برزت شركة Deepseek الصينية AI كمنافس محتمل لقادة AI الأمريكيين ، مما يدل على نماذج اختراق تدعي أنها توفر الأداء مماثلة لبرنامج Chatbots الرائد في جزء صغير من التكلفة. لقد تصدر تطبيق الشركة المحمول ، الذي تم إصداره في أوائل يناير ، مخططات iPhone عبر الأسواق الرئيسية بما في ذلك الولايات المتحدة والمملكة المتحدة والصين.
تأسست Deepseek في عام 2023 من قبل Liang Wenfeng ، الرئيس السابق لصندوق التحوط الكمي الذي يحركه AI ، يجعل نماذجها مفتوحة المصدر وتتضمن ميزة التفكير التي توضح تفكيرها قبل تقديم الردود.
لقد تم خلط رد فعل وول ستريت. بينما يحذر Jefferies من أن نهج Deepseek الفعال “يثقد بعضًا من النشوة Capex” بعد التزامات الإنفاق الأخيرة من Meta و Microsoft – يتجاوز كل منها 60 مليار دولار هذا العام – يتساءل Citi حول ما إذا كانت هذه النتائج قد تحققت دون وحدات معالجة الرسومات المتقدمة. يرى جولدمان ساكس آثارًا أوسع ، مما يشير إلى أن التطوير يمكن أن يعيد تشكيل المنافسة بين عمالقة التكنولوجيا المعروفة والشركات الناشئة عن طريق خفض الحواجز التي تحول دون الدخول.
إليكم كيف يتفاعل محللو وول ستريت مع ديبسيك ، بكلماتهم الخاصة (التأكيد على الألغام):
جيفريز
تداعيات قوة ديبسيك على تدريب الذكاء الاصطناعي الثقوب بعض من النشوة Capex التي أعقبت التزامات كبيرة من ستارغيت وميتا الأسبوع الماضي. مع تقدم Deepseek الأداء المشابه لـ GPT-4O لجزء صغير من قوة الحوسبة ، هناك الآثار السلبية المحتملة للبنائين، نظرًا لأن الضغط على لاعبي الذكاء الاصطناعى لتبرير خطط Capex المتزايدة قد يؤدي في النهاية إلى انخفاض مسار إيرادات مركز البيانات ونمو الأرباح.
إذا كانت النماذج الأصغر يمكن أن تعمل بشكل جيد ، فهذا كذلك يحتمل أن يكون إيجابيًا للهاتف الذكي. نحن نتجاهل على الهاتف الذكي من الذكاء الاصطناعي حيث لم يكتسب الذكاء الاصطناعى أي جر مع المستهلكين. هناك حاجة إلى مزيد من ترقية الأجهزة (ADV PKG+Fast DRAM) لتشغيل نماذج أكبر على الهاتف ، مما سيؤدي إلى زيادة التكاليف. يعتمد نموذج AAPL في الواقع على MOE ، لكن معلمات بيانات 3BN لا تزال صغيرة جدًا بحيث لا تجعل الخدمات مفيدة للمستهلكين. ومن ثم يقدم نجاح Deepseek بعض الأمل ولكن لا يوجد أي تأثير على التوقعات القريبة من الهاتف الذكي AI.
الصين هي فقط السوق الذي يتابع كفاءة LLM بسبب قيود الرقائق. من المحتمل أن يدرك ترامب/مسك خطر إجراء مزيد من القيود هو إجبار الصين على الابتكار بشكل أسرع. لذلك ، نعتقد أنه من المحتمل أن يرتاح ترامب سياسة انتشار الذكاء الاصطناعي.
سيتي
في حين أن إنجاز Deepseek قد يكون رائدًا ، فإننا سؤال الفكرة أن مآثرها قد تم دون استخدام وحدات معالجة الرسومات المتقدمة لضبطها و/أو بناء LLMS الأساسي يعتمد النموذج النهائي من خلال تقنية التقطير. في حين أن هيمنة الشركات الأمريكية على نماذج الذكاء الاصطناعى الأكثر تقدماً يمكن أن تواجه تحديًا ، فإننا نقدر أنه في بيئة أكثر تقييدًا حتماً ، فإن الوصول إلى الرقائق الأكثر تقدماً هو ميزة. وبالتالي ، لا نتوقع أن تبتعد شركات AI القيادية عن وحدات معالجة الرسومات الأكثر تقدماً والتي توفر أكثر جاذبية/TFLOPs على نطاق واسع. نرى إعلانات AI Capex الحديثة مثل Stargate كإشارة إلى الحاجة إلى رقائق متقدمة.
