في الأسبوع الماضي، كشفت شركتان صينيتان للذكاء الاصطناعي عن نماذج تقولان إنها قادرة على التنافس بمصداقية مع أفضل الأنظمة من OpenAI وAnthropic. وكان الرد سريعا ويمكن التنبؤ به. فقد تذبذبت الأسواق، وأعلن المعلقون أن وادي السليكون اهتز، ولجأ صناع السياسات إلى اللغة المألوفة المتمثلة في سباقات التسلح ودعوات الاستيقاظ.
في عنوان واحد، وكالة أسوشيتد برس وقال إن النموذج الصيني فاجأ “صناعة التكنولوجيا الأمريكية”. بلومبرج ووصفته بأنه “اختراق مفاجئ” “يزعج الأسواق” ويؤدي إلى تراجع أسهم التكنولوجيا العالمية بسبب مخاوف من أنه قد يجبر الشركات الأمريكية على إعادة التفكير في إنفاقها الضخم على مراكز البيانات والرقائق وغيرها من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. الأعمال من الداخل تساءل عما إذا كان الإطلاق هو “DeepSeek التالي؟”، في إشارة إلى النموذج الصيني الذي فاجأ صناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية العام الماضي. وذهب مؤسس شركة إكس برايز، بيتر ديامانديس، إلى حد وصف الإصدار بأنه “لحظة سبوتنيك للذكاء الاصطناعي” في إشارة إلى إطلاق القمر الصناعي السوفييتي في ذروة الحرب الباردة، وهو ما شجع الولايات المتحدة على استثمار كبير في برامجها العلمية والفضاءية. وبطبيعة الحال، وُصِف برنامج DeepSeek على نطاق واسع أيضاً بأنه لحظة سبوتنيك للذكاء الاصطناعي في أميركا، وهي المقارنة التي بدت أقل مبرراً في ذلك الوقت، حيث بدا الأمر وكأن DeepSeek وصل دون سابق إنذار، وتحدى الافتراضات السائدة حول تكاليف الذكاء الاصطناعي الحدودي، وأثار ردود أفعال فورية في مختلف قطاعات التكنولوجيا والمالية.
ما يثير الدهشة في الواقع هو أن الإعلانات النموذجية كانت مفاجأة على الإطلاق. لسنوات، تم تحذيرنا من أن الصين تلحق بركب الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يصاب العالم بالصدمة عندما يبدو أن اللحظة قد حانت.
تقوم الشركات الأمريكية والصينية بتدريب جميع نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا في العالم تقريبًا، وستة من أفضل 10 أدوات للذكاء الاصطناعي في لوحة المتصدرين لتتبع استهلاك الرموز والمعايير في OpenRouter كانت صينية. ظلت فجوة الأداء تضيق لبعض الوقت، حيث يُنظر إلى النماذج الحديثة من شركات مثل Z.ai وDeepSeek على أنها ذات قدرة تنافسية عالية مع العروض عالية المستوى المقدمة من المختبرات الأمريكية مثل Anthropic وOpenAI. كما أن النماذج الصينية أرخص في الاستخدام بشكل كبير، وتشير التقارير إلى أن الشركات الأمريكية تتجه بشكل متزايد إلى الأدوات الصينية مع ارتفاع تكلفة استخدام مقدمي الخدمة المحليين.
كما حرصت بكين على دعم جهود الذكاء الاصطناعي المحلية، بما في ذلك تحفيز وتمويل الابتكار واتخاذ إجراءات صارمة ضد الشركات التي تحاول التخلص من علاقاتها مع الصين. وفي الوقت نفسه، انحرفت استراتيجية واشنطن في مجال الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان بين التدخل العنيف الذي ترك الحلفاء يشككون في موثوقية أمريكا وافتراض عدم التدخل بأن الأسواق سوف ترى الأمور في نصابها الصحيح. إنه نهج يصعب الحفاظ عليه في مواجهة منافس مستعد لتعبئة القوة الكاملة للدولة خلف هدف تكنولوجي واحد.
