كيف أصبح الذكاء الاصطناعي الصيني “الرخيص” مصدر قلق لوادي السيليكون؟

ويُعزى التقدم الذي حققته الشركات الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي، إلى تركيز مطوري البرمجيات، في DeepSeek وAlibaba Group Holding Ltd وغيرهما، على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر قادرة على منافسة أفضل النماذج العالمية والأميركية، من دون الاعتماد على بنى تحتية فائقة التطور.

كما تتميز أنظمة الذكاء الاصطناعي الصينية بانخفاض تكلفتها وبقدرتها على التكيّف مع مختلف البيئات التشغيلية، وهو الأمر الذي بات يُشكل تحدياًً مباشراً لنموذج الأعمال الأميركي، القائم على استثمار مليارات الدولارات، إضافة إلى تحميل المستخدمين أعباءً مالية مرتفعة، مقابل حصولهم على أقوى تقنيات الذكاء الاصطناعي.

وبحسب تقرير نشرته “بلومبرغ”، واطّلع عليه موقع “اقتصاد سكاي نيوز عربية”، فإن التقدم الذي حققته الشركات الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن تفسيره بالنقاط الآتية:

الكفاءة

منذ سنوات فرضت الولايات المتحدة قيوداً، على إمكانية وصول الشركات الصينية للرقائق الأميركية المتطورة، وهذه الرقائق هي أسرع بنسبة تقارب 20 بالمئة وتستهلك طاقة أقل بنحو 30 بالمئة مقارنةً بالرقائق الصينية، وذلك بسبب احتوائها على عدد أكبر من الترانزستورات.

وأمام هذا الواقع، اتجهت شركات التكنولوجيا في الصين إلى طريق مختلف، يتمثل في رفع كفاءة برمجيات الذكاء الاصطناعي، بدلاً من الاعتماد على قوة الترانزستورات، ما مكّنها من تحقيق نتائج مشابهة لتلك التي تقدمها النماذج الأميركية، ولكن باستخدام عمليات حسابية أقل.

وتلجأ الشركات الصينية في هذا الحل إلى ما يُعرف بـ “مزيج الخبراء”، حيث أنه وعند استخدام روبوتات مثل DeepSeek أو Qwen من قبل المستخدمين، فإن النظام التشغيلي لا يعمل بالكامل، بل فقط يتم تفعيل أجزاء محددة منه لمعالجة نوع السؤال.

وهذه الأجزاء تُعرف باسم “الخبراء”، وهي وحدات صغيرة متخصصة في تنفّذ المهمة المطلوبة، باستخدام جزء محدود جداً من القدرة الحسابية للنظام. فمثلاً وفي أحدث نماذج DeepSeek الصينية، لا يتم تشغيل سوى أقل من 3 بالمئة من إجمالي قدرات النموذج في اللحظة الواحدة، بحسب بيانات الأداء التي أعلنتها الشركة.

في المقابل، تعتمد النماذج الأميركية التي تملكها OpenAI وAnthropic على تشغيل النظام التشغيلي بشكل أكبر بكثير لمعالجة أسئلة المستخدمين، ما يسمح لها بمعالجة كمية ضخمة من المعلومات وإعطاء إجابات أكثر دقة، ولكن هذا الأمر يتطلب في الوقت نفسه طاقة حوسبة أعلى بكثير.

كلفة تشغيلية أقل

تتفوق نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية بفارق هائل من ناحية التكلفة كونها اقتصادية للغاية، فعلى سبيل المثال، تبلغ تكلفة معالجة مليون “وحدة بيانات” في نموذج GPT-5.2 التابع لشركة OpenAI حوالي 14 دولاراً. في المقابل، تصل كلفة معالجة مليون “وحدة بيانات” في نموذج V3.2-Exp الصيني من DeepSeek إلى 42 سنتاً، مما يجعل التكنولوجيا الأميركية مكلفة بـ 33 ضعفاً مقارنة بالصينية.

بيئة مفتوحة

تَعتبرُ شركات الذكاء الاصطناعي الأميركية الكبرى تقنياتها، بمثابة أسرار تجارية مغلقة، فهي لا تنشر طريقة بناء أنظمتها، مما يمنع المبرمجين الآخرين من محاكاتها، إلا عبر دفع رسوم مقابل ذلك.

على الجانب الآخر، اتبعت الشركات الصينية نهجاً مختلفاً، فرغم أن هذه الشركات قد تُخفي البيانات التي استخدمتها لتدريب أنظمتها، إلا أنها تسمح للجميع بتنزيل “شيفرات التشغيل” المعروفة تقنياً بالأوزان. وهذا الأمر يشبه إعطاء “وصفة جاهزة” للجمهور، حيث يمكن للجامعات والشركات الناشئة، أخذ هذه الوصفة والتعديل عليها مجاناً، لتتناسب مع احتياجاتهم الخاصة عند تصميمهم لبرامج الذكاء الاصطناعي.

وهذا التعاون الجماعي يوزع أعباء البحث والتطوير، على الجميع بدلاً من شركة واحدة، مما يقلل تكاليف التحديث، ويجعل استخدام الذكاء الاصطناعي أسهل وأسرع في مختلف المجالات، من الطب إلى الصناعة.

