نموذج “الأوزان المفتوحة” للذكاء الاصطناعي في الصين

كتب: إسلام السقا

أثارت النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي في الصين جدلاً واسعاً، ولكن النقاش يفتقر إلى نقطة تجارية هامة: نموذج “الأوزان المفتوحة” لا يماثل البرمجيات مفتوحة المصدر. في حين أن البرمجيات مفتوحة المصدر، التي يتم فيها مشاركة الشيفرة بشكل مجاني، قد تكون عملاً مربحًا كما يتضح من صفقة استحواذ IBM على شركة Red Hat بمبلغ 34 مليار دولار، إلا أن نموذج الأوزان المفتوحة للذكاء الاصطناعي يحمل ميزات مختلفة، وقد أثبت حتى الآن أنه نموذج تجاري فاشل.

الأداء المالي لنموذج Zhipu

نأخذ نموذج Z.ai، المعروف أيضاً باسم Zhipu. يمكننا رؤية أداء هذه الشركة المتداولة علنًا، حيث خسرت العام الماضي نحو 500 مليون دولار بينما حققت إيرادات تقدر بحوالي 107 ملايين دولار. برغم أن Zhipu هو المختبر المسؤول عن نموذج GLM 5.2 الذي أذهل الصناعة عند إطلاقه الشهر الماضي، إلا أن قيمة أسهم الشركة شهدت تراجعًا كبيرًا تجاوز 40% خلال الشهر الماضي.

تحديات الربحية في المختبرات الصينية

تعد MiniMax إحدى المختبرات الصينية المستقلة الأخرى المتداولة علنًا، وقد تكبدت خسارة قدرها 250 مليون دولار العام الماضي على إيرادات بلغت 79 مليون دولار فقط، بينما تراجعت قيمتها السوقية أكثر من 50% في نفس الفترة. وأوضح المحلل في William Blair، أرجون بهاتيا، أن “نموذجات الأوزان المفتوحة تواجه مساراً صعبًا لتحقيق الربح”.

الاختلافات الاقتصادية بين البرمجيات والذكاء الاصطناعي

تكمن الفروق الرئيسية في العوامل الاقتصادية. يمكن توزيع البرمجيات تقريبًا مجانًا؛ حيث إنه بعد كتابة البرنامج، تكاد تكلفة إرسال نسخة جديدة للعميل تكون غير موجودة. مع نمو شركات البرمجيات، تتحسن هوامش الربح، بينما الأمر مختلف بالنسبة للذكاء الاصطناعي.
كل إجابة تتطلب شرائح غالية الثمن، وكهرباء، وسعة في مراكز البيانات. في حين أن النسخة التالية من البرمجيات تكاد تكون مجانية، فإن النسخة التالية من الذكاء الاصطناعي ليست كذلك.

مشاكل القدرة الحاسوبية لنموذج Kimi K3

نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل Kimi K3 من مختبر Moonshot، واجهت مشكلة واضحة عندما توقفت عن استقبال تسجيلات عملاء جدد بعد إطلاقها بسبب عدم توفر القدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل النموذج. لو كانت Moonshot تبيع برمجيات تقليدية، لكان إضافة ملايين المستخدمين أمرًا سهلاً نسبيًا. لكن في حالة نماذج الأوزان المفتوحة، كل عميل جديد يزيد من تكاليف البنية التحتية للشركة، مما يحد من نموها.

آلية تشغيل نماذج الأوزان المفتوحة

تقدم مختبرات الأوزان المفتوحة نماذجها بأرقامها المعلمة المدربة، مما يمكن المستخدمين من تنزيلها وتشغيلها. بعد ذلك، عادة ما يتم تشغيل هذه النماذج من قبل شركات مثل Amazon وMicrosoft وGoogle، بالإضافة إلى مزودي الخدمة المتخصصين مثل Fireworks AI. ومع ذلك، يتم استخدام خيار الشركة المصنعة لنماذج الأوزان في الغرب بشكل أقل بسبب مشكلات أمن البيانات.
تولد مختبرات الذكاء الاصطناعي عائدات حقيقية فقط من نموذج التشغيل الخاص بها. ففي الخيارات الأخرى، قد لا تتلقى المختبرات التي أنفقت مئات الملايين من الدولارات على إنشاء النموذج أي إيرادات مستمرة، مما يتركهم في موقف صعب.

التنافس والأسعار في سوق الذكاء الاصطناعي الصينية

يفرض النموذج المفتوح ضغطًا على شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية مثل OpenAI وAnthropic من خلال تقديم بدائل قادرة بأسعار أقل. ومن خلال هذا الضغط، قد تجد هذه المختبرات الصينية فرصها الاستراتيجية وتمكنهم من تحقيق أهدافهم على المدى الطويل حتى إذا كانت الأرباح على المدى القريب غير مؤكدة.
أصبح من الواضح أن القيادة الصينية تشجع هذه الاستراتيجية. في خطاب ألقاه في شنغهاي، دعا الرئيس شي جين بينغ الدول لاعتناق “المصادر المفتوحة، والانفتاح، والتعاون، والمشاركة”. من المتوقع أن تتماشى الشركات التكنولوجية الصينية مع أولويات الحكومة الاستراتيجية.

يمكنك قراءة المزيد في المصدر.

لمزيد من التفاصيل اضغط هنا.