مستقل عن شركات التكنولوجيا العملاقة في الولايات المتحدة: كيفية تحقيق تشغيل آمن وفعال للذكاء الاصطناعي داخل الشركة - اعتبارات أولية
الإصدار المسبق لـ Xpert
اختيار اللغة 📢
نُشر في: ٣ ديسمبر ٢٠٢٥ / حُدِّث في: ٣ ديسمبر ٢٠٢٥ – المؤلف: Konrad Wolfenstein
مستقل عن شركات التكنولوجيا العملاقة في الولايات المتحدة: كيفية تحقيق تشغيل آمن وفعال للذكاء الاصطناعي داخل الشركة - اعتبارات أولية - الصورة: Xpert.Digital
Dual-RTX 3090 بدلاً من ChatGPT: النقطة المثالية للأجهزة لخادم الذكاء الاصطناعي الخاص بك
DeepSeek V3.2: عكس الاتجاه نحو البنى التحتية المحلية المستقلة للذكاء الاصطناعي
لفترة طويلة، سادت قاعدة غير مكتوبة في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي: أي شخص يرغب في أداء فائق بمستوى الذكاء الاصطناعي الحالي، عليه الاعتماد على كبار مزودي خدمات السحابة الأمريكية، ودفع اشتراكات شهرية، وإرسال بيانات حساسة عبر واجهات برمجة تطبيقات خارجية. كان الذكاء الاصطناعي عالي الأداء خدمةً، وليس ملكية. ولكن مع إصدار DeepSeek V3.2، بدأ يظهر تحول جذري. صدر هذا النموذج بموجب ترخيص Apache 2.0 المتساهل وبأوزان مفتوحة، وهو يكسر النموذج السابق، ويجلب أداءً بمستوى GPT-5 مباشرةً إلى البنية التحتية المحلية للشركات والمتحمسين.
هذا التطور ليس مجرد تحديث تقني؛ إنه إنجاز استراتيجي. لأول مرة، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة ذاتية الإدارة بالكامل ممكنة نظريًا، بل جذابة اقتصاديًا ومتوافقة مع لوائح حماية البيانات. ومع ذلك، تأتي هذه الحرية مصحوبة بمتطلبات تقنية أساسية: ينتقل الاختناق من واجهة برمجة التطبيقات السحابية إلى الأجهزة المحلية، وتحديدًا ذاكرة الفيديو (VRAM) لبطاقة الرسومات. على الراغبين في التحكم الكامل التعامل مع هياكل الأجهزة - من "النقطة المثالية" الاقتصادية لمجموعة بطاقات RTX 3090 المزدوجة إلى حل Mac Studio الأنيق، وإن كان باهظ الثمن.
تُحلل المقالة التالية بالتفصيل كيفية الانتقال بنجاح إلى بنية تحتية مستقلة للذكاء الاصطناعي. ندرس العقبات التقنية، ونقارن إعدادات الأجهزة من حيث التكلفة والفائدة، ونوضح لماذا لم يعد التشغيل المحلي مجرد خيار، بل ضرورة للشركات الصغيرة والمتوسطة الألمانية والقطاعات التي تُولي اهتمامًا كبيرًا لخصوصية البيانات. تعرّف على كيفية التحرر من "ضريبة الحوسبة السحابية"، ولماذا مستقبل الذكاء الاصطناعي لامركزي ومحلي.
مناسب ل:
هل يشكل DeepSeek V3.2 نقطة تحول للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي المستقلة؟
نعم، يُمثل DeepSeek V3.2 نقطة تحول حقيقية. يُصدر هذا النموذج بموجب ترخيص Apache 2.0 بأوزان مفتوحة، مما يُتيح الاستخدام التجاري والتشغيل المحلي دون تسريب البيانات. يُكسر هذا النموذج النمط السابق الذي كانت تعتمد فيه الشركات والمستخدمون الأفراد على اشتراكات سحابية باهظة الثمن، وكانوا يُضطرون إلى تسليم بياناتهم للشركات الأمريكية. مع أداء بمستوى GPT-5 بموجب ترخيص مفتوح المصدر مُتساهل، يبرز لأول مرة سيناريو واقعي يُمكن فيه للمؤسسات الكبيرة التحكم فعليًا في بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي.
ما الذي يجعل ترخيص Apache 2.0 مهمًا جدًا لـ DeepSeek V3.2؟
يُعد ترخيص Apache 2.0 تحويليًا لعدة أسباب. أولًا، يسمح بالاستخدام التجاري غير المحدود دون رسوم ترخيص. ثانيًا، يسمح بإعادة توزيع النموذج وتعديله. ثالثًا، يُمكّن الشركات من استضافة النموذج محليًا على خوادمها الخاصة دون الحاجة إلى بيانات التدريب أو بيانات المستخدم أو طلبات الملكية من مغادرة مركز البيانات. وقد أكدت التقارير الألمانية والدولية صراحةً أن هذا الترخيص يُمكّن من التشغيل الداخلي دون تسريب البيانات. وهذا يختلف اختلافًا جوهريًا عن OpenAI أو Google، حيث يرتبط الاستخدام عبر واجهات برمجة التطبيقات بالبنية التحتية السحابية، مما يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية.
