أبرز النقاط
- DeepSeek تجري محادثات أولية لجولة تمويل ثانية بتقييم 71 مليار دولار، بزيادة 37% عن جولتها الأولى
- الشركة أغلقت جولتها الأولى نهاية مايو بـ 7 مليارات دولار وتقييم 52 مليار دولار
- DeepSeek تطور شريحة ذكاء اصطناعي خاصة لتقليل اعتمادها على Nvidia و Huawei
تدرس شركة DeepSeek الصينية جمع تمويل جديد بعد شهر واحد فقط من إغلاق جولتها الأولى، في خطوة تعكس الزخم الاستثنائي الذي تحظى به الشركة الناشئة التي باتت تُقلق عمالقة وادي السيليكون. وبحسب تقرير نشرته صحيفة Financial Times يوم الثلاثاء، بدأت الشركة محادثات أولية هذا الأسبوع مع مستثمرين جدد لفتح جولة ثانية تُقيّم الشركة بنحو 71 مليار دولار قبل إتمام الصفقة.
ماذا حققت DeepSeek في جولتها الأولى؟
أغلقت DeepSeek جولتها التمويلية الأولى في تاريخها قرابة نهاية مايو الماضي، حيث جمعت نحو 7 مليارات دولار بتقييم إجمالي بلغ 52 مليار دولار شاملاً الأموال المُجمعة. هذه الأرقام تضع الشركة مباشرة في مصاف أكبر شركات الذكاء الاصطناعي عالمياً من حيث التقييم، وتفوق بمراحل ما حققته معظم الشركات الناشئة الأمريكية في جولاتها المبكرة.
لكن الأبرز ليس حجم التمويل بقدر ما هو سرعة العودة لجمع المزيد. شهر واحد بين الجولتين يعني أن المستثمرين يتسابقون للدخول، وأن الشركة ترى فرصاً للتوسع لا تحتمل الانتظار.
لماذا أصبحت DeepSeek بطل الذكاء الاصطناعي الصيني؟
اكتسبت DeepSeek شهرة عالمية واسعة مطلع العام الماضي حين أطلقت نموذجيها V3 و R1، اللذين نالا إشادة واسعة في وادي السيليكون وأربكا الافتراضات الأمريكية حول قدرات الصين في مجال الذكاء الاصطناعي. النماذج أثبتت أن الابتكار الخوارزمي قد يُعوّض عن الميزانيات الضخمة للحوسبة التي تُنفقها شركات مثل OpenAI و Anthropic.
- نموذج DeepSeek-V3 يعمل بمعمارية mixture of experts بحجم 671 مليار معامل
- تكلفة تدريب نموذج R1 بلغت وفق تقارير نحو 5.6 مليون دولار فقط — مقارنة بمئات الملايين للنماذج الأمريكية المنافسة
- التطبيق أصبح الأكثر تحميلاً مجاناً على متجر Apple الأمريكي خلال شهرين من إطلاقه
هل تتخلص DeepSeek من الاعتماد على Nvidia؟
أفادت وكالة Reuters في وقت سابق من هذا الشهر أن DeepSeek تُطوّر شريحة ذكاء اصطناعي خاصة بها، في خطوة قد تُقلّص اعتمادها على شرائح Nvidia و Huawei التي استخدمتها حتى الآن لتدريب وتشغيل نماذجها. هذا التوجه منطقي استراتيجياً في ظل القيود الأمريكية على تصدير الشرائح المتقدمة إلى الصين، لكنه يتطلب استثمارات ضخمة وخبرات هندسية نادرة.
إذا نجحت الشركة في إنتاج شريحة تنافسية، فستكون قد حققت استقلالاً تقنياً يُحصّنها من أي تصعيد مستقبلي في الحرب التقنية الأمريكية-الصينية.
ماذا يعني هذا لسوق الذكاء الاصطناعي العالمي؟
القفزة من 52 مليار دولار إلى 71 مليار دولار في شهر واحد تعكس ثقة استثمارية استثنائية، لكنها تطرح أسئلة جوهرية: هل التقييمات في قطاع الذكاء الاصطناعي وصلت إلى مستويات فقاعية؟ وهل تستطيع DeepSeek تبرير هذه الأرقام بإيرادات فعلية أم أن اللعبة لا تزال لعبة توقعات؟
المؤكد أن نجاح DeepSeek أعاد رسم خريطة المنافسة. لم تعد الولايات المتحدة وحدها في القمة، والشركات الأمريكية التي اعتمدت على تفوق البنية التحتية تجد نفسها أمام منافس يُثبت أن الكفاءة الخوارزمية قد تكون أهم من ميزانيات الحوسبة.
رأي Logicity
ما تفعله DeepSeek يُعيد تعريف اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. بينما تُنفق OpenAI مليارات على البنية التحتية وتبحث عن مزيد من التمويل لتغطية خسائرها التشغيلية، تُثبت DeepSeek أن الابتكار المنهجي قد يتفوق على الإنفاق الضخم. للمقارنة: OpenAI قُيّمت بـ 300 مليار دولار في آخر جولاتها لكنها تحرق السيولة بمعدلات مقلقة، بينما DeepSeek تصل إلى 71 مليار دولار بنموذج أعمال يبدو أكثر كفاءة. الشركات الخليجية التي تستثمر في بناء قدرات ذكاء اصطناعي محلية — سواء عبر SDAIA في السعودية أو مبادرات الإمارات — ينبغي أن تدرس نموذج DeepSeek بعناية: التركيز على الكفاءة الخوارزمية بدلاً من السباق نحو أكبر مراكز بيانات.
الأسئلة الشائعة
كم يبلغ تقييم DeepSeek الآن وكم تستهدف؟
أغلقت الشركة جولتها الأولى بتقييم 52 مليار دولار نهاية مايو، وتدرس الآن جولة ثانية بتقييم 71 مليار دولار — زيادة 37% في شهر واحد.
ما الذي يُميز نماذج DeepSeek عن المنافسين الأمريكيين؟
نماذج V3 و R1 حققت أداءً منافساً بتكلفة تدريب أقل بكثير — تُقدّر بـ 5.6 مليون دولار لنموذج R1 مقارنة بمئات الملايين للنماذج الأمريكية المماثلة.
هل تُصنّع DeepSeek شرائحها الخاصة؟
نعم، الشركة تُطوّر شريحة ذكاء اصطناعي خاصة لتقليل اعتمادها على شرائح Nvidia و Huawei، وهي خطوة استراتيجية في ظل القيود الأمريكية على التصدير.
من يقف وراء DeepSeek؟
أسسها Liang Wenfeng عام 2023، وهو أيضاً مؤسس مشارك لصندوق التحوط الكمي High-Flyer.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تبني منتجات ذكاء اصطناعي وتريد فهم كيفية الاستفادة من النماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek، أو تحتاج استشارة حول بناء بنية تحتية فعّالة من حيث التكلفة — تواصل مع فريق Logicity للحصول على توجيه متخصص.
عمر حسن
كاتب تقني وابتكار
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
