الذكاء الاصطناعي + العملات الرقمية: صعود DeepSeek واهتزاز السوق
في الآونة الأخيرة، شهدت تطورات مجال الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة تغييرات غير متوقعة. لقد أثرت التقدمات التكنولوجية في الذكاء الاصطناعي أولاً على الأسواق المالية التقليدية، ثم امتدت لتشمل سوق العملات المشفرة.
في 27 يناير، تجاوز عدد تحميلات نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek في متجر التطبيقات الأمريكي ChatGPT، مما أثار اهتمامًا واسعًا في دوائر التكنولوجيا والاستثمار والإعلام العالمية. لا تشير هذه الخطوة فقط إلى إمكانية حدوث تغييرات في هيكل التكنولوجيا بين الصين والولايات المتحدة في المستقبل، بل أثارت أيضًا حالة من الذعر المؤقت في سوق رأس المال الأمريكي.
نتيجة لذلك، شهدت أسعار أسهم العديد من عمالقة التكنولوجيا انخفاضًا ملحوظًا. تراجعت أسعار أسهم شركات مثل إنفيديا، ARM، برودكوم، وتيسلا بأكثر من 4%. كما انخفضت العقود الآجلة لمؤشر ناسداك 100 بمقدار 400 نقطة، مما قد يؤدي إلى تسجيل أكبر انخفاض يومي في الآونة الأخيرة. تقدر التقييمات أن القيمة السوقية لسوق الأسهم الأمريكية قد تبخرت خلال تداول ذلك اليوم بأكثر من تريليون دولار، وهو ما يعادل ثلث القيمة الإجمالية لسوق العملات المشفرة.
سوق العملات المشفرة يتبع حركة الأسهم الأمريكية، وقد شهد أيضًا انخفاضًا ملحوظًا. انخفضت قيمة البيتكوين إلى أقل من 100500 دولار، مع انخفاض بنسبة 4.48% خلال 24 ساعة؛ وانخفضت قيمة الإيثيريوم إلى أقل من 3200 دولار، مع انخفاض بنسبة 3.83% خلال 24 ساعة. يشعر العديد من المستثمرين بالحيرة من هذا الانخفاض المفاجئ، وقد يعزون ذلك إلى خفض توقعات البنك الاحتياطي الفيدرالي لخفض أسعار الفائدة أو عوامل ماكرو أخرى.
نجاح DeepSeek أثار قلق السوق بسبب نموذجها التطويري الثوري. على عكس النماذج التقليدية مثل OpenAI وMeta التي تتطلب تكاليف باهظة، حققت DeepSeek نتائج مذهلة في أقل من عامين مع 200 موظف وتكلفة أقل من 10 ملايين دولار. هذا كسر المفاهيم الراسخة لدى الناس حول تطور الذكاء الاصطناعي.
علق أحد التنفيذيين في شركة تكنولوجيا على وسائل التواصل الاجتماعي بأن قصة DeepSeek تُظهر نموذجًا كلاسيكيًا للابتكار الت disruptive. الشركات التقليدية تركز على تحسين العمليات الحالية، بينما يقوم المبتكرون بإعادة التفكير في الأساليب الأساسية. طرحت DeepSeek سؤالاً ثورياً: ماذا لو قمنا بعمل ذلك بشكل أكثر ذكاءً بدلاً من الاستثمار في المزيد من الأجهزة؟
حاليًا، تكاليف تدريب النماذج الذكية الرائدة مرتفعة للغاية، حيث تتطلب عادة أكثر من 100 مليون دولار من موارد الحوسبة. ومع ذلك، تمكنت DeepSeek من تحقيق أداء مماثل أو أفضل من GPT-4 وClaude بمبلغ 5 ملايين دولار فقط. وقد خفضوا بشكل كبير من متطلبات الذاكرة والتكاليف من خلال أساليب مبتكرة، مثل استخدام الأعداد العشرية ذات 8 بت بدلاً من 32 بت.
هذه الابتكارات خفضت تكلفة التدريب من 100 مليون دولار إلى 5 ملايين دولار، وعدد وحدات معالجة الرسوميات المطلوبة من 100000 إلى 2000، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات بنسبة 95%. والأهم من ذلك، أن DeepSeek اختارت المسار مفتوح المصدر.
