٤٩٩ مليون مستخدم نشط شهريًا، و١ مليار مستخدم نشط أسبوعيًا: تدفقات البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي بين الصين وأمريكا تتنافس على نفس المنصة، لكن الأموال ليست كذلك.

ملخص النص باللغة العربية:

تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين والولايات المتحدة وضعًا غير متوقع: حيث وصل عدد المستخدمين في كلا البلدين إلى مستوى مماثل، حيث يبلغ عدد المستخدمين الشهريين للتطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي في الصين حوالي 500 مليون مستخدم، بينما يبلغ عدد المستخدمين الأسبوعيين لتطبيق ChatGPT وحده في الولايات المتحدة 1 مليار مستخدم. لكن القدرة على تحقيق الأرباح تختلف بشكل كبير بين البلدين. السبب الجوهري لا يكمن في تفوق تقنية أحد الطرفين، بل في أن كلا الجانبين قد فهما الذكاء الاصطناعي بطريقتين مختلفتين تمامًا: في الصين، تم استخدام الذكاء الاصطناعي كميزة إضافية داخل التطبيقات أو كوسيلة لتسهيل العمليات، بينما في الولايات المتحدة، تم تحويله إلى خدمة مدفوعة يمكن من خلالها تحقيق الأرباح مباشرة. في عام 2026، تصل الصناعة إلى مفترق طرق، والمنافسة لن تعتمد بعد الآن على مدى ذكاء النماذج، بل على قدرة الشركات على جعل الذكاء الاصطناعي مصدرًا دائمًا للأرباح دون الاعتماد على الدعم المالي.

تفسير مفصل:

1. الاختلاف الأساسي: المنتجات التي يبيعها مطورو الذكاء الاصطناعي في الصين والولايات المتحدة مختلفة تمامًا

لا تعتقد أن كلا الجانبين يبيعان نفس الشيء تحت اسم "مربع الدردشة الذكي". في الواقع، هناك أربع طرق رئيسية لبيع خدمات الذكاء الاصطناعي عالميًا:

• الطريقة الأولى: "بيع القدرة"، وهي مثل شراء عضوية في موقع فيديو حيث تدفع المزيد من المال مقابل مشاهدة فيديوهات بجودة أعلى أو تخطي الإعلانات، لكن لا يمكنك التأكد مسبقًا من أن كل فيديو سيعجبك. مثال على ذلك تطبيقات مثل ChatGPT وDouBao؛ حيث تدفع رسوم العضوية مقابل الوصول إلى نماذج أقوى، لكن لا يمكنك التحقق من مدى قوة هذه النماذج، مما يجعل من السهل مقارنة الأسعار بين المنتجات المختلفة. على سبيل المثال، عندما أطلق DouBao عضوية بسعر 68 يوان، انتقد الكثيرون السعر لأنهم شعروا أنهم لم يحصلوا على فائدة حقيقية من الذكاء الاصطناعي.
• الطريقة الثانية: "بيع النتائج"، وهي مثل استخدام خدمة سائق مأجور؛ لا تحتاج إلى القلق بشأن خبرة السائق أو مهاراته، طالما أنه يوصلك إلى وجهتك بأمان. مثال على ذلك تطبيقات مثل Claude وأدوات البرمجة الذكية، حيث لا يهتم المستخدمون بمعلمات النموذج، بل يركزون فقط على نتائج العمل. هذه المنتجات ذات قيمة عالية، حيث يدفع المستخدمون في تطبيق Claude في المتوسط 211 دولارًا شهريًا، وهو ما يزيد بأكثر من ثماني مرات عن ما يدفعه مستخدمو تطبيق ChatGPT، لأنهم يرغبون في الحصول على نتائج مؤكدة.
• الطريقة الثالثة: "بيع العمليات"، حيث لا يتم تحصيل أي رسوم من الذكاء الاصطناعي نفسه، بل يعمل كأداة مجانية قبل إجراء الطلب، وتُدفع التكاليف مباشرة ضمن سعر المنتج الذي تشتريه. مثال على ذلك خدمة AliQianwen، حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في اختيار الملابس على تطبيق Taobao أو حجز تذاكر الطيران على تطبيق FeiZhu، ولا يتم تحصيل أي رسوم منك، لأن الشركة تحصل على عمولة من عملية الشراء.
• الطريقة الرابعة: "بيع القدرة الحسابية"، حيث يتم تقديم الذكاء الاصطناعي مجانًا، والربح يأتي من الخوادم التي تستخدمه. مثال على ذلك، حيث تأتي ما يقرب من 60% من إيرادات خدمات الذكاء الاصطناعي في Baidu من تأجير الخوادم السحابية، بينما تمثل إيرادات التطبيقات الفعلية 20% فقط. هذا يشبه مالك مقهى إنترنت يربح من رسوم استخدام الزبائن للألعاب المجانية.

2. اختلافات كبيرة في مصادر المستخدمين بين الصين والولايات المتحدة

ما يؤثر أكثر على هيكل الصناعة ليس تقنية النماذج، بل طريقة جذب المستخدمين. في الولايات المتحدة، يأتي مستخدمو الذكاء الاصطناعي من ثلاث فئات رئيسية: الفئة الأولى تتضمن تطبيقات شهيرة مثل ChatGPT، التي يستخدمها الناس بشكل استباقي؛ الفئة الثانية تتضمن منتجات مثل Gemini التي تأتي مثبتة مسبقًا في أنظمة التشغيل؛ الفئة الثالثة تتضمن تطبيقات مثل Grok التي تظهر تلقائيًا في منصات التواصل الاجتماعي. في الصين، تم دمج منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل كامل داخل تطبيقات كبيرة مثل DouBao (داخل تطبيق Douyin) وAliQianwen (داخل تطبيقات Taobao وAlipay)، بحيث يتم تقديمها كميزات إضافية دون أن تحل محل هذه التطبيقات الرئيسية.

3. تغير في محور المنافسة

في السنوات القليلة الماضية، كانت المنافسة تدور حول مدى ذكاء النماذج وأداءها، لكن في عام 2026، تغير المعيار ليصبح "من يمكنه تحقيق الأرباح بتكلفة أقل". الآن، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لأداء مهام معقدة مثل كتابة التقارير أو تطوير البرمجيات، مما يتطلب استهلاكًا أكبر للموارد الحسابية ويزيد من تكاليف التشغيل. نتيجة لذلك، بدأت معظم الشركات في فرض رسوم على خدمات الذكاء الاصطناعي.

4. التحدي الرئيسي: كيفية جذب المستخدمين المستعدين لدفع المال

في الصين، لم يتم بعد إيجاد عدد كافٍ من المستخدمين المستعدين لدفع مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي، بينما في الولايات المتحدة، هناك شركات مثل DeepSeek التي نجحت في جذب المستخدمين من خلال تقديم خدمات عالية الجودة بأسعار معقولة. الصين لا تزال بحاجة إلى تطوير عادات جديدة لدى المستخدمين لدفع مقابل خدمات الذكاء الاصطناعي.

خلاصة:

الصناعة تواجه تحديات كبيرة، لكن هناك فرص للشركات التي تستطيع تطوير منتجات فعالة وجذب المستخدمين المستعدين لدفع المال.