كشفت شركة Moonshot AI الناشئة ومقرها بكين، وهي واحدة من أبرز مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي في الصين، عن نموذج رئيسي جديد يوم الجمعة، زاعمة أنها تتفوق في الأداء على كل النماذج الأمريكية تقريبًا، متخلفة فقط عن GPT-5.6 Sol من OpenAI و Claude Fable 5 من Anthropic. وتسعر Moonshot أيضًا Kimi K3 بقوة، حيث تتقاضى 15 دولارًا لكل مليون رمز إنتاجي، مقارنة بحوالي 30 دولارًا لـ GPT-5.6 Sol و 50 دولارًا لـ Fable 5. وكان الطلب كذلك قوية بعد الإطلاق، زعمت الشركة أن Moonshot، أوقفت الاشتراكات الجديدة مؤقتًا بعد إرهاق الخدمة. تركز غالبية الردود بشكل أساسي على هذا الإصدار.
وبعد أيام، تبعتها شركة التكنولوجيا الصينية العملاقة علي بابا بمعاينة Qwen3.8. ووصفت النموذج الجديد بأنه “أحد أقوى النماذج[s] متاح اليوم” و”في المرتبة الثانية بعد Fable 5.” أدى هذا فقط إلى زيادة الضجة التي أحدثها كيمي K3.
والأهم من ذلك، أن كلا الشركتين تخططان لجعل نماذجهما الرئيسية الجديدة متاحة للجمهور. يقول كل من Moonshot وAlibaba إنهما يخططان لإصدار نماذجهما كوزن مفتوح، مما سيسمح للمطورين بتنزيل واستخدام وتعديل القيم الأساسية التي تم إنشاؤها أثناء تدريب الذكاء الاصطناعي والتي تشكل استجاباته. وهو يتناقض بشكل صارخ مع النهج المغلق والمملوك للنماذج الحدودية الذي تتبعه معظم مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في الولايات المتحدة، بما في ذلك OpenAI، وAnthropic، وGoogle.
ويستحق الاقتصاد تدقيقاً وثيقاً بشكل خاص. هناك جدل غير محسوم حول ما إذا كانت الشركات الصينية – كما تتهم الشركات الأمريكية – تستخدم النماذج الأمريكية لتدريب نماذجها الخاصة، وإلى أي درجة، وهو ما قد يؤدي إلى تحسين الأداء بجزء صغير من التكلفة. لا يمكن مقارنة الرموز بشكل مباشر بين النماذج، وأسعار الرموز المميزة وحدها تعطي صورة غير كاملة عن تكلفة استخدام نظام الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يولد النموذج الأكثر تكلفة استجابات أفضل برموز أقل. تقوم الشركات أيضًا بشكل روتيني بدعم تكاليف الاستدلال لكسب العملاء. وبعبارة أخرى، فإن السعر الأرخص لا يعني تلقائيًا الأفضل، أو حتى أقل تكلفة بشكل عام.
ومع ذلك، يظل الاحتمال قائما بأن تنتج المختبرات الصينية في نهاية المطاف نماذج ليست مجرد بدائل رخيصة، بل هي أنظمة يمكن أن تضاهي منافسيها في الولايات المتحدة أو تتفوق عليها حقا. وحتى الشركات التي تتخلف عن الحدود قليلاً قد تظل قادرة على إحداث تأثير هائل إذا كانت نماذجها جيدة بالقدر الكافي، أو أسهل أو أرخص في النشر، أو كانت متاحة بشروط أكثر جاذبية. وقد يكون لهذا عواقب مباشرة على الشركات الأمريكية، والاقتصاد الأوسع، والأمن القومي.
