ملخص المحتوى الرئيسي
ارتفع تقييم شركة DeepSeek مؤخرًا إلى 350 مليار يوان، وقد استقطبت لأول مرة رأس المال من شركات خارجية مثل تينسنت وعلي بابا. تستخدم الأموال المجمعة في اتجاهين رئيسيين: بناء بنية تحتية حاسوبية ضخمة (إنشاء مراكز البيانات وإدارة التشغيل) وتطوير منتجات تطبيقية عالية المستوى (أدوات للذكاء الاصطناعي). من خلال توظيف مهندسي تصميم مراكز البيانات وفرق لإدارة مراكز البيانات في المناطق الريفية، بالإضافة إلى تشكيل فريق لتطوير أدوات مماثلة لـ Claude Code، تظهر الشركة رغبتها في أن تكون أكثر من مجرد شركة نماذج ذكاء اصطناعي، بل تسعى لتطوير سلسلة كاملة من الخدمات تبدأ من القدرات الحاسوبية الأساسية وحتى المنتجات التطبيقية.
أولاً: التقييم المالي 350 مليار يوان: من أين تأتي الأموال وكيف ستُستخدم؟
كانت شركة DeepSeek تعتمد في السابق على رأس المال الذاتي، دون استثمارات خارجية كبيرة. لكنها فتحت أبوابها أمام رأس المال مؤخرًا، وارتفع تقييمها إلى 350 مليار يوان (حوالي 48 مليار دولار أمريكي)، بما في ذلك استثمارات من شركات كبرى مثل تينسنت وعلي بابا. كيف ستُستخدم هذه الأموال؟ تشير الوظائف المطروحة إلى ذلك: نصف المبلغ سيُستثمر في بناء البنية التحتية الحاسوبية، والنصف الآخر في تطوير المنتجات:
- بناء البنية التحتية الحاسوبية: توظيف مهندسي تصميم مراكز البيانات وفرق لإدارة مراكز البيانات، وإنشاء مراكز بيانات ضخمة؛
- تطوير المنتجات: توظيف فرق لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي، بهدف التنافس في سوق المطورين. باختصار، "بناء الأساس أولاً (القدرات الحاسوبية) ثم بناء المنتجات النهائية".
ثانياً: لماذا ترغب شركة نماذج الذكاء الاصطناعي في التنافس مع مزودي خدمات الحوسبة السحابية؟
أكثر الأمور المفاجئة في عمليات التوظيف هو طلب مهندسي تصميم وتخطيط مراكز البيانات، الذين يتحملون مسؤولية كاملة عملية بناء المراكز من اختيار الموقع إلى التصميم والتنفيذ. هذا يدل على أن DeepSeek لم تعد راضية عن استئجار مراكز البيانات من الآخرين، بل تسعى لإنشائها بنفسها، وذلك بمقياس كبير جدًا (1GW = 1000 ميجاواط، أي قادرة على دعم الآلاف من وحدات المعالجة الرسومية في نفس الوقت، وهو مستوى مراكز الحوسبة الذكاء الاصطناعي الضخمة).
لماذا تفعل ذلك؟
- عدم كفاية خدمات الإيجار: تدريب النماذج ذات الملايين من المعاملات يتطلب قدرات حاسوبية هائلة، واستئجار مراكز البيانات مكلف، وقد يؤدي إلى نقص في الموارد (مثل وحدات المعالجة الرسومية التي تُمنح أولاً لمزودي خدمات الحوسبة السحابية)؛
- تكلفة أقل: يمكن توفير المال من خلال بناء مراكز البيانات بنفسها، خاصة في أماكن مثل أولانتشابو حيث المناخ البارد يقلل من استهلاك الطاقة (معدل كفاءة استهلاك الطاقة PUE يمكن أن يصل إلى حوالي 1.2، وهو أقل بأكثر من 20% مقارنة بمراكز البيانات في المدن الكبرى)؛
- السيطرة الأفضل: يمكن استخدام مراكز البيانات حسب الحاجة دون الاعتماد على الآخرين، مما يضمن استقرار تدريب النماذج والخدمات المستقبلية.
تشير التوظيفات الحالية إلى أن بناء مراكز البيانات في أولانتشابو على وشك الانتهاء وسيتم استخدامها قريبًا.
ثالثاً: التطوير التطبيقي: تشكيل فريق متخصص في أدوات الذكاء الاصطناعي للتنافس في السوق
إذا كان بناء البنية التحتية يمثل "التوجه للأسفل"، فإن تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي يمثل "التوجه للأعلى". قامت DeepSeek بتوظيف مديري منتجات ومهندسي بحث، كما دعت باحثًا مخضرمًا لجذب المزيد من الأشخاص للعمل على تطوير أدوات مماثلة لـ Claude Code. الهدف واضح:
- التميز في ظل التشابه بين النماذج: النماذج الكبيرة تصبح أكثر تشابهًا، لذا من يستطيع تحويل هذه النماذج إلى أدوات عملية سيحتفظ بالمستخدمين؛
- السيطرة على البيئة التطبيقية للمطورين: أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Code Harness تساعد المطورين في كتابة الكود وإصلاح الأخطاء، مشابهة لأداة GitHub Copilot. من خلال جذب المطورين، يمكن لشركة DeepSeek استخدام نماذجها في تطوير المزيد من التطبيقات وبناء بيئة متكاملة؛
- التحقيق الربحي: منتجات الأدوات يمكن بيعها بسهولة، سواء حسب عدد المرات التي تُستخدم أو عبر نظام الاشتراك، مما يوفر استقرارًا أكبر من بيع واجهات برمجة التطبيقات للنماذج فقط.
رابعاً: الطموح الشامل لدى ليانغ وينفنغ
ليانغ وينفنغ، المدير التنفيذي لشركة DeepSeek، كان دائمًا متواضعًا، لكن عمليات التوظيف الأخيرة كشفت عن طموحه الكبير: عدم الاكتفاء بدور جزئي في سلسلة القيمة، بل أن تصبح شركة قادرة على إدارة السلسلة كاملة من القدرات الحاسوبية إلى المنتجات التطبيقية:
- الجانب الأول: بناء البنية التحتية: حل مشاكل نقص القدرات الحاسوبية لضمان تدريب النماذج الكبيرة؛
- الجانب الثاني: تطوير المنتجات: تحويل قدرات النماذج إلى أدوات يمكن للمستخدمين استخدامها بشكل مباشر، وتحقيق الربح؛
- الهدف طويل الأمد: بناء بيئة مغلقة تجمع بين القدرات الحاسوبية والنماذج والتطبيقات، مشابهة لمزيج OpenAI (النماذج) + Microsoft Azure (القدرات الحاسوبية) + خدمات التطبيقات.
باختصار، تسعى شركة DeepSeek إلى أن تصبح لاعبًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال بناء قدراتها الخاصة وتطوير منتجاتها الفعالة، مما يجعلها أكثر تنافسية في سوق التكنولوجيا.