جديد DeepSeek: الشركة تطوّر شريحة ذكاء اصطناعي خاصة بها
تعمل DeepSeek سرًّا منذ نحو عام على شريحة خاصة بها لاستدلال الذكاء الاصطناعي، بحسب مصادر Reuters. وتتشاور الشركة مع شركاء محتملين في تصنيع أشباه الموصلات، وتوظّف مهندسي تصميم الشرائح دون إعلان. وتهدف الشركة إلى تقليص اعتمادها على مسرّعات Nvidia الأمريكية في ظل قيود العقوبات الصارمة.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من 3DNews AI؛ بتحرير Hamidun News
وفق Reuters (يوليو 2026)، تطوّر DeepSeek سرًّا منذ نحو عام مسرّعًا خاصًا بها للاستدلال، سعيًا إلى بناء استقلالية عن الرقائق الدقيقة الأمريكية.
لماذا تحتاج DeepSeek إلى شريحة خاصة بها؟
الدافع الرئيسي هو القيود الأمريكية على الصادرات. فمنذ عامي 2022–2023 تحظر واشنطن تدريجيًا توريد وحدات GPU المتقدمة إلى الصين: بدايةً سلسلتا A100 وH100، ثم H800 وA800 اللتان طُرحتا كنسخ «مقيّدة» للسوق الصينية. ونتيجة لذلك، تضطر شركات الذكاء الاصطناعي الصينية إلى العمل بقدرات حوسبية أقل من منافسيها الغربيين.
اشتهرت DeepSeek بقدرتها على انتزاع نتائج تنافسية من موارد محدودة: ففي يناير 2025 أثار نموذج R1 نقاشًا واسعًا بعدما حقق نتائج بمستوى الرواد الغربيين بتكاليف حوسبية أقل بكثير. غير أن حجم التشغيل لخدمة ذكاء اصطناعي تجارية، أي ملايين طلبات المستخدمين يوميًا، يتطلب عتادًا مُحسَّنًا تحديدًا للاستدلال المتواصل. ومن شأن المسرّع الخاص أن يخفض تكلفة معالجة الطلبات ويزيل الاعتماد على سلسلة توريد غير مستقرة.
ما المعروف عن عملية التطوير؟
التفاصيل قليلة، إذ تلتزم DeepSeek الصمت عمدًا. وبحسب مصادر Reuters:
- بدأ المشروع قبل نحو عام، ويُرجَّح أن ذلك كان في منتصف عام 2025
- تجري الشركة مفاوضات مع شركاء محتملين في تصنيع أشباه الموصلات وتغليفها
- بالتوازي، تجري عملية توظيف مدروسة لمهندسي تصميم الشرائح دون إعلانات علنية عن الوظائف
- يتركّز التطوير على مسرّع للاستدلال، لا على تدريب النماذج
الفصل بين المهمتين جوهري: ففي تدريب النماذج تستخدم DeepSeek مواردها الحوسبية الخاصة، وهذه المهمة قد حُلّت بالفعل. أما نقطة الاختناق فهي الاستدلال التجاري، أي المعالجة المتواصلة للطلبات في الوقت الفعلي. فكل توكن له كلفة: ومع ملايين المستخدمين يوميًا، يحدد التوفير في العتاد مباشرةً ربحية الخدمة وقدرتها التنافسية سعريًا.
وتطوير شريحة متخصصة مهمة تختلف جذريًا في حجمها عن كتابة شيفرة النموذج. فهي تتطلب خبرة في تصميم VLSI، وشراكة وثيقة مع مصانع الطباعة الضوئية، واستثمارات رأسمالية كبيرة.
من سبق إلى هذا الطريق؟
أصبح تطوير مسرّعات خاصة للاستدلال منذ زمن معيارًا بين كبار اللاعبين في الذكاء الاصطناعي:
- Google — وحدات TPU منذ عام 2016
- Amazon — Inferentia لخدمة AWS منذ عام 2019
- Meta* — MTIA (Meta Training and Inference Accelerator)
- Microsoft — Maia 100، أُعلن عنه في عام 2023
ومن الشركات الصينية، تروّج Baidu لمعالجها Kunlun، وHuawei لسلسلة Ascend. وإذا أوصلت DeepSeek مشروعها إلى مرحلة الإنتاج التسلسلي، فستنضم إلى هذه الدائرة، لكن في ظل قيود أشد صرامة بما لا يُقارن، سواء في الوصول إلى التقنيات أو في الطاقات الإنتاجية.
ما معنى ذلك
يمثّل التطوير السري لشريحة DeepSeek تأكيدًا آخر لاتجاه راسخ: العقوبات الأمريكية تدفع قطاع الذكاء الاصطناعي الصيني نحو التكامل الرأسي، من الخوارزميات حتى السيليكون الخاص. وإذا نجح المشروع، فلن يعزز استقلال DeepSeek عن العتاد الغربي فحسب، بل سيضيف لاعبًا جديدًا إلى سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي التي تهيمن عليها Nvidia حاليًا.
*Meta مصنّفة في روسيا منظمة متطرفة ومحظورة فيها.
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.