deepseek

Tech giant Microsoft warns that China is overtaking the United States in the global race for artificial intelligence dominance. According to Microsoft President Brad Smith, China leverages state subsidies, open-source software, and strategic influence in emerging regions such as Africa, Russia, Belarus, and others — gaining a clear advantage over Western firms like OpenAI, Google, or Anthropic.

China Expands Its AI Models Across the Global South
Smith points out that Chinese AI model DeepSeek R1 has gained a dominant position in several critical regions within just one year — areas often out of reach for U.S. firms due to sanctions or pricing models. According to new data, DeepSeek now holds:
🔹 56% of the AI market in Belarus

🔹 49% in Cuba

🔹 43% in Russia

🔹 18% in Ethiopia

🔹 17% in Zimbabwe
The key factor? Low cost and open access. Developers can easily modify, expand, or integrate these systems into local projects. In contrast, Western models often require paid subscriptions, complex infrastructure, and constant cloud connectivity.

"It’s No Longer Just the U.S. vs China, But Openness vs Control"
Smith said DeepSeek is a prime example of how government subsidies are changing the game. "China now has more than one competitive open-source model. These subsidies let them undercut any American firm on price," he added.
Criticism also focuses on growing global inequality. While 24% of people in the Global North now use AI, only 14% do so in the Global South. The global average is 16%, which Smith says shows that “the U.S. risks losing not only technological leadership but also trust from the developing world.”

Microsoft Urges Governments to Support Infrastructure and Education
Smith called on public institutions to stop relying solely on private investment. He suggested that development banks and credit agencies begin funding data centers and energy infrastructure, especially in Africa.
Ghanaian analyst Bright Simons from the IMANI think tank backed Smith’s warning: "Africa can't afford locked-down systems. Local developers either go with Meta's Llama or Chinese AI models. There's no other choice." He also highlighted emerging African-led projects like Masakhane and InkubaLM from South Africa.

“To Ignore Africa Is to Ignore the Future,” Says Microsoft
According to Microsoft, Africa is not just key for development — it is also central to the future of AI itself. If the West focuses only on mature markets, it leaves the field wide open to Chinese technologies.
“If U.S. companies and Western governments close their eyes to Africa, they close their eyes to the future of the world,” Smith warned.
While OpenAI and other firms focus on premium markets, DeepSeek is preparing a new model that promises even more efficiency at lower costs. Its release is expected just ahead of the Lunar New Year — and Silicon Valley is already feeling the pressure.

#AI , #technews , #Geopolitics , #ArtificialInteligence , #DeepSeek

Stay one step ahead – follow our profile and stay informed about everything important in the world of cryptocurrencies!
Notice:
,,The information and views presented in this article are intended solely for educational purposes and should not be taken as investment advice in any situation. The content of these pages should not be regarded as financial, investment, or any other form of advice. We caution that investing in cryptocurrencies can be risky and may lead to financial losses.“

"كذبة الـ 5.6 مليون دولار".. القصة الكاملة لأكبر عملية "تمويه استراتيجي" في تاريخ التكنولوجيا! كيف نجا "التنين" بجلد إنفيديا؟ 🇨🇳🇺🇸🕵️‍♂️

استيقظ العالم على زلزال مالي محا 589 مليار دولار من قيمة "إنفيديا" في يوم واحد. السبب؟ خبر يقول إن الصين (DeepSeek) كسرت احتكار التكنولوجيا بنموذج تكلفته 5.6 مليون دولار فقط.
اليوم، نكشف لكم أن هذا الرقم لم يكن "معجزة"، بل كان "فخاً محاسبياً" متقناً.

إليكم التشريح الكامل لما حدث خلف الكواليس، ولماذا يعتبر المحللون المحترفون أن الصين لا تزال "مخنوقة" تقنياً، وأن ما حدث هو إعادة تسعير للواقع وليس تغييراً له. 🧠📉

1. حقيقة الكلفة: من 5.6 مليون إلى 1.6 مليار دولار! (The Hidden Cost Structure) 💸🏗️
الرقم الذي روجت له الصين (5.6 مليون دولار) هو التكلفة الهامشية للكهرباء وتشغيل السيرفرات لـ "دورة تدريب نهائية واحدة".
لكن تقرير مؤسسة (SemiAnalysis) كشف الفاتورة الحقيقية المخفية:

البنية التحتية: DeepSeek أنفقت فعلياً ما يقارب 1.6 مليار دولار لبناء قدراتها.

