يؤكد DeepSeek بدء أول جمع تمويل خارجي
في 18 أبريل، أكدت عدة مصادر لرأس المال المغامر أن DeepSeek قد بدأت أول جولة جمع تمويل خارجية، وفقًا لما ذكرته (Pail News). تستهدف الشركة تقييمًا يتجاوز $10 مليار وتخطط لجمع ما لا يقل عن $300 مليون لتعزيز احتياطياتها الرأسمالية في ظل ارتفاع التكاليف ضمن منافسة الذكاء الاصطناعي، وفقًا لتقارير تستند إلى مصادر مطلعة.
الخلفية: رفض سابق للتركيز على التسييل
سبق أن حظيت DeepSeek باهتمام صناعي لرفضها التركيز على التسييل التجاري، بالاعتماد على المؤسس Liang Wenfeng وبالدعم من Phantasm Capital. كانت لدى الشركة قدرات تقنية قوية في قطاعات التداول الكمي والتمويل الذكي، وكانت من بين أولى شركات النماذج الكبيرة في الصين التي تعمل على عنقود وحدات معالجة رسومية GPU مكوّن من 10,000 بطاقة.
مغادرات أساسية للكوادر
على الرغم من بروز DeepSeek بعد نجاحها الفيروسي خلال السنة الصينية الجديدة في العام الماضي، شهدت الشركة خسائر كبيرة في المواهب. ووفقًا لتقارير (Pail News)، غادر عدة باحثين أساسيين منذ العام الماضي، بشكل أساسي العلماء الشباب من فئة “مواليد ما بعد 95”:
باحث في نموذج متعدد الوسائط: في 12 أبريل، أكدت شركة القيادة الذاتية YuanRong Autonomous Driving علنًا أن Ruan Cong، وهو مساهم أساسي في نموذج DeepSeek متعدد الوسائط، قد انضم كـ Chief Scientist، وسيكون الظهور العلني الأول له في معرض بكين للسيارات.
مؤلف جيل أول من LLM: Wang Bingxuan، المؤلف الأساسي لنموذج DeepSeek للغة الكبيرة (LLM) الأول، أعلن مؤخرًا انضمامه إلى Tencent.
مؤلف سلسلة OCR: Wei Haoran، المؤلف الأساسي لسلسلة DeepSeek-OCR، غادر قرابة السنة الصينية الجديدة في هذا العام، لكنه لم يفصح علنًا عن جهة عمله الجديدة.
باحث في خوارزمية GRPO: في 16 أبريل، أفيد بأن الباحث الأساسي السابق في DeepSeek Guo Daya قد انضم إلى ByteDance مع راتب مُبلغ عنه في حدود مئات الملايين من اليوان. ووفقًا للإفصاحات ذات الصلة، انضم Guo Daya إلى مؤسسة Seed التابعة لـ ByteDance المسؤولة عن أبحاث وتطوير النماذج الكبيرة، كأحد قادة اتجاه (intelligent agent) على مستوى L8. يُحدد Guo Daya كمساهم رئيسي في خوارزمية GRPO، وهي جوهر منهجية التدريب على التفكير لدى DeepSeek-R1. وفي اليوم نفسه، رد نائب رئيس مجموعة ByteDance Li Liang بأن التقرير غير دقيق وأن الشركة لم تُعيّن مؤخرًا موظفين برواتب سنوية تقارب مئات الملايين من اليوان. ومع ذلك، ووفقًا لعدة مصادر أكّدتها (Pail News)، فإن Guo Daya قد انضم بالفعل إلى ByteDance.
باحث في التعلم العميق: في 12 نوفمبر، أعلن الباحث الأساسي السابق في DeepSeek Luo Fuli علنًا انضمامه إلى Xiaomi MiMo، مشيرًا في منشور على وسائل التواصل الاجتماعي: “ستنتقل الذكاء في النهاية من اللغة إلى العالم المادي. أنا في Xiaomi MiMo، أعمل مع مجموعة من الباحثين المبدعين والموهوبين وذوي الشغف الحقيقي لبناء هذا المستقبل والسعي لتحقيق AGI الذي نتخيله.” ووفقًا لمعلومات عامة، تخرجت Luo Fuli من برنامج علوم الحاسوب بجامعة Normal University في بكين، وأكملت درجة الماجستير في اللسانيات الحاسوبية في جامعة بكين. بعد حصولها على الماجستير، انضمت إلى أكاديمية Alibaba DAMO كـ باحثة في مختبر ذكاء الآلة، حيث طورت نموذج ما قبل التدريب متعدد اللغات VECO، وساهمت في الترويج لعمل AliceMind مفتوح المصدر. في عام 2022، انضمت Luo Fuli إلى Phantasm Quantitative (الشركة الأم لـ DeepSeek) للعمل في التعلم العميق، ثم عملت لاحقًا كباحثة في التعلم العميق لدى DeepSeek، وشاركت في تطوير نماذج منها DeepSeek-V2.
تسرب المواهب عبر مجالات متعددة
استنادًا إلى المعلومات أعلاه، شهدت DeepSeek خسائر في المواهب الأساسية عبر مجالات متعددة تشمل نماذج اللغة الكبيرة المؤسسة (LLM)، والوكلاء الأذكياء Agent، والتعرف على الأحرف الضوئي OCR، وتقنيات متعددة الوسائط.
وبحسب مصادر صناعية، فإن مستويات الرواتب والمكافآت لدى DeepSeek هي ضمن فئة متوسطة في الصناعة وليست الأعلى. ومع ذلك، يقوم القناصون على المواهب حاليًا بتسريع استقطاب المواهب من فريق DeepSeek برواتب أعلى بمقدار 2-3x وخيارات أسهم، ما يسرّع خسائر الموظفين.
تحديثات المنصة وتوقعات V4
في 8 أبريل، لوحظت تحديثات واجهة جديدة على DeepSeek: صندوق الإدخال يعرض الآن خيارات “Quick Mode” و “Expert Mode”. وفقًا لعرض الصفحة، يُناسب Quick Mode المحادثات اليومية مع استجابات فورية ويدعم التعرف على النص من الصور والملفات، بينما يتفوق Expert Mode في حل المشكلات المعقدة. ويمثل هذا أول إدخال لـ DeepSeek لوضعيات طبقية على موقعها الرسمي.
أعادت هذه التحديثات إحياء التكهنات حول إصدار DeepSeek V4. وبناءً على تقارير وسائل إعلام خارجية ومعلومات من وسائل التواصل الاجتماعي ومن عدة مصادر، يُتوقع أن تطلق DeepSeek V4 رسميًا في أبريل. ووفقًا للتوقعات الخارجية، إذا كان إصدار V4 هذا سيعيد إنتاج ظاهرة السنة الصينية الجديدة للعام الماضي، فسيواجه بلا شك تحديات أكبر، وستؤثر خسائر الموظفين حتمًا على إصدار V4.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