كيف يختلف DeepSeek V3.2 عن النماذج مفتوحة المصدر السابقة؟
يختلف DeepSeek V3.2 بشكل كبير في ثلاثة عوامل. أولًا، يحقق أداءً بمستوى GPT-5، بينما كانت النماذج مفتوحة المصدر السابقة تعمل عادةً بمستوى GPT-3.5 أو حتى قبل ذلك بمستوى GPT-4. تُعدّ هذه قفزة نوعية تُبرر اعتماده في بيئات الإنتاج. ثانيًا، يعتمد على بنية مزيج من الخبراء تضم 671 مليار معلمة، تجمع بين الكفاءة والأداء. ثالثًا، مُزوّد بتوثيق شامل للبنية التحتية المحلية، بما في ذلك التكامل مع vLLM ومنصات محركات أخرى. يُروّج DeepSeek نفسه للإصدار V3.2 في ملاحظات الإصدار الرسمية كبرنامج تشغيل يومي بأداء بمستوى GPT-5، ويُصنّف V3.2-Speciale كنموذج مُصمّم لمُنافسة Gemini-3-Pro في المنطق.
كيف تعمل العملية المحلية لـ DeepSeek V3.2 من الناحية الفنية؟
يعتمد التشغيل المحلي على بنية معيارية. يُنزّل النموذج من Hugging Face ويُثبّت باستخدام محركات متخصصة مثل vLLM أو Transformers. تستخدم هذه العملية Python وCUDA لتمكين تسريع الأجهزة. توضح الأدلة العملية بوضوح كيفية تشغيل DeepSeek V3.2-Exp كخادم محلي متوافق مع OpenAI، مع توفير واجهات برمجة تطبيقات HTTP على localhost أو خادم مخصص. يعمل النموذج بعد ذلك كخدمة نظام أو حاوية، ويمكن الوصول إليه عبر واجهات برمجة تطبيقات REST. يتيح هذا التكامل مع بيئات التطبيقات الحالية دون الاعتماد على خدمات سحابية خاصة.
ما هي متطلبات الأجهزة اللازمة للأداء الكامل؟
هذا هو الحد الفاصل بين مشاريع الهواة والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الجادة. يتطلب هذا النموذج الضخم، الذي يحتوي على 671 مليار معلمة، متطلبات أجهزة فائقة. في الحسابات عالية الدقة (FP16)، يتطلب DeepSeek V3 أكثر من 1200 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM)، وهو أمر مستحيل للبنية التحتية الخاصة. حتى مع التكميم 4 بت، لا يزال النموذج يتطلب ما بين 350 و400 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو. بما أن أفضل بطاقة رسومات استهلاكية، RTX 4090، لا توفر سوى 24 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو، فسيحتاج المستخدم نظريًا إلى 16 إلى 20 بطاقة من هذا النوع. يكاد يكون من المستحيل تقنيًا تنفيذ هذا في حاوية عملية، وهو أمر غير منطقي اقتصاديًا.
لماذا يعد VRAM العامل الأكثر أهمية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
تُعدّ ذاكرة الفيديو (VRAM) العامل المُقيّد، إذ يجب على نماذج الذكاء الاصطناعي تخزين جميع بياناتها وحساباتها في ذاكرة الفيديو السريعة لبطاقة الرسومات. بخلاف ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، التي يُمكنها تبادل البيانات مع تأخير، يجب أن يكون كل ما يُعالجه النموذج في وقت واحد موجودًا في ذاكرة الفيديو. يتطلب نموذج يحتوي على 671 مليار مُعامل ما لا يقل عن مئات الجيجابايت، وذلك حسب الدقة الحسابية المطلوبة. لا يُمكن تجاوز ذاكرة الفيديو (VRAM) من الناحية الهيكلية؛ بل هو قيد مادي في بنية الأجهزة. هذا هو الحد الفاصل بين ما هو ممكن نظريًا وما هو مُجدٍ ماليًا عمليًا.
ما هي الهندسة المعمارية الموصى بها لتشغيل مجموعة وحدة معالجة الرسوميات الخاصة؟
الخيار العملي الأول هو مجموعة وحدات معالجة الرسومات (GPU) للهواة والمتحمسين. توفر هذه البنية أفضل نسبة سعر إلى أداء من حيث الإنتاجية. يركز اختيار الأجهزة على بطاقات NVIDIA RTX 3090 المستعملة، بسعة 24 جيجابايت من ذاكرة الفيديو (VRAM) لكل بطاقة. تُفضّل بطاقة RTX 3090 على RTX 4090 الأحدث لدعمها تقنية NVLink، التي تتيح توصيل بطاقات عالية الأداء، ولأن سعرها حوالي 700 يورو مستعملة بدلاً من 2000 يورو للبطاقة الجديدة. توفر بطاقتا RTX 3090 سعة 48 جيجابايت من ذاكرة الفيديو (VRAM)، وهي كافية لنماذج عالية الأداء بـ 70 مليار معلمة. توفر أربع بطاقات سعة 96 جيجابايت للنماذج الكبيرة جدًا.
