虎嗅

المعركة الحقيقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الأجهزة المحمولة قد بدأت

原文：端侧AI之战正式打响

阅读原文

معركة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة: عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من “الدماغ السحابي” إلى جيوبك وسياراتك

مرحبًا بكم، أنا مراسل مالي واقتصادي. اليوم سنتحدث عن تغيير هائل يحدث، لكن قد لا يكون قد دخل بعد إلى مجال رؤيتنا بشكل كامل: الذكاء الاصطناعي ينتقل من “السحابة” إلى أجهزتنا المحمولة.

في الماضي، عندما كنا نتحدث عن الذكاء الاصطناعي، كنا نفكر في تطبيقات مثل ChatGPT وDeepSeek، وكان علينا الاتصال بالإنترنت حتى يتمكن الخوادم الموجودة على بعد آلاف الكيلومترات من معالجة البيانات نيابة عنا. لكن الآن، تغير الوضع. أصبحت الهواتف المحمولة والسيارات، بل حتى الدجاجات الآلية، تمتلك “أدمغة صغيرة” خاصة بها تسمح لها بالعمل بدون الحاجة إلى الإنترنت. هذا ما يُعرف بـ الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة (On-Device AI).

الرسالة الأساسية لهذا المقال هي أن عام 2026 قد يكون العام الأول لتجارة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة. الشركات الكبرى (مثل إنفيديا، ميتا، أبل، هواوي، شاومي، بايدو، إلخ) والشركات الناشئة (مثل ميانبي زهينغني، جييويه شينشن، إلخ) تعمل بجد لتطوير هذه التقنية. لماذا؟ لأن الخدمات السحابية مكلفة وبطيئة وتشكل مخاطر على الخصوصية، بينما الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة أرخص وأسرع ويحمي الخصوصية. إنها ترقية شاملة لصناعة الأجهزة، وفي الوقت نفسه معركة من أجل السيطرة على “مداخل استخدام هذه التقنية”.

فيما يلي، سأقسم هذا المقال إلى خمسة جوانب رئيسية وأشرحها بلغة بسيطة.

---

1. لماذا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة؟ لأن الخدمات السحابية مكلفة وبطيئة وتشكل مخاطر على الخصوصية

قد تعتقدون أن النماذج الكبيرة على السحابة (مثل GPT-4) قوية جدًا، فلماذا نحتاج إلى نسخة أصغر على الهواتف المحمولة؟ هناك ثلاثة أسباب رئيسية:

  • التكلفة العالية: تدريب نموذج كبير مثل Anthropic’s Mythos يكلف مليار دولار أمريكي. والأكثر إثارة للقلق هو تكلفة استخدامه؛ على سبيل المثال، تطبيق DouBao الخاص بشركة بايدوتيونغ يستهلك ما بين 130 مليونًا و240 مليون يوان يوميًا فقط في عمليات المعالجة. كلما زاد عدد المستخدمين، ارتفعت التكلفة، وهذا لا يمكن أن يستمر على المدى الطويل. أما الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة، فهو يعمل على شريحة الهاتف الخاصة بك، وتكلفته تكاد تكون صفرًا. لا يتم تحصيل رسوم إضافية منك، ولا تحتاج الشركات المصنعة إلى دفع فواتير باهظة للخوادم.
  • التأخير في الاستجابة عند انقطاع الاتصال بالإنترنت: الذكاء الاصطناعي على السحابة يعتمد على الإنترنت، لذا قد يفشل عندما تكون في المترو أو الطائرة أو في مكان ذو إشارة ضعيفة. أما الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة، فيعمل مباشرة على الجهاز، لذا فإن سرعة الاستجابة سريعة جدًا، حتى في حالة انقطاع الاتصال بالإنترنت.
  • مشكلة الخصوصية: لا تريد أن يعرف العالم كل ما تبحث عنه أو تلتقطه من صور. الذكاء الاصطناعي على السحابة يعني أن بياناتك تُنقل إلى السحابة، بينما الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة يحافظ على خصوصيتك لأن البيانات لا تغادر الجهاز.

باختصار، الذكاء الاصطناعي على السحابة مثل استشارة خبير متخصصة، قوية لكنها مكلفة وبطيئة؛ أما الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة، فهو مثل طبيب منزلي متاح في أي وقت ويحافظ على خصوصيتك.