تستعد كل من Anthropic وOpenAI لما قد يصل إلى اكتتابات عامة أولية بقيمة تريليون دولار، وهي تقييمات تعتمد جزئيًا على التوقعات بأنها ستهيمن على سوق الذكاء الاصطناعي العالمي. وتتحدى النماذج الصينية القادرة هذا الافتراض، ومن المحتمل أن تجذب العملاء، وتضغط على الهوامش، وتضعف افتراضات النمو التي تقوم عليها تلك التقييمات. ونظراً لارتفاع تكلفة الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، تفيد التقارير أن بعض الشركات الناشئة في الولايات المتحدة تتجه بالفعل إلى نماذج صينية أرخص. هناك مخاطر سوقية أوسع أيضًا، تصل إلى ما هو أبعد من حفنة من لاعبي الذكاء الاصطناعي. تشكل أسهم التكنولوجيا حصة كبيرة من الأسواق الأمريكية، وكان الكثير من هذا النمو الأخير مرتبطا بالتوقعات بأن الطلب على الذكاء الاصطناعي سيستمر في الارتفاع. لقد كدست الشركات مئات المليارات من الدولارات في مراكز البيانات، والرقائق، والطاقة، وغيرها من البنية التحتية التي تعتمد على افتراض أن الشركات الأمريكية ستستمر في الهيمنة. وإذا تمكنت المختبرات الصينية من استيعاب بعض هذا الطلب، أو عرض النماذج التي يمكن إنتاجها وتشغيلها بتكلفة أقل، فسوف يتساءل المستثمرون حتماً عما إذا كانت هذه التكاليف مبررة. ونظراً للأموال المعنية، فإن أي إعادة تقييم من جانبهم من شأنها أن تخلف تأثيرات مضاعفة في كل هذه الصناعات، فضلاً عن الملايين من الأشخاص الذين لديهم مدخرات أو معاشات تقاعدية معرضة لها.
هناك اعتبارات أمنية أيضا. ومن الممكن أن تجعل النماذج الصينية المفتوحة ذات القدرة العالية، حتى ولو كانت متأخرة عن الحدود الأمريكية، أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة متاحة لمجموعة أوسع كثيرا من المستخدمين، وخاصة في الحالات حيث تقيد الشركات الأمريكية الوصول أو تفرض ضمانات أقوى. عندما طالبت حكومة الولايات المتحدة بتقييد الوصول إلى أحدث نماذجها، حذر قادة الأمن السيبراني من أن القيام بذلك سيجعل من الصعب على المدافعين العثور على نقاط الضعف وإصلاحها. ومن الصعب تبرير هذه القيود إذا كانت النماذج المماثلة متاحة في أماكن أخرى. وقد تشعر المنظمات المحرومة من الوصول إلى النماذج الأمريكية بأنها مضطرة إلى الاعتماد على البدائل الصينية لتأمين شبكاتها، أو تقبل التعرض بشكل أكبر للمهاجمين القادرين على استخدام نفس الأدوات. بالفعل، بدأت التقارير في الظهور حيث قام Kimi K3 بتحديد وإصلاح نقاط الضعف السيبرانية التي لن يتطرق إليها OpenAI’s Codex وAnthropic’s Fable بسبب حواجز الحماية الأمنية. وحتى النماذج الأقل قدرة على نطاق واسع لا تزال تشكل تهديدًا، ويبدو أن بعضها يفعل ذلك بالفعل. وفي يونيو/حزيران، ادعت شركة Z.ai الصينية أن نموذجها GLM-5.2 يمكن أن يضاهي نموذج Mythos الذي تنتجه شركة Anthropic في مهام الأمن السيبراني، على الرغم من تأخره في المهام الأكثر عمومية.
وبما أنه لم يتم إصدار أي من النموذجين بشكل كامل بعد، فلا يزال من الصعب تقييم مدى قدرة أي منهما بشكل مستقل، وينبغي التعامل مع المطالبات المعيارية للشركات بحذر. ومع ذلك، لم يكن هناك سوى القليل من التلميحات العامة بأن الشركات تحرف نتائجها بشكل أساسي عندما يتعلق الأمر بالأداء.
ولكن الترتيب الدقيق هو تقريبا بجانب هذه النقطة. وسواء أثبت كيمي K3 وQwen3.8 في نهاية المطاف أنهما يحتلان مرتبة بين أفضل خمسة نماذج في العالم أو مجرد العشرة الأوائل، فإن الاستنتاج الأوسع يظل كما هو: شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصين تنتج الآن أنظمة يمكن أن تنافس بشكل معقول تلك الناشئة من أفضل المختبرات الأمريكية. وهم يفعلون ذلك بقدر كاف من الانتظام بحيث لا ينبغي لنا أن نتعامل مع كل إصدار جديد باعتباره صدمة، ناهيك عن شيء مثير على نحو فريد مثل “ديب سيك” أو “لحظة سبوتنيك” أخرى. إذا كان هذا سباقًا حقًا، فقد حان الوقت لقبول أن شخصًا آخر قد يفوز بالفعل، أو على الأقل يقترب بدرجة كافية مما قد يفوز به أيضًا.
