إقبال غير مسبوق يدفع DeepSeek إلى تقييد خدماتها مؤقتًا

أعلنت شركة DeepSeek الصينية عن تقييد الوصول إلى خدماتها بعد أن واجهت خوادمها ضغطًا كبيرًا نتيجة الإقبال المتزايد على نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. 

وأوضحت الشركة في إشعار رسمي نُشر على موقعها الإلكتروني أن هذه الإجراءات تهدف إلى "الحفاظ على استقرار الخدمة"، مشيرة إلى أن المستخدمين قد يواجهون صعوبات في الوصول إلى أدواتها خلال الفترة القادمة.

وشهدت منصات DeepSeek خلال الأيام الماضية تدفقًا غير مسبوق للمستخدمين، مما أدى إلى زيادة الأحمال على البنية التحتية التقنية للشركة. 

ونتيجة لذلك، قررت الشركة إيقاف عمليات إعادة شحن أرصدة واجهة برمجة التطبيقات (API) بشكل مؤقت، وهو ما يعني أن المستخدمين الذين نفد رصيدهم لن يتمكنوا من إضافة المزيد من الأرصدة حتى يتم استعادة الخدمات إلى وضعها الطبيعي، ومع ذلك، سيظل بإمكان من لديهم أرصدة متاحة الاستفادة من خدمات DeepSeek دون أي قيود إضافية.

ضغط غير متوقع وليس هجومًا إلكترونيًا

لم تحدد الشركة حتى الآن جدولًا زمنيًا واضحًا لاستعادة خدماتها بالكامل، مما ترك العديد من المستخدمين في حالة ترقب، ومع ذلك، أكدت DeepSeek أن المشكلة الحالية لا تتعلق بهجمات إلكترونية، بل تنبع من الطلب المتزايد على نماذجها المتقدمة، التي أصبحت تحظى باهتمام متزايد في قطاع الذكاء الاصطناعي.

ويختلف هذا الوضع عن المشكلات السابقة التي واجهتها الشركة، حيث تعرضت DeepSeek عند إطلاق خدماتها لأول مرة إلى هجمات إلكترونية من نوع "DDoS"، وهي هجمات منظمة تهدف إلى إغراق الخوادم بطلبات وهمية لتعطيلها، في ذلك الوقت، اضطرت الشركة إلى تعليق تسجيل المستخدمين الجدد مؤقتًا حتى تتمكن من استعادة السيطرة على بنيتها التحتية.

لكن هذه المرة، السبب الرئيسي للمشكلة هو النمو السريع لقاعدة المستخدمين، إذ أصبحت نماذج DeepSeek خيارًا شائعًا بين المطورين والشركات بفضل أساليب تدريبها المبتكرة وكفاءتها العالية.

تقنيات متقدمة بتكلفة مثيرة للجدل

تعتمد DeepSeek على تقنيات مختلفة عن معظم الشركات الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، إذ تستخدم أسلوب التقطير (Distillation) بدلًا من معالجة البيانات في صورتها الأولية كما تفعل النماذج التقليدية، وتتيح هذه الطريقة تحسين كفاءة النموذج وتقليل استهلاك الموارد، مما يسمح لها بتقديم خدماتها بأسعار تنافسية مقارنة بالمنافسين.

ورغم أن الشركة أعلنت في وقت سابق أنها أنفقت 6 ملايين دولار فقط على تدريب نموذجها، فإن تقريرًا تقنيًا حديثًا أشار إلى أن التكلفة الفعلية قد تكون أعلى بكثير، إذ يُقدّر أن DeepSeek أنفقت ما يصل إلى 1.6 مليار دولار على عمليات التدريب والتطوير، مما يثير تساؤلات حول مدى دقة الأرقام التي نشرتها الشركة سابقًا.

المستقبل والتحديات القادمة

حتى الآن، لم تكشف DeepSeek عن المدة التي ستستغرقها لحل هذه المشكلات، لكنها تواجه تحديًا يتمثل في ضرورة توسيع بنيتها التحتية لمواكبة الطلب المتزايد على خدماتها. 

ومن المحتمل أن تلجأ إلى استثمارات إضافية في مراكز البيانات أو تعديلات تقنية على نماذجها لضمان استمرارية الخدمة دون الحاجة إلى فرض قيود مستقبلية.

وتعد هذه الأزمة اختبارًا لقدرة الشركة على التعامل مع التوسع السريع في سوق الذكاء الاصطناعي، حيث يتزايد اعتماد الشركات والمطورين على أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحسين الإنتاجية والابتكار. 

وفي ظل التنافس الحاد في هذا المجال، قد يكون على DeepSeek اتخاذ قرارات حاسمة لضمان استقرار خدماتها وتعزيز ثقة المستخدمين بها.

ويبقى السؤال المطروح: هل ستتمكن الشركة من تجاوز هذه العقبة بسرعة، أم أن الضغط المستمر سيجبرها على إعادة النظر في استراتيجياتها التقنية والتجارية؟