הרגע של DeepSeek: האם ענקית ה-AI הסינית מאיימת על OpenAI?
- הרגע של DeepSeek: האם ענקית ה-AI הסינית מאיימת על OpenAI?
- פריצת הדרך של DeepSeek
- מה הופך את DeepSeek V3 ו-R1 למהפכניים?
- למה זה חשוב?
- "YOLO Runs" – למה DeepSeek הצליחה איפה שאחרים נכשלו?
- הגבלות ייצוא – האם הן באמת מאטות את סין?
- חזון DeepSeek – האתגר הגדול ביותר ל-OpenAI?
- האם DeepSeek תשנה את חוקי המשחק?
- מילון מושגים – AI, חומרה וגיאופוליטיקה
- עוד כתבות, כלים ותוכן בעולמות הבינה מלאכותית בלחיצה על הכפתור⇣ הצטרפו לקבוצה שקטה בוואטסאפ עם עדכונים על חדשות AI פרקטי
- בחזרה לדף הבית
שם הפרק
הרגע של DeepSeek: שיחה על AI, חומרה וגיאופוליטיקה
משתתפים
- דילן פאטל: מייסד SemiAnalysis, חברה מובילה לניתוח טכנולוגיות שבבים ו-AI.
- ניית'ן למברט: מדען מחקר במכון Allen Institute for AI ומחבר בלוג אינפורמטיבי בנושא AI בשם Interconnects.
פריצת הדרך של DeepSeek
תעשיית הבינה המלאכותית רועשת וגועשת בעקבות ההתקדמות של DeepSeek, חברת AI מסין שהצליחה להפתיע את העולם עם מודלים חדשניים כמו DeepSeek V3 ו-DeepSeek R1. בפרק האחרון של הפודקאסט של לקס פרידמן, נערכה שיחה מרתקת עם דילן פאטל, מייסד Semi-Analysis (חברת מחקר מובילה בתחום השבבים וה-AI), ועם ניית'ן למברט, חוקר בכיר במכון Allen Institute for AI.
בפרק זה, הם בחנו את המשמעות של "הרגע של DeepSeek" – כיצד הצליחה חברה סינית לעקוף את המתחרות המערביות מבחינת חדשנות, מה ההשלכות הגיאופוליטיות של התפתחות זו, וכיצד עתיד הבינה המלאכותית עומד להשתנות.
מה הופך את DeepSeek V3 ו-R1 למהפכניים?
הדוברים התחילו בניתוח טכנולוגי של מודלי DeepSeek:
🔹 DeepSeek V3 – מודל מבוסס Mixture of Experts, המאפשר חיסכון ניכר במשאבי חישוב תוך שמירה על ביצועים גבוהים.
🔹 DeepSeek R1 – מה שנחשב ל"דור הבא של בינה מלאכותית", מודל המבצע נימוק גלוי (Reasoning Models), המאפשר הבנה טובה יותר של תהליכי קבלת ההחלטות של AI. DeepSeek השיגה יעילות חישובית מרשימה במודלים מבוססי Mixture of Experts (MoE), תוך שימוש בטכניקות ייחודיות לניהול עומסים והגדלת מקדם הדלילות. האסטרטגיה הזו אפשרה להם להפעיל חלקים גדולים יותר של המודל במקביל, תוך חיסכון משמעותי במשאבי חישוב ושיפור היכולת להרחבה.”1
למה זה חשוב?
- עד עכשיו, רוב מודלי ה-AI פעלו כ"קופסה שחורה" – סיפקו תשובות מבלי להסביר את ההיגיון שמאחוריהן.
- R1 מציג את תהליך החשיבה שלו, מה שיכול לשפר שקיפות ואמון, בעיקר בתחומים כמו רפואה, משפטים, והנדסה.
- זהו שינוי פרדיגמה חשוב: בינה מלאכותית לא רק מספקת תשובות, אלא מסבירה איך היא הגיעה אליהן.
