بينما يستمر DeepSeek في كسب الشعبية، لم يعد المستخدمون راضين عن استخدام DeepSeek على الويب وتطبيقات الهاتف المحمول، ويحاولون توطين DeepSeek. يتضمن التوطين تثبيت نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الخاصة بـ DeepSeek على أجهزة الكمبيوتر المحلية، دون الاعتماد على الشبكات أو خدمات السحابة. بحث المراسلون في مواقع الفيديو ووجدوا أن العديد من المستخدمين قاموا بتحميل دروس تعليمية حول كيفية نشر DeepSeek على أجهزة الكمبيوتر المحلية، وشوهدت العديد من مقاطع الفيديو أكثر من مليون مرة.
من خلال البحث عن "نشر DeepSeek المحلي" على منصة التجارة الإلكترونية، وجد المراسل أن العديد من المتاجر قد فتحت أعمال نشر DeepSeek المحلية، ويتراوح سعر الوحدة لهذه الخدمات من بضعة دولارات إلى عشرات الدولارات، وقد تم شراء بعض هذه الخدمات مؤخرًا من قبل 1000 شخص.
أخبر أحد المتحمسين للذكاء الاصطناعي، والذي حاول النشر، المراسلين أن سرعة استجابة جانب الشبكة بطيئة، وعندما تكون حركة المرور كبيرة جدًا، غالبًا ما يكون هناك "الخادم مشغول، يرجى المحاولة مرة أخرى لاحقًا". من أجل الحصول على تجربة أفضل، حاول استخدام DeepSeek للنشر المحلي. من المفهوم أن النشر المحلي لا يحتاج إلى إتقان معرفة البرمجة العميقة، فمن خلال البرنامج التعليمي خطوة بخطوة، يمكنك النشر بنجاح.
قال تشانغ يي، كبير المحللين في IIMedia Consulting، للصحفيين: "يدعم النشر المحلي الأفراد لإجراء بعض التعديلات المخصصة على DeepSeek وفقًا لاحتياجاتهم، وهو أيضًا أحد القوى الدافعة." وأضاف تشانغ يي أن البيانات الشخصية في النشر المحلي لا تذهب إلى السحابة، مما يمكن أن يلبي احتياجات الخصوصية.
نشرت DeepSeek نماذج بأعداد مختلفة من المعلمات، من صغيرة تصل إلى مليار معلمة إلى كبيرة تصل إلى 671 مليار معلمة، وكلما زادت المعلمات، زادت موارد الحوسبة المطلوبة. نظرًا لموارد الحوسبة المحدودة للأجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية والهواتف المحمولة، غالبًا ما لا يمكن نشر نموذج DeepSeek البالغ 671 مليار معلمة محليًا. "يمكن لجهاز كمبيوتر محمول نموذجي نشر إصدار بمليار معلمة فقط، ولكن جهاز كمبيوتر مزود بوحدة معالجة رسومات جيدة أو ذاكرة عالية (مثل 32 جيجابايت) يمكنه تشغيل إصدار DeepSeek بـ 7 مليارات معلمة." أخبر عشاق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المراسلين.
من حيث تأثير النشر المحلي، كلما كان إصدار المعلمات أصغر، كان أداء جودة الإجابة للنموذج الكبير أسوأ. "لقد جربت إصدار 7 مليارات معلمة من DeepSeek المنشور محليًا، وعمل بسلاسة، لكن جودة الإجابة كانت أسوأ بكثير من إصدار السحابة، وكان تأثير إصدار المعلمات الأصغر أسوأ." قال عشاق الذكاء الاصطناعي المذكورون أعلاه.
في ظل حماس النشر المحلي لـ DeepSeek، من المتوقع أن تشهد أجهزة الكمبيوتر الشخصية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تضيف NPU خصيصًا إلى أجهزة الكمبيوتر الشخصية نموًا في المبيعات. من المفهوم أن Huawei و Lenovo وغيرها من العلامات التجارية لأجهزة الكمبيوتر قد أطلقت أجهزة كمبيوتر شخصية تعمل بالذكاء الاصطناعي، وقد تم تجهيز هذا الكمبيوتر الشخصي الجديد بمعالجات متخصصة لمعالجة النشر المحلي لشرائح معالج الحوسبة لنموذج الذكاء الاصطناعي الكبير، ويتم توفير شرائح المعالج هذه بواسطة Intel و AMD و Qualcomm وغيرها من مصانع الرقائق.
يمكن نشر أجهزة الكمبيوتر الشخصية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي محليًا وتشغيل عشرات المليارات من معلمات نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير بسلاسة، مثل CES 2025، أطلقت AMD معالجات سلسلة Ryzen AI max، قائلة إن الكمبيوتر يمكنه تشغيل 70 مليار معلمة من نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير. ومع ذلك، فإن جهاز الكمبيوتر الشخصي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والمجهز بشريحة المعالج باهظ الثمن، ومن المفهوم أن سعر دفتر ألعاب Asus يبلغ ما يقرب من 15000 يوان. بالإضافة إلى ذلك، شكك بعض الأشخاص في إنفاق الكثير من المال لشراء أجهزة الكمبيوتر الشخصية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وتنفيذ النشر المحلي لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، وتحقيق وظائف تتداخل بشكل كبير مع نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة السحابية، جهاز الكمبيوتر الشخصي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي هو مجرد حيلة من الشركات المصنعة.
