الذكاء الاصطناعي والصدام غير المتوقع في سوق الأصول الرقمية

تتطور اتجاهات دمج الذكاء الاصطناعي مع الأصول الرقمية بطريقة غير متوقعة. هذا التطور الدراماتيكي ليس تعاونًا بين الاثنين، بل هو تأثير متسلسل للذكاء الاصطناعي على الأسواق المالية التقليدية وسوق الأصول الرقمية.

مؤخراً، برز نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek، حيث تجاوز عدد تنزيلاته لأول مرة ChatGPT، ليعتلي صدارة متجر التطبيقات الأمريكي. أثار هذا الإنجاز اهتماماً واسعاً في الأوساط التكنولوجية والاستثمارية والإعلامية العالمية، كما بدأ الناس في التفكير في التغيرات المحتملة في الهيكل التكنولوجي بين الصين والولايات المتحدة.

أدى هذا الحدث إلى حالة من الذعر القصير في سوق رأس المال الأمريكية. نتيجة لذلك، شهدت أسعار أسهم العديد من عمالقة التكنولوجيا انخفاضًا ملحوظًا، بما في ذلك إنفيديا وARM وBroadcom وTSMC. حتى أن عقود نازداك 100 الآجلة انخفضت بشكل كبير، مما قد يؤدي إلى تسجيل أكبر انخفاض يومي لها في الآونة الأخيرة. يُقدر أن سوق الأسهم الأمريكية قد فقد أكثر من تريليون دولار من القيمة السوقية خلال تداول ذلك اليوم.

سوق الأصول الرقمية يتبع اتجاهات الأسهم الأمريكية، حيث شهد انخفاضًا كبيرًا. انخفض سعر البيتكوين إلى أقل من 105,000 دولار، مع انخفاض بنسبة 4.48% خلال 24 ساعة؛ بينما انخفض سعر الإيثيريوم إلى أقل من 3,200 دولار، مع انخفاض بنسبة 3.83% خلال 24 ساعة. يشعر العديد من المستثمرين بالارتباك بسبب هذا الانخفاض المفاجئ، وقد يعزون ذلك إلى انخفاض توقعات خفض أسعار الفائدة من الاحتياطي الفيدرالي أو عوامل اقتصادية كلية أخرى.

! [DeepSeek مشتعل ، سوق التشفير ينهار؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-809cb44dec5bdec77c885201ff28fa42.webp)

قد تكون مصدر مشاعر الذعر في السوق هو النموذج التنموي الفريد لشركة DeepSeek. على عكس الشركات مثل OpenAI وMeta أو Google التي تعتمد على رأس المال الضخم وموارد الأجهزة الكبيرة، حققت DeepSeek نتائج ملحوظة في أقل من عامين، مع 200 موظف وتكاليف تطوير تقل عن 10 ملايين دولار. هذا النموذج الفعال للبحث والتطوير قد كسر المفاهيم التقليدية حول تطور الذكاء الاصطناعي.

نجاح DeepSeek لا يتجلى فقط في مزايا التكلفة على صعيدي رأس المال والتكنولوجيا، بل يتحدى أيضًا المفاهيم الراسخة لدى الناس. لقد اعتمدوا على أفكار جديدة كليًا، من خلال تحسين الخوارزميات بدلاً من زيادة استثمارات الأجهزة بشكل بسيط، مما أدى إلى خفض تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. هذه الطريقة الابتكارية خفضت تكلفة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة من 100 مليون دولار إلى 5 مليون دولار، وانخفض عدد وحدات معالجة الرسومات المطلوبة من 100,000 إلى 2,000، وتكلفة واجهة برمجة التطبيقات بنسبة 95%.

هذا التقدم الثوري يقلب العديد من وجهات النظر التقليدية، بما في ذلك المعرفة بقدرة الصين على الابتكار التكنولوجي، والمكانة الرائدة لوادي السيليكون في مجال الذكاء الاصطناعي، والميزة التكنولوجية لشركة OpenAI، وكذلك الاستثمارات الضخمة المطلوبة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. نجاح DeepSeek يدل على أنه من خلال تصميم هندسي ذكي، يمكن تحقيق أداء الذكاء الاصطناعي comparable أو even better باستخدام موارد أقل.

يعتقد الخبراء في الصناعة أن صعود DeepSeek يمثل انتصارًا مهمًا للنماذج مفتوحة المصدر مقارنة بالنماذج مغلقة المصدر. سيساهم ذلك في ازدهار وتطوير المجتمع المفتوح بالكامل، ويدفع قوى المصدر المفتوح، بما في ذلك Meta، لتعزيز مستوى تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر. في الوقت نفسه، قد يقلل ذلك من اعتماد الشركات على واجهات برمجة التطبيقات التجارية، مما يوفر مساحة أكبر للتطوير للتطبيقات السفلية.

ومع ذلك، أشار الخبراء أيضًا إلى أن أهمية قوة الحوسبة لن تتناقص بسبب ذلك. تشير التجارب التاريخية إلى أن تحسين القدرة الحسابية أمر حيوي لتطور الذكاء الاصطناعي. قد تظهر في المستقبل منتجات متنوعة أكثر من شرائح الاستدلال وبيئة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة المزدهرة.

على الرغم من أن تحسين كفاءة تقنية الذكاء الاصطناعي قد يقلل من متطلبات الموارد لنموذج فردي، إلا أن الطلب العام للسوق على قوة الحوسبة قد يزداد بدلاً من ذلك. هذه الظاهرة مشابهة لبارادوكس جيفونز في فترة الثورة الصناعية، حيث إن تحسين كفاءة التقنية يؤدي في الواقع إلى زيادة الاستهلاك الإجمالي للموارد. مع تحول تقنية الذكاء الاصطناعي إلى أن تصبح أكثر كفاءة وانتشارًا، ستتوسع نطاق تطبيقاتها بشكل كبير، مما قد يؤدي إلى زيادة الطلب العام للسوق على قوة الحوسبة.