أبرز النقاط
- تقييم DeepSeek بلغ 350.88 مليار يوان (51.82 مليار دولار) وفقاً لإفصاح بورصة شنغهاي
- استثمار 2.9 مليار يوان مقابل حصة غير مباشرة 0.8265% يكشف أول جولة تمويل خارجية
- الشركة أنجزت نموذج DeepSeek-V3 بتكلفة 6 ملايين دولار فقط مقارنة بمئات الملايين لدى المنافسين الأمريكيين
كشف إفصاح نادر في بورصة شنغهاي أن شركة DeepSeek الصينية للذكاء الاصطناعي حصلت على تقييم ضمني يبلغ 350.88 مليار يوان صيني، أي ما يعادل 51.82 مليار دولار أمريكي. هذا الرقم يضع الشركة الناشئة التي تأسست عام 2023 في مصاف عمالقة التقنية العالميين، ويؤكد أن سباق الذكاء الاصطناعي لم يعد حكراً على وادي السيليكون.
كيف تم الكشف عن هذا التقييم؟
جاء الإفصاح من شركة Anhui Korrun المدرجة في البورصة الصينية، حيث أعلنت أن صندوقاً استثمارياً تابعاً لإحدى شركاتها الفرعية ضخّ 2.9 مليار يوان (نحو 428 مليون دولار) للحصول على حصة غير مباشرة تبلغ 0.8265% في DeepSeek. هذه الصفقة تمثل أول دليل علني موثق على جولة التمويل الخارجية الأولى للشركة، التي اشتهرت بتحفظها الشديد وعدم الإعلان عن أي تفاصيل مالية سابقاً.
لماذا يثير هذا التقييم اهتمام صناع القرار التقني؟
التقييم بحد ذاته ليس المفاجأة الكبرى، بل السياق الذي جاء فيه. DeepSeek أطلقت نموذج DeepSeek-R1 في يناير 2025 بأداء يضاهي أو يتفوق على نماذج OpenAI، لكن بتكلفة تدريب أعلنت الشركة أنها لم تتجاوز 6 ملايين دولار فقط. هذا الرقم صادم إذا قورن بمئات الملايين التي تنفقها الشركات الأمريكية على تدريب نماذجها الكبرى.
النتيجة كانت زلزالاً في الأسواق: في 27 يناير 2025، المعروف بـ DeepSeek Monday، خسرت أسهم شركات التقنية الأمريكية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي نحو تريليون دولار من قيمتها السوقية، وتصدرت Nvidia قائمة الخاسرين بتراجع قارب 600 مليار دولار في يوم واحد.
- نموذج DeepSeek-V3 يضم 671 مليار معامل (parameter) باستخدام بنية Mixture-of-Experts
- تكلفة تدريب معلنة: 6 ملايين دولار مقابل مئات الملايين للمنافسين
- أداء يضاهي GPT-4 وفق اختبارات مستقلة متعددة
من يقف خلف DeepSeek؟
أسس الشركة ليانغ وين فنغ (Liang Wenfeng) عام 2023، وهو أيضاً مؤسس صندوق التحوط الكمي High-Flyer Capital. هذه الخلفية المالية الكمية تفسر جزئياً النهج المختلف الذي تتبعه الشركة في تحسين كفاءة التدريب وخفض التكاليف، إذ تعتمد على تقنيات تحسين رياضية متقدمة بدلاً من الاعتماد الكلي على القوة الحاسوبية الخام.
ماذا يعني هذا لسوق الذكاء الاصطناعي عالمياً؟
وصف مارك أندريسن، المؤسس المشارك لصندوق Andreessen Horowitz، ظهور DeepSeek بأنه لحظة سبوتنيك في مجال الذكاء الاصطناعي، في إشارة إلى الصدمة التي أحدثها إطلاق الاتحاد السوفيتي لأول قمر صناعي عام 1957. من جهته، أشار ساتيا ناديلا، الرئيس التنفيذي لـ Microsoft، إلى أن هذا التطور ينبغي أن يكون بمثابة جرس إنذار للصناعة الأمريكية.
التحدي الذي تطرحه DeepSeek ليس تقنياً فحسب، بل اقتصادي جوهري: إذا أمكن تحقيق أداء مماثل بجزء بسيط من التكلفة، فإن الميزة التنافسية للشركات التي تعتمد على ضخامة الاستثمارات تصبح موضع تساؤل.
رأي Logicity
هذا الإفصاح يؤكد أن المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي لم تعد محصورة بين OpenAI وGoogle وAnthropic. الشركات الخليجية التي تخطط لبناء قدرات ذكاء اصطناعي محلية أمامها الآن خياران: الشراكة مع اللاعبين الأمريكيين بتكاليفهم المرتفعة (GPT-4 API يبدأ من 30 دولاراً لكل مليون توكن)، أو استكشاف البدائل الصينية مثل DeepSeek التي تقدم نماذج مفتوحة المصدر بتكلفة أقل بكثير. القرار ليس تقنياً بحتاً، بل يتضمن اعتبارات جيوسياسية وأمن بيانات يجب أن تُحسم على مستوى مجالس الإدارة.
الأسئلة الشائعة
ما هو تقييم شركة DeepSeek الحالي؟
وفقاً لإفصاح بورصة شنغهاي، التقييم الضمني يبلغ 350.88 مليار يوان صيني، أي نحو 51.82 مليار دولار أمريكي.
كم تكلف تدريب نماذج DeepSeek مقارنة بـ OpenAI؟
أعلنت DeepSeek أن تدريب نموذج DeepSeek-V3 كلّف 6 ملايين دولار فقط، بينما تُقدّر تكاليف تدريب النماذج الأمريكية المماثلة بمئات الملايين.
هل نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر؟
نعم، أتاحت الشركة نماذجها للاستخدام المفتوح، مما يتيح للمطورين والشركات تجربتها وتخصيصها دون رسوم ترخيص.
ما تأثير DeepSeek على أسهم شركات التقنية الأمريكية؟
في 27 يناير 2025، خسرت أسهم التقنية الأمريكية نحو تريليون دولار، وتراجعت Nvidia وحدها بنحو 600 مليار دولار في يوم واحد.
من هو مؤسس DeepSeek؟
ليانغ وين فنغ (Liang Wenfeng)، وهو أيضاً مؤسس صندوق التحوط الكمي High-Flyer Capital، أسس الشركة عام 2023.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تدرس دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في منتجاتك أو عملياتك، سواء من DeepSeek أو OpenAI أو غيرها، تواصل مع فريق Logicity للحصول على استشارة تقنية متخصصة تناسب احتياجات السوق الخليجي.
فاطمة الزهراء
كاتبة تقنية متخصصة في الذكاء الاصطناعي
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
