- أعجب Aidan Gomez بـ Deepseek ولكنه لا يعتقد أن الذكاء الاصطناعى جاهز للمؤسسات.
- في مقابلة مع Business Insider ، قال الرئيس التنفيذي لشركة Coere إن الشركات تبحث عن نماذج مخصصة.
- وقال غوميز ، باحث سابق في Google ، إن ديبسيك قد تحقق من صحة وجهة نظره بأن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يكون أرخص.
إيدان غوميز ، و الرئيس التنفيذي لشركة Cohere، شعرت بالتبرير في اعتقاده بأن الذكاء الاصطناعى القوي لا يحتاج إلى أن يكون مكلفًا للغاية عندما تكون مكلفة للغاية ديبسيك أصدرت نموذجًا من شأنه أن يستمر في تفجير ثقب تريليون دولار في سوق الأوراق المالية الأمريكية.
وقال عالم الكمبيوتر البالغ من العمر 28 عامًا في مقابلة مع شركة Business Insider: “أعتقد أنه تم التحقق من صحة استراتيجية Cohere التي كنا نتابعها لفترة من الوقت الآن”. “إنفاق مليارات الدولارات في السنة ليس ضروريًا لإنتاج التقنيات العليا المنافسة.”
لكن في حين أن غوميز ، باحث سابق في Google ، يعتبر R1 Deepseek “إصدارًا مثيرًا للإعجاب حقًا” ، فهو غير مقتنع بأنه يجب أن يكون خيارًا جادًا للشركات.
وقال إن المنظمات تبحث عن نماذج منظمة العفو الدولية المخصصة بدلاً من شيء خارج الرف – وهي حذرة بشأن إعطاء أدوات الذكاء الاصطناعى الوصول إلى البيانات الحساسة.
وقال جوميز “لا نرى الشركات التي نبيعها للاعتماد على R1 لتشغيل أنظمتها”. “لا نراها منافسًا إلى جانبنا.”
لماذا لا يكون Deepseek جاهزًا للمؤسسات
بصفته قائدًا لشركة تبلغ تكلفتها 5.5 مليار دولار تقوم ببناء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ، لدى Gomez سببًا تجاريًا واضحًا في تقديم هذه القضية. ولكن ، كواحد من الباحثين الثمانية في Google Brain الذين شاركوا في تأليفهم في عام 2017 “الاهتمام هو كل ما تحتاجه” ورقة التي أشعلت طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي ، يحمل موقفه الوزن.
ولا هو وحده ، حيث تحاول بعض الشركات الأمريكية تبنيها Deepseek يركض في مجموعة من المشاكل، ذكرت BI سابقا.
بالنسبة إلى Gomez ، ليس Deepseek فوزًا سريعًا للشركات – بغض النظر عن مدى إثارة تقنيتها.
وقال “ما نراه من الشركات هو أنهم لا يريدون فقط شراء نموذج”. “سيتعين عليك بناء شيء ما مع هذا النموذج ، سيتعين عليك نشر الكثير من الموارد الفنية لرؤية القيمة ، وسيستغرق الأمر وقتًا.”
لإلغاء قفل “مجموعة جديدة من القيمة” ، يعتقد أن على المؤسسات بعناية تفكر في كيفية تخصيص تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى الأساسية ببياناتها الملكية.
في نوفمبر ، وسط نقاش على مستوى الصناعة حول ما إذا كان مكاسب أداء الذكاء الاصطناعى قد ضربت الجدار، استشهد القادة بالبيانات الخاصة والاصطناعية كموارد رئيسية يجب على المؤسسات الاستفادة منها للحفاظ على ميزة تنافسية.
إنها نقطة رددها جوميز. وبينما يتعلق الأمر بالدمر على ديبسيك كونه “خوادم خلفية في الصين”- يسعى المشرعون الأمريكيون إلى حظر برنامج بدء التشغيل من الأجهزة الحكومية – قال الرئيس التنفيذي لشركة Coere إن المؤسسات يجب أن تضع الخصوصية أولاً إذا كانت النماذج تلمس “بيانات أكثر حساسية”.
وقال “هذا شيء من شأنه أن يفتح الاستخدام في المؤسسات لأنه في الوقت الحالي ، يترددون في بناء أنظمة تلمس البيانات الحساسة”. “يعاملها منافسونا بطريقة أقل أمانًا.”