بيرنشتاين
باختصار ، نعتقد أن 1) ديبسيك لم “بناء Openai مقابل 5 ملايين دولار”؛ 2) النماذج تبدو رائعة لكننا لا أعتقد أنها معجزات؛ و 3) Twitterverse الناتج الذعر خلال عطلة نهاية الأسبوع يبدو مبالغًا فيه.
رد فعلنا الأولي لا يشمل الذعر (بعيدًا عن ذلك). إذا اعترفنا بأن Deepseek قد يكون قد قلل من تكاليف تحقيق الأداء النموذجي المكافئ ، على سبيل المثال ، 10x ، نلاحظ أيضًا أن مسارات تكلفة النموذج الحالية تتزايد بمقدار ذلك كثيرًا كل عام على أي حال (قوانين التحجيم الشائنة … “) والتي لا تستطيع ذلك لا يمكن تواصل إلى الأبد. في هذا السياق ، نحتاج إلى ابتكارات مثل هذا (Moe ، التقطير ، الدقة المختلطة ، إلخ) إذا كان من الذكاء الاصطناعى الاستمرار في التقدم. وبالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن اعتماد الذكاء الاصطناعي ، حيث أننا محللون نحن مؤمنون حازمون في مفارقة Jevons (أي أن مكاسب الكفاءة تولد زيادة صافية في الطلب) ، ونعتقد أن أي قدرة حسابية جديدة غير محفوظة أكثر عرضة للاستيعاب بسبب الاستخدام والاستخدام والاستخدام زيادة الطلب مقابل التأثير على توقعات الإنفاق على المدى الطويل في هذه المرحلة ، لأننا لا نعتقد أن احتياجات الحساب قريبة من الوصول إلى الحد الأقصى في الذكاء الاصطناعي. يبدو أيضًا أنه امتداد للاعتقاد بأن الابتكارات التي يتم نشرها من قبل Deepseek غير معروفة تمامًا من قبل العدد الهائل من باحثو الذكاء الاصطناعى في العالم العديدة في العالم (بصراحة لا نعرف ما كانت المختبرات المغلقة الكبيرة تستخدم لتطوير ونشر نماذجهم الخاصة ، لكننا لا نستطيع أن نعتقد أنهم لم يفكروا أو ربما استخدموا استراتيجيات مماثلة).
مورغان ستانلي
لم نؤكد صحة هذه التقارير ، ولكن إذا كانت دقيقة ، وإن LLM المتقدمة ، يمكن بالفعل تطوير جزء صغير من الاستثمار السابق ، يمكن أن نرى AI توليفيًا في نهاية المطاف على أجهزة كمبيوتر أصغر وأصغر (تقليص حجم الحواسيب الفائقة إلى محطات العمل ، وأجهزة الكمبيوتر المكتبية ، وأخيراً أجهزة الكمبيوتر الشخصية) وصناعة SPE يمكن أن تستفيد من الزيادة المصاحبة للطلب على المنتجات ذات الصلة (الرقائق و SPE) كطلب على فروق الذكاء الاصطناعي.
جولدمان ساكس
مع أحدث التطورات ، نرى أيضًا 1) المنافسة المحتملة بين عمالقة الإنترنت الغنية بالأسعار مقابل الشركات الناشئة، نظرًا لخفض الحواجز التي تحول دون الدخول ، خاصة مع النماذج الجديدة الحديثة التي تم تطويرها على جزء صغير من تكلفة النماذج الموجودة ؛ 2) من التدريب إلى مزيد من الاستدلال، مع زيادة التركيز على ما بعد التدريب (بما في ذلك قدرات التفكير وقدرات التعزيز) التي تتطلب موارد حسابية أقل بكثير مقابل التدريب المسبق ؛ و 3) إمكانية زيادة التوسع العالمي للاعبين الصينيين ، بالنظر إلى أدائهم التنافسي والتكلفة/السعر.