ما هي المكونات الأخرى المطلوبة لمجموعة وحدات معالجة الرسوميات (GPU)؟
بالإضافة إلى وحدات معالجة الرسومات، تتطلب المجموعة لوحة أم للخادم أو محطة العمل مزودة بفتحات PCIe كافية ومتباعدة ميكانيكيًا بما يكفي لاستيعاب عدة بطاقات رسومات كبيرة. يلزم وجود مصدر طاقة لا يقل عن 1600 واط، لأن حسابات الذكاء الاصطناعي تستهلك طاقة عالية جدًا. يجب أن يكون نظام التشغيل هو Ubuntu Server، وهو نظام مجاني ومُحسّن للغاية لمهام الخادم. محرك البرامج المستخدم هو ExllamaV2 أو vLLM، وكلاهما مُحسّن خصيصًا لأجهزة NVIDIA. تستخدم الواجهة الأمامية واجهة OpenWebUI، التي تعمل في Docker وتوفر واجهة سهلة الاستخدام.
ما هي التكاليف الإجمالية لمجموعة GPU الخاصة؟
تفصيل تكلفة تكوين بطاقتي RTX 3090 هو كما يلي. تبلغ تكلفة بطاقتي RTX 3090 مستعملتين معًا حوالي 1500 يورو. أما مكونات الحاسوب الأخرى - وحدة المعالجة المركزية، وذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، واللوحة الأم، ومصدر الطاقة - فتبلغ تكلفتها حوالي 1000 يورو. وبالتالي، يتراوح إجمالي الاستثمار بين 2500 و3000 يورو. للحصول على هذا الأداء، ستحصل على خادم فائق السرعة قادر على تشغيل نماذج بـ 70 مليار معلمة تعمل بمستويات Llama 3. ومع ذلك، فإن الذاكرة غير كافية لتشغيل نموذج DeepSeek V3 بكامله بـ 671 مليار معلمة؛ لذا ستحتاج إلى ست إلى ثماني بطاقات.
لماذا يعد تكوين 3090 المزدوج هو المكان المثالي لعشاق الألعاب؟
يُعدّ تكوين Dual-3090 مثاليًا لعدة أسباب. أولًا، لا يزال سعره في متناول الجميع مقارنةً بالإعدادات المتطورة الأخرى. ثانيًا، يوفر ذاكرة كافية لنماذج عالية الجودة بـ 70 مليار معلمة، والتي تتفوق بشكل كبير على ChatGPT-3.5 وتقترب كثيرًا من GPT-4. ثالثًا، يتميز الجهاز بكفاءة عالية وموثوقية عالية، حيث إن RTX 3090 متوفر في السوق منذ عدة سنوات. رابعًا، لا يزال استهلاك الطاقة معقولًا مقارنةً بالأجيال السابقة. خامسًا، يوجد مجتمع راسخ من المطورين ووثائق لهذه الإعدادات. يجمع هذا بين الأداء والموثوقية والفعالية من حيث التكلفة بشكل أفضل من أي تكوين آخر في هذه الفئة السعرية.
ما هو بديل Mac Studio وكيف يعمل؟
الخيار الواقعي الثاني هو ماك ستوديو، وهو حلٌّ أنيق من آبل بميزة تقنية غير عادلة. تستخدم آبل ذاكرة موحدة، حيث تعمل ذاكرة النظام أيضًا كذاكرة فيديو. يُمكن لجهاز ماك ستوديو المزود ببطاقة رسومات M2 Ultra أو M4 Ultra وذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 192 جيجابايت تحميل نماذج لا تعمل على بطاقة NVIDIA واحدة. لا تقتصر الذاكرة الموحدة على نطاق ترددي PCIe كما هو الحال مع أنظمة ذاكرة الفيديو العشوائية (VRAM) لوحدات معالجة الرسومات المنفصلة.
كيف تقوم بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على Mac Studio؟
يستخدم Mac Studio محركات متخصصة مُحسّنة لأجهزة Apple. يُعد Ollama خيارًا شائعًا يُبسّط عمليات التثبيت المعقدة ويُحسّن النماذج تلقائيًا. MLX هو محرك بديل من Apple يستخدم تحسينات Silicon الأصلية. تُستخدم واجهة المستخدم المفتوحة (WebUI) أو تطبيق Msty الحديث كواجهة أمامية. يسمح هذا المزيج بتحميل واستخدام نماذج كبيرة أو إصدارات مُكمّمة من DeepSeek V3، مع بعض القيود.
كم تكلفة إعداد Mac Studio؟
يتراوح إجمالي الاستثمار في جهاز Mac Studio بين 6000 و7000 يورو لوحدة M.2 Ultra الجديدة المزودة بذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 192 جيجابايت. تكمن مزاياها في حجمها الصغير وتصميمها الأنيق وسهولة تركيبها. أما عيبها، فهو أن سرعة توليد الرموز، المُقاسة بالرموز في الثانية، أبطأ من سرعة بطاقات NVIDIA. على الرغم من هذا القيد، يعمل الجهاز بكفاءة عالية، ويتيح استخدام طُرز تتطلب وحدات معالجة رسومات متعددة.
