اختراق DeepSeek واتجاه مستقبل صناعة الأصول الرقمية
في أوائل عام 2025، أحدث ظهور نموذج AI الصيني DeepSeek صدمة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. هذا النموذج، الذي تم تطويره بواسطة Huansheng Quantitative، استخدم فقط 2048 وحدة معالجة رسومية من نوع H800 من إنفيديا، وكانت تكلفة التدريب 5.58 مليون دولار فقط، لكنه كان على قدم المساواة مع النماذج الرائدة مثل GPT-4 وLlama 3.1 في العديد من اختبارات المعايير، بل وحقق تفوقاً طفيفاً في بعض الجوانب. هذه النتيجة كسرت الحظر الأمريكي على الصين في مجال الرقائق، وأظهرت قدرة الصين على الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
كان لنجاح DeepSeek تأثير عميق على صناعة الأصول الرقمية:
تأثير على إنفيديا: قامت DeepSeek بتجاوز إطار CUDA من إنفيديا، واستخدمت مباشرة مجموعة تعليمات PTX، مما زاد بشكل كبير من كفاءة التدريب. هذا لا يشكك فقط في طلب قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، بل يهز أيضًا وضع إنفيديا في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي. على المدى الطويل، قد يوفر هذا فرصًا لمشاريع قوة الحوسبة اللامركزية، مما يسمح لمزيد من وحدات معالجة الرسوميات الشخصية بالمشاركة في تدريب الذكاء الاصطناعي.
تعرضت مشاريع التشفير في إطار الذكاء الاصطناعي لضغوط: نموذج DeepSeek منخفض التكلفة وعالي الأداء يجعل العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ذات قيمة سوقية تصل إلى مليارات الدولارات تبدو غير ذات أهمية. وهذا يبرز عيوب صناعة الأصول الرقمية في مجال الذكاء الاصطناعي، ويطرح سؤالًا حول كيفية تحديد الموقع المناسب في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.
الاتجاهات الجديدة في دمج الأصول الرقمية مع الذكاء الاصطناعي: تشمل الاتجاهات المستقبلية المحتملة استخدام تقنية blockchain لحماية بيانات الخصوصية المعالجة بواسطة الذكاء الاصطناعي، واستخدام blockchain كطبقة تدقيق للامتثال لنماذج الذكاء الاصطناعي، وتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التفاعل مع العالم الافتراضي من خلال الشبكات اللامركزية.
قد تعود فكرة التمويل الشامل: مع تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، قد تحظى مشاريع مثل Worldcoin باهتمام متجدد.
البحث العلمي اللامركزي في الذكاء الاصطناعي (DeAIS): قد تصبح جمع الأموال من خلال blockchain لدعم البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي مجالًا ناشئًا.
فيما يتعلق بعملة Meme، أصبح السوق متقلبًا للغاية ومؤقتًا. تعكس الارتفاعات والانخفاضات السريعة من Trump إلى عملات المشاهير الأخرى عدم استقرار هذا السوق. أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى تشتيت انتباه المستثمرين، مما أدى إلى صعوبة تطوير المشاريع التقنية.
بالنسبة لسوق الأصول الرقمية بأكمله، فقد أصبحت الأنماط التقليدية غير فعالة. لم يعد من الممكن التنبؤ بدقة بسوق عملات المعدنين من خلال حركة البيتكوين. يحتاج السوق إلى إعادة النظر في نظام تقييم مشاريع عملات المعدنين ومعايير الإدراج.
رغم أن صناعة الأصول الرقمية الحالية تواجه أزمة فقدان الاتجاه، إلا أن نجاح DeepSeek يوضح أن الابتكار لا يزال هو المفتاح للتغلب على هذه الأزمة. تمتلك صناعة الأصول الرقمية بيئة سياسية جيدة، واهتمامًا كبيرًا، ورأس مال كافي، وبنية تحتية ناضجة، ومن المحتمل أن تضخ عدة صناديق استثمار متداولة للعملات البديلة سيولة جديدة في السوق في المستقبل. تحتاج الصناعة إلى إيجاد نقاط اختراق جديدة، والبحث عن موقعها في المستقبل الذي تهيمن عليه الذكاء الاصطناعي.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DeepSeek تقود تحول الذكاء الاصطناعي صناعة الأصول الرقمية تواجه إعادة تشكيل
اختراق DeepSeek واتجاه مستقبل صناعة الأصول الرقمية
في أوائل عام 2025، أحدث ظهور نموذج AI الصيني DeepSeek صدمة كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. هذا النموذج، الذي تم تطويره بواسطة Huansheng Quantitative، استخدم فقط 2048 وحدة معالجة رسومية من نوع H800 من إنفيديا، وكانت تكلفة التدريب 5.58 مليون دولار فقط، لكنه كان على قدم المساواة مع النماذج الرائدة مثل GPT-4 وLlama 3.1 في العديد من اختبارات المعايير، بل وحقق تفوقاً طفيفاً في بعض الجوانب. هذه النتيجة كسرت الحظر الأمريكي على الصين في مجال الرقائق، وأظهرت قدرة الصين على الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.
كان لنجاح DeepSeek تأثير عميق على صناعة الأصول الرقمية:
تأثير على إنفيديا: قامت DeepSeek بتجاوز إطار CUDA من إنفيديا، واستخدمت مباشرة مجموعة تعليمات PTX، مما زاد بشكل كبير من كفاءة التدريب. هذا لا يشكك فقط في طلب قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، بل يهز أيضًا وضع إنفيديا في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي. على المدى الطويل، قد يوفر هذا فرصًا لمشاريع قوة الحوسبة اللامركزية، مما يسمح لمزيد من وحدات معالجة الرسوميات الشخصية بالمشاركة في تدريب الذكاء الاصطناعي.
تعرضت مشاريع التشفير في إطار الذكاء الاصطناعي لضغوط: نموذج DeepSeek منخفض التكلفة وعالي الأداء يجعل العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ذات قيمة سوقية تصل إلى مليارات الدولارات تبدو غير ذات أهمية. وهذا يبرز عيوب صناعة الأصول الرقمية في مجال الذكاء الاصطناعي، ويطرح سؤالًا حول كيفية تحديد الموقع المناسب في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.
الاتجاهات الجديدة في دمج الأصول الرقمية مع الذكاء الاصطناعي: تشمل الاتجاهات المستقبلية المحتملة استخدام تقنية blockchain لحماية بيانات الخصوصية المعالجة بواسطة الذكاء الاصطناعي، واستخدام blockchain كطبقة تدقيق للامتثال لنماذج الذكاء الاصطناعي، وتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التفاعل مع العالم الافتراضي من خلال الشبكات اللامركزية.
قد تعود فكرة التمويل الشامل: مع تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، قد تحظى مشاريع مثل Worldcoin باهتمام متجدد.
البحث العلمي اللامركزي في الذكاء الاصطناعي (DeAIS): قد تصبح جمع الأموال من خلال blockchain لدعم البحث العلمي في الذكاء الاصطناعي مجالًا ناشئًا.
فيما يتعلق بعملة Meme، أصبح السوق متقلبًا للغاية ومؤقتًا. تعكس الارتفاعات والانخفاضات السريعة من Trump إلى عملات المشاهير الأخرى عدم استقرار هذا السوق. أدى التطور السريع للذكاء الاصطناعي إلى تشتيت انتباه المستثمرين، مما أدى إلى صعوبة تطوير المشاريع التقنية.
بالنسبة لسوق الأصول الرقمية بأكمله، فقد أصبحت الأنماط التقليدية غير فعالة. لم يعد من الممكن التنبؤ بدقة بسوق عملات المعدنين من خلال حركة البيتكوين. يحتاج السوق إلى إعادة النظر في نظام تقييم مشاريع عملات المعدنين ومعايير الإدراج.
رغم أن صناعة الأصول الرقمية الحالية تواجه أزمة فقدان الاتجاه، إلا أن نجاح DeepSeek يوضح أن الابتكار لا يزال هو المفتاح للتغلب على هذه الأزمة. تمتلك صناعة الأصول الرقمية بيئة سياسية جيدة، واهتمامًا كبيرًا، ورأس مال كافي، وبنية تحتية ناضجة، ومن المحتمل أن تضخ عدة صناديق استثمار متداولة للعملات البديلة سيولة جديدة في السوق في المستقبل. تحتاج الصناعة إلى إيجاد نقاط اختراق جديدة، والبحث عن موقعها في المستقبل الذي تهيمن عليه الذكاء الاصطناعي.