המודלים הקיימים יתפתחו ויהפכו לכלים שקופים ומובנים יותר, מה שיגביר את האמון והשימוש בהם.
"YOLO Runs" – למה DeepSeek הצליחה איפה שאחרים נכשלו?
שיחה מעניינת עסקה בגישה של DeepSeek לפיתוח מודלים גדולים, ובמיוחד מה שנקרא "YOLO Runs" – אימוני מודלים גדולים עם הימור מחושב.
💡 איך זה עובד?
- מעבדות AI גדולות מבצעות מחקר ניסיוני בהיקף קטן על מודלים חדשים.
- לאחר שהן מזהות כיוון מבטיח, הן משקיעות את כל המשאבים בריצת אימון ענקית – "YOLO Run".
- זה מסוכן: אם הניסוי נכשל, כל ההשקעה יורדת לטמיון. אבל אם הוא מצליח – זו פריצת דרך אדירה.
🔹 למה DeepSeek הצליחה?
- בניגוד לחברות כמו Meta ו-Mistral, שהתנהלו בצורה זהירה יותר, DeepSeek הימרו על גישה חדשנית – והצליחו.
- כך הם הצליחו להוביל בתחום מודלים מבוססי reasoning, ולהקדים אפילו את OpenAI במספר תחומים.
📢 מסקנה: העתיד של AI לא ייקבע רק לפי מי שיש לו יותר כוח חישוב, אלא לפי מי שמעז לקחת סיכונים ולבצע ריצות אימון חדשניות.
הגבלות ייצוא – האם הן באמת מאטות את סין?
🔍 חלק מרכזי בשיחה עסק במאבק הגיאופוליטי בין ארה"ב לסין בתחום ה-AI.
האם ההגבלות שהטילה ארה"ב על יצוא שבבי AI (כמו H100 של NVIDIA) באמת מעכבות את DeepSeek?
🔹 מה ארה"ב ניסתה להשיג?
- מניעת גישה של סין לחומרה המתקדמת ביותר.
- הקטנת יכולת ההכשרה של מודלים חזקים, מתוך חשש ששימושים צבאיים של AI ישפיעו על מאזן הכוחות העולמי.
🔹 המציאות?
- DeepSeek הצליחה לעקוף את ההגבלות ע"י שימוש בגרסה מוחלשת של ה-H100 – H800, תוך ביצוע אופטימיזציות מתקדמות.
- המשתתפים טענו כי המגבלות אולי מעכבות בטווח הקצר, אך בטווח הארוך, הן מאלצות את סין לחדש ולהיות עצמאית יותר.
מסקנה: סין לא מפסיקה את פיתוח ה-AI – היא פשוט מוצאת דרכים חכמות יותר לבצע אותו, .
חזון DeepSeek – האתגר הגדול ביותר ל-OpenAI?
🔍 נושא מרתק נוסף היה הגישה האסטרטגית של DeepSeek לעומת OpenAI: DeepSeek שחררה את מודל R1 עם משקלות פתוחים תחת רישיון MIT, מה שמאפשר לחוקרים ומפתחים ברחבי העולם לשפר ולשלב את המודל במערכות משלהם ללא מגבלות משמעותיות. גישה זו מעמידה את DeepSeek בניגוד מוחלט ל-OpenAI, שממשיכה לפעול בגישה מסחרית סגורה
🆚 OpenAI
- מתמקדת במודל מסחרי סגור.
- מפתחת AI בעיקר עבור שימושים עסקיים וצבאיים.
- מחזיקה במודל עסקי של מכירת גישה ל-API, מה שמגביל את הגישה למודל.
🆚 DeepSeek
- מנסה לקדם גישה פתוחה יותר.
- רואה את עצמה כמובילת "ה-Open Source AI", שתאפשר גישה חופשית יותר ליכולות AI מתקדמות.
