در مسابقه هوش مصنوعی جهانی، ChatGPT (OpenAI) و Gemini (گوگل) ایالات متحده موقعیت های پیشرو را در اختیار دارند، در حالی که DeepSeek چین به عنوان یک نیروی جدید در حال ظهور است،استفاده از مزیت های محلی و تکرار تکنولوژیاین مقاله سه مورد را از نظر عملکرد تکنولوژیکی، سناریوهای کاربرد و پشتیبانی از زیرساخت ها مقایسه می کند.و نقش اصلی ماژول های نوری با سرعت بالا را در توسعه آنها تجزیه و تحلیل می کند.

I. مقایسه سه مدل هوش مصنوعی

معماری تکنولوژیکی و عملکرد

• ChatGPT (GPT-4): بر اساس معماری Transformer و آموزش داده های گسترده چند زبانی، نقاط قوت آن در تولید زبان طبیعی (NLG) و استدلال منطقی پیچیده است.تولید کد، و مکالمات چند نوبت اما دارای محدودیت در دقت در زمینه های چینی و به روز رسانی اطلاعات در زمان واقعی است.

• دوقلو: به عنوان یک نماینده از مدل های چند حالت، دوقلو قابلیت های پردازش متن، تصویر و ویدیو را ادغام می کند، به ویژه در بازیابی متقابل (به عنوان مثال،"متن از تصویر") و هماهنگی موتور جستجو (با استفاده از گراف دانش گوگل)با این حال، خواسته های محاسباتی بالا، استفاده از سبک وزن را محدود می کند.

• DeepSeek: تمرکز بر بهینه سازی سناریوهای چینی، در درک ادبیات کلاسیک، تشخیص گویش و انطباق محلی (به عنوان مثال، رعایت قوانین امنیت داده های چین) برجسته است.پارامترهای مدلش کوچیکتر هستند، با بهره وری آموزش بیشتر، اما در حمایت چند روشی و پوشش جهانی کورپوس از دو مورد دیگر عقب مانده است.

سناریوهای کاربرد و تجاری سازی

ChatGPT و Gemini به طور گسترده ای در بازارهای جهانی مانند دفتر، آموزش و خدمات مشتری قرار دارند، در حالی که DeepSeek در زمینه های عمودی مانند امور مالی و دولت در چین تخصص دارد،ارائه راه حل های سفارشیبه عنوان مثال، DeepSeek می تواند به طور خودکار تجزیه و تحلیل گزارش های مالی را به سیاست های نظارتی بازار چین مرتبط کند، در حالی که ChatGPT در وظایف استاندارد سازی بین المللی ماهرتر است.

قدرت محاسباتی و بهره وری هزینه

جیمینی به خوشه های TPU داخلی گوگل تکیه می کند و بیشترین هزینه های آموزشی را متحمل می شود؛ ChatGPT از ابر محاسبات GPU مایکروسافت Azure استفاده می کند که نیاز به سرمایه گذاری سخت افزاری قابل توجهی دارد.DeepSeek از یک استراتژی محاسباتی مخلوط (چیپ های داخلی + سخت افزار بین المللی) برای یافتن تعادل بین کنترل هزینه و جایگزینی داخلی استفاده می کند.

II. ماژول های نوری با سرعت بالا: "موتور نامرئی تکامل هوش مصنوعی"

ماژول های نوری با سرعت بالا اجزای اصلی برای دستیابی به انتقال داده با سرعت بالا در مراکز داده هستند، انتقال داده ها از طریق سیگنال های نوری از طریق فیبر نوری،با پهنای باند بیش از 800Gbps و تاخیر کمتر از میکروسکنیدنقش کلیدی آنها در توسعه هوش مصنوعی در:

ضرب کننده برای کارایی آموزش

آموزش توزیع شده مدل های بزرگ نیاز به همگام سازی مکرر پارامترهای گسترده دارد (به عنوان مثال، پارامترهای 1.8 تریلیون GPT-4).سرعت ارتباطی ناکافی بین گره ها می تواند منجر به منابع کامپیوتری بیکار شودبه عنوان مثال، OpenAI نشان داد که ماژول های نوری با سرعت بالا چرخه های آموزش را 40٪ کاهش می دهند.در حالی که فناوری OCS (تغییر مدار نوری) که توسط گوگل برای دوقلو استفاده شده است، بهره وری استفاده از ماژول های نوری را بهینه سازی می کند.

سنگ بنای نتیجه گیری در زمان واقعی

در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی (به عنوان مثال پاسخ های مکالمه ChatGPT) ، درخواست های کاربر باید در عرض میلی ثانیه به مدل برسد و نتایج را بازگرداند.ماژول های نوری با سرعت بالا ارتباطات کم تاخیر را در مراکز داده و میان گره های جغرافیایی تضمین می کنند، به ویژه در سناریوهای معاملات مالی که توسط DeepSeek ارائه می شود، جایی که تفاوت تاخیر 0.1- ثانیه می تواند به طور قابل توجهی بر ارزش تصمیم تاثیر بگذارد.

چالش ها و پیشرفت های تکنولوژی چینی

شرکت های ماژول نوری چینی (به عنوان مثال، Zhongji Xuchuang، Guangxun Technology) بیش از 40 درصد از سهم بازار جهانی را به دست آورده اند اما هنوز هم از تولید کنندگان ایالات متحده عقب مانده اند (به عنوان مثال، Coherent،اینتل) در 800G/1.6T-مودول فوق العاده با سرعت بالا. برای DeepSeek برای رسیدن به مدل های سطح پارامتر تریلیون، باید به پیشرفت در ماژول های نوری داخلی در مورد مصرف انرژی و سرعت تکیه کند.

رقابت آینده: تمایز و همبستگی زیرساخت ها

• ChatGPT: همچنان به گسترش مزایای خود در زمینه چند روال و عمومیت ادامه می دهد اما در اروپا و ایالات متحده با بررسی های دقیق انطباق مواجه است.

• دوقلو: از اکوسیستم گوگل برای تقویت ادغام جستجوی هوش مصنوعی استفاده می کند اما باید به چالش های هزینه محاسباتی بپردازد.

• DeepSeek: اتخاذ یک استراتژی "کوچک اما دقیق" برای پرورش بازار داخلی در حالی که سرعت بخشیدن به بومی سازی فن آوری های پایه ای مانند ماژول های نوری برای حمایت از آموزش مدل های بزرگتر.

نتیجه گیری

رقابت هوش مصنوعی نه تنها مسابقه ی الگوریتم ها است بلکه یک بازی زیرساخت ها نیز است. ماژول های نوری با سرعت بالا، به عنوان "خون های داده،به طور مستقیم بر سرعت تکرار مدل ها و سقف برنامه ها تاثیر می گذارداگر شرکت DeepSeek چین بتواند حلقه ای بسته در زنجیره فناوری اصلی خود را به دست آورد، ممکن است راهی منحصر به فرد در چشم انداز جهانی هوش مصنوعی ایجاد کند.