanayobadilika.

Uhusiano wa DeepSeek na Vituo vya Data: Sababu Muhimu za Uendelevu

Utafiti wa Greenly pia unaonyesha kuwa uhusiano wa DeepSeek na vituo vya data (au ukosefu wa uhusiano unaowezekana) pia unachangia uendelevu wake. Kwa kuwa DeepSeek ni muundo wa uzani wazi, au inapatikana kwa umma, Greenly anabainisha kuwa inaweza kuendeshwa kwenye vifaa vya kimwili badala ya kuendeshwa tu katika kompyuta ya wingu au kupitia vituo vya data. Kwa kupunguza mahitaji ya vituo vya data, DeepSeek inaweza kupunguza matumizi ya nishati ya vifaa, ambavyo vinatarajiwa kuongezeka mara mbili ndani ya miaka mitano.

Vituo vya data ni majengo makubwa ambayo yana idadi kubwa ya seva za kompyuta na vifaa vingine. Seva hizi hutumiwa kuhifadhi, kuchakata na kusambaza data. Vituo vya data vinahitaji nishati nyingi kufanya kazi kwa sababu seva hutoa joto nyingi, ambalo linahitaji kuondolewa kupitia mifumo ya kupoeza.

Kwa kupunguza mahitaji ya vituo vya data, DeepSeek inaweza kusaidia kupunguza matumizi ya nishati na utoaji wa kaboni duniani. Hii ni muhimu sana kwa kukabiliana na mabadiliko ya tabianchi.

Paradox ya Jevons: Hatari Zinazowezekana Kutokana na Kuongezeka kwa Ufanisi

Hata hivyo, utafiti wa Greenly pia unaonya kwamba "faida hizi zinaweza kuwa za muda mfupi", kutokana na paradox ya Jevons, au, kadiri kitu kinavyozidi kuwa na ufanisi, ndivyo kinavyotumiwa zaidi, hivyo basi kuzalisha utoaji mwingi zaidi.

Paradox ya Jevons ilipendekezwa na mwanauchumi Mwingereza William Stanley Jevons katika karne ya 19. Jevons aliona kwamba kadiri ufanisi wa uchomaji makaa ya mawe ulivyoongezeka, matumizi ya makaa ya mawe hayakupungua, lakini yaliongezeka. Aliamini kuwa hii ilikuwa ni kwa sababu ongezeko la ufanisi lilipunguza bei ya makaa ya mawe, hivyo basi kuchochea mahitaji zaidi.

Katika muktadha wa AI, paradox ya Jevons inamaanisha kuwa hata kama ufanisi wa miundo ya AI kama vile DeepSeek unaongezeka, kuna uwezekano kwamba jumla ya utoaji wa kaboni bado unaweza kuongezeka kutokana na matumizi makubwa ya AI. Kwa mfano, ikiwa AI inakuwa na ufanisi zaidi, makampuni yanaweza kuwa na mwelekeo zaidi wa kutumia AI kujiendesha kazi nyingi zaidi, na hivyo kusababisha matumizi ya AI kuongezeka kwa kasi. Ukuaji huu unaweza kukabiliana na faida zinazoletwa na ongezeko la ufanisi, au hata kusababisha ongezeko la utoaji wa kaboni.

Upelekaji wa AI kwa Uwajibikaji: Kuhakikisha Uendelevu ni Muhimu

Ili kuepuka paradox ya Jevons, utafiti wa Greenly unasisitiza umuhimu wa "upelekaji wa uwajibikaji." Hii inamaanisha kwamba makampuni na watu binafsi wanapaswa kuchukua hatua za kupunguza kiwango cha kaboni wanachotoa wanapotumia AI. Hapa kuna hatua zingine ambazo zinaweza kuchukuliwa:

• Tumia miundo ya AI yenye ufanisi: Kuchagua miundo ya AI yenye ufanisi kama vile DeepSeek kunaweza kupunguza matumizi ya nishati na utoaji wa kaboni.
• Boresha matumizi ya miundo ya AI: Hakikisha kwamba miundo ya AI inaendeshwa tu inapohitajika, na epuka matumizi ya kupita kiasi.
• Tumia nishati mbadala: Kutumia nishati mbadala kuwezesha vituo vya data na vifaa vya kimwili kunaweza kupunguza utoaji wa kaboni.
• Saidia maendeleo endelevu ya AI: Saidia makampuni na mashirika ambayo yamejitolea kuendeleza na kupeleka teknolojia endelevu za AI.

