DeepSeek, ההפניה העולה של אינטליגנציה מלאכותית הסינית, סובלת מהכישלון של המודל R2. הכישלון של המעבד AI של Huawei מכריח את החברה לחפש פתרונות חלופיים, מטיל צל מדאיג על השאיפות שלה. הבעיות הטכניות המתרחשות עם השבבים של Huawei חושפות מגבלות בלתי ניתנות לערעור ומדגישות את הקושי של חדשנות טכנולוגית בסין. היוזמות של בייג'ינג לקידום עצמאות עוברות מכשול משמעותי, שמטיל ספק ביכולת של הפרויקטים ההיפר-אמביציוניים. כשהיא פונה בחדש אל Nvidia, DeepSeek מקווה לסובב את הגלגל מול תחרות קשה, אך האתגרים נותרו מכשולים חמורים.
הכישלון של DeepSeek
DeepSeek, חברה סינית חדשנית בתחום האינטליגנציה המלאכותית, נאלצה לחזור למעבדים המפורסמים של Nvidia עבור המודל R2 שלה. חזרה זו, שעוררה הפתעה, הגיעה לאחר בעיות קשות שהתעוררו במהלך השימוש בשבבים Ascend של Huawei. שינוי זה מדגיש את המגבלות הטכניות שהחברה חוותה במהלך מסעה לעבר עצמאות טכנולוגית.
כישלונות טכניים של מעבדי Huawei
בעוד שDeepSeek שואפה להשתמש בשמחה בשבבים של Huawei, הצוותים נתקלו בבעיות טכניות מתמשכות שעצרו את הפרויקט. מקורות מצביעים על כך שהבעיות היו יסודיות מספיק כדי להפסיק את שלבי האימון הקריטיים של המודל, מה שגרם לביטול ההשקה המתוכננת שלו במאי. בשוק המשתנה כל הזמן, העיכוב הזה מהווה חיסרון משמעותי עבור החברה.
סוגי לימוד שונים באינטליגנציה מלאכותית
כדי להבין את החומרה של המצב הזה, יש צורך לזהות את ההבדלים בין אימון להסקה באינטליגנציה מלאכותית. האימון דומה לחינוך אינטנסיבי, ודורש משאבים משמעותיים. בניגוד לכך, ההסקה היא שלב פשוט יותר, שבו המודל המיושם עונה על שאלה. DeepSeek הראתה כי, למרות פרויקטים מבטיחים, השבבים של Huawei לא היו מתאימים לתהליך התובעני הזה.
בדיקת מיומנויות טכניות
כדי להתמודד עם הפגמים שנצפו, Huawei שלחה צוות מהנדסים לDeepSeek כדי לסייע בהשתלבות השבבים שלה במודל R2. למרות הסיוע של מומחים, התוצאות לא היו מספקות, מה שמעיד על כך שהיכולות הנוכחיות של המעבדים של Huawei נותרו מוגבלות.
המהלך האחרון של בייג'ינג
בעוד שהכישלונות הללו מתרחשים, הלחץ שמופעל על ידי הממשלה הסינית על החברות נותר מורגש. הנחיות מעודדות מחייבות את החברות להעדיף חומרים מקומיים, גם כאשר זה כרוך בבחירות טכניות פחות יעילות. DeepSeek, תחת העומס הזה, מוצאת את עצמה במצב עדין, מנסה לשמור על המוניטין שלה בעוד היא עוברת את האתגרים הללו.
קריאה לביצועים
ליאנג וןפנג, מייסד DeepSeek, הביע את חוסר שביעות רצונו מההתקדמות של הצוות שלו. רצונו ברור: להכריח את עובדיו לשאוף גבוה יותר ולפתח מודל R2 שיכול להתחרות עם המובילים בתעשייה. השאיפה של החברה, אם כי ראויה, צריכה להתאים למציאות הטכנית.
