DeepSeek V3.1 – אזעקה עבור OpenAI ושות': בינה מלאכותית סינית בקוד פתוח מציבה אתגרים חדשים לספקים מבוססים

### אזעקה ל-OpenAI ושות': הבינה המלאכותית החדשה של סין חזקה באותה מידה – אבל זולה להחריד. מה עומד מאחוריה? ### DeepSeek V3.1: מתקפת הבינה המלאכותית השקטה שהופכת כעת את עולם הטכנולוגיה ### שכחו מהבינה המלאכותית היקרה: מדוע מודל הקוד הפתוח הסיני הזה משנה הכל ### הבינה המלאכותית העל החדשה של סין: כיצד בייג'ינג מפעילה לחץ על המערב עם אסטרטגיה חופשית רדיקלית ### טובה וזולה יותר מהמתחרים? מה הבינה המלאכותית הפלאית החדשה של סין באמת יכולה לעשות ###

DeepSeek V3.1 מחוללת מהפכה בנוף הבינה המלאכותית (שוב)

בינה מלאכותית סינית מצטיירת כאתגר רציני עבור ענקיות הטכנולוגיה האמריקאיות. חברת הסטארט-אפ DeepSeek, שבסיסה בהאנגג'ואו, השיגה פריצת דרך משמעותית עם המודל האחרון שלה, V3.1, המאתגר באופן מהותי את ההנחות המסורתיות לגבי פיתוח ומימון בינה מלאכותית. מודל הקוד הפתוח משיג את הביצועים של מערכות קנייניות מובילות בחלקיק מעלות הפיתוח, וסולל את הדרך לעתיד הבינה המלאכותית.

מתאים לכך:

• Deepseek: מהפכת ה- AI של סין בצל המעקב – טענות חמורות מוושינגטון

חדשנות טכנית עם ארכיטקטורה היברידית

DeepSeek V3.1 מבוסס על ארכיטקטורת שילוב מומחים מתקדמת עם סך של 685 מיליארד פרמטרים, מתוכם 37 מיליארד מופעלים לכל טוקן. טכנולוגיה זו מאפשרת ניצול משאבים יעיל משמעותית יותר בהשוואה למודלים מסורתיים מבלי לפגוע בביצועים.

המאפיין הבולט של הדגם החדש הוא ארכיטקטורת ההסקה ההיברידית שלו, שיכולה לעבור בין "מצב חשיבה" ל"מצב לא-חשיבה". במצב חשיבה, המערכת מפתחת תהליכי חשיבה פנימיים עמוקים יותר והיא אידיאלית לפתרון בעיות מורכב הדורש חשיבה לוגית רב-שלבית. מצב לא-חשיבה, לעומת זאת, מספק תשובות ישירות ותמציתיות למשימות שבהן המהירות היא קריטית.

התקדמות טכנית נוספת היא חלון ההקשר המורחב של 128,000 טוקנים, השווה ערך לכ-96,000 מילים או שני רומנים בני 200 עמודים. קיבולת זו מאפשרת עיבוד של מסמכים ארוכים במיוחד, הבנת מאגרי קוד שלמים ותרחישי דיאלוג מרובי שלבים.

הפיתוח הנוסף הושג באמצעות גישת הרחבת הקשר דו-שלבית. שלב 32,000 האסימונים הורחב פי עשרה ל-630 מיליארד אסימונים, בעוד ששלב 128,000 האסימונים הורחב פי 3.3 ל-209 מיליארד אסימונים. בנוסף, המודל משתמש בפורמט הנתונים UE8M0 FP8 לתאימות אופטימלית עם ארכיטקטורות חומרה מודרניות.

פרמטרים ומדדי ביצועים מרשימים

במבחנים סטנדרטיים, DeepSeek V3.1 משיג תוצאות יוצאות דופן. במדד הקידוד המפורסם של Aider, המודל השיג ציון של 71.6 אחוזים – ציון המתחרה בדגמים המובילים של OpenAI ו-Anthropic. ביצועים אלה מרשימים במיוחד בהתחשב בכך שהם מושגים בעלות נמוכה משמעותית.

במשימות מתמטיות, DeepSeek V3.1 אף עולה על מתחרים מבוססים. במבחן Math 500, המודל השיג 90.2 אחוזים, בעוד ש-GPT-4o הצליח רק 74.6 אחוזים. במבחן MMLU-Pro, המערכת השתפרה ב-5.3 נקודות ל-81.2, ובמבחן GPQA, היא השיגה 9.3 נקודות מרשימות ל-68.4.