بالإضافة إلى الأفراد الذين يفتحون النشر المحلي لـ DeepSeek، بدأت الشركات أيضًا في المحاولة. في اليوم الأول من يوم العمل في عام الأفعى، أصدر وانغ جياهوي، مؤسس Timwei Ao، دائرة أصدقاء wechat: "تجربة نشر نموذج DeepSeek الكبير على جهاز الكمبيوتر المحلي ناجحة، استيراد قاعدة بيانات سلامة معرفة منجم الفحم للأسئلة والأجوبة، والخطوة التالية هي دمجها مع عمليات المجال الصناعي."
Timviao هي شركة تقدم حلول إدارة صناعية لصناعة التعدين وصناعة النفط والصناعات الأخرى، باستخدام نظارات الواقع المعزز وبرامج الذكاء الاصطناعي لتوفير الملاحظة والإرشاد في الوقت الفعلي لصيانة وتفتيش الجودة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها للعاملين في المجال الصناعي. قال وانغ جياهوي للصحفيين إنه فقط نموذج الذكاء الاصطناعي Tongyi Qian ask الكبير لإنشاء سؤال وجواب قاعدة معرفية محلية، نظرًا لقدرة DeepSeek الأفضل على الاستدلال، فإنه يفكر في DeepSeek والتكامل العميق للأعمال.
"على أساس DeepSeek، نقوم بضبط معلمات معينة أو تطويرها بشكل ثانوي لتناسب أنظمة تكنولوجيا المعلومات وتنفيذ وظائف جديدة بناءً على احتياجات وبيانات سيناريوهات صناعية معينة." "هدفنا هو نشر DeepSeek محليًا والتفاعل مع الكاميرات في الميدان لتحديد العمليات الخطرة في الموقع بشكل أفضل، وتنفيذ وظائف مثل الكشف عن الخطر الخفي وفحص جودة المنتج،" قال وانغ للصحفيين.
يعتقد أن ما إذا كان العملاء الصناعيون يعتمدون النشر في أماكن العمل يعتمد بشكل أساسي على سرية البيانات. "غالبًا ما تطلب منا بعض الشركات المملوكة للدولة والشركات العسكرية والمعدات الطبية تنفيذ حلول النشر المحلية لأن لديهم متطلبات عالية لأمن البيانات." وأضاف: "يمكن للسيناريوهات غير السرية استخدام حلول الوصول إلى السحابة، على الرغم من وجود تأخيرات تشغيلية، لكن التأثير صغير، وسعر الحل أقل."
بالنسبة لعمليات النشر في أماكن العمل، يتطلب هؤلاء العملاء خوادم مزودة ببطاقات رسومات رباعية أو ثمانية بطاقات لتنفيذ خدمات الاستدلال المحلية لـ DeepSeek. "يختار عملائي بشكل عام بطاقات الرسومات الاستهلاكية من Nvidia لتكوين خوادمهم، مثل 4090، لتحقيق قيمة أفضل مقابل المال." "إذا كان لدى العملاء متطلبات تكوين محلية، فسوف نشتري بطاقات رسومات GPU محلية أكثر تكلفة،" قال وانغ.
بالإضافة إلى الصناعة، بدأ المزيد والمزيد من الشركات في نشر DeepSeek محليًا. قالت Sinolink Securities إنه يمكن تطبيق DeepSeek على استرجاع المعلومات ومعالجة المستندات والبحث الصناعي وأبحاث السوق والسيناريوهات الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، قامت الشركات في الصناعة الطبية وأمن الشبكات والصناعات الأخرى أيضًا بنشر DeepSeek محليًا مؤخرًا، بما في ذلك Wanda Information و Qihoo 360.
قال تشانغ يي للصحفيين إنه مع قيام الشركات بتوسيع متطلباتها للنشر المحلي، سيزداد الطلب على قوة الحوسبة المنطقية المحلية، وتحظر الولايات المتحدة الرقائق المتطورة، وستشهد شركات قوة الحوسبة للرقائق المحلية فرصًا أكبر.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Qualcomm، كريستيانو أمون، إن DeepSeek-R1 يمثل نقطة تحول لصناعة الذكاء الاصطناعي، وسوف يهاجر استدلال الذكاء الاصطناعي إلى الجانب النهائي، وسيصبح الذكاء الاصطناعي أصغر وأكثر كفاءة وأكثر تخصيصًا، وستظهر نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بناءً على سيناريوهات محددة. يعتقد تقرير أبحاث China Aviation Securities أن DeepSeek-R1 يوضح أن نشر الذكاء الاصطناعي الشامل سيصبح أكثر شمولاً، وسوف تتسارع حقبة كل الأشياء الذكية.
سيغري المصدر المفتوح المزيد من المطورين لبناء تطبيقات فوق DeepSeek. تم تكييف بطاقات GPU المحلية مثل Huawei Centeng و Moore Thread و Bishi Technology و Daywise Core مع DeepSeek؛ أكملت Tencent Cloud و Alibaba Cloud و السحابة المتنقلة و Huawei Cloud وغيرها من الشركات المصنعة للسحابة أيضًا التكيف مع DeepSeek. من المتوقع أن يؤدي تحسين التكيف لقوة الحوسبة المحلية إلى تقليل تكلفة جانب الاستدلال بشكل أكبر.
نظرًا لأن عادة الدفع للتطبيق المحلي لم تنضج بعد، فقد يتم إعاقة تسويق تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعتقد مينغ كان، رئيس National Finance Computer، أن الولايات المتحدة لديها أساس لمدة 10 سنوات أو حتى 20 عامًا للدفع مقابل التطبيقات، وهو أمر مفيد لتسويق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، في حين أن السوق المحلية ستكون بطيئة بسبب الافتقار إلى مثل هذا الأساس. ومع ذلك، فإن الدولة تلحق بالركب باستمرار، ومن المتوقع أن يتم تقليل الجدول الزمني إلى أقل من نصف عام.
