أعلنت DeepSeek يوم الأربعاء أنها دخلت في شراكة مع Huawei لتطوير أدوات البرمجة لمعالجات Ascend AI من Huawei - وهي مفتوحة المصدر للنتائج، بما في ذلك نسخة من لغة TileLang الخاصة بها والتي تم وضعها كبديل أبسط لـ CUDA من Nvidia.

تستهدف هذه الخطوة أنعم نقطة في درع Nvidia. لم تكن هيمنة الشركة في مجال حوسبة الذكاء الاصطناعي مقتصرة على السيليكون فقط؛ فهو يعتمد على CUDA، النظام البيئي البرمجي الذي تدرب عليه كل مطوري الذكاء الاصطناعي تقريبًا. للحصول على سياق حول سبب أهمية ذلك، وثقت تغطيتنا لصناعة الذكاء الاصطناعي مرارًا وتكرارًا أن الأجهزة لا تفوز إلا عندما تجعل البرامج المحيطة بها التبديل مؤلمًا.

ستة أدوات مفتوحة المصدر لـ Ascend

وفقًا لرويترز، تطلق DeepSeek ست وحدات برمجية مفتوحة المصدر مصممة لمنصة Huawei Ascend. تتضمن الحزمة مكتبات تهدف إلى تحسين أداء الحوسبة والاتصالات عبر الرقائق، والتي تم تطويرها باستخدام ما يصفه DeepSeek بالدعم الفني المكثف من هواوي.

المحور الرئيسي هو TileLang، وهي لغة برمجة عالية المستوى مفتوحة المصدر مصممة لمسرعات الذكاء الاصطناعي. يقول DeepSeek أن المطورين بحاجة إلى لغة يمكن الوصول إليها وقادرة على استخلاص الحد الأقصى من الأداء من الأجهزة الأساسية، ويقول إن TileLang يقدم نموذج برمجة أبسط من CUDA. إذا نجحت، فإن حاجز كتابة التعليمات البرمجية لرقائق الذكاء الاصطناعي الصينية سينخفض ​​بشكل كبير - وهذا هو بيت القصيد على وجه التحديد.

عقدة عظمى مكونة من 128 شريحة كدليل على الحجم

أنتج التعاون أيضًا نتائج الأجهزة. يقول DeepSeek وHuawei إنهما عملا على نظام فائق السرعة يجمع بين 128 شريحة Ascend 950، مع التركيز على تحسين الاتصال بين المعالجات بالإضافة إلى أداء الحوسبة الإجمالي - وهي مشكلة الاتصال البيني التي فصلت تاريخيًا المسرعات المتخصصة عن منصات مراكز البيانات الحقيقية.

ويأتي هذا الإعلان بعد فترة وجيزة من طرح هواوي للجيل القادم من معالجات الذكاء الاصطناعي وأنظمة الحوسبة "supernode"، وتتوقع الشركة أن تشهد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي استخدامًا أوسع للتدريب النموذجي بدءًا من العام المقبل. يعد نشر المختبر الحدودي لبرامج الأنظمة الخاصة به لمنصة شرائح محلية أقوى إشارة حتى الآن إلى أن شركات الذكاء الاصطناعي الصينية تنوي تشغيل أعباء عمل تدريبية جادة بدون أجهزة Nvidia.

لماذا يعتبر خندق CUDA ساحة المعركة الحقيقية

أصبحت CUDA جزءًا أساسيًا من هيمنة Nvidia بسبب النظام البيئي البرمجي الهائل المبني على وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها - المترجمين والمكتبات وعقدين من معرفة المطورين. كل إصدار من PyTorch، وكل إطار عمل استدلالي، وكل مستودع بحثي يفترض أن CUDA يعمل. وهذا الجمود، أكثر من مجرد مواصفات الرقائق الخام، هو ما أبعد المنافسين.