ما هو حل الإيجار للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
الخيار الثالث هو استئجار أجهزة من مزودين متخصصين مثل RunPod وVast.ai وLambda Labs. هنا، يمكنك استئجار وحدة معالجة مركزية بالساعة، مزودة بوحدات معالجة رسومية متطورة مثل H100 مع ذاكرة وصول عشوائي للفيديو (VRAM) بسعة 80 جيجابايت أو بطاقات A6000 متعددة. مع أن هذا ليس محليًا تمامًا من الناحية الفنية، إلا أنك تحتفظ بالتحكم الكامل في التنفيذ، ولا توجد وسطاء تجاريون مثل OpenAI يراقبون البيانات.
ما مدى اقتصادية حل الإيجار؟
تتراوح تكلفة استئجار حل ما بين 0.40 و2.00 يورو للساعة، حسب نوع وحدة معالجة الرسومات والمزود. يُعد هذا الخيار مُجديًا بشكل خاص إذا كنت تحتاج إلى هذا النموذج من حين لآخر فقط أو إذا كنت تحتاج إلى معالجة سريعة ومتوازية للغاية لفترة محدودة. يُعد الاستئجار غير مُجدٍ اقتصاديًا للتشغيل اليومي المُستمر؛ وفي هذه الحالة، يُغطي شراء البنية التحتية الخاصة بك تكلفتها بشكل أسرع. ومع ذلك، يُعد الاستئجار مثاليًا للتجارب والاختبارات.
كيف تقوم بتوصيل خادم AI بخادم LAMP؟
يتم إنشاء الاتصال بنمط بسيط. يُخصص لخادم الذكاء الاصطناعي عنوان IP ثابت على الشبكة المحلية، على سبيل المثال، 192.168.1.50. يفتح البرنامج، سواءً كان vLLM أو Ollama، منفذًا، عادةً 11434. أما خادم LAMP، أي خادم الويب القائم على PHP على الشبكة نفسها، فيُرسل طلب cURL إلى http://192.168.1.50:11434/api/generate. يؤدي هذا إلى إنشاء الاتصال. وبالتالي، يُمكن لـ PHP دمج ميزات الذكاء الاصطناعي مباشرةً في تطبيقات الويب دون الحاجة إلى استخدام واجهات برمجة تطبيقات سحابية خارجية.
ما هي التدابير الأمنية المطلوبة عند تشغيل واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية؟
الأمان أمر بالغ الأهمية، خاصةً إذا كان خادم LAMP قابلاً للوصول من الخارج. يجب عدم عرض واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي مباشرةً على الإنترنت المفتوح. بدلاً من ذلك، يجب إعداد شبكة افتراضية خاصة (VPN) مثل WireGuard لتمكين الوصول المشفر عن بُعد. كبديل، يمكن استخدام وكيل عكسي مثل Nginx Proxy Manager مع ميزة المصادقة. يوضع هذا الوكيل أمام خادم الذكاء الاصطناعي ويضمن وصول الطلبات المصرح بها فقط. كما يجب عزل خادم الذكاء الاصطناعي في بيئة شبكة محلية افتراضية (VLAN) أو حاوية منفصلة لمنع أي تحرك جانبي في حال تعرض أنظمة أخرى للخطر.
لماذا لا نهدف إلى الحصول على نموذج 671 مليار معلمة كاملاً؟
إن نموذج 671 مليار معلمة بالكامل غير اقتصادي للبنية التحتية الخاصة. ستتجاوز تكاليف الأجهزة 50,000 يورو، إن لم تكن أعلى بكثير. المتطلبات المادية لتوصيل عشرات من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء غير ممكنة عمليًا في البيئات الخاصة. سيكون استهلاك الطاقة هائلاً، وفترة الاسترداد طويلة. علاوة على ذلك، لا توجد عمليًا أي حالة استخدام في القطاع الخاص أو الشركات الصغيرة تتطلب الأداء الكامل لنموذج 671B.
خبرتنا الصناعية والاقتصادية العالمية في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق
خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital
التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة
المزيد عنها هنا:
مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:
- منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
- مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
- مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
- مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة
DeepSeek V3.2 مقابل الشركات الضخمة الأمريكية: هل بدأ التغيير الحقيقي في الذكاء الاصطناعي بالنسبة للشركات الألمانية الآن؟
أي بديل يقدم نسبة تكلفة وفائدة أفضل؟
تُقدم الإصدارات المُقطّرة أو المُكمّمة، التي تحتوي على 70 إلى 80 مليار مُعامل، نسبة تكلفة وفائدة أفضل بكثير. يعمل نموذج مثل DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B بسلاسة على نظام ثنائي النواة 3090، ويتميز بإمكانيات فائقة. تتفوق هذه النماذج بشكل ملحوظ على ChatGPT-3.5، وتقترب جدًا من GPT-4. لا تتطلب أكثر من 40 إلى 50 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) في النسخة المُكمّمة. يُغطي استثمار 2500 إلى 3000 يورو تكاليفه في غضون أشهر عند احتساب اشتراكات ChatGPT Plus أو تكاليف واجهة برمجة التطبيقات (API).