Kwa kuchukua hatua hizi, tunaweza kuhakikisha kwamba faida za AI haziji kwa gharama ya mazingira.

Mkakati wa Chanzo Huria wa DeepSeek AI: Kuharakisha Ubunifu na Maendeleo Endelevu

Uamuzi wa DeepSeek AI wa kufungua chanzo cha baadhi ya miundo yake hauharakishi tu uvumbuzi wa teknolojia ya AI, lakini pia unakuza maendeleo endelevu ya AI kwa kiwango fulani. Funguo huria inamaanisha kuwa mtu yeyote anaweza kufikia, kutumia, kurekebisha na kusambaza msimbo wa muundo wa DeepSeek AI. Ufunguaji huu huleta faida zifuatazo:

• Kuharakisha uvumbuzi: Kupitia funguo huria, DeepSeek AI inaweza kuvutia wasanidi programu wengi zaidi kushiriki katika uboreshaji na uboreshaji wa miundo. Wasanidi programu kutoka kote ulimwenguni wanaweza kufanya kazi pamoja ili kugundua kasoro katika miundo, na kupendekeza suluhisho mpya. Mfumo huu wa ushirikiano wazi unaweza kuharakisha uvumbuzi wa teknolojia ya AI na kukuza utumiaji wa AI katika nyanja mbalimbali.
• Kupunguza gharama za uendelezaji: Kwa makampuni mengine na taasisi za utafiti, kutumia miundo huria ya DeepSeek AI kunaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa gharama za uendelezaji wa AI. Hawahitaji kujenga miundo yao wenyewe kuanzia mwanzo, lakini wanaweza kurekebisha na kubinafsisha moja kwa moja miundo ya DeepSeek AI, hivyo basi kuokoa muda na rasilimali nyingi.
• Kuongeza upatikanaji wa miundo: Funguo huria inafanya iwezekane kwa watu wengi zaidi kufikia na kutumia miundo ya DeepSeek AI. Hii inasaidia kukuza upatikanaji wa teknolojia ya AI, na kuruhusu watu wengi zaidi kufaidika nayo.
• Kukuza maendeleo endelevu: Kupitia funguo huria, wasanidi programu wengi zaidi wanaweza kuelewa juhudi za DeepSeek AI katika kuboresha ufanisi wa miundo. Hii inasaidia kukuza dhana ya utumiaji endelevu wa AI, kuhimiza wasanidi programu wengi zaidi kuzingatia athari za kimazingira za AI, na kuendeleza miundo ya AI yenye ufanisi zaidi na rafiki kwa mazingira.

Hata hivyo, funguo huria pia ina changamoto kadhaa. Kwa mfano, usalama wa miundo huria ni suala muhimu. Ikiwa kuna udhaifu katika muundo, unaweza kutumiwa na washambuliaji hasidi. Aidha, ulinzi wa haki miliki wa miundo huria pia ni suala linalohitaji kuzingatiwa.

Licha ya changamoto kadhaa, mkakati wa funguo huria wa DeepSeek AI kwa ujumla ni wa manufaa. Unaharakisha uvumbuzi wa teknolojia ya AI, unapunguza gharama za uendelezaji wa AI, unaongeza upatikanaji wa miundo, na unakuza maendeleo endelevu ya AI.