دعم بأسعار الطاقة

يستهلك تدريب وتشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من الكهرباء، ما يرفع الكلفة بشكل كبير على الشركات المطورة لهذه البرامج.

ولكن هذه الكلفة تبدو أقل حدّة في الصين، حيث تتوفر في بعض المناطق مثل منغوليا الداخلية، كهرباء رخيصة مصدرها الطاقة المتجددة، ما شجّع على إنشاء مئات مراكز البيانات المخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هناك.

كما تتدخل الحكومة الصينية لدعم هذا القطاع، عبر تحديد سقف لفواتير الكهرباء الخاصة بشركات الذكاء الاصطناعي المحلية، وذلك بهدف تعزيز قدرتها التنافسية.

وفي بعض الحالات، تغطي الدولة جزءاً من تكاليف الطاقة في كبرى مراكز البيانات، بشرط استخدام رقائق صينية الصنع حصراً.

دعم التوسع في الخارج

تعتبر الحكومة في بكين أن نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية مفتوحة المصدر، تمثل ثروة وطنية يمكن توظيفها خارجياً لتعزيز انتشار التكنولوجيا الصينية عالمياً.

وفي هذا الإطار، تسعى شركات التكنولوجيا الصينية الكبرى مثل Alibaba وHuawei وTencent إلى جذب عملاء جدد لمنصاتها السحابية، في أسواق سريعة النمو في جنوب شرق آسيا والشرق الأوسط وأفريقيا، بهدف منافسة الشركات الأميركية، عبر تقديم حلول متكاملة تتيح للمستخدمين تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسهولة.

كما تعمل هذه الشركات على تكييف نماذجها لتتوافق مع اللغات المحلية والأنظمة والقوانين في كل سوق، ما يجعلها أكثر قابلية للاستخدام خارج الصين، حيث سعت الحكومة الصينية إلى تسهيل هذا التوسع من خلال تقديم التمويل للعديد من الدول.

ويبدو أن هذا التوجه يحقق نتائج ملموسة، فقد شكلت نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الصينية حوالي 15 بالمئة من حصة السوق العالمية في نوفمبر 2025، ارتفاعاً من نسبة 1 بالمئة في العام 2024، وذلك وفقاً لسوق نماذج الذكاء الاصطناعي OpenRouter.

الاستراتيجية الوطنية

تعمل الحكومة الصينية على إنشاء بيئة وطنية حاضنة، لتزويد الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، بالمواهب العلمية ورأس المال الرخيص والفرص التجارية.

وأحدث مبادرة حكومية في هذا المجال هي خطة “الذكاء الاصطناعي بلس” التي أُطلقت في عام 2025، والتي تهدف إلى دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف قطاعات الاقتصاد والمجتمع.

كما عملت الحكومات المحلية في الصين على إنشاء مجمعات متخصصة للذكاء الاصطناعي، فيما حصلت الشركات على تمويل ورؤوس أموال، إضافة إلى تسهيل الوصول إلى كميات ضخمة من البيانات اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، إلى جانب توفير فرص شراء مضمونة لمنتجاتها وخدماتها.

وقد دفع هذا الدعم الحكومي شركات الذكاء الاصطناعي الصينية، إلى التوافق مع المتطلبات الوطنية، ما جعل نشر التكنولوجيا على نطاق واسع أولوية على حساب الأرباح، وفقاً لتقرير صادر عن “بلومبيرغ إنتليجنس” نُشر في ديسمبر.

ما أسباب قلق وادي السليكون؟

في الوقت الراهن، يُعدّ وصول الشركات الصينية الكبرى إلى أسواق الولايات المتحدة وأوروبا، محدوداً للغاية، فالقواعد واللوائح المتعلقة بخصوصية البيانات والأمن القومي تُثني العملاء هناك، ولا سيما الجهات الحكومية والشركات الكبرى، عن استخدام خدمات الحوسبة السحابية الصينية.

ولكن القلق المتزايد لدى المستثمرين في قطاع الذكاء الاصطناعي الأميركي، يتمثل في أن الانخفاض الكبير في تكلفة النماذج الصينية، إلى جانب التحسن المستمر في أدائها، قد يجعل من الصعب على الشركات الأميركية العملاقة تبرير الأسعار المرتفعة لخدماتها. كما يخشى هؤلاء من أن يتجه عدد متزايد من المستخدمين في الأسواق الغربية، إلى البدائل الصينية الأرخص، متجاوزين المخاوف المرتبطة بأمن البيانات والخصوصية.

ويرى روبرت ليا، كبير المحللين في بلومبيرغ إنتليجنس، أن الدول الحليفة للولايات المتحدة، لن تستخدم برنامج DeepSeek بأي شكل رسمي، ولكن في ظل هذه الظروف الاقتصادية الصعبة، إذا قدم DeepSeek  نحو 90 بالمئة من وظائف ChatGPT، فقد ينظر المستهلكون إليه بنظرة مختلفة عن الحكومات.

