ذكرت تقاريرٌ أن وحدة معالجة الرسومات الاحترافية «إنتل آرك برو B70» تفوَّقت على وحدة معالجة الرسومات الرائدة لشركة إن فيديا «RTX 5090D» في ديب سيك مهمة استنتاج نموذج الاستدلال «R1» الخاص بشركة ديب سيك، محقِّقةً أكثر من ٢٠٠٠ رمز (token) في الثانية ضمن الإعداد الذي خضع للاختبار، وفقًا لتقرير أداء نشرته موقع «Wccftech». ويأتي هذا النتيجة في لحظة بالغة الحساسية بالنسبة لسوق مُعجِّلات الذكاء الاصطناعي: إذ يبحث المشترون بنشاط عن طرق أرخص لتشغيل النماذج المفتوحة المصدر (open-weights models)، كما تُفيد التقارير بأن شركة ديب سيك نفسها تعمل حاليًّا على تصميم رقاقات مخصصة لتقليل اعتمادها على كلٍّ من إن فيديا وهواوي. ديب سيكذكرت تقارير «Wccftech» أن شركة ديب سيك تعمل بشكل منفصل، وفق ما أوردته أيضًا مواقع «Wccftech» و«capacityglobal.com»، على تطوير رقاقة استنتاج خاصة بها تهدف إلى تقليل اعتمادها على شركتي إن فيديا وهواوي.
أبرز الاستنتاجات
- أفاد موقع «Wccftech» أن وحدة معالجة الرسومات «إنتل آرك برو B70» تفوَّقت على وحدة معالجة الرسومات «إن فيديا RTX 5090D» أثناء تشغيل نموذج اللغة الكبير «ديب سيك R1»، محقِّقةً أكثر من ٢٠٠٠ رمز (token) في الثانية ضمن الإعداد الذي خضع للاختبار.
- وتبلغ تكلفة وحدة معالجة الرسومات «آرك برو B70» وفق التقارير حوالي ربع تكلفة وحدة معالجة الرسومات «RTX 5090D»، ما يغيِّر بشكل جذري معادلة التكلفة لكل رمز (price-per-token) في سياق عمليات الاستنتاج المحلية (on-premise DeepSeek inference).
- وتكتسب هذه النتيجة أهميتها الكبرى بالنسبة للمطوِّرين الذين يشغلون نماذج الاستدلال المفتوحة المصدر محليًّا، حيث كانت عمليات الاستنتاج المقيدة بالذاكرة (memory-bound inference) تميل تاريخيًّا نحو وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية والاحترافية الرائدة من شركة إن فيديا.
- وأفادت تقارير من «Wccftech» و«capacityglobal.com» على حدٍّ سواء أن شركة ديب سيك تعمل على تطوير رقاقة استنتاج خاصة بها، تهدف إلى تقليل اعتمادها على شركتي إن فيديا وهواوي.
- ولم تصدر كلٌّ من شركة إنتل وشركة إن فيديا حتى وقت كتابة هذا التقرير أي ردٍّ رسميٍّ بشأن نتائج الاختبار المذكورة.
ما أوردته «Wccftech» حول اختبار أداء نموذج ديب سيك R1
وفق ما أوردته «Wccftech»، تفوَّقت وحدة معالجة الرسومات «إنتل آرك برو B70» على وحدة معالجة الرسومات «إن فيديا RTX 5090D» تحديدًا في نموذج الاستدلال «R1» الخاص بشركة ديب سيك، وحقَّقت أكثر من ٢٠٠٠ رمز (token) في الثانية ضمن الإعداد الذي خضع للاختبار. وتقدِّم «Wccftech» هذه النتيجة باعتبارها ملحوظة ليس فقط لأن بطاقة «آرك» الاحترافية من إنتل تفوَّقت على البطاقة الرائدة من إن فيديا الموجَّهة للسوق الصيني، بل أيضًا لأن تكلفة «RTX 5090D» تبلغ وفق التقارير نحو أربعة أضعاف تكلفة «آرك برو B70». وإذا ثبت صدق هذه النسبة عبر اختبارات مستقلة، فإن ذلك سيشكِّل تحولًا كبيرًا في معيار «التكلفة لكل رمز» (price-per-token)، الذي أصبح يُحدِّد على نحو متزايد اختيار وحدات معالجة الرسومات لتشغيل النماذج المفتوحة المصدر مثل «ديب سيك R1».