المخزون السري: المؤسس "ليانغ وينفينغ" أكد امتلاك مخزون ضخم من 10,000 شريحة NVIDIA A100 تم شراؤها وتخزينها قبل العقوبات في 2022.

التمويل الخفي: الشركة الأم (High-Flyer) وهي صندوق تداول كمي، ضخت أكثر من 137 مليون دولار في البنية التحتية منذ 2021.
التشبيه: الأمر يشبه حساب تكلفة "حبة دواء" بناءً على سعر المواد الكيميائية فيها فقط (سنتات)، وتجاهل المليارات التي أنفقت على المختبرات والأبحاث والمصانع لإنتاجها!

2. السر الأخطر: فشل شرائح "هواوي" في التدريب (The Huawei Failure) 🇨🇳🚫
هذه المعلومة التي غابت عن الجميع هي الأهم استثمارياً.
في أغسطس 2025، وبعد أشهر من المحاولات مع فريق هندسي من هواوي داخل مقرات DeepSeek، تم إيقاف مشروع تدريب النموذج (R2) على شرائح Huawei Ascend 910C.

السبب التقني: المشكلة ليست في السرعة، بل في "عرض النطاق الترددي بين الشرائح" (Die-to-Die Bandwidth). شرائح هواوي تعاني من اختناقات في الاتصال تجعلها أبطأ بـ 10 إلى 20 مرة من إنفيديا في نقل البيانات بين الوحدات، مما يؤدي لعدم استقرار التدريب وفشله عند التوسع (Scaling).

النتيجة: اضطرت DeepSeek للعودة لاستخدام شرائح إنفيديا (H20 القانونية أو A100 المهربة).

المعنى: العقوبات الأمريكية نجحت. الصين تستطيع تشغيل النماذج (Inference) بشرائحها، لكنها لا تستطيع تدريب نماذج الحدود (Frontier Training) بدون إنفيديا.

3. رد فعل "المال الذكي": مفارقة جيفونز (Jevons Paradox) 🐂💡
بينما باع صغار المستثمرين، قامت الصناديق الكبرى (مثل Bridgewater و Renaissance) بإعادة التموضع بذكاء.

المفارقة: عندما تصبح التكنولوجيا (الذكاء الاصطناعي) أرخص وأكثر كفاءة، لا يقل الطلب عليها، بل ينفجر.

نماذج التفكير (Reasoning Models): نماذج مثل (R1 و o1) تستهلك قوة حوسبة أكبر بـ 100 مرة لأنها "تفكر" قبل أن تجيب.

إنفاق العمالقة: أمازون رفعت إنفاقها الرأسمالي لعام 2025 إلى 125 مليار دولار، وميتا إلى 72 مليار دولار. العمالقة يعرفون أن الكفاءة تعني استخداماً أوسع، وبالتالي طلباً أكبر على شرائح إنفيديا. لهذا عادت القيمة السوقية لإنفيديا لتكسر حاجز الـ 5 تريليون دولار لاحقاً.

4. الكلفة البشرية: "الاستعانة بمصادر خارجية" للتفكير (Cognitive Fracture) 🧠📉
التقرير يتطرق لجانب مظلم بعيداً عن المال. دراسة من كلية الأعمال السويسرية أثبتت وجود علاقة سلبية قوية (-0.68) بين استخدام الذكاء الاصطناعي والتفكير النقدي.

التفريغ المعرفي (Cognitive Offloading): البشر بدؤوا يتوقفون عن التفكير ويعتمدون على الآلة.

الخطر: الشباب هم الأكثر تضرراً. نحن نبني ذكاءً اصطناعياً خارقاً، ومقابله جيل بشري يفقد القدرة على التحليل العميق.

5. "الإلغاء" (Abliteration): الثقب الأسود في التنظيم 🔓🔥
ظهرت حركة تقنية تسمى "Abliteration" (إلغاء القيود).

الآلية: اكتشف الباحثون "اتجاه الرفض" (Refusal Direction) في معادلات النماذج. وبواسطة تعديل بسيط، يمكن إزالة "أخلاقيات" النموذج وقيود الأمان في ساعات قليلة.

النتيجة: نماذج ذكاء اصطناعي "منفلتة" تماماً، لا ترفض أي طلب (سواء كان سياسياً أو إجرامياً)، وتنتشر الآن خارج سيطرة أي حكومة أو شركة. هذا هو "النموذج الخامس" الذي لا يمكن تنظيمه.

