ملخص المحتوى الأساسي
تدور هذه المقالة حول مناقشة ما إذا كان فتح حقوق استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الصين يمثل “نزعة تباطؤ” أو “شيوعية الذكاء الاصطناعي”， والرأي الرئيسي هو أن فتح هذه الحقوق لا يعيق تقدم الذكاء الاصطناعي، بل يعيد تنظيم هيكل توزيع الأرباح داخل صناعة الذكاء الاصطناعي. ترفض المقالة ادعاءات مسؤولين في OpenAI بأن فتح حقوق استخدام النماذج قد يقلل من دافع الشركات للاستثمار في البحث والتطوير، مشيرة إلى أن اختيار الصين لفتح حقوق استخدام النماذج يستند إلى استراتيجيات تنافسية واقعية (مثل بناء نظام بيئي عالمي، تعزيز التعاون داخل سلسلة الصناعة، وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي). في المستقبل، لن يكون التنافس بين الولايات المتحدة والصين في مجال الذكاء الاصطناعي مجرد مسألة قدرة النماذج، بل سيكون التركيز على توازن “سرعة الابتكار” و“معدل انتشار الصناعة”， بالإضافة إلى من يمكنه السيطرة على السيناريوهات الواقعية، والبيانات الفريدة، وحقوق التسعير الجديدة.
تفسير مفصل لكل نقطة
1. مخاوف “نزعة التباطؤ”: ما الذي يقلق شركات النماذج؟
يقول مسؤولو OpenAI إن فتح حقوق استخدام النماذج يمثل “نزعة تباطؤ”， والسبب في ذلك هو قلقهم من أن الشركات الأخرى قد تستخدم النماذج المتقدمة التي استثمروا مليارات الدولارات في تدريبها بسهولة، مما يؤدي إلى فقدان أرباحهم الاحتكارية ويقلل من دافعهم للاستثمار في نماذج جديدة.
على سبيل المثال، إذا استثمرت شركة مليار دولار في تدريب نموذج رائد وكانت تخطط لكسب الأرباح من خلال بيع رسوم استدعاء الواجهات البرمجية (APIs)، فإن فتح حقوق استخدام النموذج قد يؤدي إلى تحول الشركات الأخرى لتعديل واستخدام هذا النموذج بأنفسهم دون دفع رسوم لتلك الشركة. قد تتساءل شركات النماذج: “كم من الوقت يمكن أن أحافظ فيه على ميزتي التنافسية بعد كل هذا الاستثمار؟ لماذا لا يختار العملاء النماذج المفتوحة المجانية أو ذات الأسعار المنخفضة؟ هل سيستمر المستثمرون في تمويلي؟”
هذه المخاوف لها ما يبررها، ولكنها تصح فقط جزئيًا؛ فهي تركز على انخفاض الأرباح في مستوى النماذج دون أن تأخذ في الاعتبار أن الأرباح قد تنتقل إلى جوانب أخرى من صناعة الذكاء الاصطناعي.
2. الفتح لا يعني “القضاء على الأرباح”， بل هو تحويلها
فتح حقوق استخدام النماذج لا يعني أن صناعة الذكاء الاصطناعي ستفقد الأرباح، بل يعني نقل هذه الأرباح من مستوى النماذج إلى مستويات أخرى مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية والبيانات.
على سبيل المثال، نظام أندرويد مفتوح المصدر (مشابه لفتح حقوق استخدام النماذج)، ولم تكسب جوجل أرباحًا كبيرة من نظام أندرويد نفسه، ولكنها حققت أرباحًا طائلة من خلال متجر التطبيقات والإعلانات وخدمات السحابة. بعد فتح مصدر لينكس، بدأت الشركات في كسب الأرباح من خلال بيع الخوادم وخدمات الصيانة. الأمر نفسه ينطبق على الذكاء الاصطناعي:
- في الماضي، كانت الأرباح مركزة في عدد قليل من شركات النماذج (مثل OpenAI التي تكسب من رسوم استخدام واجهات برمجية ChatGPT)؛
- في المستقبل، ستصبح النماذج أكثر شيوعًا مثل الماء والكهرباء، وستتدفق الأرباح إلى الشركات التي يمكنها استخدام هذه النماذج بفعالية (مثل تلك التي تقدم خدمات الحوسبة السحابية، أو تطوير أدوات ذكية، أو مساعدة المصانع والمستشفيات على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي).
لذلك، فإن مصطلح “شيوعية الذكاء الاصطناعي” مبالغ فيه؛ ليس هناك فقدان للأرباح، بل تغير فقط في طريقة توزيعها.
3. لماذا اختارت الصين فتح حقوق استخدام النماذج؟ ليس بسبب الأيديولوجية، بل لأسباب تنافسية واقعية
اختارت الشركات الصينية فتح حقوق استخدام النماذج ليس من أجل تطبيق مبادئ “الشيوعية”， بل لإيجاد طريق يناسبها في التنافس مع الولايات المتحدة:
- بناء نظام بيئي عالمي بسرعة: تمتلك الشركات الأمريكية علامات تجارية عالمية (مثل OpenAI) ومنصات سحابية (مثل AWS) وأنظمة تشغيل (مثل أندرويد)، مما يجعل من الصعب على الشركات الصينية المنافسة. فتح حقوق استخدام النماذج يسمح للمطورين في جميع أنحاء العالم باستخدام هذه النماذج مجانًا وتكييفها لتناسب المنتجات المحلية، مما يساعد على جذب المزيد من المستخدمين وبناء سمعة إيجابية بسرعة.