يركِّز عنوان «Wccftech» على ادعاء ضيِّق جدًّا: وهو أن بطاقة «آرك برو B70» تفوَّقت في هذا الإعداد المحدَّد لنموذج «ديب سيك R1» على «RTX 5090D»، وبشكلٍ أكثر تكلفةً بكثير. ولا تدَّعي التقارير أن «آرك برو B70» أسرع من «RTX 5090D» بشكل عام، أو في نماذج أخرى، أو عند دقات مختلفة (precisions)، أو بأحجام دفعات (batch sizes) مختلفة. ولذلك، ينبغي للقراء الذين يقيِّمون هذه النتيجة لأغراض التخطيط الخاصة بهم أن يعاملوها كنقطة بيانات واحدة ضمن مهمة واحدة، ريثما تُجرَى اختبارات مستقلة أوسع نطاقًا. قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي التخطيط
لماذا يُعدُّ نموذج ديب سيك R1 المهمة الأبرز التي يجب مراقبتها
أصبح نموذج «ديب سيك R1» أحد أكثر نماذج الاستدلال المفتوحة المصدر رواجًا ومتابعةً في السوق، وتتميَّز خصائص استنتاجه (inference profile) بكونها غير اعتيادية: فهي تتضمَّن سلاسل طويلة من العمليات الاستدلالية (long chains of thought)، واستخدامًا كثيفًا لمخبأ المفاتيح-القيم (key-value cache)، وتفضيلًا قويًّا لوحدات معالجة الرسومات التي تمتلك عرض نطاق ترددي واسع للذاكرة. وهذه المجموعة من الخصائص هي بالضبط المكان الذي تكتسب فيه التوازن بين القدرة الحسابية الخام (raw compute) وتصميم نظام الذاكرة أهميته القصوى، ولذلك قد تتفوَّق بطاقة احترافية متوسطة المستوى أحيانًا على بطاقة استهلاكية رائدة ظاهريًّا. ويضع تقرير «Wccftech» نتيجة «آرك برو B70» في هذا السياق، موضحًا أن السلوك الكثيف الاستهلاك للذاكرة في «ديب سيك R1» يكافئ الخيارات المعمارية التي اعتمدتها شركة إنتل.
وبالنسبة للفرق التي تُقيِّم مواصفات الأجهزة اللازمة لنشر نماذج ديب سيك محليًّا، فإن الاستنتاج العملي هو أن معدل التيرافلوبس (FLOPS) المعلن لا يهم بقدر ما يهم معدل الرموز في الثانية (tokens per second) المستدام على النموذج الفعلي. وقد صُمِّمت آلة حاسبة مجانية لسعة ذاكرة الوصول العشوائي المرئية (VRAM) خاصةً لهذا النوع من التخطيط، مما يسمح للقراء بالتحقق من إمكانية استيعاب بطاقة معينة لأوزان نموذج «ديب سيك R1» ومخبأه (cache) عند الطول المطلوب لسياق التشغيل (context length)، قبل الاهتمام بمعدل الإنتاجية (throughput).
كيف يقارن الأداء بين البطاقتين وفق الأرقام المُبلَّغ عنها
يركِّز تقرير «Wccftech» على القصة أساسًا باعتبارها مفاجأة في مؤشر كفاءة السعر-الأداء. وبما أن التقرير يشير مباشرةً فقط إلى جزء ضيق من المواصفات، فإن الجدول أدناه يلتزم بدقة بما ورد في تقرير «Wccftech» وبما هو معروف علنًا عن المنتجين حسب الاسم؛ أما أي معلومة غير مذكورة صراحةً في التقرير الأصلي، فقد تركت فارغةً بدلًا من التكهُّن بها.
| البطاقة | معدل الإنتاجية المُبلَّغ عنه في مهمة استنتاج نموذج ديب سيك R1 | التكلفة النسبية (حسب تقرير Wccftech) |
|---|---|---|
| إنتل آرك برو B70 (Intel Arc Pro B70) | أكثر من ٢٠٠٠ رمز/ثانية | حوالي ربع تكلفة RTX 5090D |
| إن فيديا RTX 5090D (NVIDIA RTX 5090D) | تغلَّبت عليها بطاقة آرك برو B70 في نفس الاختبار | المرجع (تبلغ تكلفتها تقريبًا أربعة أضعاف تكلفة آرك برو B70) |
وللمزيد من النمذجة التفصيلية للتكاليف المتعلقة بنماذج مثل ديب سيك R1، فإن مؤشر أداء الذكاء الاصطناعي مقابل التكلفة تتتبَّع كيف تتغير هذه النسب عبر الأجيال المختلفة وأنواع المهام، بينما تغطي مقالتنا الموسَّعة المعنونة أفضل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للذكاء الاصطناعي المجموعة الأوسع من الحلول التنافسية التي يدرسها المطوِّرون هذا العام.