مناسب ل:
ما مدى واقعية أداء مستوى GPT-4 على الأجهزة المحلية؟
أداء GPT-4 واقعي، بينما أداء GPT-5 أقل احتمالاً على الأجهزة المنزلية. يُقارب طراز 70B المُحسّن جيدًا بتكوين 3090 المزدوج أداء GPT-4، خاصةً في المهام القياسية مثل إنشاء النصوص وتوليد الأكواد وتحليلها. المجالات الوحيدة التي لا تزال تتمتع فيها الطرازات المتميزة بميزة ملحوظة هي مهام التفكير المعقدة للغاية أو المعالجة متعددة الوسائط. ومع ذلك، بالنسبة لغالبية حالات الاستخدام التجاري والشخصي، يُعد أداء 70B المُحسّن مناسبًا تمامًا.
ما هي تكاليف تشغيل النظام المحلي مقارنة بالاشتراكات السحابية؟
تتكون تكاليف التشغيل السنوية للنظام المحلي بشكل أساسي من الكهرباء. تستهلك بطاقة RTX 3090 ما يقارب 350 إلى 400 واط تحت الحمل. ينتج عن استخدام بطاقتين مع مكونات أخرى استهلاك إجمالي يتراوح بين 1000 و1200 واط. مع التشغيل المستمر، يعادل هذا الاستهلاك ما يقارب 8760 إلى 10512 كيلوواط/ساعة سنويًا، أي ما يعادل حوالي 2000 إلى 2500 يورو من الكهرباء في ألمانيا. تبلغ تكلفة اشتراك ChatGPT Plus 20 يورو شهريًا، أو 240 يورو سنويًا؛ وتكلف رخصة المؤسسات أكثر بكثير. مع الاستخدام المكثف، يُغطي استثمار الأجهزة تكلفته في غضون 12 إلى 18 شهرًا تقريبًا.
كيف يمكنك تحسين كفاءة الطاقة لخادم الذكاء الاصطناعي؟
هناك عدة تقنيات تُقلل من استهلاك الطاقة. أولًا، يسمح خفض جهد وحدة معالجة الرسومات (GPU) بخفض جهد التشغيل عند نفس التردد، مما يوفر ما بين 10% و20% من الطاقة. ثانيًا، التكميم، الذي يُقلل دقة النموذج من FP32 إلى FP16 أو INT8، يُقلل من استخدام الذاكرة واستهلاك الطاقة. ثالثًا، تضمن الجدولة الذكية تشغيل الخادم عند الحاجة فقط، ويبقى في وضع الاستعداد في غير ذلك. رابعًا، يؤدي تحسين التبريد إلى زيادة الكفاءة. خامسًا، يُجنّب التخزين المؤقت المحلي للنماذج الحسابات المتكررة. يمكن لهذه التحسينات أن تُقلل من استهلاك الطاقة بنسبة تتراوح بين 20% و40%.
ما هي مجموعات البرامج ذات الصلة إلى جانب vLLM و Ollama؟
إلى جانب vLLM وOllama، هناك العديد من البدائل المهمة. يوفر LlamaIndex تنسيقًا متخصصًا لأنظمة RAG ذات النماذج المحلية. يتيح LiteLLM واجهات مُجردة تُمكّن من التبديل بين النماذج المحلية والسحابية. يوفر Text-Generation WebUI واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للاختبار. LM-Studio هو تطبيق سطح مكتب يُسهّل تنفيذ النماذج المحلية. بالنسبة لبيئات الإنتاج، يُعدّ vLLM، بفضل توافقه مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، الخيار الأمثل. أما بالنسبة للتجارب الخاصة، فيُعد Ollama مثاليًا نظرًا لبساطته.
كيف يبدو التكامل الإنتاجي في أنظمة الأعمال الحالية؟
يتطلب التكامل الإنتاجي عدة مكونات. أولًا، نظام نشر متين، مثل Kubernetes أو Docker Swarm، لضمان قابلية التوسع وتحمل الأخطاء. ثانيًا، المراقبة والتسجيل لتتبع أداء النموذج وسلامة النظام. ثالثًا، إدارة واجهات برمجة التطبيقات (API) وتحديد معدل التحديث لمنع التحميل الزائد. رابعًا، المصادقة والتفويض للتحكم في الوصول. خامسًا، تخطيط النسخ الاحتياطي والتعافي من الكوارث. سادسًا، التكامل مع خطوط أنابيب البيانات الحالية، مثل أنظمة ETL. سابعًا، التحكم في إصدارات النماذج والتكوينات. ثامنًا، أتمتة الاختبار والنشر المستمر. تاسعًا، التوثيق وكتب التشغيل لموظفي العمليات. عاشرًا، توثيق الامتثال، وخاصةً للقطاعات الخاضعة للتنظيم.