تحدي نجاح DeepSeek العديد من المفاهيم التقليدية، بما في ذلك الإدراك لقدرة الصين على الابتكار التكنولوجي، والهيمنة التي تتمتع بها وادي السيليكون في مجال الذكاء الاصطناعي، وحواجز التكنولوجيا التي وضعتها OpenAI، وكذلك الفرضية القائلة بأن تطوير الذكاء الاصطناعي يجب أن يعتمد على استثمارات ضخمة.
تعتقد مؤسسة استثمار أمريكية أن DeepSeek تمثل انتصار المصدر المفتوح على المصدر المغلق، مما سيدفع ازدهار مجتمع المصدر المفتوح بأكمله. على الرغم من أن نماذج المصدر المغلق مثل OpenAI لا تزال لها مزاياها، إلا أن تقدم النماذج المفتوحة سيتيح مساحة أكبر للتطوير للتطبيقات اللاحقة.
يتوقع الخبراء أنه في السنوات أو العامين القادمين قد تظهر منتجات شرائح استدلال أكثر تنوعًا وإيكولوجيا تطبيقات نماذج لغوية كبيرة أكثر ثراءً. على الرغم من زيادة الكفاءة، قد لا تنخفض المتطلبات العامة للطاقة الحاسوبية، بل قد تزداد بسبب الانتشار، وهذه الظاهرة تُعرف باسم "مفارقة جيوفن".
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
8
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OldLeekNewSickle
· 08-06 09:27
توزيع الشرائح قد تغير مرة أخرى، من يخدع الناس لتحقيق الربح لا يزال غير مؤكد.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PessimisticLayer
· 08-06 06:04
لا تفكر كثيرًا، في النهاية كل شيء ينخفض إلى الصفر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenStorm
· 08-03 12:23
又来 المراجحة فرصة了 خطر معامل拉满啊
شاهد النسخة الأصليةرد0
BoredApeResistance
· 08-03 12:22
محكوم محكوم 该 شراء الانخفاض了吧
شاهد النسخة الأصليةرد0
quiet_lurker
· 08-03 12:20
تسقط الأسهم الأمريكية في السوق
شاهد النسخة الأصليةرد0
Blockwatcher9000
· 08-03 12:18
هل يمكن أن يسمى هذا الهبوط الكبير؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DEXRobinHood
· 08-03 12:17
أوه، تتعرض عمالقة التكنولوجيا لانهيار كبير، يبدو أن السوق الصاعدة محكوم.
ظهور DeepSeek يثير اضطراب السوق: تأثير نموذج الابتكار في الذكاء الاصطناعي على حركة الأصول الرقمية
الذكاء الاصطناعي + العملات الرقمية: صعود DeepSeek واهتزاز السوق
في الآونة الأخيرة، شهدت تطورات مجال الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة تغييرات غير متوقعة. لقد أثرت التقدمات التكنولوجية في الذكاء الاصطناعي أولاً على الأسواق المالية التقليدية، ثم امتدت لتشمل سوق العملات المشفرة.
في 27 يناير، تجاوز عدد تحميلات نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek في متجر التطبيقات الأمريكي ChatGPT، مما أثار اهتمامًا واسعًا في دوائر التكنولوجيا والاستثمار والإعلام العالمية. لا تشير هذه الخطوة فقط إلى إمكانية حدوث تغييرات في هيكل التكنولوجيا بين الصين والولايات المتحدة في المستقبل، بل أثارت أيضًا حالة من الذعر المؤقت في سوق رأس المال الأمريكي.
نتيجة لذلك، شهدت أسعار أسهم العديد من عمالقة التكنولوجيا انخفاضًا ملحوظًا. تراجعت أسعار أسهم شركات مثل إنفيديا، ARM، برودكوم، وتيسلا بأكثر من 4%. كما انخفضت العقود الآجلة لمؤشر ناسداك 100 بمقدار 400 نقطة، مما قد يؤدي إلى تسجيل أكبر انخفاض يومي في الآونة الأخيرة. تقدر التقييمات أن القيمة السوقية لسوق الأسهم الأمريكية قد تبخرت خلال تداول ذلك اليوم بأكثر من تريليون دولار، وهو ما يعادل ثلث القيمة الإجمالية لسوق العملات المشفرة.