ما الدلالة التي تحملها هذه النتيجة بالنسبة لنشر نموذج ديب سيك محليًّا أو في بيئة داخلية (on-prem)
أصبحت «التكلفة لكل رمز» (Cost per token) العامل المحوري في العديد من قرارات الأجهزة في النظام البيئي للنماذج المفتوحة المصدر، وبخاصة بالنسبة للفرق التي اختارت استضافة نماذج ديب سيك ذاتيًّا بدلًا من استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API). فإذا ثبتت أرقام «Wccftech» عبر اختبارات مستقلة، فقد تؤدي بطاقة «آرك برو B70» إلى إعادة تقييم المعادلة الحسابية لدى الاستوديوهات الصغيرة ومختبرات البحث والمشاريع التجريبية في المؤسسات، والتي كانت تفترض سابقًا أنَّها بحاجة إلى أحدث رقائق إن فيديا لتحقيق أهداف معدل الرموز في الثانية التفاعلية (interactive tokens-per-second) على نموذج «ديب سيك R1».
وحتى لو اعترفنا بالتحفظ المتمثل في أن هذه نتيجة اختبار واحد على نموذج واحد، فإن فجوة السعر المُبلَّغ عنها بنسبة أربعة إلى واحد كبيرةٌ بما يكفي لكي يظل أي فوز أصغر في الأداء لصالح إنتل كافيًا لتحقيق توفير ملموس في تكلفة عمليات الاستنتاج. ويمكن للفرق التي تقيِّم ما إذا كانت هذه النتيجة ستغيِّر قرارها بين البناء الذاتي (build) والشراء الجاهز (buy) أن تُجري نمذجة لكلا الخيارين باستخدام حاسبة مقارنة الاستضافة الذاتية مقابل واجهات برمجة التطبيقاتالتي تُقارن التكلفة المُستهلكة (amortised cost) لوحدات معالجة الرسومات الداخلية (on-prem GPUs) مقابل أسعار ديب سيك المُقدَّمة عبر الاستضافة (hosted pricing).
الصورة الأوسع لمعمارية الأجهزة الخاصة بديب سيك
وتتزامن قصة «آرك برو B70» مع تحولٍ آخر في استراتيجية ديب سيك الخاصة بالأجهزة. فقد أفادت «Wccftech» أن ديب سيك تعمل على تطوير رقاقة استنتاج خاصة بها لكسر الاعتماد على كلٍّ من إن فيديا وهواوي، كما أفاد موقع «capacityglobal.com» كذلك أن المختبر الصيني يطور رقاقة ذكاء اصطناعي داخلية لتقليل اعتماده على إن فيديا وهواوي. ولا تذكر أيٌّ من هاتين المنصتين، في المقاطع المقدمة، موعد إطلاق هذه الرقاقة أو مواصفاتها التفصيلية.
وعند قراءة هذه التطورات معًا، فإنها تشير جميعها إلى اتجاه متسق: فالنظام البيئي لشركة ديب سيك يوسع خيارات الرقائق المتاحة له من كلا الطرفين. فشركة إنتل تظهر كخيار بديل أرخص وجدير بالثقة لتشغيل نماذج ديب سيك خارجيًّا، في حين تعمل ديب سيك وفق التقارير على تطوير رقاقة خاصة بها لتشغيل تلك النماذج داخليًّا. أما بالنسبة للمطوِّرين، فإن كلا الاتجاهين يوسعان مجموعة أهداف الاستنتاج الممكنة لتتجاوز الخيار الافتراضي الوحيد المبني على رقائق إن فيديا الذي ساد الدورة السابقة. ويمكن للقراء المهتمين بتطورات الجانب النموذجي من هذا النظام البيئي متابعة التحديثات على صفحتنا المخصصة ديب سيك V4 (DeepSeek V4) لهذا الغرض.
تحفظات وما زال يتعيَّن التحقق منه
إن اختبار أداء واحد لمهمة واحدة، مهما كان ملفتًا، لا يُعتبر حكمًا عامًّا. فتقرير «Wccftech» يركِّز على أداء نموذج «ديب سيك R1» ضمن إعداد محدَّد؛ ولا يتضمَّن، في الجزء المقتبس المقدَّم، تفاصيل عن مستوى التكمين (quantisation level)، أو طول السياق (context length)، أو حجم الدفعة (batch size)، أو مجموعة البرمجيات المستخدمة على أيٍّ من البطاقتين. وكل هذه المتغيرات يمكن أن تؤثِّر تأثيرًا كبيرًا في نتائج معدل الرموز في الثانية، كما أن برامج التشغيل الخاصة بكلٍّ من إنتل وإن فيديا ما زالت تتطوَّر باستمرار. ولذلك، وحتى يقوم مختبرون مستقلون بتكرار هذه النتيجة على نفس النموذج ويكشفوا عن إعدادهم الكامل، فإن التفسير الأكثر أمانًا هو أن «آرك برو B70» تُعدُّ منافسًا جادًّا لمهام استنتاج «ديب سيك R1» عند سعرها، وليس أنَّها تفوَّقت عمومًا على «RTX 5090D».
ومن الجدير بالذكر أيضًا أن «RTX 5090D» نسخة موجَّهة للسوق الصيني من البطاقة الرائدة لشركة إن فيديا، وهي خاضعة لقيود تصميمية ناتجة عن سياسات التصدير. وهذه الخلفية ذات صلة بمقارنة الأسعار التي أوردها «Wccftech»، لأن تسعير «5090D» وتوفرها يتأثران بالسياسات الحكومية بالإضافة إلى العوامل السوقية.
الأسئلة الشائعة
ما الذي حققته وحدة معالجة الرسومات «إنتل آرك برو B70» وفق التقارير في اختبار أداء نموذج ديب سيك R1؟ وفقًا لموقع Wccftech، تفوّق بطاقة Arc Pro B70 على بطاقة NVIDIA RTX 5090D في تشغيل نموذج DeepSeek R1، وحقّقت أكثر من ٢٠٠٠ رمز (token) في الثانية ضمن التكوين الذي خضع للاختبار.
ما مدى انخفاض سعر بطاقة Arc Pro B70 مقارنةً ببطاقة RTX 5090D؟ أفاد موقع Wccftech بأن سعر بطاقة Arc Pro B70 يبلغ تقريبًا ربع سعر بطاقة RTX 5090D، مع الإشارة إلى أن التفاصيل الدقيقة للأسعار حسب المناطق لم تُذكر في المقتطف.
هل يعني ذلك أن بطاقة Arc Pro B70 أسرع بشكل عام من بطاقة RTX 5090D؟ كلا. النتيجة المُبلَّغ عنها خاصةٌ بنموذج DeepSeek R1 ضمن تكوين معيّن فقط. ولا يدّعي موقع Wccftech تفوّقًا عامًّا لهذه البطاقة على نماذج أو دقات (precisions) أو مهام أخرى.
هل تقوم شركة DeepSeek حقًّا بتصميم شريحة خاصة بها؟ أفاد كلٌّ من موقع Wccftech وموقع capacityglobal.com بأن شركة DeepSeek تعمل على تطوير شريحة استنتاج ذكاء اصطناعي (AI inference chip) داخلية البناء بهدف الحد من اعتمادها على شرائح NVIDIA وهواوي. ومع ذلك، لم يُذكر أي من المصدرين تاريخ إطلاق محتمل لهذه الشريحة.
ما الذي ينبغي للمطوّرين فعله استنادًا إلى هذه المعلومات؟ يجب اعتبار هذه المعلومات إشارة قوية على أن الأجهزة غير التابعة لشركة NVIDIA أصبحت تنافسيةً في مهام استنتاج نماذج DeepSeek، وأنه يجدر بإعادة حساب تكلفة كل رمز (price-per-token) للنشرات المخطط لها فور ظهور مقاييس أداء مستقلة.
النتيجة النهائية
إذا صمدت أرقام موقع Wccftech أمام الفحص المستقل، فإن بطاقة Arc Pro B70 ستثبت أن بطاقة احترافية من إنتل يمكنها ليس فقط منافسة بطاقة NVIDIA الرائدة في السوق الصيني، بل وتتفوّق عليها في تشغيل أحد أكثر نماذج الاستنتاج المفتوحة المصدر تأثيرًا (وهو نموذج DeepSeek R1)، وبتكلفة تبلغ نحو ربع سعر تلك البطاقة. وعند دمج هذه النتيجة مع التقارير المنفصلة حول تطوير DeepSeek لشريحة استنتاج خاصة بها، يتضح أن المشهد العام للشرائح الإلكترونية المحيطة بنماذج DeepSeek يشهد نضجًا متزايدًا وتنافسيةً أعلى. ولأي شخص يخطط لنشر حلول محلية (on-prem) خلال الأرباع القادمة، فإن هذا التحوّل يستحق أن يؤخذ في الاعتبار عند اتخاذ قرارات الشراء المتعلقة بالعتاد اليوم، حتى قبل أن تُقدّم مجتمع مقاييس الأداء الأوسع تقييماتها.
المصادر: news.google.com. التقرير مؤرخ في ٨ يوليو ٢٠٢٦.
