أحدثت شركة DeepSeek ضجة في عالم الذكاء الاصطناعي بعد الكشف عن نموذجها الجديد، مما دفع تقريراً صادراً عن شركة الأبحاث SemiAnalysis إلى مراجعة الادعاءات المتداولة حول تكاليف تطويره. ويشير التقرير إلى أن الأرقام التي تم تداولها بشأن تكلفة تدريب النموذج، والمقدرة بحوالي 6 ملايين دولار، لا تعكس الواقع الفعلي، حيث تجاهلت هذه التقديرات العديد من العوامل الرئيسية مثل البحث والتطوير والبنية التحتية والتكاليف التشغيلية.

كشف التقرير أن شركة DeepSeek استثمرت 1.3 مليار دولار في البنية التحتية للخوادم، حيث تمتلك ما يقرب من 50 ألف وحدة معالجة رسومية من طرازات مختلفة، بما في ذلك H800، H100، وH20، الطراز الأخير المصمم خصيصًا استجابةً للقيود الأمريكية على تصدير التكنولوجيا. وأكد التقرير أن هذه الاستثمارات الكبيرة تُشكل العمود الفقري لقدرات الشركة الحوسبية، مما يمنحها ميزة تنافسية في القطاع المتسارع.

تمكنت DeepSeek من تطوير نموذج تنظيمي فريد، حيث تدير مراكز بياناتها بأسلوب يمنحها مرونة تشغيلية وكفاءة عالية مقارنة بمنافسيها الكبار. كما أشار التقرير إلى أن نموذج DeepSeek R1 يقترب في قدراته الاستدلالية من نموذج o1 الخاص بـ OpenAI، إلا أنه لم يصل بعد إلى مستوى الريادة المطلقة في جميع مؤشرات الأداء.

ورغم الإشادة بالنهج الاقتصادي الذي تتبعه DeepSeek، إلا أن التقرير يلفت الانتباه إلى المنافسة القوية، خاصة مع نموذج Google Gemini Flash 2.0، الذي يُعد أكثر كفاءة من حيث التكلفة عند استخدامه عبر خدمات API. وتواجه الشركة تحدياً كبيراً في تحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة، وهو ما قد يحدد مستقبلها في سوق الذكاء الاصطناعي.

يتوقع التقرير أن تستفيد شركات الذكاء الاصطناعي الغربية من ابتكارات DeepSeek للحفاظ على تنافسيتها، لا سيما تقنية Multi-Head Latent Attention (MLA)، التي تقلل تكاليف الاستدلال بنسبة 93.3٪، عبر تحسين استهلاك التخزين المؤقت لمفاتيح القيم. كما يُرجح أن تخفض الشركة تكاليفها التشغيلية بمعدل 5 أضعاف بنهاية العام، مستفيدة من قدرتها على التكيف السريع مقارنة بالمؤسسات الأكثر بيروقراطية.