سوق العملات المشفرة يتبع حركة الأسهم الأمريكية، وقد شهد أيضًا انخفاضًا ملحوظًا. انخفضت قيمة البيتكوين إلى أقل من 100500 دولار، مع انخفاض بنسبة 4.48% خلال 24 ساعة؛ وانخفضت قيمة الإيثيريوم إلى أقل من 3200 دولار، مع انخفاض بنسبة 3.83% خلال 24 ساعة. يشعر العديد من المستثمرين بالحيرة من هذا الانخفاض المفاجئ، وقد يعزون ذلك إلى خفض توقعات البنك الاحتياطي الفيدرالي لخفض أسعار الفائدة أو عوامل ماكرو أخرى.
نجاح DeepSeek أثار قلق السوق بسبب نموذجها التطويري الثوري. على عكس النماذج التقليدية مثل OpenAI وMeta التي تتطلب تكاليف باهظة، حققت DeepSeek نتائج مذهلة في أقل من عامين مع 200 موظف وتكلفة أقل من 10 ملايين دولار. هذا كسر المفاهيم الراسخة لدى الناس حول تطور الذكاء الاصطناعي.
علق أحد التنفيذيين في شركة تكنولوجيا على وسائل التواصل الاجتماعي بأن قصة DeepSeek تُظهر نموذجًا كلاسيكيًا للابتكار الت disruptive. الشركات التقليدية تركز على تحسين العمليات الحالية، بينما يقوم المبتكرون بإعادة التفكير في الأساليب الأساسية. طرحت DeepSeek سؤالاً ثورياً: ماذا لو قمنا بعمل ذلك بشكل أكثر ذكاءً بدلاً من الاستثمار في المزيد من الأجهزة؟
حاليًا، تكاليف تدريب النماذج الذكية الرائدة مرتفعة للغاية، حيث تتطلب عادة أكثر من 100 مليون دولار من موارد الحوسبة. ومع ذلك، تمكنت DeepSeek من تحقيق أداء مماثل أو أفضل من GPT-4 وClaude بمبلغ 5 ملايين دولار فقط. وقد خفضوا بشكل كبير من متطلبات الذاكرة والتكاليف من خلال أساليب مبتكرة، مثل استخدام الأعداد العشرية ذات 8 بت بدلاً من 32 بت.
هذه الابتكارات خفضت تكلفة التدريب من 100 مليون دولار إلى 5 ملايين دولار، وعدد وحدات معالجة الرسوميات المطلوبة من 100000 إلى 2000، وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات بنسبة 95%. والأهم من ذلك، أن DeepSeek اختارت المسار مفتوح المصدر.
تحدي نجاح DeepSeek العديد من المفاهيم التقليدية، بما في ذلك الإدراك لقدرة الصين على الابتكار التكنولوجي، والهيمنة التي تتمتع بها وادي السيليكون في مجال الذكاء الاصطناعي، وحواجز التكنولوجيا التي وضعتها OpenAI، وكذلك الفرضية القائلة بأن تطوير الذكاء الاصطناعي يجب أن يعتمد على استثمارات ضخمة.
تعتقد مؤسسة استثمار أمريكية أن DeepSeek تمثل انتصار المصدر المفتوح على المصدر المغلق، مما سيدفع ازدهار مجتمع المصدر المفتوح بأكمله. على الرغم من أن نماذج المصدر المغلق مثل OpenAI لا تزال لها مزاياها، إلا أن تقدم النماذج المفتوحة سيتيح مساحة أكبر للتطوير للتطبيقات اللاحقة.
يتوقع الخبراء أنه في السنوات أو العامين القادمين قد تظهر منتجات شرائح استدلال أكثر تنوعًا وإيكولوجيا تطبيقات نماذج لغوية كبيرة أكثر ثراءً. على الرغم من زيادة الكفاءة، قد لا تنخفض المتطلبات العامة للطاقة الحاسوبية، بل قد تزداد بسبب الانتشار، وهذه الظاهرة تُعرف باسم "مفارقة جيوفن".