الخلاصة الاستراتيجية:
ما حدث في بداية 2026 لم يكن "نهاية الهيمنة الأمريكية"، بل كان تذكيراً بأن الصين بارعة في "الحرب غير المتماثلة" (Asymmetric Warfare) عبر المعلومات.
الواقع يقول: البنية التحتية لإنفيديا لا تزال هي "أكسجين" الذكاء الاصطناعي العالمي، والعقوبات الأمريكية فعالة في خنق قدرات التدريب الصينية.. حتى الآن.

السؤال لمحفظتك:
هل قراراتك الاستثمارية مبنية على "مانشيتات" الأخبار المضللة؟ أم أنك تغوص في التفاصيل التقنية لتعرف أين يذهب "المال الذكي"؟
شاركنا رأيك في هذه الحقائق الصادمة.. 👇🌍

#DeepSeek #NVIDIA #China #Geopolitics #MarketAnalysi

DeepSeek представила новый метод обучения AI-моделей, который снижает нагрузку на память без потери эффективности. Китайская компания опубликовала научную работу о технологии «гиперсвязи с ограничением на многообразие» (mHC), которая позволяет создавать конкурентоспособные модели при ограниченных вычислительных ресурсах.
Решение проблемы масштабирования
Группа из 19 исследователей DeepSeek протестировала метод mHC на моделях с 3 миллиардами, 9 миллиардами и 27 миллиардами параметров. Результаты показали, что новая технология не создает существенной дополнительной вычислительной нагрузки по сравнению с традиционным методом гиперсвязей (HC).
Базовый подход HC появился в сентябре 2024 года благодаря исследователям ByteDance. Он представляет собой модификацию архитектуры ResNet — доминирующей системы глубокого обучения, которую в 2015 году разработали ученые Microsoft Research Asia.
Архитектура ResNet и ее ограничения
ResNet помогает сохранять важную информацию при создании сложных нейросетей с большим количеством слоев. Слои сети — это уровни обработки информации в нейронной сети. Представь нейросеть как многоэтажное здание: данные поступают на первый этаж, проходят обработку, затем передаются на второй этаж для дальнейшей обработки, потом на третий и так далее. Каждый такой «этаж» и есть слой.
На каждом слое данные анализируются по-разному — например, первые слои могут распознавать простые элементы, а последние — сложные закономерности. Чем больше слоев, тем сложнее задачи может решать нейросеть, но и тем труднее сохранить важную информацию от первого слоя до последнего.
На технологии ResNet работают известные модели OpenAI GPT и Google DeepMind AlphaFold. Но у ResNet есть недостаток: информация, проходя через разные слои сети, может стать слишком общей и потерять свою уникальность.
Гиперсвязи успешно справляются с этой проблемой, расширяя поток остаточных данных и повышая сложность нейросети без изменения вычислительной нагрузки отдельных блоков. Но при этом растет нагрузка на память, что мешает масштабировать архитектуру для больших моделей.
Преимущества метода mHC
Новый подход DeepSeek решает проблему памяти и открывает путь для эволюции архитектур следующего поколения. Компания отмечает, что метод поможет устранить существующие ограничения при обучении крупных моделей.
Публикация отражает культуру открытости китайских разработчиков AI, которые делятся значительной частью своих исследований. Эксперты указывают, что научные работы DeepSeek часто показывают техническое направление будущих моделей компании.
Новую крупную модель DeepSeek ожидают в середине февраля. Представленный метод может стать основой для создания более эффективных AI-систем при ограниченных ресурсах.
Мнение AI
Публикация DeepSeek отражает глобальный тренд демократизации AI-технологий. Китайские компании активно развивают методы оптимизации не только из-за ограничений на доступ к передовым чипам, но и для создания конкурентных преимуществ на развивающихся рынках, где вычислительные ресурсы стоят дорого.
Исторический анализ показывает, что прорывы в эффективности часто меняют расстановку сил в технологических гонках. Метод mHC может стать катализатором для стартапов и исследовательских групп, которые не располагают ресурсами технологических гигантов. Интересно, что открытая публикация исследований создает парадокс: делясь знаниями, компании одновременно формируют экосистему, где их собственные будущие модели получат конкурентные преимущества благодаря обратной связи от сообщества разработчиков.
#2025WithBinance #AI #DeepSeek #Write2Earn
$BNB