ما هي مزايا الامتثال وحماية البيانات للذكاء الاصطناعي المحلي؟
يوفر التطبيق المحلي مزايا هامة فيما يتعلق بخصوصية البيانات، لا سيما في القطاعات الخاضعة للتنظيم. لا تُنقل بيانات التدريب من البنية التحتية الخاصة بالمؤسسة، ولا تُنقل بيانات المستخدم إلى شركات أمريكية أو جهات خارجية أخرى. هذا يُجنّب العديد من مخاطر الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) المرتبطة بواجهات برمجة التطبيقات السحابية. يمكن معالجة البيانات الحساسة، مثل سجلات المرضى في المستشفيات، والبيانات المالية في البنوك، وبيانات التصميم في الشركات الصناعية، محليًا. في الوقت نفسه، تبقى المؤسسة مستقلة عن مستويات الخدمة الخارجية وزيادات الأسعار. تُعدّ هذه ميزة كبيرة للمؤسسات الكبيرة ذات متطلبات أمنية صارمة وحماية البيانات.
ما هي الفرص التي توفرها اللامركزية في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟
تتيح اللامركزية العديد من الفرص الاستراتيجية. أولًا، الاستقلال الاقتصادي عن مزودي الخدمات السحابية ونماذج تسعيرهم. ثانيًا، الاستقلال التقني عن انقطاعات الخدمة الخارجية؛ حيث تستمر البنية التحتية في العمل حتى في حال انقطاع اتصال OpenAI. ثالثًا، ميزة تنافسية من خلال نماذج احتكارية غير متاحة للعامة. رابعًا، سيادة البيانات وحمايتها من تسريبها. خامسًا، القدرة على ضبط النماذج بدقة لتناسب حالات الاستخدام الخاصة بكل مؤسسة. سادسًا، الاستقلال الجيوسياسي، وهو أمر ذو أهمية خاصة للمؤسسات الأوروبية والألمانية. سابعًا، التحكم في التكاليف من خلال نفقات رأسمالية متوقعة (CAPEX) بدلًا من نفقات تشغيلية غير محدودة (OPEX). ثامنًا، التحكم الإبداعي في الذكاء الاصطناعي المستخدم.
كيف تضع ألمانيا نفسها في سباق البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي؟
تتمتع ألمانيا بمزايا تاريخية في كفاءة الأجهزة والحوسبة الصناعية، لكنها تتخلف بشكل ملحوظ عن الولايات المتحدة والصين في البنية التحتية للحوسبة عالية الأداء. يتيح DeepSeek V3.2، بترخيصه المفتوح، للمؤسسات الألمانية فرصة تحقيق استقلالية سريعة. تستطيع الشركات الألمانية الآن بناء بنية تحتية محلية للذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على الاحتكارات الأمريكية. وهذا ذو أهمية استراتيجية للصناعة والشركات الصغيرة والمتوسطة والبنية التحتية الحيوية. وعلى المدى الطويل، قد يؤدي هذا إلى سيادة أوروبية في موارد الذكاء الاصطناعي.
ما هي آفاق التنمية الواقعية للأشهر الثمانية عشر إلى الأربعة والعشرين المقبلة؟
ستعزز الأشهر الثمانية عشر إلى الأربعة والعشرين المقبلة عدة اتجاهات. أولًا، تقنيات التكميم التي تُحسّن تبسيط النماذج دون خسارة كبيرة في الأداء. ثانيًا، نماذج مزيج الخبراء التي تجمع بين الكفاءة والسعة. ثالثًا، الرقاقات المتخصصة من الشركات الناشئة التي تُكسر احتكار وحدات معالجة الرسومات. رابعًا، اعتماد DeepSeek ونماذج مفتوحة المصدر مشابهة في بيئات المؤسسات. خامسًا، توحيد واجهات برمجة التطبيقات والواجهات لزيادة قابلية النقل. سادسًا، الابتكارات التنظيمية في أوروبا التي تُعزز خصوصية البيانات وتُعزز الحلول المحلية. سابعًا، العروض التعليمية والموارد المجتمعية للبنية التحتية المحلية. ثامنًا، التكامل مع أدوات الأعمال القياسية.
كيف ينبغي للشركات أن تصمم استراتيجيتها للاستفادة من هذا الاتجاه؟
ينبغي على الشركات اتخاذ عدة خطوات استراتيجية. أولاً، إطلاق مشروع تجريبي باستخدام DeepSeek V3.2 أو نماذج مفتوحة المصدر مشابهة لاكتساب الخبرة. ثانياً، بناء خبرة داخلية، على سبيل المثال، من خلال تدريب أو توظيف مهندسي تعلم الآلة. ثالثاً، وضع خارطة طريق للبنية التحتية تُحدد المسار من الاعتماد على السحابة إلى العمليات المحلية. رابعاً، توضيح متطلبات حماية البيانات والامتثال مع فرق تكنولوجيا المعلومات. خامساً، تحديد حالات الاستخدام الأكثر استفادة من المعالجة المحلية. سادساً، التعاون مع الشركات الناشئة وشركاء التكنولوجيا لتسريع التقدم. سابعاً، تخصيص ميزانية طويلة الأجل للاستثمار في الأجهزة.
