"ديبسيك" تثير الذعر في "وول ستريت" في تعاملات ما قبل التداول
تاريخ النشر: 27th, January 2025 GMT
الاقتصاد نيوز - متابعة
هوت أسهم شركات التكنولوجيا الأميركية في تداولات ما قبل السوق، وتكبدت خسائر حادة، بعد أن أثارت شركة DeepSeek الصينية الناشئة مخاوف بشأن القدرة التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي وريادة أميركا في هذا القطاع، مما أدى إلى موجة بيع عالمية.
وتراجعت أسهم شركة "إنفيديا"، المستفيدة بشكل كبير من زخم الذكاء الاصطناعي، بنسبة 13.
وهبطت أسهم شركة الرقائق الهولندية ASML وASM International بنسبة 10.32 بالمئة و 14.32 بالمئة على التوالي في التداولات الأوروبية، بينما في آسيا، انخفضت أسهم الرقائق اليابانية ذات الصلة بشكل عام.
وهبطت العقود العقود الآجلة لمؤشر ناسداك الأميركي بنحو 5 بالمئة بسبب المخاوف من نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني.
وأطلقت DeepSeek نموذجًا مجانيًا مفتوح المصدر متعدد اللغات في أواخر ديسمبر، قائله إن عملية تطويره تمت في شهرين فقط بتكلفة تقل عن 6 ملايين دولار، وهي تكلفة أصغر بكثير من تلك التي ذكرت الشركات الغربية أنها احتاجتها.
وفي الأسبوع الماضي، أصدرت الشركة نموذجًا تفوق على أحدث إصدار من OpenAI في العديد من اختبارات الجهات الخارجية.
وقد أثارت هذه التطورات تساؤلات حول حجم الأموال التي تستثمرها شركات التكنولوجيا الكبرى في نماذج الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات.
وبسحب تقرير نشرته "سي إن بي سي" واطلع عليه موقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، قال سريني باجوري، محلل أشباه الموصلات في رايموند جيمس، في مذكرة يوم الاثنين: "من الواضح أن DeepSeek لا تتمتع بالقدرة على الوصول إلى قدر كبير من الحوسبة مثل الشركات العملاقة في الولايات المتحدة، وتمكنت بطريقة ما من تطوير نموذج يبدو تنافسيًا للغاية".
ومن جهة أخرى، قال باجوري إن DeepSeek قد "تدفع الشركات الأميركية العملاقة في القطاع والتي تمتلك البنية التحتية القوية في الحوسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة الخاصة بها".
وقال المحللون في "سيتي غروب" إن نموذج DeepSeek متعدد اللغات "دفع المستثمرين إلى الاستفسارات حول تكلفة الحوسبة في الغرب".
ليصلك المزيد من الأخبار اشترك بقناتنا على التيليكرام
المصدر: وكالة الإقتصاد نيوز
كلمات دلالية: كل الأخبار كل الأخبار آخر الأخـبـار الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحسّن علاج سرطان الرئة
أتاحت أداة من الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم العميق مقارنة صور الأشعة المقطعية تلقائيًا في سياق علاج السرطان، مما يسمح باكتشاف وتحديد حتى أصغر التغيرات في أورام الرئة بسرعة ودقة أكبر.
البحث أجري من قبل فريق من الباحثين الألمان والأطباء في الولايات المتحدة.
تُجرى فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر بشكل متزايد حول العالم للكشف عن أمراض الرئة، مثل سرطان الشعب الهوائية، في مرحلة مبكرة، مما يسمح بمراقبتها.
تُتيح هذه الفحوص تحديد أبسط آثار العلاج والآثار الجانبية، مما يُحسّن العلاج. ومع ذلك، تُعدّ مقارنة الفحوصات مهمة بالغة التعقيد وتستغرق وقتًا طويلاً، وهي عُرضة للأخطاء، إذ غالبًا ما يضطر أخصائيو الأشعة إلى العمل تحت ضغط زمني كبير عند تقييم الصور. ويُسهّل إنشاء التوافق التشريحي تلقائيًا بين الفحوصات، وهي عملية تُعرف باسم "التسجيل"، هذه العملية.
التعلم العميق
لتحسين التشخيص وتسهيل الممارسة السريرية اليومية للأطباء، يركز مشروع SPIRABENE، الذي يتم تطويره في ألمانيا بالتعاون مع جامعة أميركية، على الذكاء الاصطناعي.
يوضح يان مولتز، مهندس الأبحاث الرئيسي في تحليل الصور الطبية في معهد فراونهوفر ميفيس في ألمانيا "طورنا برنامجًا قائمًا على التعلم العميق يُمكّن من تحديد وقياس آفات الرئة بدقة أكبر وفي وقت قصير جدًا، كما يُمكّننا من اكتشاف آفات جديدة محتملة".
لمتابعة أمراض الرئتين، تُقارَن فحوصات التصوير المقطعي المحوسب السابقة بأحدث الصور لتحديد التطابق التشريحي. ويتمثل التحدي الأبرز هنا في أن صورتين للشخص نفسه تبدوان متشابهتين، لكنهما غير متطابقتين، على سبيل المثال، بسبب اختلافات في التنفس عند إجراء الفحص، أو فقدان محتمل للوزن نتيجة العلاج.
يدعم المقارنة الآلية بين الصور بالفعل مراقبة الصور اللاحقة، لكن استخدام التعلم العميق يُمكّن من مقارنة المسوحات تلقائيًا بسرعة ودقة أكبر.
يوضح مولتز "تُظهر نتائجنا أن 11% من الأورام تُكتشف تلقائيًا في صورة المتابعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالتسجيل التقليدي القائم على البرامج، وفي أقل من ثانية واحدة". وهذا يعني أيضًا أن قوة الحوسبة المطلوبة أقل، مما يوفر الطاقة.
صمم الباحثون تقنية معالجة الصور الآلية بالكامل بالتعاون مع أطباء من جامعة ميشيغان الأميركية، مما يُمكّن من دمجها واستخدامها مباشرةً في البنى التحتية السريرية القائمة. وقد اختُبِر البرنامج وخضع للتقييم بالفعل في الممارسة السريرية اليومية، ويمكن استخدامه قريبًا في التطبيقات العملية. وتتمثل الخطة طويلة المدى في استخدام مراقبة المتابعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لكامل الجسم.
بعد التشغيل التجريبي، أعرب مولتز عن سعادته بالنجاح الأولي، وقال "أشعر بالحماس للعمل على برنامج يُستخدم فعليًا في الممارسة السريرية وله تأثير إيجابي على العمل اليومي للأطباء. كما يساعدنا البرنامج على تحديد العلاجات غير الفعالة بسرعة، وتجنب الآثار الجانبية والتكاليف غير الضرورية، وزيادة فرص شفاء المرضى".
إخماد حريق داخل شقة سكنية فى عين شمس دون إصابات