أبرز النقاط
- DeepSeek تتفاوض على جولة تمويل جديدة بتقييم 71 مليار دولار بعد أسابيع فقط من جمع 7 مليارات
- الأموال ستُوجَّه لبناء مراكز بيانات خاصة وتطوير شرائح استدلال لتقليل الاعتماد على Nvidia وHuawei
- أسعار نماذج V4 المنخفضة جداً تدفع نمواً سريعاً بين الشركات الأمريكية رغم فجوة الأداء مع GPT-5.6 وClaude Mythos
تستعد شركة DeepSeek الصينية لجولة تمويل جديدة بتقييم مبدئي يبلغ نحو 71 مليار دولار، بعد أسابيع قليلة فقط من إغلاقها أول جولة تمويل في تاريخها بقيمة 7 مليارات دولار. الهدف واضح: بناء مراكز بيانات خاصة بالشركة، وشراء شرائح ذكاء اصطناعي، وتطوير شريحة استدلال داخلية تقلل الاعتماد على Nvidia وHuawei في آن واحد.
لماذا تحتاج DeepSeek إلى تمويل إضافي بهذه السرعة؟
أغلقت الشركة التي تتخذ من هانغتشو مقراً لها جولتها الأولى نهاية مايو الماضي بتقييم 52 مليار دولار، وفقاً لصحيفة Financial Times. ضخّ المؤسس ليانغ وينفينغ نحو 3 مليارات دولار من جيبه الخاص ليصبح أكبر مستثمر، إلى جانب أسماء ثقيلة مثل CATL وTencent وJD.com وNetEase وصندوق الذكاء الاصطناعي الصيني المدعوم حكومياً.
لكن استراتيجية التسعير العدوانية التي تتبناها DeepSeek تستنزف السيولة بسرعة. أعلنت الشركة مؤخراً أن أسعار نموذج V4-Pro ستظل ثابتة عند مستوياتها المنخفضة جداً بشكل دائم، وهي أرخص بنحو أحد عشر ضعفاً من GPT-5.5 على مستوى تكلفة المدخلات. هذا التسعير يجذب العملاء، لكنه يتطلب بنية تحتية ضخمة لتحقيق أرباح على المدى البعيد.
كيف تؤثر هذه الأسعار على السوق الأمريكية؟
وفقاً لشركة Ramp الأمريكية للخدمات المالية، التي تتتبع الإنفاق الفعلي لأكثر من 50 ألف شركة، كانت DeepSeek من بين أسرع موردي البرمجيات نمواً بين الشركات الأمريكية في يونيو الماضي. غير أن Ramp أشارت إلى مخاطر أمنية، إذ ترسل الشركات بياناتها مباشرة عبر منصة DeepSeek الصينية.
- V4-Pro وV4-Flash: أكبر نماذج مفتوحة الأوزان بما يصل إلى 1.6 تريليون معامل
- التسعير المنخفض أصبح دائماً وليس عرضاً ترويجياً مؤقتاً
- النمو السريع في الولايات المتحدة رغم المخاوف الأمنية
ما حجم الفجوة مع النماذج الغربية الآن؟
الواقع أن فجوة الأداء مع القمة اتسعت. نموذجا GPT-5.6 Sol من OpenAI وClaude Mythos من Anthropic وصلا إلى مستوى جديد لم تلحق به DeepSeek بعد. لكن اللافت أن الفجوة في الأداء أصغر بكثير من الفجوة في السعر، وهذا بالضبط ما يجعل عرض DeepSeek مغرياً للشركات التي لا تحتاج إلى أقصى قدرات الذكاء الاصطناعي.
المنافسة الصينية الداخلية تشتعل
لا تواجه DeepSeek الضغط من الغرب فحسب، بل من الداخل أيضاً. أطلقت Zhipu AI نموذج GLM-5.2 مفتوح المصدر الذي يتخلف عن نماذج Opus من Anthropic بنقاط مئوية قليلة فقط في مهام البرمجة الطويلة، ويكتسب زخماً بين المؤسسات. أما MiniMax فتعمل على نموذج بـ 2.7 تريليون معامل قد يُطلق في الربع الثالث. وشركة Moonshot AI المالكة لـ Kimi تبحث عن تمويل بتقييم يصل إلى 30 مليار دولار.
ما الذي تعنيه شريحة الاستدلال الخاصة بـ DeepSeek؟
تطوير شريحة استدلال داخلية يعني أن DeepSeek تسعى للتحرر من قيود العقوبات الأمريكية على صادرات شرائح Nvidia المتقدمة، ومن الاعتماد على شرائح Huawei التي لا تضاهي أداء Nvidia حالياً. إذا نجحت، ستتمكن الشركة من التحكم الكامل في سلسلة التوريد، مما يعزز قدرتها على الحفاظ على الأسعار المنخفضة دون خسائر فادحة.
رأي Logicity
تمثل DeepSeek نموذجاً مختلفاً في سوق الذكاء الاصطناعي: الرهان على الحجم والكفاءة بدلاً من الأداء الأقصى. هذه الاستراتيجية تضعها في منافسة مباشرة مع الطبقة المتوسطة من نماذج OpenAI وAnthropic، لا قمتها. للمقارنة: GPT-4o من OpenAI يُسعَّر للمؤسسات بنحو 5 دولارات لكل مليون رمز مدخل، بينما Claude 3.5 Sonnet من Anthropic يأتي بـ 3 دولارات. إذا حافظت DeepSeek على أسعار أقل بعشرة أضعاف، فقد تستحوذ على شريحة واسعة من السوق تبحث عن 'جيد بما يكفي' بتكلفة منخفضة جداً.
الأسئلة الشائعة
ما تقييم DeepSeek الجديد المتوقع؟
تتفاوض الشركة على تقييم مبدئي يبلغ نحو 71 مليار دولار، ارتفاعاً من 52 مليار دولار في الجولة السابقة.
كم استثمر مؤسس DeepSeek شخصياً؟
ضخ ليانغ وينفينغ نحو 3 مليارات دولار من أمواله الخاصة، مما يجعله أكبر مستثمر في الشركة.
هل نماذج DeepSeek V4 تنافس GPT-5.6؟
من حيث الأداء، لا تزال متخلفة عن GPT-5.6 Sol وClaude Mythos، لكنها أرخص بفارق كبير جداً.
ما المخاطر الأمنية المرتبطة باستخدام DeepSeek؟
أشارت شركة Ramp إلى أن الشركات ترسل بياناتها مباشرة عبر منصة DeepSeek، مما يثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات.
من المنافسون الصينيون الرئيسيون لـ DeepSeek؟
Zhipu AI بنموذج GLM-5.2، وMiniMax التي تطور نموذجاً بـ 2.7 تريليون معامل، وMoonshot AI المالكة لـ Kimi.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تقيّم نماذج الذكاء الاصطناعي لمشروعك وتحتاج إلى مقارنة موضوعية بين الخيارات المتاحة، تواصل مع فريق Logicity للحصول على استشارة تقنية مخصصة.
فاطمة الزهراء
كاتبة تقنية متخصصة في الذكاء الاصطناعي
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