תחזיות התעשייה לאינטליגנציה מלאכותית
הדרך לשליטה באינטליגנציה מלאכותית רצופה מכשולים. המגבלות שנמצאו בDeepSeek מאששות תחושת שיתוף בקרב הגורמים בתעשייה. ההצהרות האחרונות של רן ז'נגפי, המנכ"ל של Huawei, מעידות על כך שבית מקצועיות האינטליגנציה המלאכותית של החברה שלו עדיין צריך להתבצע. הערות מצביעות על כך שהמדינה עדיין צריכה לסגור את הפער הטכנולוגי עם המתחרים שלה, מה שמעיד על כך שהכתר של הביצועים נמצא עדיין בידי Nvidia.
אירועים קרובים בתעשיית האינטליגנציה המלאכותית
עבור אלה שמעוניינים להעמיק את הידע שלהם על אינטליגנציה מלאכותית ונתונים גדולים, מספר אירועים מובילים נמצאים באופק. ה-AI & Big Data Expo, שיתקיים באמסטרדם, קליפורניה ולונדון, ייערך במקביל לכנסים מרכזיים כמו ה-Intelligent Automation Conference ו-הBlockX. האירועים הללו מציעים הזדמנות ייחודית לשיחה עם מנהיגי התחום.
שאלות נפוצות לגבי חזרת DeepSeek ל-Nvidia עבור המודל R2
מדוע DeepSeek הייתה צריכה לפנות שוב לNvidia עבור המודל R2?
DeepSeek נתקלת בבעיות טכניות מתמשכות במהלך אימון המודל R2 שלה עם המעבדים AI של Huawei, מה שחייב אותה לחזור לNvidia, הידועה במערכות החזקות שלה.
מה היו הבעיות העיקריות שהתעוררו עם השבבים AI של Huawei?
המקורות מצביעים על כך שהבעיות היו יסודיות מספיק כדי לחסום את הפרויקט, בעיקר בשל חוסר בכוח וביציבות הנדרשים לשלב האימון של ה-AI.
מה ההשפעה של זה על ההשקה של המודל R2?
ההשקה הראשונית שהתוכננה למאי בוטלה, מה שהציב את DeepSeek במצב קשה מול התחרות ההולכת ומתרקמת בשוק ה-AI.
מה ההבדל בין האימון לבין ההסקה במודלים של AI?
האימון דורש משאבים רבים והוא התהליך שבו ה-AI לומד, בעוד ההסקה היא פחות תובענית ודומה לשלב שבו המודל עונה על שאלות.
האם DeepSeek קיבלה עזרה מHuawei כדי לפתור את הבעיות הללו?
כן, Huawei שלחה צוות מהנדסים כדי לסייע לDeepSeek, אך למרות המומחיות שלהם, הם לא הצליחו להתגבר על אתגרי האימון עם השבבים של Huawei.
מה המשמעות של חזרה זו לNvidia לעתיד של DeepSeek?
זה מחזק את התלות של DeepSeek בNvidia לפיתוח מודלים מתקדמים של AI, תוך העלאת שאלות לגבי יכולת החברה לעמוד בציפיות של בייג'ינג בנוגע לעצמאות טכנולוגית.
האם ההחלטה לחזור לNvidia עשויה להשפיע על המוניטין של DeepSeek?
זה עשוי לפגוע במוניטין שלה כדגל של האינטליגנציה המלאכותית הלאומית, במיוחד בהקשר שבו בייג'ינג מקדמת טכנולוגיות מקומיות, אך העדיפות נותרת ביעילות הטכנית.
האם DeepSeek מתכננת להשתמש שוב בשבבים של Huawei בעתיד?
DeepSeek ממשיכה לעבוד במטרה לשלב את השבבים של Huawei בשלב ההסקה, אף על פי שלא ניתנה התחייבות לשימוש מוצלח שלהם בפרויקטים העתידיים של אימון.