Uwezo wa Utumiaji wa DeepSeek AI katika Viwanda Tofauti

Ufanisi na uendelevu wa DeepSeek AI huwezesha kuwa na uwezo mkubwa wa matumizi katika viwanda mbalimbali. Hapa kuna baadhi ya maeneo ambayo DeepSeek AI inaweza kuchukua jukumu muhimu:

• Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP): DeepSeek AI inaweza kutumika kujenga miundo ya NLP yenye ufanisi zaidi na sahihi zaidi, hivyo basi kuboresha matumizi kama vile tafsiri ya mashine, muhtasari wa maandishi, uchambuzi wa hisia, n.k.
• Uoni wa Kompyuta: DeepSeek AI inaweza kutumika kujenga miundo ya uoni wa kompyuta yenye ufanisi zaidi na sahihi zaidi, hivyo basi kuboresha matumizi kama vile utambuzi wa picha, ugunduzi wa vitu, uchambuzi wa video, n.k.
• Mifumo ya Utoaji Mapendekezo: DeepSeek AI inaweza kutumika kujenga mifumo ya utoaji mapendekezo yenye ufanisi zaidi na iliyobinafsishwa zaidi, hivyo basi kuboresha uzoefu wa mtumiaji na faida za kibiashara.
• Huduma ya Afya: DeepSeek AI inaweza kutumika kusaidia uchunguzi, ugunduzi wa dawa, matibabu ya kibinafsi, n.k., hivyo basi kuboresha ufanisi wa matibabu na matokeo ya mgonjwa.
• Huduma za Kifedha: DeepSeek AI inaweza kutumika katika tathmini ya hatari, ugunduzi wa ulaghai, biashara ya idadi, n.k., hivyo basi kuboresha ufanisi na usalama wa huduma za kifedha.
• Utengenezaji: DeepSeek AI inaweza kutumika katika uboreshaji wa mchakato wa uzalishaji, udhibiti wa ubora, utabiri wa kushindwa, n.k., hivyo basi kuboresha ufanisi wa uzalishaji na kupunguza gharama za uzalishaji.

Mwelekeo wa Maendeleo ya AI ya Baadaye: Ufanisi, Uendelevu na Upelekaji kwa Uwajibikaji

Kesi ya DeepSeek AI inaonyesha kuwa maendeleo ya AI ya baadaye yatazidi kusisitiza ufanisi, uendelevu na upelekaji kwa uwajibikaji. Kadiri teknolojia ya AI inavyoendelea kukua, tunahitaji kuzidi kuzingatia athari za AI kwa mazingira na jamii, na kuchukua hatua za kuhakikisha kuwa faida za AI zinaweza kutumika kikamilifu huku tukipunguza athari zake mbaya.

Hapa kuna baadhi ya mwelekeo wa maendeleo ya AI ya baadaye:

• Mgandamizo wa Muundo na Uboreshaji: Watafiti wataendelea kuchunguza njia mpya za kukandamiza na kuboresha miundo ya AI, hivyo basi kupunguza mahitaji ya hesabu ya miundo na matumizi ya nishati.
• Hesabu ya Makali: Kupeleka miundo ya AI kwenye vifaa vya makali (k.m. simu mahiri, vitambuzi, n.k.) kunaweza kupunguza utegemezi wa vituo vya data, hivyo basi kupunguza matumizi ya nishati na ucheleweshaji.
• AI ya Kijani: Watafiti wazidi watakazia maendeleo ya AI ya kijani, ambayo ni, kuendeleza teknolojia za AI ambazo ni rafiki kwa mazingira na endelevu.
• Maadili na Usalama wa AI: Maadili na usalama wa AI utazidi kuzingatiwa. Tunahitaji kuendeleza sera na kanuni zinazofaa ili kuhakikisha usalama, uaminifu na usawa wa AI.

Ugunduzi wa DeepSeek AI unatoa mfano mzuri kwetu, unaonyesha jinsi ya kuzingatia maendeleo endelevu ya AI huku tukiendeleza ufanisi wa AI. Katika siku zijazo, tunatarajia kuona makampuni mengi zaidi ya kibunifu kama makampuni ya DeepSeek AI, yakichangia katika kujenga mfumo wa ikolojia wa AI wa kijani na endelevu zaidi.