---

2. كيف يتم تحقيق ذلك تقنيًا؟ نماذج صغيرة + تحسينات في الشرائح = استخدام أدوات أصغر لتحقيق نتائج أكبر

الكثيرون قلقون من أن ذاكرة الهواتف المحمولة محدودة، فهل يمكن أن تستوعب نماذج كبيرة؟ الإجابة هي: نعم، وذلك بفضل التقنيات مثل الضغط على البيانات وتحسينات الشرائح.

  • تقنيات تقليل حجم النماذج: يقوم العلماء بتقليل حجم النماذج الضخمة التي تحتوي على تريليونات المعاملات إلى نماذج أصغر بكثير باستخدام تقنيات مثل “تقطير المعرفة” و“قص الأجزاء غير الضرورية” و“التكميس”. على سبيل المثال، نموذج MiniCPM5-2B الخاص بشركة ميانبي زهينغني يحتوي على 2 مليار معامل فقط، لكنه يتفوق على معظم النماذج المفتوحة المصدر في العالم.
  • تحسينات في قوة الحوسبة على الشرائح: تتضاعف قوة الحوسبة على الشرائح كل عامين وفقًا لقانون مور، وتتضاعف كثافة قدرات النماذج كل 100 يوم. هذا يعني أن شرائح الهواتف المحمولة الحالية قادرة على تشغيل نماذج كانت تحتاج إلى حواسيب عملاقة في الماضي.
  • النتيجة: الذكاء الاصطناعي لم يعد مقتصرًا على السحابة فقط؛ بدأ ينتشر في الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر والسيارات والروبوتات. بحلول عام 2025، ستحتوي 36% من الهواتف الجديدة على قدرات الذكاء الاصطناعي، وبحلول عام 2027، ستزيد النسبة إلى أكثر من 50%.

---

3. من يشارك في هذه المعركة؟ الشركات الكبرى والناشئة ومصنعو الأجهزة، كل منهم لديه أهدافه الخاصة

هذه المعركة ليست ثنائية الأبعاد، بل تشمل العديد من الأطراف ذوي الاستراتيجيات المختلفة:

الشركات الكبرى: شراء البيئات التقنية وتصنيع الأجهزة

  • إنفيديا: استثمرت 12.9 مليار دولار لشراء Hugging Face (أكبر منصة مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي في العالم) للسيطرة على البيئة التقنية. أطلقت أيضًا دجاجة آلية تُدعى Microduck بسعر 399 دولار، والتي يمكن تشغيلها باستخدام شرائح متوسطة الأداء، بهدف تقليل العقبات وجعل الجميع قادرين على استخدام الروبوتات الذكية، مما يعزز مكانة إنفيديا في بنية الذكاء الاصطناعي.
  • أبل وميتا وجوجل: تعمل جميعها على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها (مثل Apple Intelligence وMeta Llama) لجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من بيئاتها التقنية وزيادة تفاعل المستخدمين.

الشركات الصينية: لكل منها تركيزه الخاص

  • ميانبي زهينغني (مزود نماذج الذكاء الاصطناعي فقط): تقدم نماذج مفتوحة المصدر وتعمل مع شركات مثل سامسونج لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي في أجهزتها (مثل هواتف سامسونج Galaxy).
  • بايدوتيونغ وزينغشين نوبيا: تركزان على تطوير أنظمة ذكية يمكنها التحكم في الأجهزة مباشرة، مثل هاتف NaviX Ultra الذي يسمح للمستخدمين بطلب سيارات أو طلب المشروبات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • جييويه شينشن (مزود حلول الذكاء الاصطناعي المتكاملة): تقوم بتطوير النماذج والهواتف (مثل هاتف STEPX Neo) وتتعاون مع شركات مثل جيلي لتطوير السيارات الذكية.
  • هورايزون وديسايسيوي (مزودو حلول السيارات): يركزون على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المناسبة للاستخدام في السيارات، حيث تتطلب السيارات أمانًا واستجابة فورية عالية.
  • كيداكسونفلاي: تركز على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة للاستخدام في بيئات العمل.

الجميع يسعون للسيطرة على تعريف ومداخل استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة.

---

4. ما الذي أحدثته حالة “الدجاجة الآلية” التي تكلف 399 دولارًا؟

يشير المقال بشكل خاص إلى شراء إنفيديا لشركة Hugging Face وإطلاقها لدجاجة آلية تُدعى Microduck. هذه الحالة مهمة جدًا لأنها تمثل لحظة تحول الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحم