أعلنت شركة Moonshot AI الصينية عن نموذجها الجديد Kimi K3، الذي جذب الأنظار منذ إطلاقه في 16 يوليو بسبب حجمه الضخم الذي يصل إلى 2.8 تريليون معلمة.
وبذلك أصبح Kimi K3 أكبر نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الأوزان يتم الإعلان عنه حتى الآن، متفوقًا على عدد من النماذج الصينية المنافسة.
لكن أهمية النموذج لا تتوقف عند حجمه فقط، بل تمتد إلى الطريقة التي صممته بها الشركة للتعامل مع القيود المفروضة على وصول الصين إلى شرائح الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
ما الذي يميز نموذج Kimi K3؟
عادةً ما تحتاج النماذج الضخمة إلى قدرة كبيرة جدًا من المعالجة لتوليد الإجابات وتشغيل المهام. لكن Moonshot صممت Kimi K3 بطريقة تسمح له باستخدام جزء صغير فقط من النموذج في كل مرة، بدلًا من تشغيله بالكامل مع كل سؤال أو كلمة جديدة. قسمت الشركة النموذج إلى 896 جزءًا متخصصًا، لكنها تستخدم 16 جزءًا فقط في اللحظة الواحدة.
هذا الأسلوب يقلل كمية العمليات المطلوبة، ويساعد النموذج على العمل بكفاءة أكبر رغم حجمه الكبير. ومع ذلك، تظل جميع أجزاء النموذج بحاجة إلى أن تكون جاهزة للاستخدام في أي وقت، وهو ما يجعل Kimi K3 يحتاج إلى مساحة ذاكرة هائلة.
كيف خفضت Moonshot حجم النموذج؟
لمواجهة متطلبات الذاكرة الضخمة، استخدمت الشركة طريقة تسمح بتخزين النموذج بحجم أقل. ونتيجة لذلك، انخفضت المساحة المطلوبة لتشغيله من نحو 5.6 تيرابايت إلى قرابة 1.4 تيرابايت. ورغم هذا الانخفاض الكبير، لا يزال الحجم مرتفعًا جدًا مقارنة بالخوادم المعتادة التي تستخدمها معظم الشركات. ويعني ذلك أن تشغيل Kimi K3 لن يكون سهلًا على جهاز واحد أو داخل غرفة خوادم صغيرة، بل سيحتاج إلى بنية تحتية متقدمة.
تشغيل Kimi K3 يحتاج إلى مركز بيانات ضخم
توصي Moonshot بتشغيل النموذج باستخدام 64 معالجًا متخصصًا أو أكثر، على أن تكون متصلة ببعضها وتعمل كنظام واحد. وبدلًا من الاعتماد على شريحة واحدة شديدة القوة، يتم توزيع النموذج على عدد كبير من الشرائح. وتسمح هذه الطريقة للشركة بتجميع قدرات الذاكرة المتاحة عبر أجهزة متعددة، لكنها تجعل تشغيل النموذج مكلفًا ومعقدًا. هذا السبب، سيكون من الصعب على معظم الشركات شراء البنية التحتية اللازمة لتشغيل Kimi K3 داخل مقراتها.
هل تستخدم Moonshot شرائح صينية؟
لم توضح Moonshot بشكل كامل نوع الشرائح التي ستستخدمها لتشغيل النموذج. وقالت الشركة إنها اختبرت Kimi K3 على شرائح Nvidia H200، بالإضافة إلى شريحة من شركة أخرى لم تكشف عن اسمها. كما أجرت بعض الاختبارات باستخدام بطاقة Nvidia L20، وهي إحدى الشرائح التي تسمح الولايات المتحدة ببيعها في السوق الصينية. لكن الشركة لم تكشف عن مكان وجود شرائح H200 التي استخدمتها في الاختبارات، أو ما إذا كانت ستعتمد على شرائح صينية عند تشغيل النموذج على نطاق واسع.
لماذا تمثل الذاكرة مشكلة للصين؟
تعاني الشركات الصينية من صعوبة الحصول على بعض أنواع الذاكرة المتقدمة المستخدمة في تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي. وهذه الذاكرة ضرورية لأنها تسمح للشرائح بقراءة كميات كبيرة من البيانات بسرعة عالية. وتشير التطورات الأخيرة إلى أن نقص الذاكرة المتقدمة قد يكون أحد أهم التحديات التي تواجه شركات الذكاء الاصطناعي الصينية، خاصة مع استمرار القيود الأمريكية. لذلك يعكس تصميم Kimi K3 محاولة للاستفادة من عدد كبير من الشرائح والذاكرة المتاحة، بدلًا من الاعتماد على عدد محدود من أقوى المعالجات.
هل تستطيع الشركات تشغيل Kimi K3؟
تنجذب الشركات إلى النماذج مفتوحة الأوزان لأنها تمنحها قدرة أكبر على التحكم في البيانات وتخصيص النموذج وفق احتياجاتها. ويعد ذلك مهمًا بشكل خاص للبنوك وشركات التأمين والجهات التي تتعامل مع معلومات حساسة، لأنها ترغب في الاحتفاظ ببيانات العملاء داخل أنظمتها الخاصة. لكن حجم Kimi K3 قد يجعل الاستفادة منه صعبة. فالنموذج يحتاج إلى نحو 1.4 تيرابايت من الذاكرة لتخزين ملفاته فقط، بالإضافة إلى مساحة أخرى لمعالجة الأسئلة والمستندات وتشغيل أكثر من مستخدم. وبالتالي فإن تشغيله يحتاج إلى مركز بيانات مجهز، وليس مجرد خادم عادي داخل الشركة.
أغلب الشركات قد تضطر إلى استئجار البنية التحتية
من المتوقع أن تعتمد معظم المؤسسات على مزودي الخدمات السحابية لتشغيل Kimi K3، بدلًا من شراء عشرات المعالجات وتحمل تكاليف تشغيلها وصيانتها.
وقد يسمح ذلك للشركات بتشغيل النموذج داخل الدولة والحفاظ على بياناتها وفق القوانين المحلية. لكن هذا الحل لا يمنحها استقلالًا كاملًا، لأنها ستظل مرتبطة بشركات الحوسبة السحابية التي تمتلك البنية التحتية اللازمة.
تشغيل النموذج قد لا يكون جاهزًا من اليوم الأول
رغم تحديد موعد طرح أوزان النموذج في 27 يوليو، فإن الأدوات البرمجية المستخدمة عادةً لتشغيل النماذج المفتوحة لا تدعم جميع تقنيات Kimi K3 حتى الآن.
وأكدت Moonshot أنها تعمل مع عدد من الشركاء والمطورين لإضافة الدعم اللازم. لذلك قد يصبح النموذج متاحًا للتحميل في موعده، لكن تشغيله بسهولة داخل الشركات قد يحتاج إلى مزيد من الوقت.
تكلفة استخدام Kimi K3
حددت Moonshot سعر إدخال مليون وحدة نصية إلى النموذج عند 3 دولارات. وقد ينخفض السعر إلى 0.30 دولار عند إعادة استخدام محتوى سبق للنموذج التعامل معه. أما تكلفة إنشاء مليون وحدة نصية من الإجابات فتبلغ 15 دولارًا. وتعد هذه التكلفة أقل من بعض النماذج العالمية المتقدمة، لكنها أعلى من عدد من النماذج الصينية المنافسة. كما أن النموذج يعمل حاليًا بأعلى مستوى من التفكير، ما قد يؤدي إلى استهلاك كمية أكبر من النصوص وارتفاع التكلفة النهائية عند تنفيذ المهام الطويلة. ولهذا يجب على الشركات حساب تكلفة المهمة الكاملة، وليس الاكتفاء بالنظر إلى سعر المليون وحدة نصية.
ماذا أظهرت اختبارات Kimi K3؟
حقق Kimi K3 نتائج قوية في اختبارات برمجة واجهات المواقع، وجاء في المركز الأول ضمن أحد التقييمات المتخصصة. لكن هذه النتيجة لا تعني أنه الأفضل في جميع المهام. وأقرت Moonshot بأن أداء النموذج بشكل عام لا يزال أقل من بعض النماذج العالمية المتقدمة. كما أشارت الشركة إلى أن Kimi K3 قد يتخذ أحيانًا قرارات غير متوقعة عندما تكون تعليمات المستخدم غير واضحة، وقد تختلف جودة إجاباته بحسب طريقة تشغيله. وحتى يتم طرح أوزان النموذج للجمهور، ستظل معظم نتائج الأداء مبنية على اختبارات أجرتها الشركة نفسها، ولم يتم التحقق منها بشكل مستقل بعد.
ماذا يعني Kimi K3 لمستقبل الذكاء الاصطناعي الصيني؟
يوضح Kimi K3 أن الشركات الصينية لا تزال قادرة على تطوير نماذج ضخمة رغم القيود المفروضة على الشرائح المتقدمة. لكن النموذج لا يتجاوز هذه القيود بشكل كامل، بل ينقل المشكلة من الحاجة إلى قوة معالجة هائلة إلى الحاجة إلى مساحة ذاكرة كبيرة وعدد ضخم من الأجهزة المتصلة. ويمثل هذا النهج اتجاهًا جديدًا قد تعتمد عليه شركات صينية أخرى لتطوير نماذج قوية باستخدام الموارد المتاحة.
لا تكمن أهمية Kimi K3 في كونه نموذجًا يضم 2.8 تريليون معلمة فقط. الأهم هو الطريقة التي استخدمتها Moonshot لتقليل العمليات المطلوبة وتشغيل النموذج من خلال توزيع أجزائه على عدد كبير من الشرائح.
لكن هذا الحل يأتي مقابل متطلبات ضخمة للذاكرة والبنية التحتية. وقد يجعل ذلك النموذج مناسبًا للشركات الكبرى ومراكز البيانات، لكنه يضعه خارج متناول معظم المؤسسات الصغيرة والمتوسطة.
وسيكون طرح أوزان النموذج للعامة في 27 يوليو الاختبار الحقيقي لمعرفة ما إذا كان Kimi K3 سيصبح نموذجًا عمليًا واسع الاستخدام، أم سيظل إنجازًا تقنيًا يحتاج إلى موارد لا تتوفر إلا لدى عدد محدود من الشركات.
لقراءة المقالة باللغة الإنجليزية اضغط هنا
