برزت شركة «ديبسيك» الصينية كلاعب تقني صاعد يسعى لتجاوز القيود الأميركية المشددة على تصدير الرقائق المتقدمة، عبر تبنّي مقاربات بحثية مبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي تقلّل الاعتماد على العتاد الحوسبي عالي الكلفة.

وبحسب تقارير حديثة، كشفت الشركة في ورقة بحثية نشرتها هذا الأسبوع عن إطار تدريبي جديد يهدف إلى رفع كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، مع خفض استهلاك الطاقة ومتطلبات المعالجة التي ترتبط عادةً بشرائح متطورة من شركات مثل «إنفيديا».

ويعتمد الإطار المقترح، الذي شارك في تطويره 19 باحثًا من بينهم مؤسس الشركة ليانغ وينفنغ، على مفهوم تقني أُطلق عليه اسم «الروابط الفائقة المقيدة بالمتعددات»، كحل لمشكلات مزمنة في تدريب النماذج الكبيرة، أبرزها عدم الاستقرار وصعوبة التوسّع وارتفاع الكلفة التشغيلية.

ونُشرت الدراسة عبر منصة arXiv، إلى جانب إتاحتها على Hugging Face، في خطوة تعكس توجه «ديبسيك» نحو الانفتاح البحثي وتبادل المعرفة عالميًا.

وأظهرت الاختبارات، التي أُجريت على نماذج يتراوح حجمها بين 3 و27 مليار معلمة، تحسنًا لافتًا في الكفاءة والاستقرار مقارنة بالأساليب التقليدية.

واعتمدت الشركة في تجاربها على نتائج دراسة سابقة لشركة ByteDance نُشرت عام 2024، تناولت هياكل الاتصال الفائق داخل النماذج العصبية الكبيرة.

وخلص الباحثون إلى أن هذا النهج قد يمهّد الطريق لتطور نوعي في ما يُعرف بـ«النماذج الأساسية»

للذكاء الاصطناعي، خاصة في البيئات التي تواجه قيودًا صارمة على الوصول إلى أحدث التقنيات.