- تعزيز سلسلة الصناعة المحلية: تمتلك الصين العديد من الشركات المصنعة للرقائق والخوادم ومنصات السحابة، وفتح حقوق استخدام النماذج يسمح لهذه الشركات بتطوير منتجات تتوافق مع هذه النماذج (مثل تشغيل النماذج على الرقائق المحلية) والنمو معًا.
- استغلال مزايا التطبيقات: تتميز الصين بقطاعات الصناعة والتجزئة والخدمات اللوجستية، وفتح حقوق استخدام النماذج يمكن أن يقلل من تكاليف استخدام التكنولوجيا الذكية في هذه القطاعات، مما يساعد على دمج التكنولوجيا بشكل أسرع في المصانع والمتاجر والمستشفيات.
- مواجهة الحظر التقني: تقيد الولايات المتحدة تصدير الرقائق المتقدمة، وفتح حقوق استخدام النماذج يسمح للدول الأخرى بتطبيق التكنولوجيا الذكية محليًا، مما يقلل من اعتمادها على منصات السحابة الأمريكية ويعزز استقلالية النظام البيئي الصيني للذكاء الاصطناعي.
4. التنافس في مجال الذكاء الاصطناعي في المستقبل: سيكون التركيز على “معدل انتشار الصناعة”， وليس فقط على قدرة النماذج
في الماضي، كان التنافس يتمحور حول مقارنة معاملات النماذج ودرجاتها في التصنيفات، لكن في المستقبل سيكون التنافس أكثر تعقيدًا:
- المستوى الأول: قدرة النماذج (من يمتلك نماذج أكثر ذكاءً)؛ لا تزال الولايات المتحدة تمتلك ميزة في التكنولوجيا ورأس المال، لكن الصين تسعى لتقليل الفارق من خلال كفاءة التطوير والبيئات المفتوحة.
- المستوى الثاني: توافر النماذج (من يمكنه استخدام النماذج بأسعار أقل، وفي بيئات محلية، وتكييفها مع مجموعة أوسع من الرقائق)؛ حيث تتمتع الصين بميزة في هذا الجانب.
- المستوى الثالث: السيناريوهات الواقعية والبيانات (من يمكنه دمج التكنولوجيا مع عمليات الشركات للحصول على بيانات فريدة)؛ على سبيل المثال، يجب أن تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية الأطباء على تشخيص الأمراض بشكل أفضل، وتساعد تقنيات التجزئة في تقليل نقص المنتجات.
- المستوى الرابع: النظام الصناعي الوطني (من يمكنه دمج النماذج والقدرة الحاسوبية والتطبيقات)؛ تعتمد الولايات المتحدة على نماذج مغلقة المصدر والرقائق وخدمات السحابة، بينما تعتمد الصين على نماذج مفتوحة المصدر والبيئات التصنيعية والخدمات الهندسية.
في النهاية، سيكون الفائز من يتمكن من تحقيق توازن بين “سرعة الابتكار” و“مقياس التطبيق”؛ قد تتمكن النماذج الأمريكية من تحقيق اختراقات تقنية سريعة، لكن النموذج الصيني يمكن أن يجعل التكنولوجيا الذكية متاحة لعدد أكبر من الشركات، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية الوطنية.
5. ماذا يجب على الشركات فعله؟ لا تعتمدوا بعد الآن فقط على “النماذج الكبيرة” كحصانة
في عصر فتح حقوق استخدام النماذج، لا يمكن للشركات الاعتماد فقط على امتلاك نموذج كبير:
- شركات النماذج: إما أن تطور نماذج رائدة حقًا (وهو أمر يتطلب استثمارات مستمرة)، أو أن تقدم خدمات بنية تحتية منخفضة التكلفة (مثل خدمات السحابة واستضافة النماذج)، أو أن تطور أدوات ذكية لمساعدة الشركات على إكمال مهامها، أو أن تتخصص في قطاعات محددة (مثل استخدام التكنولوجيا الذكية في الرعاية الصحية لتحسين الكفاءة أو في الصناعة لتقليل استهلاك الطاقة).
- الشركات العادية: يجب أن تركز على “السيناريوهات والبيانات وعمليات العمل”؛ على سبيل المثال، إذا كنت شركة تجزئة، يمكنك استخدام النماذج المفتوحة لتحسين إدارة المخزون وجمع بيانات العملاء، ثم استخدام هذه البيانات لتحسين النماذج. الحصانة الحقيقية ليست في النموذج نفسه، بل في القدرة على دمج التكنولوجيا مع عمليات الأعمال وإنتاج البيانات باستمرار.
الخلاصة
فتح حقوق استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الصين ليس بمثابة “نزعة تباطؤ” أو “شيوعية الذكاء الاصطناعي”， بل يهدف إلى إعادة تنظيم هيكل توزيع الأرباح داخل صناعة الذكاء الاصطناعي لجعل التكنولوجيا أكثر شيوعًا وفائدة بين المزيد من الشركات. في المستقبل، سيكون التنافس بين الولايات المتحدة والصين ليس مجرد مسألة قدرة النماذج، بل سيكون التركيز على كيفية دمج التكنولوجيا في الاقتصادات الحقيقية لخلق المزيد من القيمة. ما رأيك؟ هل تعتقد أن قدرة النماذج أهم، أم أن معدل انتشار التكنولوجيا أكثر أهمية؟