- אם תמשיך כך, היא עשויה למשוך חוקרים ומפתחים ממערב שיעדיפו לעבוד בסביבה פתוחה יותר.
האם DeepSeek תשנה את חוקי המשחק?
🔹 DeepSeek הצליחה להתבלט מול OpenAI בזכות שקיפות מלאה עם משקלות פתוחים, יעילות חישובית מתקדמת במודלי Mixture of Experts, הובלה בפיתוח מודלים מבוססי reasoning שמסבירים את החלטותיהם, יכולת להתמודד עם מגבלות חומרה באמצעות אופטימיזציות חכמות, וקצב חדשנות מהיר המבוסס על גישת YOLO Runs להימור על רעיונות פורצי דרך.
🔹 מודלים כמו DeepSeek R1 יכולים להפוך לסטנדרט חדש של שקיפות ב-AI.
🔹 הגבלות הייצוא האמריקאיות לא חיסלו את התחרות – הן דווקא האיצו את החדשנות הסינית.
🔹 העתיד של AI יהיה תלוי לא רק בחומרה, אלא גם באומץ לקחת סיכונים ולהוביל גישות חדשות.
🚀 תחזית לעתיד:
בתוך 2-3 שנים, הקרב בין DeepSeek ל-OpenAI יהיה אחד הקרבות הגדולים של עולם ה-AI.
ניתוח המצב הנוכחי של OpenAI
לפי תוכן השיחה והמידע העדכני, OpenAI רחוקה מאוד מלהיות בסוף דרכה. להיפך - החברה ממשיכה להוביל בכמה היבטים מרכזיים:
- יכולות טכנולוגיות:
- החברה מובילה בפיתוח מודלים מתקדמים כמו GPT-4 ו-O3 Mini
- יש לה יתרון משמעותי בתשתיות המחשוב והאימון
- ממשיכה לחדש עם מודלים ייחודיים לתחומי reasoning
- משאבים ותשתיות:
- השקעות משמעותיות מחברות כמו מיקרוסופט
- גישה לכמות גדולה של GPUs לאימון והסקה
- תשתית ענן חזקה לשירות מיליוני משתמשים
- מובילות שוק:
- ChatGPT נשאר המוצר המוביל בתחום
- שיתופי פעולה אסטרטגיים עם חברות מובילות
- בסיס משתמשים גדול ונאמן
אתגרים מרכזיים
אמנם החברה מתמודדת עם אתגרים:
- תחרות גוברת מחברות כמו DeepSeek ו-Anthropic
- לחץ להוזיל עלויות שירות
- דרישה מתמדת לחדשנות וקצב פיתוח מהיר
לסיכום
OpenAI נמצאת בעמדת הובלה משמעותית בתעשיית ה-AI ולא נראה שזה עומד להשתנות בקרוב. התחרות אמנם מתחזקת, אך זה רק דוחף את החברה להמשיך לחדש ולהתפתח.
מילון מושגים – AI, חומרה וגיאופוליטיקה
🔹 Mixture of Experts (MoE) – ארכיטקטורת למידת מכונה שבה רק חלק קטן מהמודל מופעל בכל פעם, מה שמאפשר יעילות חישובית גבוהה יותר.
🔹 Reasoning Models – מודלים של בינה מלאכותית המסוגלים להסביר את תהליך קבלת ההחלטות שלהם, בניגוד למודלים מסורתיים המספקים רק תשובות סופיות.
🔹 Chain of Thought Reasoning – גישה לאימון מודלים שבה ה-AI מציג את שלבי החשיבה שלו באופן מפורש, מה שמשפר את הבנתו בתחומים כמו מתמטיקה ותכנון מורכב.
🔹 YOLO Run – כינוי לתהליך שבו מעבדות AI מבצעות ריצת אימון גדולה אחת על בסיס הימור מחושב, בניגוד לשיטה מסודרת של ניסויים בקנה מידה קטן.
🔹 GPU (Graphics Processing Unit) – מעבד גרפי המשמש לאימון והפעלת מודלי AI גדולים בזכות יכולות חישוב מקביליות גבוהות.
🔹 H100/H800/H20 – דגמי שבבים מתקדמים של NVIDIA המשמשים לאימון מודלי בינה מלאכותית.
- H100: הדגם המתקדם ביותר המיועד לשוק הגלובלי.
- H800: גרסה מוחלשת עם תקשורת בין שבבים איטית יותר, שיועדה לשוק הסיני בעקבות מגבלות ייצוא אמריקאיות.
- H20: דגם נוסף המיועד לשוק הסיני, עם הגבלות נוספות על ביצועי חישוב.
🔹 Open Weights – מודלים של AI שהמשתמשים יכולים להוריד ולהריץ על מחשבים פרטיים, בניגוד למודלים מסחריים כמו GPT-4 המוגבלים לשימוש דרך API בלבד.
🔹 MIT License – רישיון תוכנה פתוח שמאפשר שימוש מסחרי חופשי בקוד או במודל AI ללא מגבלות.
🔹 Scaling Laws – עקרון בלמידת מכונה הקובע כי ככל שמודל גדול יותר (מבחינת פרמטרים וכמות נתונים), כך ביצועיו ישתפרו באופן עקבי.
🔹 Multi-Head Latent Attention (MLA) – טכניקה המשפרת את היעילות של מנגנון תשומת הלב (attention mechanism) במודלי Transformer, על ידי שימוש בהערכה דחוסה יותר של משאבי חישוב.
🔹 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – טכניקה לאימון מודלי AI שבה משתמשים בהערכות של בני אדם כדי לשפר את ביצועי המודל בהתאם להעדפות אנושיות.
🔹 Fine-Tuning – תהליך שבו מודל בינה מלאכותית קיים מאומן מחדש על סט נתונים חדש כדי לשפר את ביצועיו למשימה ספציפית.
🔹 Inference Time Compute – כמות כוח החישוב הנדרשת כדי להפעיל מודל AI לאחר שהוא אומן, בניגוד לכוח החישוב הנדרש לאימון עצמו.
🔹 Nickel (NCCL – NVIDIA Collective Communications Library) – ספריית תוכנה של NVIDIA המאפשרת תקשורת יעילה בין שבבי GPU שונים במהלך אימון מודלים גדולים.
🔹 Common Crawl – מאגר נתונים ציבורי הכולל כמויות עצומות של תוכן מהאינטרנט, שנעשה בו שימוש כבסיס לאימון מודלי בינה מלאכותית.
🔹 Grokking – תופעה בלמידת מכונה שבה מודל לומד תובנה עמוקה יותר באופן פתאומי לאחר שלב ממושך של התקדמות מינימלית.
🔹 Loss Function – מדד המשמש לאמוד עד כמה המודל מצליח במשימה שלו; במהלך האימון, האלגוריתם מנסה למזער את ה-"loss" כדי לשפר ביצועים.
🔹 Floating Point Operations (FLOPs) – יחידת מדידה לכוח חישוב במחשבים ובמודלי AI, המשמשת להערכת ביצועים של שבבי GPU ו-TPU.
🔹 Scaling – תהליך הגדלת מודלים של AI באמצעות יותר נתונים, יותר פרמטרים או חומרה חזקה יותר, כדי לשפר את הביצועים.
🔹 Bitter Lesson – תובנה של חוקר ה-AI ריצ'רד סאטון, לפיה פתרונות AI מבוססי למידה וחישוב מסיבי תמיד ינצחו פתרונות המבוססים על ידע אנושי מובנה.
🔹 AGI (Artificial General Intelligence) – רמת בינה מלאכותית המסוגלת לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לבצע, בניגוד ל-AI צר המתמחה במשימות מסוימות בלבד.