ما زلنا نتوقع أن يستمر سباق AI/AI للوكلاء في الصين ، وخاصة بين تطبيقات TO-C ، حيث كانت شركات الصين رائدة في تطبيقات الهاتف المحمول في عصر الإنترنت ، على سبيل المثال ، إنشاء Tencent لـ Weixin (WeChat) Super– برنامج. من بين تطبيقات TO-C ، تتصدر Bytedance الطريق من خلال إطلاق 32 طلب AI على مدار العام الماضي. من بينهم ، كان Doubao أكثر منظمة AI Chatbot شعبية حتى الآن في الصين مع أعلى MAU (C.70MN) ، والتي تمت ترقيتها مؤخرًا باستخدام نموذج Doubao 1.5 Pro. نعتقد أن تدفقات الإيرادات الإضافية (الاشتراك والإعلان) والمسار النهائي/المستدام لتحقيق الدخل/اقتصاديات الوحدة الإيجابية بين التطبيقات/الوكلاء سيكونون مفتاحًا.
بالنسبة لطبقة البنية التحتية ، تركز Focus Investor حول ما إذا كان سيكون هناك عدم تطابق على المدى القريب بين توقعات السوق على AI Capex والطلب على الحوسبة ، في حالة تحسينات كبيرة في كفاءة التكلفة/النموذجية. بالنسبة للاعبين الصينيين السحابيين/مركز البيانات ، ما زلنا نعتقد أن التركيز لعام 2025 سيتركز حول توافر الرقائق وقدرة CSP (مقدمي الخدمات السحابية) على تقديم مساهمة تحسين الإيرادات من نمو إيرادات السحابة التي تحركها الذكاء الاصطناعي ، وما بعد البنية التحتية/استئجار GPU ، كيف يمكن أن تسهم أعباء العمل من الذكاء الاصطناعي والخدمات المتعلقة بـ AI في النمو والهوامش للمضي قدمًا. ما زلنا إيجابيين في نمو الطلب على الحوسبة على المدى الطويل لأن تكاليف الحوسبة/التدريب/الاستدلال يمكن أن تؤدي إلى ارتفاع اعتماد AI. راجع أيضًا الموضوع رقم 5 من تقرير الموضوعات الرئيسية الخاصة بنا لسيناريوهات قاعدتنا/الدب الخاصة بنا لتقديرات BBAT Capex اعتمادًا على توافر الرقائق ، حيث نتوقع أن يستمر نمو Capex Capex من BBAT في عام 2025E في حالتنا الأساسية (GSE: +38 ٪ Yoy) بوتيرة أكثر معتدلة قليلاً مقابل 2024 قوية (GSE: +61 ٪ على أساس سنوي) ، مدفوعة بالاستثمار المستمر في البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية.
JPMorgan
قبل كل شيء ، يتم صنع الكثير من أوراق بحث Deepseek ، وكفاءة نماذجها. من غير الواضح إلى أي مدى يقوم Deepseek بالاستفادة من وحدات معالجة الرسومات Hopper Hopper ذات 50 ألفًا (على غرار الحجم مع الكتلة التي يُعتقد أن Openai تدرب GPT-5) ، ولكن ما يبدو أنه يشبه أنها تقلل بشكل كبير من التكاليف (تكاليف الاستدلال بالنسبة لنموذج V2 الخاص بهم ، على سبيل المثال ، يُزعم أنه 1/7 من GPT-4 Turbo). إن مطالبةهم التخريبية (وإن لم تكن جديدة) – التي بدأت تضرب أسماء الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة هذا الأسبوع – هي أن “المزيد من الاستثمارات لا تساوي المزيد من الابتكار”. ليانغ: “الآن لا أرى أي أساليب جديدة ، لكن الشركات الكبيرة لا تتمتع بيد علوية واضحة. الشركات الكبرى لديها عملاء حاليين ، لكن شركات التدفق النقدي لها هي أيضًا عبءها ، وهذا يجعلها عرضة للتعطيل في أي وقت. ” وعندما سئل عن حقيقة أن GPT5 لم يتم إطلاق سراحه: “Openai ليس إلهًا ، فلن يكونوا دائمًا في المقدمة”.
سنقوم بتحديث القصة ونحن نقرأ المزيد من التحليل.
اكتشاف المزيد من موقع شعاع للمعلوماتية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