ما هي الأخطاء التي يجب على المنظمات تجنبها تمامًا عند البدء؟
ينبغي على المؤسسات تجنب العديد من الأخطاء الشائعة. أولاً، لا تنشر نموذج 671B كاملاً عندما يكون نموذج 70B كافياً تماماً؛ فهذا يؤدي إلى استثمارات غير ضرورية في الأجهزة. ثانياً، لا تُهمل الأمن؛ يجب حماية واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي كأي بنية تحتية حيوية أخرى. ثالثاً، لا تُسرّع في التوسع قبل تأسيس العمليات؛ ابدأ بالتجربة أولاً، ثم توسّع لاحقاً. رابعاً، لا تُقلّل من تقدير التكاليف؛ ليس فقط الأجهزة، بل أيضاً التشغيل والمراقبة والدعم. خامساً، لا تُضيّع وقتاً طويلاً على التحسين بدلاً من تنفيذ حالات استخدام فعّالة. سادساً، لا تُهمل استقطاب الكفاءات؛ فالخبرة الهندسية الجيدة نادرة. سابعاً، لا تُقلّل من تقدير اعتماد الموردين؛ فكّر فيما يحدث في حال تعطل وحدة معالجة الرسومات.
هل هذا النهج مجدي اقتصاديا للشركات المتوسطة الحجم؟
يُعد هذا النهج منطقيًا للغاية للشركات المتوسطة. فاستثمار ما بين 2500 و3000 يورو في نظام 3090 مزدوج يُعدّ استثمارًا مناسبًا لمعظم الشركات المتوسطة. كما أن عائد الاستثمار إيجابي في الغالب، خاصةً إذا كانت تكاليف واجهات برمجة التطبيقات (API) لدى الشركة مرتفعة حاليًا مع OpenAI. فتشغيل نموذج 70B محليًا لا يكلف سوى الكهرباء، أي ما بين 200 و250 يورو شهريًا، بينما تُعدّ واجهات برمجة التطبيقات السحابية أكثر تكلفة بكثير. وبالنسبة لقطاعات مثل وكالات التسويق، وتطوير البرمجيات، والاستشارات، والخدمات المالية، يُعدّ هذا النهج منطقيًا من الناحية الاقتصادية.
ما هي التغييرات التي تطرأ على العاملين لحسابهم الخاص وأصحاب الأعمال الفردية؟
هذا يفتح آفاقًا جديدة كليًا للعاملين المستقلين وأصحاب المشاريع الفردية. فبدلًا من دفع رسوم اشتراكات واجهات برمجة التطبيقات (API) باهظة الثمن، يمكنهم تشغيل نموذج بسيط محليًا. يتيح هذا خدمات مثل تحرير النصوص، وإنشاء الأكواد البرمجية، والمساعدة في التصميم، مع سيادة كاملة على البيانات. يستفيد العميل من خصوصية البيانات، ويستفيد العامل المستقل من انخفاض تكاليف التشغيل. استثمار لمرة واحدة في جهاز 3090 مزدوج يُغطي تكاليفه في غضون بضعة أشهر فقط. هذا يُتيح إمكانيات ذكاء اصطناعي عالية الجودة للشركات الصغيرة في السوق.
كيف ستتطور صناعة الذكاء الاصطناعي السحابي؟
سيشهد قطاع الذكاء الاصطناعي السحابي استقطابًا. سيركز مزودو الخدمات السحابية الكبار، مثل OpenAI وGoogle وMicrosoft، على الخدمات عالية التخصص، بدلًا من نماذج اللغات الكبيرة السلعية. سيسعون إلى خلق قيمة متميزة من خلال النماذج المتخصصة والدعم والتكامل. سيتعرض مزودو الخدمات متوسطة المدى الذين يفتقرون إلى تمييز واضح للضغوط. ستسيطر نماذج المصدر المفتوح تمامًا على قطاع الخدمات السلعية. ستظهر نماذج أعمال جديدة، مثل مزودي البنية التحتية المتخصصين للضبط الدقيق أو تكييف النطاق. يُعد هذا نضجًا صحيًا للسوق.
ما هو الدور الذي تلعبه مسرعات الأجهزة المتخصصة؟
تلعب مُسرِّعات الأجهزة المتخصصة دورًا متزايد الأهمية. تتطور وحدات معالجة الرسومات (TPUs)، ورقائق جوجل المخصصة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، ووحدة معالجة الرسومات المتكاملة (IPU) من Graphcore، وغيرها من البنى البديلة. لا تزال NVIDIA مهيمنة على التدريب واسع النطاق، إلا أن بدائل حقيقية آخذة في الظهور للاستدلال والتطبيقات المتخصصة. هذا يزيد المنافسة ويخفض تكاليف الأجهزة على المدى الطويل. ستظل NVIDIA الخيار الأمثل للبنية التحتية الخاصة لسنوات قادمة، إلا أن السوق يزداد تنوعًا.