لم تعيد Deepseek طلبات Business Insider للتعليق على سياسات خصوصية البيانات الخاصة بها.
كل شيء عن وكلاء الذكاء الاصطناعي
بينما يعتقد غوميز أن R1 من Deepseek مثيرة للإعجاب ، فإنه يعتقد أن القيمة الحقيقية ستأتي من تحويل نموذج أساسي إلى أداة تثبت أنها مجال آخر ساخن للصناعة هذا العام: وكيل الذكاء الاصطناعي.
برامج البرمجيات التي يمكن أن تؤدي المهام بشكل مستقل كانت عالية على جدول أعمال قادة الأعمال هذا العام. كان العميل الذكاء الاصطناعى موضوع ساخن في دافوس، بينما قال الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang في إلكترونيات المستهلك أن 2025 سيكون سنة تقلع.
تركز Cohere ومقرها تورنتو ، وهي واحدة من حفنة من الشركات التي تتنافس مع منافسي الذكاء الاصطناعي مثل Openai و Google و Anthropic ، على جلب وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى المؤسسات.
في الشهر الماضي ، قدمت Cohere برنامجها المبكر الوصول إلى North ، AI الخاص به الذي تم تصميمه لتلبية أعباء عمل محددة.
يرى Gomez أنه وسيلة أخرى لتكوين ميزة على الشركات التي ترغب فقط في نشر نموذج أساسي مثل Deepseek’s R1.
ورفض غوميز أن يقول مقدار التكلفة التي يمكن أن يكلف تكييف منصة مثل شمال إلى احتياجات الشركات المحددة. وقال إنه بعد “استثمار مقدم” ، يمكن للوكلاء “أن يعملوا بشكل مستقل تمامًا” بمجرد توصيله ثم السماح للمؤسسات “البدء في جني القيمة”.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang إن عملاء الذكاء الاصطناعى سوف ينطلقون في عام 2025. غيتي الصور
Deepseek disruptor
على الرغم من مخاوفه بشأن Deepseek ، ينظر Gomez إلى أن شركة Startup قد خرجت من صندوق تحوط صيني كقوة مضطربة إيجابية لصناعة الذكاء الاصطناعى.
وقال “حقيقة أنهم نشروا أرقام كفاءة التدريب الخاصة بهم تتيح للناس أن يروا أنه لا يحتاج إلى أن يكونوا كثافة رأس المال لنشر نماذج رائعة”.
يواصل قادة الذكاء الاصطناعى التدقيق في مطالبات Deepseek أنه أنتج الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة مع أداء أفضل طرز وادي السيليكون في جزء صغير من التكلفة. في غضون ذلك ، يتساءل المستثمرون عما إذا كان الإنفاق على البنية التحتية الكبيرة من الذكاء الاصطناعي لا يزال مبررًا.
في معالجة الآثار المترتبة على مشروع Sam Altman بقيمة 500 مليار دولار ، قال جوميز إن “إنفاق المزيد والمزيد” على البنية التحتية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، بدلاً من “الاستدلال” ، خطأ. يشير الاستدلال إلى نموذج الذكاء الاصطناعي يتخذ تنبؤات أو قرارات بشأن البيانات الجديدة ، في حين أن التدريب هو عملية بناء قدرات النموذج.
وقال “أعتقد أن ديبسيك نقطة دليل كبيرة على ذلك”.
إن الآثار الأخرى لظهور ديبسيك من أي مكان على ما يبدو هو التحقق من صحة نهج مفتوح المصدر.
في حين أن هناك نقاشًا حول ما إذا كان Deepseek’s AI مفتوح المصدر حقًا-فقد حصل على ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجعل أوزان النموذج مفتوحة ، لكنه لم يكشف عن البيانات التي استخدمتها لتدريبها-يرى غوميز “تقنية رائعة” قادمة من كلا المفتوحين -اللاعبين المغلقين والمغلقون.
ومع ذلك ، ستحتاج المؤسسات إلى أكثر من نموذج صيني مثير للإعجاب لبناء الذكاء الاصطناعي القوي في عملياتها. كما قال غوميز ، “لا يكفي فقط لتنزيل نموذج.”
