يقول Alex DePue، الباحث السابق في OpenAI، إن شفرته تستطيع رصد البصمة الإحصائية الدقيقة التي تتركها وحدة معالجة الرسوميات (GPU) التي تهيّئ أوزان النموذج أول مرة. وطبّق هذه الطريقة على ستة نماذج لغوية صينية صدرت بعد أبريل 2026، فوجد أن أنماطها تتطابق مع جيل Blackwell من Nvidia. ويقدّم هذا الاكتشاف أول دليل تقني على تدريب هذه النماذج باستخدام شرائح Blackwell، وهي أحدث وحدات GPU وأقواها التي تبيعها Nvidia.
يقارن اختبار DePue نمط البذور العشوائية الذي تكتبه كل نواة في وحدة GPU عند إنشاء النموذج. وتضم شرائح Blackwell إما 148 أو 152 نواة حوسبة، في حين تستخدم شرائح Hopper الأقدم 132 نواة. وتحمل النماذج الستة — DeepSeek‑V4‑Flash وDeepSeek‑V4‑Pro وMiniMax‑M3 وKimi K3 وKimi K3.1‑Pro ونموذج Ling‑3.1‑flash التابع لـ Ant Group — جميعها بصمة تتوافق مع 148 أو 152 نواة. أما الإصدارات الصينية الأقدم، مثل DeepSeek‑V3 وKimi K2.5، فما زالت تحمل نمط Hopper ذي 132 نواة.
ما الذي تعنيه الأرقام
يقدّر DePue أن عمليات التدريب الخمس التي فحصها احتاجت إلى نحو 12,000 وحدة GPU من Blackwell إجمالًا، أي ما يعادل تقريبًا قدرة 30,000 شريحة H100 أقدم. وكان نموذج Kimi K3 وحده سيحتاج إلى نحو 4,500 وحدة Blackwell على مدى 70 يومًا، فيما احتاج DeepSeek‑V4‑Pro إلى نحو 3,000 وحدة. وبسعر يقارب $70,000 لكل وحدة GPU، تبلغ تكلفة كل مجموعة $200‑$300 million، ويتجاوز إجمالي تكلفة النماذج الخمسة $500 million.
السياق والحدود
لا تكشف البصمة سوى نوع العتاد الذي هيّأ أوزان النموذج. ولا تحدد مكان وحدات GPU أو الجهة التي تملكها. ويمكن للشركات الصينية استئجار سعة من مراكز بيانات أجنبية، لذا لا يثبت هذا الدليل حدوث تصدير غير قانوني أو تهريب. كما استبعد DePue شرائح MI300X من AMD باعتبارها مصدرًا بديلًا، بسبب فروق طفيفة في التقريب.
لماذا يهم
إذا كانت النماذج قد عملت فعلًا على وحدات Blackwell GPU، فمن المرجح أن أداءها يفوق ما قدمته نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية السابقة، ما يؤثر في المستخدمين الذين يعتمدون على هذه الخدمات للحصول على ردود أسرع. ويشير الاكتشاف أيضًا إلى قدرة الشركات الصينية على الوصول إلى أحدث العتاد الأميركي، ما يثير تساؤلات حول ضوابط التصدير. لكن التحليل لا يثبت مكان وجود العتاد أو ما إذا كانت قد انتُهكت أي قوانين.