ראוי לציון במיוחד השיפור במשימות חשיבה מרובות שלבים, שבהן גרסה 3.1 מציגה ביצועים טובים ב-43 אחוזים מקודמתה. יכולות התכנות של המודל מאפשרות לו ליצור קוד ללא שגיאות באורך של עד 700 שורות – ביצועים המתחרים בפתרונות קנייניים יקרים.

יעילות עלות מהפכנית

מבנה העלויות של DeepSeek V3.1 הופך את ההנחות הקודמות לגבי פיתוח בינה מלאכותית על פיה. בעוד שמשימת תכנות עם V3.1 עולה כדולר אחד, מערכות דומות גובות כמעט 70 דולר עבור משימות דומות. הפחתת עלויות דרמטית זו הופכת את טכנולוגיית הבינה המלאכותית המתקדמת לנגישה לחברות קטנות יותר ולמפתחים.

לפי החברה, עלויות הפיתוח של דגם ה-V3 הבסיסי היו רק כ-5.6 מיליון דולר – חלק קטן ממאות מיליוני הדולרים שהוציאו חברות אמריקאיות על פרויקטים דומים. יעילות זו הושגה באמצעות שיטות אימון חדשניות ושימוש בחומרה פחות חזקה אך חסכונית יותר.

תמחור ה-API של DeepSeek פוגע משמעותית בתחרות. מודל הצ'אט עולה 0.07 דולר למיליון טוקנים קלט עם תוצאות מטמון ו-1.10 דולר למיליון טוקנים פלט. מודל ההיגיון עולה 0.14 דולר לטוקן קלט ו-2.19 דולר לטוקן פלט. לשם השוואה, OpenAI גובה כ-2 עד 2.50 דולר למיליון טוקנים פלט, בעוד שמחירו של DeepSeek הוא 0.014 דולר.

חשיבות אסטרטגית לתחרות עולמית בבינה מלאכותית

להצלחותיה של DeepSeek השלכות מרחיקות לכת על נוף הבינה המלאכותית העולמי. החברה מדגימה שביצועי בינה מלאכותית מתקדמים אינם דורשים עוד את המשאבים העצומים והגישות הקנייניות שאפיינו את פיתוח הבינה המלאכותית האמריקאי עד כה. פיתוח זה מאתגר את יסודות המודלים העסקיים הנוכחיים.

הנהגת סין מייחסת חשיבות אסטרטגית רבה ל-DeepSeek, כפי שהודגם בקבלת הפנים שניתנה למייסד ליאנג וונפנג על ידי ראש הממשלה לי צ'יאנג. החברה נתפסת כאבן בניין מרכזית בשאיפותיה של סין להפוך למובילה עולמית בתחום הבינה המלאכותית עד 2030.

אסטרטגיית הקוד הפתוח של DeepSeek מאפשרת לחברות ולחוקרים אחרים ברחבי העולם לבנות על התקדמותה ולפתח חידושים משלהם. זה מקדם פיתוח מבוזר של טכנולוגיית בינה מלאכותית ומפחית את התלות בענקיות טכנולוגיה בודדות.

רקע ומבנה החברה

DeepSeek נוסדה בהאנגג'ואו בשנת 2023 על ידי ליאנג וונפנג וממומנת במלואה על ידי קרן הגידור הסינית High-Flyer. וונפנג, שנולד בשנת 1985 כבן למורה בבית ספר יסודי, פיתח עניין ביישום בינה מלאכותית במגזר הפיננסי בזמן לימודיו באוניברסיטת ג'ג'יאנג.

בשנת 2016, ייסד וונפנג את High-Flyer, קרן גידור המשתמשת בלמידת מכונה לאסטרטגיות מסחר כמותיות. עד שנת 2021, החברה עברה במלואה לגישות מסחר המונעות על ידי בינה מלאכותית והתפתחה לאחת מקרנות ההשקעה הכמותיות המובילות בסין עם ניהול נכסים בשווי של למעלה מ-100 מיליארד יואן סיני.

עוד לפני שהקימה את DeepSeek, וונפנג החלה לרכוש אלפי כרטיסי מסך של Nvidia – שבהתחלה נתפסו כתחביב אקסצנטרי של מיליארדר. השקעה ארוכת טווח זו בחומרה אפשרה לחברה מאוחר יותר לפתח מודלים תחרותיים של בינה מלאכותית למרות מגבלות היצוא האמריקאיות.

פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות כחלופה אסטרטגית לחברות אירופאיות – תמונה: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: פלטפורמת ה- AI הגמישה ביותר – פתרונות בהתאמה אישית המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

השפעת פיקוח על היצוא של ארה"ב

הצלחתה של DeepSeek בולטת במיוחד לאור מגבלות היצוא האמריקאיות על שבבי בינה מלאכותית רבי עוצמה לסין. בעוד שהסנקציות נועדו להגביל את יכולתה של סין לפתח מערכות בינה מלאכותית מתקדמות, DeepSeek מדגימה שגישות תוכנה חדשניות וניצול יעיל של משאבים יכולים להתגבר על מגבלות אלה.

החברה השתמשה בשבבי H800 פחות חזקים שאושרו לייצוא לסין, אך עדיין השיגה ביצועים גבוהים באמצעות אלגוריתמים אופטימליים ושיטות אימון יעילות. גישה זו מטילה ספק ביעילותן של סנקציות טכנולוגיות ומדגישה נתיבים חלופיים לפיתוח בינה מלאכותית.

מומחים רואים בפריצת הדרך של DeepSeek נקודת מפנה שעשויה לשנות באופן מהותי את ההערכות הקיימות לגבי יכולותיה ופוטנציאלה של סין בתחום הבינה המלאכותית. ההתפתחות מצביעה על כך שחידושים באופטימיזציית תוכנה עשויים להיות חשובים יותר מעליונות חומרה טהורה.

מתאים לכך:

• התפיסה של סין בבינה מלאכותית: המקרה DeepSeek ושימוש הנתונים האסטרטגיים

קוד פתוח כיתרון תחרותי

אסטרטגיית הקוד הפתוח של DeepSeek מציעה מספר יתרונות אסטרטגיים. מפתחים וחברות ברחבי העולם יכולים להריץ את המודל באופן מקומי, להתאים אותו אישית ולשלב אותו בפרויקטים שלהם מבלי להסתמך על שירותי ענן. זה חשוב במיוחד עבור יישומים רגישים לנתונים וחברות שרוצות לשמור על שליטה על המידע שלהן.

פיתוח מבוסס קהילה מאפשר תיקון באגים מהיר יותר, שיפורים מתמשכים ובסיס תורמים רחב. במקביל, גישת הקוד הפתוח מאפשרת דמוקרטיזציה של גישה לטכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת ומקדמת חדשנות, אפילו בקרב חברות קטנות יותר ובמדינות מתפתחות.

בניגוד למודלים קנייניים הנגישים רק דרך ממשקי API או פלטפורמות ענן, בינה מלאכותית בקוד פתוח מציעה זמינות ארוכת טווח ועצמאות מספקים בודדים. משתמשים אינם צריכים לדאוג מעליות מחירים, הגבלות גישה או הפסקת שירות.

פריצות דרך וחידושים טכנולוגיים

DeepSeek V3.1 משלבת מספר טכנולוגיות פורצות דרך המאפשרות את יעילותו יוצאת הדופן. ארכיטקטורת הקשב הסמוי מרובת הראשים דוחסת מטמוני מפתח-ערך באמצעות וקטורים סמויים, מה שמפחית את צריכת הזיכרון ואת תקורת החישוב במהלך הסקה.

שיטת החיזוי המרובה של אסימונים מאפשרת לכל אסימון לחזות מספר אסימונים עתידיים בו זמנית. זה מתגבר על צוואר בקבוק משמעותי של מודלים אוטורגרסיביים מסורתיים ומשפר הן את הדיוק והן את מהירות ההסקה.

שימוש באימון של 8 סיביות מפחית משמעותית את דרישות הזיכרון והעלויות מבלי לפגוע בדיוק. טכניקה זו נחשבה זה מכבר לבעייתית, אך DeepSeek מראה שכאשר היא מיושמת נכון, היא מובילה לתוצאות דומות לשיטות קונבנציונליות.

תגובות והשפעות השוק

ההכרזה על DeepSeek V3.1 עוררה תגובות חזקות בשווקים הפיננסיים. אנבידיה הפסידה מעל 600 מיליארד דולר בשווי השוק – ההפסד הגדול ביותר בהיסטוריה של שוק המניות האמריקאי. גם חברות חומרה אחרות בתחום הבינה המלאכותית רשמו ירידות משמעותיות במחירי המניות.

משקיעים ואנליסטים חושבים מחדש על הערכותיהם לגבי תעשיית הבינה המלאכותית. הצלחתה של DeepSeek מאתגרת את ההנחה שהשקעות מסיביות בחומרה ובפיתוח קנייני הן תנאים מוקדמים הכרחיים לבינה מלאכותית מתקדמת.