إن المنطق الاستراتيجي للمصادر المفتوحة متعمد بنفس القدر. تفوز مجموعات برامج الشرائح الاحتكارية بكونها الخيار الافتراضي؛ تفوز النظم البيئية المفتوحة بكونها احتياطيًا للجميع. من خلال نشر أدوات Ascend بموجب تراخيص مفتوحة، يعمل DeepSeek على تقليل تكلفة التبديل لأي مطور أو مشغل سحابي يبحث عن التأثير على أسعار Nvidia - ويجعل أجهزة Huawei قابلة للتطبيق للمشترين الذين لن يقبلوا أبدًا مكدس بائع واحد.

ولهذا السبب فإن التعاون بين DeepSeek وHuawei مهم خارج الصين. وهو يعكس دفعة أوسع داخل البلاد لتطوير أجهزة الذكاء الاصطناعي المحلية والبرمجيات اللازمة لتشغيلها بكفاءة، مما يقلل الاعتماد على تكنولوجيا نفيديا في وقت كانت فيه ضوابط التصدير الأمريكية قد قيدت بالفعل الوصول إلى رقائق نفيديا الأكثر تقدما. وقد صاغت صحيفة نيويورك تايمز الشراكة على أنها اعتداء مباشر على المصدر الرئيسي لهيمنة الذكاء الاصطناعي لشركة Nvidia - وليس الرقائق نفسها، ولكن الكود الذي يجعلها لا غنى عنها.

البناء على الشراكة القائمة

إن إصدار الأربعاء ليس العلامة الأولى على مراهنة DeepSeek على السيليكون المحلي. في شهر أبريل الماضي، ذكرت كل من Benzinga وSouth China Morning Post أن نموذج DeepSeek V4 تم تصميمه وتدريبه على شرائح Huawei، فيما وصفه SCMP بأنه تعاون يعزز اعتماد الصين على الذكاء الاصطناعي. الأمر المختلف الآن هو البرنامج: أثبت V4 أن النماذج يمكن تشغيلها على Ascend، في حين أن هذا الإصدار يمنح كل مطور صيني آخر الأدوات اللازمة للمتابعة.

الطريق لم يكن سلسا. أفاد Generation-NT أن DeepSeek أخرت سابقًا نموذج R2 الخاص بها وسط صعوبات مع شرائح Huawei Ascend، وهو القرار الذي قال المنفذ إنه كشف عن هشاشة النظام البيئي الناشئ. من جانبها، واصلت شركة هواوي تسارعها، حيث ذكرت صحيفة بيزنس تايمز في منتصف سبتمبر أن الشركة كانت تتقدم نحو إطلاق شريحة ذكاء اصطناعي جديدة لتتنافس مع شركة إنفيديا. يعمل الإصدار مفتوح المصدر بشكل فعال على تحويل تلك الآلام المتزايدة إلى بنية تحتية مشتركة: فالمشاكل التي يحلها DeepSeek بنفسها تصبح مشاكل يستفيد منها كل مطور Ascend من حلها.

ما يجب مشاهدته بعد ذلك

وهناك ثلاثة أشياء ستحدد ما إذا كان هذا الجهد مؤثرا أم لا. أولاً، التبني: الأدوات مفتوحة المصدر مهمة فقط إذا قام المطورون الصينيون بالبناء باستخدامها بالفعل، والاختبار الحقيقي لـ TileLang هو ما إذا كان التدريب النموذجي على مجموعات Ascend يصبح روتينيًا وليس تجريبيًا. ثانيًا، الأداء: تم بالفعل تشغيل نماذج DeepSeek الخاصة على معالج هواوي، ولكن مطابقة إنتاجية التدريب في عصر CUDA عبر أعباء العمل غير المتجانسة تعد أمرًا مختلفًا. ثالثًا، الآثار غير المباشرة: إذا تطورت TileLang إلى لغة محمولة حقيقية لمسرعات الذكاء الاصطناعي، فقد يؤدي ذلك إلى تعقيد موقف Nvidia خارج حدود الصين.

في الوقت الراهن، الرسالة واضحة. المرحلة التالية من سباق أجهزة الذكاء الاصطناعي تدور رحاها في مجال البرمجيات، وقد نشرت شركة DeepSeek للتو حججها الافتتاحية علنًا.

---

ابقَ في طليعة الذكاء الاصطناعي

احصل على آخر الأخبار والتحليلات والإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي — كل ذلك في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →