הדחיפה בקוד פתוח של DeepSeek נכנסה השבוע לשלב חזק יותר. יממה לאחר שמעבדת הבינה המלאכותית הסינית פרסמה את DeepInfer - מסגרת ההסקה שמאחורי שירותי הבינה המלאכותית הייצור שלה - ב-GitHub ברישיון Apache 2.0, החוקרים שלה הסלימו את הוויכוח מסביב בשפה קרבית יוצאת דופן, והכריזו על התחרות בין בינה מלאכותית פתוחה לסגורה "קרב מכריע בין שני עתידים, שני גורלות לאנושות".

מהדורת המסגרת עצמה משכה תשומת לב מהירה, ואספה יותר מ-5,500 כוכבי GitHub בתוך ימים לאחר שדיון ב-Hacker News בנושא גרר מאות הצבעות בעד ביום שני. אבל הרטוריקה והטענות הכלכליות שליוו את הפרסום - שדווחו על ידי ה-South China Morning Post ובלומברג - מאותתות כיצד DeepSeek ממצבת את עצמה כעת: לא כאלטרנטיבה בעלות נמוכה, אלא כנושאת הדגל של תנועת קוד פתוח הנלחמת על עתיד התעשייה. למידע נוסף על תחרות זו, עיין בסיקור דגמי AI שלנו.

'ניצחון כולל': DeepSeek משרטט קווי קרב

בפוסט במדיה החברתית ביום שלישי, החוקר הבכיר חן דלי מסגר את הבינה המלאכותית של קוד פתוח וקוד סגור כמייצגים שני עתידים שונים מהותית עבור האנושות. "קוד פתוח לעומת קוד סגור... קרב מכריע בין שני עתידים, שני גורלות לאנושות", כתב צ'ן. "כמה זמן שהם רוצים להילחם, אנחנו נילחם. עד ניצחון מוחלט".

זוהי אחת השפה החזקה ביותר עד כה מדמות בתעשייה הסינית על רקע התגברות התחרות בין סין לארה"ב בטכנולוגיית AI. עמיתיו של צ'ן תפסו הערה מסחרית יותר: Cui Tianyi, שמוביל את צוות ה-Harness של DeepSeek, אמר שהחברה מקווה שעסקים וארגונים נוספים ברחבי העולם "יפרוס מודלים של DeepSeek וירוויחו מכך" - הצעה שמכוונת ישירות לספקי הענן ולארגונים שיחליטו היכן לבזבז את תקציבי ההסקה שלהם.

התביעה: $38 לכל שעת GPU

לצד הרטוריקה הגיע מספר קונקרטי. במאמר טכני שפורסם בפלטפורמת השאלות והתשובות הסינית Zhihu, DeepSeek טענה שאשכול מחשוב בודד המריץ את מודל ה-V4.1-Flash שלו ב-DeepInfer יכול לייצר הכנסה שווה ערך ל-$38 ל-GPU לשעה, בהתבסס על תעריפי תמחור מחוץ לשיא.

טכניקות היעילות של המסגרת עומדות בבסיס הנתון הזה. לדברי החברה, DeepInfer משפרת את יעילות העלות על ידי שמירה על מידע שעובד בעבר במשך יותר מ-72 שעות, ומפחיתה את החישוב החוזר שבדרך כלל מייקר את עלויות ההגשה. DeepSeek לא חשפה את עלויות התפעול או שולי הרווח שלה, כך שהנתון ל-GPU נשאר בגדר טענה של החברה ולא תוצאה מבוקרת - אבל הוא ספציפי בצורה יוצאת דופן, ומפעילי ענן עצמאיים יכולים כעת לבדוק אותו ישירות, מכיוון שגם המודל וגם ערימת ההגשה הם ציבוריים.

על מה DeepInfer פועל

DeepInfer מותאם ל-DeepSeek-V4.1-Flash, הדגם בעל המשקל הפתוח שיצא בספטמבר עם ארכיטקטורה חדשה שהפחיתה את הזיכרון הנדרש להפעלתו תוך ביצועים טובים יותר מדגם V1 Pro הקודם של החברה. עדכון שפורסם בשבת הפך אותו לאחד הדגמים החזקים והחסכוניים בעולם במשקל פתוח, על פי חברת הבנצ'מרקינג של צד שלישי Artificial Analysis.

יש לציין שהמסגרת מכוונת לשתי מערכות אקולוגיות של חומרה בו-זמנית: SM100 Blackwell GPUs של Nvidia ושבבי Ascend 950 של Huawei. תמיכה כפולה זו מאפשרת למפעילים להגיש מודל פתוח ברמה גבולית על סיליקון סיני כמו גם על שבבים הכפופים לפיקוח על יצוא ארה"ב - גמישות שספקים סגורים אינם יכולים להשוות, וכזו שמרככת את ההשפעה של כל מגבלת חומרה בודדת. בתור מודל בעל משקל פתוח, V4.1-Flash יכול להיות מוגש על ידי ספקי ענן של צד שלישי על התשתית שלהם, ו-DeepSeek אמרה ש-DeepInfer במקור פתוח יעזור לקהילה להוריד את עלויות המחשוב, להפחית את השימוש באנרגיה ולהפוך AI למשתלמת יותר.

הסלמה בקרב פתוח-סגור

המסגור יוצר התנגשות ישירה עם מעבדות מובילות בארה"ב. מנכ"ל Anthropic Dario Amodei טען שוב ושוב שבינה מלאכותית בקוד פתוח מהווה סיכונים לאנושות, והאשים חברות סיניות בגניבת טכנולוגיית בינה מלאכותית אמריקאית - טענות שדמויות בתעשייה הסינית דוחים בגלוי. מנהלי DeepSeek טוענים כעת בפומבי את המקרה ההפוך: שמודלים פתוחים זולים יותר להפעלה, חופשיים יותר לאימוץ וטובים יותר עבור המדינות והחברות שאינן יכולות לספוג תמחור גבול סגור.

DeepInfer עצמו אינו מוצר מאפס. כפי שהמאגר מתעד, הוא קושר יחד את הגרעינים המיוחדים ש-DeepSeek פרסמה חלק אחר חלק במהלך השנתיים האחרונות - כולל FlashMLA, DeepGEMM ו-DeepEP - לזמן ריצה אחד עם ביצוע מודלים ודגמים מובנה. האסטרטגיה עקבית: לתת את כל הערימה, מגרעין ועד מסגרת הגשה, ולהתחרות על יעילות ופתיחות ולא בלעדיות.

במה לצפות

שלושה דברים יראו האם לרטוריקה של "הניצחון הכולל" יש תוכן. ראשית, אימוץ: האם ספקי ענן מערביים וצד שלישי משלבים DeepInfer עבור אירוח V4.1-Flash בקנה מידה. שנית, אימות: האם מפעילים עצמאיים משחזרים את תביעת ההכנסה של $38 ל-GPU לשעה תחת עומסי עבודה אמיתיים. שלישית, תגובת הספקים הסגורים, שכוח התמחור שלהם תלוי בפער היעילות ש-DeepSeek פועלת באגרסיביות לסגור. בלומברג ציין כי הכלי נועד לצמצם את עלויות התפעול של בינה מלאכותית באופן נרחב - אם הטענות מתקיימות, הלחץ על תמחור בינה מלאכותית סגורה רק מתגבר.

---

הישאר לפני AI

קבל את החדשות, הניתוחים ופריצות הדרך האחרונות של AI - הכל במקום אחד.

קרא עוד חדשות AI →