ديب سيك ترفع تمويلاً عند تقييم قيمته $45B وسط منافسة في مجال الذكاء الاصطناعي

تجري شركة مختبر الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek محادثات لرفع جولة تمويلها الأولى بتقييم يُقدّر بنحو 45 مليار دولار، وفقاً لـTechCrunch. ويُمثّل هذا التقييم قفزة كبيرة مقارنة بتقييم مُقدّر بنحو 20 مليار دولار قبل أسابيع قليلة، بعد أن حظيت نماذج الشركة باهتمام لكون تكاليف تدريبها أقل. ويسيطر المؤسس ليانغ وينفنج على نحو 90% من الشركة.

دوافع التمويل واهتمام المستثمرين

قررت DeepSeek طلب التمويل بعد أن حاولت منافسون استقطاب الباحثين عبر تقديم حصص في الشركة كحافز. وقد تقود China Integrated Circuit Industry Investment Fund جولة التمويل، بينما يُذكر أيضاً أن Tencent وAlibaba تجريان محادثات للمشاركة.

أداء النماذج والتسعير

يُقال إن نموذج DeepSeek V4 يحقق أداءً مماثلاً لأفضل النماذج من OpenAI وAnthropic في اختبارات المعيار، وفقاً للشركة. وتمتد الميزة التنافسية إلى التسعير: إذ تبلغ تكلفة V4-Pro 1.74 دولار لكل مليون من رموز الإدخال، بينما تبلغ تكلفة V4-Flash نحو 0.14 دولار لكل مليون من رموز الإدخال—وهو ما يقل بشكل كبير عن تسعير النماذج الأميركية المماثلة.

تعود البنية الأقل تكلفة إلى هندسة DeepSeek الموفّرة للحوسبة، بما في ذلك تصميم خليط الخبراء (MoE) الذي يفعّل جزءاً فقط من النموذج لكل مهمة، ما يقلل متطلبات الحوسبة أثناء الاستدلال. ووفقاً لـDeepSeek، تستخدم V4-Pro 27% من القدرة الحاسوبية و10% من الذاكرة المطلوبة من V3.2.

استراتيجية الصين للاعتماد الذاتي في مجال الذكاء الاصطناعي

تأتي جولة تمويل DeepSeek بينما تسعى الصين إلى بناء بنية تحتية أكثر اعتماداً على الذات في مجال الذكاء الاصطناعي، رداً على ضوابط التصدير الأميركية على الرقائق المتقدمة. ويُعد V4 أول نموذج لدى DeepSeek مُعدّاً للرقائق الصينية مثل سلسلة Ascend من Huawei، على الرغم من أن التقرير التقني للشركة يشير إلى أن الرقائق الصينية تتولى الاستدلال، بينما قد لا يزال التدريب يعتمد بشكل أساسي على أجهزة Nvidia.

وتطلق DeepSeek أيضاً نماذج بأوزان مفتوحة—وهي المعلمات المُدرّبة التي يمكن للآخرين استخدامها وضبطها بدقة ونشرها—ما يوسع تطوير الذكاء الاصطناعي خارج هيمنة الولايات المتحدة. وتؤكد هذه الاستراتيجية على الكفاءة الخوارزمية بدل الحصول الحصري على أكثر عتاد أميركي تقدماً، رغم أن دفع الصين في مجال الذكاء الاصطناعي ما زال يعتمد جزئياً على عتاد Nvidia.