نموذج أميركي مكلف

ويقول المطوّر التكنولوجي هشام الناطور، في حديث لموقع “اقتصاد سكاي نيوز عربية”، إن القلق الأميركي من صعود الذكاء الاصطناعي الصيني منخفض التكلفة، يرتبط بإعادة تشكيل قواعد المنافسة في السوق، فالنموذج الأميركي في الذكاء الاصطناعي، بُني خلال السنوات الماضية على فرضية واضحة، وهي أن التفوق التقني يحتاج إلى استثمارات ضخمة، خصوصاً في مراكز البيانات والرقائق المتقدمة، وهو ما يبرر ارتفاع تكلفة الخدمات، لافتاً إلى أن هذا النموذج خلق دورة اقتصادية، تعتمد على هوامش ربح مرتفعة لشركات مثل OpenAI وGoogle وAnthropic، ولكنه في الوقت نفسه جعل الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة أمراً مكلفاً نسبياً.

ويشرح الناطور أنه في المقابل، يظهر النموذج الصيني، وكأنه يعيد تعريف هذه المعادلة بالكامل، فبدلاً من الاعتماد على قوة العتاد، اتجهت الشركات الصينية إلى تعظيم كفاءة البرمجيات، حيث أن هذا التحوّل خفّض التكلفة التشغيلية إلى مستويات غير مسبوقة، مشيراً إلى أنه عندما نتحدث عن نموذج صيني يعالج مليون وحدة بيانات بـ 42 سنتاً مقابل 14 دولاراً للنموذج الأميركي، فنحن أمام فجوة سعرية مدمّرة بالنسبة للأعمال الأميركية.

السعر يحسم المنافسة

وبحسب الناطور فإنه حين يصبح بالإمكان الحصول على أداء قريب من النماذج الأميركية، بجزء بسيط من التكلفة، يبدأ الشركات والمطورون وحتى المستخدمون، في إعادة تقييم القيمة الحقيقية للتكلفة المرتفعة، ما يفتح الباب أمام إعادة توزيع الطلب عالمياً، لصالح النماذج الأقل سعراً حتى لو كانت أقل تفوقاً من ناحية التقنية، مشدداً على أن قلق وادي السيليكون من الذكاء الاصطناعي الصيني لا يتعلّق بالتفوق التقني، بل بإمكانية فقدان السيطرة على التسعير في سوق الذكاء الاصطناعي.

فارق الجودة

من جهته يرى الكاتب الاقتصادي والتقني جوزيف فرح، في حديث لموقع “اقتصاد سكاي نيوز عربية”، أن حصر المقارنة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الأميركية والصينية من ناحية الكلفة فقط، تغفل الفارق الجوهري المرتبط بالموثوقية والأمان، فالنموذج الأميركي الذي تقوده شركات مثل OpenAI وAnthropic وGoogle DeepMind بني على منظومة متكاملة من البحث العلمي المتقدم، ومعايير السلامة وحماية البيانات، وهذه العناصر تزداد أهمية وحساسية، كلما توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حيوية، مثل الطب والتمويل والبنية التحتية الرقمية، وهو ما يفسّر الفارق في التكلفة.

ويشدد فرح، على أن البيئة مفتوحة المصدر، أو خفض التكلفة إلى الحد الأدنى ليسا بالضرورة “ميزة”، إذ أن نماذج الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة، قد تحقق انتشاراً سريعاً ولكنها قد تواجه تحديات في الدقة والشفافية في البيانات والامتثال التنظيمي، خصوصاً في الأسواق الغربية التي تضع أولوية عالية لحماية الخصوصية وأمن المعلومات، لافتاً إلى أن القوة الحقيقية لنماذج الذكاء الاصطناعي الأميركية، تكمن في الثقة المؤسسية، التي تكتسبها في قطاعات حساسة، حيث لا يكفي أن يكون النموذج ذكياً أو رخيصاً، بل يجب أن يكون قابلاً للتدقيق ومستقراً ويمكن الاعتماد عليه في قرارات ذات أثر اقتصادي أو طبي أو أمني.

دعم مقابل سوق حر

ويعتقد فرح أن أحد الفوارق الجوهرية بين النموذجين الأميركي والصيني، يتمثل في طبيعة الدعم الذي يقف خلف كل منهما، فالصين تعتمد بشكل كبير على التمويل المدعوم وتخفيض كلفة الطاقة، وتوفير البيانات ومنح الشركات الناشئة فرصاً مضمونة للنمو والتوسع، في المقابل تعتمد الشركات الأميركية على قدراتها الذاتية لتحقيق الأرباح وجذب الاستثمارات، هو ما يجعل بناء وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الأميركية أكثر صعوبة من ناحية الكلفة، معتبراً أن الطريقة الأميركية أكثر استدامة على المدى الطويل، إذ أن بكين قد لا تتمكن من الاستمرار إلى ما لا نهاية في ضخ هذا الحجم من الدعم المالي واللوجستي، خصوصاً إذا تباطأ الاقتصاد الصيني أو ارتفعت كلفة المنافسة التكنولوجية عالمياً.