חברות מערביות כבר בודקות מודלים של DeepSeek בתהליכי העבודה שלהן. דוגמה בולטת אחת היא Merck, שמנהל הנתונים הראשי שלה הדגים בפומבי את שילוב DeepSeek כאחת מכמה אפשרויות של בינה מלאכותית בתהליכים פנימיים.

התפתחויות ותחזית עתידית

DeepSeek מציבה את גרסה 3.1 כצעד הראשון לקראת "עידן הסוכנים" של הבינה המלאכותית. המודל עבר אופטימיזציה ספציפית לניצול משופר של כלים ומשימות סוכנים מרובות שלבים. אופטימיזציות לאחר האימון הובילו לשיפורים משמעותיים בשימוש בכלים חיצוניים ובמשימות חיפוש מורכבות.

מהירות הפיתוח של DeepSeek מרמזת על כך שייתכן שדגם V4 ישוחרר לפני שחרור ה-R2 הבא של OpenAI. תנופה זו עשויה להאיץ את מחזורי הפיתוח המסורתיים של תעשיית הבינה המלאכותית ולקבוע סטנדרטים חדשים לתדירות עדכונים.

הצלחותיה של DeepSeek כבר מהוות השראה לחברות וחוקרים סיניים אחרים בתחום הבינה המלאכותית ברחבי העולם. מודלים של קוד פתוח נתפסים יותר ויותר כחלופה תקפה לפתרונות קנייניים, מה שיכול להוביל לנוף בינה מלאכותית מגוון ותחרותי יותר.

אתגרים וביקורות

למרות ביצועיה המרשימים, גם DeepSeek סופגת ביקורת. כמו מודלים סינים אחרים של בינה מלאכותית, DeepSeek כפופה לאמצעי צנזורה מסוימים, שניתן להשתמש בהם בתחומים רגישים מבחינה פוליטית. עם זאת, לעתים קרובות ניתן לעקוף מגבלות אלה באמצעות התאמות טכניות.

השקיפות בנוגע לנתוני ושיטות האימון מוגבלת. ישנן ספקולציות שהאימון מבוסס בחלקו על תגובות מ-ChatGPT, שכן DeepSeek טוענת לעיתים שהיא ChatGPT עצמה. עמימות זו מעלה שאלות לגבי מקוריות ובעיות פוטנציאליות של זכויות יוצרים.

הפיתוח המהיר והמחיר הנמוך של מודלי DeepSeek מעלים גם חששות לגבי קיימות מודל העסקים. מבקרים מטילים ספק האם המחירים הנמוכים במיוחד ניתנים לשמירה בטווח הארוך או שמא הם חלק ממאמץ אסטרטגי לחדירה לשוק.

השלכות גלובליות על תעשיית הבינה המלאכותית

DeepSeek V3.1 מסמן נקודת מפנה בפיתוח הבינה המלאכותית העולמית. המודל מוכיח שגישות תוכנה חדשניות וניצול משאבים יעיל יכולים להיות חשובים יותר מהשקעות הון אדירות וגישה לחומרה העדכנית ביותר. תובנה זו תשפיע על האסטרטגיות של כל חברות הבינה המלאכותית הגדולות.

דמוקרטיזציה של טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת באמצעות מודלים בקוד פתוח עשויה להוביל לפיזור שווה יותר של יכולות בינה מלאכותית ברחבי העולם. מדינות וחברות שהיו מודרות בעבר עקב עלויות גבוהות או חסמים טכניים יקבלו גישה לטכנולוגיה מתקדמת.

במקביל, הצלחתה של DeepSeek מעמידה בספק את יעילותן של סנקציות טכנולוגיות ובקרות יצוא. היכולת להשיג ביצועים ברמה עולמית עם משאבים מוגבלים עשויה לעודד מדינות אחרות לנקוט בגישות דומות ולפתח מערכות אקולוגיות משלהן בתחום הבינה המלאכותית.

DeepSeek V3.1 מייצג יותר מסתם עוד מודל של בינה מלאכותית – הוא מסמל שינוי מהותי באופן שבו בינה מלאכותית מפותחת, ממומנת ומופצת. השילוב של חדשנות טכנית, פיתוח חסכוני וזמינות קוד פתוח יוצר הזדמנויות חדשות ומציב אתגרים משמעותיים בפני מובילי שוק מבוססים. פיתוחים נוספים יראו האם גישה זו תעצב את עתידה של תעשיית הבינה המלאכותית.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus