يدّعي برنامج الذكاء الاصطناعي الصيني "ديب سيك" تحقيق هامش ربح "نظري" بنسبة 545%

نشرت شركة DeepSeek، وهي شركة صينية ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، مؤشرات مالية رئيسية يوم السبت، مما يوفر أحد الرؤى القليلة حول اقتصاديات صناعة الذكاء الاصطناعي.

أعلنت الشركة عبر منصة X أن طرازاتها V3 و R1 حققت هامش ربح نظري بنسبة 545٪ خلال 24 ساعة في اليوم الأخير من شهر فبراير.

أوضحت شركة Deepseek على منصة GitHub أن المعلومات التي شاركتها لم تكن قاطعة، وذكرت أن الربح الفعلي أقل بكثير من هامش الربح النظري.

أوضحت شركة الذكاء الاصطناعي أن الاختلاف يرجع إلى عوامل مختلفة، بما في ذلك حقيقة أن مجموعة صغيرة فقط من خدماتها يتم تحقيق الربح منها وأنها تقدم خصومات خلال ساعات خارج أوقات الذروة.

علاوة على ذلك، لا تشمل تقديرات التكلفة هنا تكاليف البحث والتطوير والحوسبة الباهظة المرتبطة بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وضبطها. لذا، فبينما تبدو هوامش صافي الدخل مرتفعة للغاية في الأرقام التي نراها، إلا أنها لا تعكس الواقع الاقتصادي الشامل لشركة ذكاء اصطناعي واسعة النطاق.

أرباح شركة DeepSeek المغرية هي في الغالب أرباح نظرية

في حين أن هوامش الربح المغرية التي تشير إليها شركة DeepSeek هي في الغالب نظرية، إلا أن إفصاح الشركة يأتي في لحظة محورية، حيث يقوم مستثمرو التكنولوجيا بتدقيق الاستدامة المالية للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ونماذج أعمالها.

يركز المستثمرون أكثر من أي وقت مضى على ما إذا كانت شركات الذكاء الاصطناعي قادرة على إنشاء مصادر دخل مستدامة في ظل ارتفاع تكاليف البنية التحتية والمنافسة الشرسة واللوائح التنظيمية المتطورة.

يُضيف الكشف الذي قدمته شركة DeepSeek، مع بعض التحفظات، بُعدًا جديدًا للنقاش حول سؤالٍ أوسع نطاقًا: هل تستطيع شركات الذكاء الاصطناعي الانتقال من مؤسساتٍ قائمة على البحث إلى شركاتٍ ربحية؟ مع نضوج هذا القطاع، قد تُقدّم مثل هذه الإفصاحات رؤى قيّمة حول اقتصاديات الذكاء الاصطناعي أثناء تطوره، واستراتيجيات تحقيق الربح المختلفة التي قد تُثبت جدواها في صناعةٍ غالبًا ما تتطلب فيها الإنجازات استثماراتٍ مالية ضخمة.

مع ذلك، قد تُخفف المخاوف المتعلقة بالخصوصية والسياسة من الضجة المُثارة حول تطبيق DeepSeek. فإذا كانت الفضيحة التي أحاطت بتطبيق TikTok في الولايات المتحدة مؤشراً على موقف المشرعين من التطبيقات الصينية، فقد لا يبقى DeepSeek طويلاً في الأسواق الأمريكية.

تجري شركات الذكاء الاصطناعي العديد من التجارب على نماذج الإيرادات

تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي نماذج إيرادات متعددة للتجارب. فمن شركة OpenAI Inc. إلى شركة Anthropic PBC، تتسابق شركات الذكاء الاصطناعي لتجربة نماذج إيرادات مختلفة لتحويل ابتكاراتها الرائدة إلى أعمال تجارية ناجحة.

تشمل هذه الأساليب خطط الاشتراك، ونظام الدفع حسب الاستخدام، ورسوم الترخيص لعملاء المؤسسات، وذلك في إطار تنافسهم على ابتكار منتجات ذكاء اصطناعي متطورة باستمرار. مع ذلك، أثارت التكلفة الباهظة لتدريب ونشر وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق هذه مخاوف متزايدة لدى المستثمرين.

تلوح علامات الاستفهام حول جدوى نماذج الأعمال هذه في تحقيق أرباح قابلة للتوسع باستمرار، مما أدى إلى فتح نقاش أوسع حول ما إذا كان بإمكان شركات الذكاء الاصطناعي تحقيق الربح و/أو أن تصبح مربحة على المدى القصير.

إحدى الاستراتيجيات التي حددتها شركة DeepSeek والتي تُمكّنها من خفض التكاليف هي تحسين قوة الحوسبة، بما في ذلك الحوسبة المتوازنة للأحمال. يعمل هذا النهج على توزيع حركة البيانات على الخوادم ومراكز البيانات لتحقيق توازن في العمل ومنع الاختناقات، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد.

كما سلطت الشركة الضوء على ابتكاراتها التي تُمكّن النماذج من معالجة المزيد من البيانات في وقت واحد، وهو تحسين من شأنه تعزيز الأداء العام للنظام. وأبرزت DeepSeek أيضًا جهودها في إدارة زمن الاستجابة، أي الوقت الفاصل بين استعلام المستخدم واستجابة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن سلاسة تجربة المستخدم.