ما هي التأثيرات الجيوسياسية العالمية لـ DeepSeek؟
لـ DeepSeek تداعيات جيوسياسية هامة. تُقدّم شركة صينية، لأول مرة، نموذجًا لغويًا واسع النطاق تنافسيًا عالميًا بموجب ترخيص مفتوح المصدر متساهل. يُكسر هذا احتكار الولايات المتحدة للنماذج عالية الأداء. بالنسبة لدول أوروبية، مثل ألمانيا، يُتيح هذا إمكانية تحقيق السيادة التكنولوجية دون الاعتماد على الولايات المتحدة أو الصين. وهذا ذو أهمية استراتيجية بالغة للأمن القومي، والقدرة التنافسية الاقتصادية، وسيادة البيانات. على المدى الطويل، قد يؤدي هذا إلى مشهد ذكاء اصطناعي متعدد الأقطاب.
هل ظهرت مجموعة بديلة أوروبية؟
يجري حاليًا تطوير حزمة حلول أوروبية بديلة. ويعمل مزودو خدمات الحوسبة السحابية الأوروبيون، مثل OVH وScaleway، على بناء البنية التحتية كخدمة لنماذج الذكاء الاصطناعي المحلية. كما تُشجع المبادرات الأوروبية مفتوحة المصدر على تبني نماذج بديلة. وتدعم الأطر التنظيمية، مثل قانون الذكاء الاصطناعي، النهج المحلية. وتستثمر المؤسسات الألمانية في السيادة. ورغم أنها لا تزال مجزأة، إلا أن أسسها تتشكل. ويمكن أن تُبنى حزمة حلول أوروبية راسخة في غضون ثلاث إلى خمس سنوات.
متى ستصبح البنية التحتية المحلية للذكاء الاصطناعي سائدة؟
ستصبح البنية التحتية المحلية للذكاء الاصطناعي شائعة الاستخدام لدى المؤسسات الكبرى خلال عامين إلى أربعة أعوام. سيستمر انخفاض التكلفة، وسيصبح الحصول على الأجهزة أسهل، وستصبح البرمجيات أكثر سهولة في الاستخدام. ستدفع المتطلبات التنظيمية المزيد من المؤسسات إلى العمل محليًا. ستُثبت قصص النجاح الأولية فعاليتها. مع ذلك، فإن انتشارها لا يعني أنها متاحة للأفراد؛ بل ستبقى حكرًا على المتحمسين لعدة سنوات على الأقل.
ما هي التوصيات النهائية لصناع القرار؟
ينبغي على صانعي القرار مراعاة التوصيات التالية. أولاً، بادروا بالعمل فوراً، لا تنتظروا؛ فالتكنولوجيا جاهزة. ثانياً، ابدأوا بمشروع تجريبي، لا تستثمروا مباشرةً في عمليات النشر الشاملة. ثالثاً، قيّموا نظام 3090 مزدوجاً كجهاز مرجعي؛ فهو الخيار الأمثل عملياً. رابعاً، استخدموا نماذج DeepSeek V3.2 Distilled، وليس النموذج الكامل. خامساً، أعطوا الأولوية للمواهب والخبرات؛ فالأجهزة رخيصة، والكوادر المؤهلة نادرة. سادساً، دمج الأمن والامتثال في مرحلة التصميم. سابعاً، وضعوا خارطة طريق طويلة المدى، لا تتخذوا قرارات عشوائية. ثامناً، تعاونوا مع الفريق المالي لضمان تغطية تكاليف الاستثمار في الأجهزة خلال 12 إلى 18 شهراً. تاسعاً، عبّروا عن سيادة البيانات كميزة تنافسية. عاشراً، راقبوا تطورات السوق بانتظام وعدّلوا الاستراتيجية وفقاً لذلك.
هل انعكاس الاتجاه حقيقي؟
إن التحول الجذري حقيقي وجوهري. DeepSeek V3.2 ليس مشروعًا هامشيًا، بل نموذج يُحدث تغييرًا جذريًا في إطار استخدام الذكاء الاصطناعي. تُمكّن تراخيص المصدر المفتوح، والأداء الجذاب، وتكاليف البنية التحتية الواقعية المؤسسات من تشغيل الذكاء الاصطناعي باستقلالية تامة لأول مرة. نهاية احتكارات الذكاء الاصطناعي السحابي باتت وشيكة، مما يُتيح فرصًا للسيادة التكنولوجية، والاستقلال الاقتصادي، وخصوصية البيانات. تقع الخطوة التالية على عاتق صانعي القرار في الشركات والهيئات الحكومية والبنى التحتية الحيوية. سيكون مستقبل الذكاء الاصطناعي لامركزيًا، ومتعدد الأشكال، ومُحددًا ذاتيًا.
بُعد جديد للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert
بُعدٌ جديدٌ للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert - الصورة: Xpert.Digital
ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.
منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.
الفوائد الرئيسية في لمحة:
⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.
🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.
💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.
🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.
المزيد عنها هنا:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
Konrad Wolfenstein
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ
☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة
☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها
☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B
☑️ رائدة تطوير الأعمال / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية
🎯🎯🎯 استفد من خبرة Xpert.Digital الواسعة والمتنوعة في حزمة خدمات شاملة | تطوير الأعمال، والبحث والتطوير، والمحاكاة الافتراضية، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية
استفد من الخبرة الواسعة التي تقدمها Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع المعزز، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية - الصورة: Xpert.Digital
تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.
المزيد عنها هنا:
