اقتصاد۲۴ ـ در سال‌های اخیر، رقابت در حوزه هوش مصنوعی به‌ویژه در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ، به یکی از مهم‌ترین میدان‌های نبرد فناوری میان شرکت‌ها و کشور‌ها تبدیل شده است. در این میان، نام «دیپ‌سیک» (DeepSeek) به‌عنوان یکی از پروژه‌های نوظهور چینی، توجه بسیاری از کارشناسان و رسانه‌ها را به خود جلب کرده است؛ پروژه‌ای که ادعا می‌شود با هزینه‌ای حدود شش میلیون دلار توسعه یافته و توانسته به نتایجی قابل‌توجه در حوزه هوش مصنوعی مولد دست پیدا کند. این عدد، در مقایسه با هزینه‌های چندصد میلیون یا حتی چند میلیارد دلاری شرکت‌های بزرگ آمریکایی، دیپ‌سیک را به پدیده‌ای بحث‌برانگیز تبدیل کرده است.

دیپ‌سیک چیست و از کجا آمده است؟

دیپ‌سیک نام یک شرکت و همچنین مجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی است که توسط یک تیم چینی توسعه یافته‌اند. تمرکز اصلی این پروژه بر ساخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است؛ مدل‌هایی که توانایی درک زبان طبیعی، تولید متن، پاسخ به پرسش‌ها و حتی انجام برخی وظایف تحلیلی را دارند. دیپ‌سیک در واقع تلاشی است برای نشان دادن این‌که توسعه هوش مصنوعی پیشرفته الزاماً نیازمند سرمایه‌گذاری‌های نجومی نیست و می‌توان با بهینه‌سازی منابع و روش‌ها، به نتایج رقابتی دست یافت.

چرا هزینه شش میلیون دلاری مهم است؟

عدد شش میلیون دلار در نگاه اول شاید رقم کوچکی به نظر نرسد، اما در دنیای هوش مصنوعی مدرن، این مبلغ بسیار پایین محسوب می‌شود. برای مقایسه، گزارش‌ها نشان می‌دهد که آموزش برخی از مدل‌های مشهور غربی، صد‌ها میلیون دلار هزینه داشته و زیرساخت‌های عظیم محاسباتی با هزاران پردازنده گرافیکی را درگیر کرده است. در چنین فضایی، دیپ‌سیک با اعلام هزینه‌ای به‌مراتب کمتر، این سؤال را مطرح می‌کند که آیا مسیر توسعه هوش مصنوعی می‌تواند اقتصادی‌تر و کارآمدتر باشد یا خیر.

راز کاهش هزینه در دیپ‌سیک

یکی از دلایل اصلی پایین بودن هزینه توسعه دیپ‌سیک، استفاده هوشمندانه از منابع محاسباتی و الگوریتم‌های بهینه است. تیم توسعه‌دهنده تلاش کرده به‌جای تکیه صرف بر افزایش حجم داده و تعداد پارامترها، روی معماری مدل، روش‌های آموزش و فشرده‌سازی تمرکز کند. این رویکرد باعث شده دیپ‌سیک بتواند با سخت‌افزار محدودتر، به عملکردی قابل‌قبول دست پیدا کند. همچنین استفاده از نیروی انسانی متخصص، اما کوچک‌تر و تمرکز بر اهداف مشخص، نقش مهمی در کنترل هزینه‌ها داشته است.

دیپ‌سیک در مقایسه با غول‌های هوش مصنوعی

اگرچه دیپ‌سیک از نظر اندازه و سرمایه قابل‌مقایسه با شرکت‌هایی مانند OpenAI، گوگل یا متا نیست، اما اهمیت آن دقیقاً در همین تفاوت نهفته است. این پروژه نشان می‌دهد که انحصار هوش مصنوعی پیشرفته لزوماً در دست شرکت‌های بزرگ باقی نخواهد ماند. دیپ‌سیک توانسته با هزینه‌ای محدود، مدلی ارائه دهد که در برخی وظایف زبانی، عملکردی نزدیک به مدل‌های شناخته‌شده دارد. این موضوع به‌ویژه برای کشور‌هایی که به منابع مالی عظیم دسترسی ندارند، الهام‌بخش است.

پیامد‌های ژئوپلیتیک و فناورانه دیپ‌سیک

ظهور دیپ‌سیک فقط یک اتفاق فنی نیست، بلکه پیامد‌های ژئوپلیتیک نیز دارد. در شرایطی که رقابت فناوری میان چین و آمریکا شدت گرفته، موفقیت پروژه‌ای مانند دیپ‌سیک می‌تواند نشان‌دهنده توان چین در دور زدن محدودیت‌ها و تحریم‌های فناوری باشد. توسعه یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته با هزینه پایین، این پیام را منتقل می‌کند که نوآوری می‌تواند جایگزین دسترسی نامحدود به منابع شود. از این منظر، دیپ‌سیک به نمادی از تغییر موازنه قدرت در عرصه فناوری تبدیل شده است.

کاربرد‌های احتمالی دیپ‌سیک

مدل‌های توسعه‌یافته توسط دیپ‌سیک می‌توانند در حوزه‌های مختلفی مورد استفاده قرار گیرند؛ از تولید محتوا و ترجمه گرفته تا پشتیبانی مشتریان، تحلیل داده‌های متنی و حتی آموزش. هزینه پایین توسعه و نگهداری این مدل‌ها، امکان استفاده گسترده‌تر آنها را برای کسب‌وکار‌های کوچک و متوسط فراهم می‌کند. این ویژگی می‌تواند باعث شود هوش مصنوعی از انحصار شرکت‌های بزرگ خارج شده و به ابزاری در دسترس‌تر تبدیل شود.

انتقاد‌ها و تردید‌ها درباره دیپ‌سیک

با وجود تمام توجه‌ها، دیپ‌سیک بدون انتقاد نبوده است. برخی کارشناسان معتقدند هزینه اعلام‌شده ممکن است همه مخارج واقعی، از جمله هزینه‌های زیرساختی غیرمستقیم یا حمایت‌های دولتی، را در بر نگیرد. همچنین پرسش‌هایی درباره کیفیت داده‌های آموزشی، سوگیری‌های احتمالی و میزان شفافیت این پروژه مطرح شده است. با این حال، حتی منتقدان نیز اذعان دارند که دیپ‌سیک بحث مهمی را درباره هزینه‌های واقعی توسعه هوش مصنوعی به راه انداخته است.

دیپ‌سیک و آینده هوش مصنوعی کم‌هزینه

شاید مهم‌ترین دستاورد دیپ‌سیک، تغییر نگاه به آینده هوش مصنوعی باشد. این پروژه نشان می‌دهد که مسیر پیشرفت الزاماً از بزرگ‌تر و گران‌تر شدن مدل‌ها نمی‌گذرد، بلکه می‌توان با تمرکز بر بهره‌وری، نوآوری الگوریتمی و مدیریت منابع، به نتایج قابل‌رقابت دست یافت. اگر این رویکرد گسترش پیدا کند، ممکن است در سال‌های آینده شاهد ظهور پروژه‌های مشابهی باشیم که با هزینه‌های بسیار کمتر، نقش مهمی در اکوسیستم جهانی هوش مصنوعی ایفا کنند.