توسع نفوذ نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية في وادي السيليكون بسرعة، لتتحول من تجارب تقنية إلى عناصر تشغيلية أساسية لدى شركات أميركية كثيرة، ولتحظى بإشادة متزايدة من رؤساء تنفيذيين في القطاع.
صعود هذه النماذج كشف ميزة تنافسية واضحة لمطورين مثل علي بابا (Qwen)، Z.ai (GLM)، Moonshot (Kimi)، وMiniMax، الذين يوفرون نماذج “مفتوحة الوزن” بتكاليف أقل بكثير من نظيراتها الأميركية.
اتساع الاعتماد على النماذج الصينية أثار انتقادات لإجراءات الولايات المتحدة الرامية لشلّ القطاع التقني الصيني عبر قيود تصدير شرائح متقدمة، إذ لم تمنع هذه الإجراءات المطورين الصينيين من الاقتراب من قدرات عمالقة وادي السيليكون.
أمثلة عملية جذبت الانتباه: كشف برايان تشيسكي، مدير Airbnb التنفيذي، في أكتوبر أن منصته اعتمدت Qwen من علي بابا بدلاً من ChatGPT، واصفاً النموذج الصيني بأنه “سريع ورخيص”. وفي الشهر نفسه أعلن تشاماث باليهبيتييا، مؤسس Social Capital، نقل كثير من أعمال شركته إلى Kimi K2 من Moonshot لقوته وأدائه وتكلفته المنخفضة مقارنة بنماذج OpenAI وAnthropic.
برمجيون على منصات التواصل أيضاً أشاروا مؤخراً إلى دلائل تربط أدوات مساعدة للبرمجة أميركية المنشأ — مثل Composer وWindsurf — بنماذج صينية، بينما لم تؤكد شركات Cursor وCognition AI استخدام تقنيات صينية علنياً، وأوضحت Z.ai أن التكهنات تتوافق مع “اكتشافاتها الداخلية”.
ناثان لامبرت، الباحث في تعلم الآلة ومؤسس مشروع Atom الذي يروّج للنماذج المفتوحة في الولايات المتحدة، وصف هذه الأمثلة العامة بأنها “قمة الجبل الجليدي”. وقال إن النماذج الصينية أصبحت معياراً واقعياً بين الشركات الناشئة الأميركية، وأنه سمع عن حالات بارزة أخرى تستخدم نماذج مثل Qwen وKimi وGLM وDeepSeek، لكن كثيرين يترددون في الإفصاح علناً عن اعتمادهم على التكنولوجيا الصينية.
من الصعب قياس الاستخدام بدقة، لكن بيانات الصناعة تشير إلى تزايد شعبية العروض الصينية. بيانات OpenRouter أظهرت أن أدوات صينية مثل M2 من MiniMax، وGLM 4.6 من Z.ai، وV3.2 من DeepSeek احتلت سبع مراتب ضمن أفضل 20 نموذجاً من حيث الاستخدام في الأسبوع الأخير، كما أن أربعة من بين أفضل عشرة نماذج للبرمجة طورتها شركات صينية.
في فضاء النماذج المفتوحة، تبدو الريادة الصينية واضحة أيضاً: التنزيلات التراكمية للنماذج تجاوزت 540 مليون حتى شهر أكتوبر وفق تحليل مشروع Atom لبيانات من منصة Hugging Face. يرى روي ما، مؤسس Tech Buzz China، أن هذه النماذج جذّابة خصوصاً للشركات الناشئة ذات الحسّ للتكلفة، بينما تتجه المؤسسات ذات الموارد الكبيرة إلى نماذج أميركية مميزة.
الفرق التقني الرئيس يكمن في أن نماذج الوزن المفتوح الصينية تنشر معلماتها المدربة (الأوزان) علناً، ما يلغي رسوم الترخيص أو الاشتراك على مستوى النماذج نفسها، لكن تشغيلها على نطاق المؤسسة يتطلب قدرات حوسبية هائلة، وهو ما يوفّره منشئو النماذج مقابل تكلفة تشغيل.
بجانب ذلك، أعادت الشركات الصينية هندسة التكاليف عبر استخدام شرائح أقدم لا تشملها قيود التصدير الأميركية، وبكميات معتدلة، مما خفض كلفة التدريب والبنية التحتية بشكل كبير مقابل منافسيها في وادي السيليكون. تبيّن دراسات وصناديق استثمارية أن أسعار DeepSeek مثلاً كانت أقل بما يصل إلى أربعين ضعفاً مقارنة بعروض OpenAI في وقت من الأوقات.
خبير الذكاء الاصطناعي توبي والش من جامعة نيو ساوث ويلز اعتبر أن نجاح هذه النماذج يبرز فشل قيود التصدير في الحدّ من تقدّم الصين، مشيراً إلى أن الضغوط دفعت الشركات الصينية لأن تكون أكثر مواردية وتبتكر نماذج أصغر تعمل على عتاد أقدم — “الحاجة أم الاختراع”.
بفضل انخفاض تكاليف المدخلات، استطاعت الشركات الصينية تقديم خدمات أرخص بكثير من نظرائها الأميركيين، وهو ما شجع تبنّيها بين مجتمعات المطورين والفرق الناشئة. في المقابل، يبقى لدى عمالقة التكنولوجيا الأميركية موضع قوة في سوق النخبة والقطاعات المنظمة بشدة حيث تلعب اعتبارات الأمن القومي والدعم المؤسسي دوراً حاسماً.
قارن بعض المحللين استراتيجية الصين بما شهدته صناعات أخرى — كألواح الطاقة الشمسية — التي غزت الأسواق بمنتجات رخيصة؛ وصف البعض الأمر بأنه “دليل تشغيل الألواح الشمسية على شكل برمجيات”. وفي المقابل، يرى آخرون أن مسار تبنّي الذكاء الاصطناعي قد يتبع ديناميكيات شبيهة بمنافسة Android وiPhone، مع احتمال أن ينتشر أحد النظامين أكثر اقتصادياً على المدى الطويل وبسرعة تفوق تجربة الهواتف المحمولة.
الخلاصة: النموذج الصيني للأوزان المفتوحة، المدعوم بتكاليف تشغيل منخفضة وابتكارات في استخدام العتاد، كان له أثر ملموس في المشهد التقني الدولي، لكنه لا يلغي أنفوذ الأسواق المنظمة والقطاعات الحساسة حيث تبقى الشركات الأميركية مهيمنة. لا يوجد نصّ مدخَل للترجمه. الرجاء تزويدى بالنصّ الذي تريد إعادة صياغته وترجمته.