إن القلق بشأن أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي في الصين يتجاهل حقيقة تجارية مهمة: الذكاء الاصطناعي “ذات الوزن المفتوح” ليس نفس البرمجيات مفتوحة المصدر.
يمكن للبرمجيات مفتوحة المصدر، حيث تتم مشاركة التعليمات البرمجية بحرية، أن تكون عملاً رائعًا. لنفكر في شركة Red Hat، التي اشترتها شركة IBM مقابل 34 مليار دولار. تختلف نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح، وقد أثبتت حتى الآن أنها عمل فظيع.
لنأخذ على سبيل المثال Z.ai، المعروف أيضًا باسم Zhipu. إنه متداول علنا، حتى نتمكن من رؤية موارده المالية. وفي العام الماضي، خسرت الشركة الصينية ما يقرب من 500 مليون دولار من إيرادات بلغت حوالي 107 ملايين دولار.
Zhipu هو المختبر الذي ابتكر GLM 5.2، وهو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح الوزن أبهر الصناعة عندما تم إطلاقه الشهر الماضي. قد تتوقع ارتفاع السهم. وبدلاً من ذلك، انخفضت أسهم Zhipu بأكثر من 40% خلال الشهر الماضي.
MiniMax، أحد مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية المستقلة الوحيدة الأخرى التي يتم تداولها علنًا، خسر 250 مليون دولار العام الماضي بإيرادات بلغت 79 مليون دولار فقط. وانخفضت أسهمها أكثر من 50% خلال الشهر الماضي.
كتب أرجون بهاتيا، المحلل في ويليام بلير، في مذكرة حديثة للمستثمرين: “إن نماذج الوزن المفتوح تواجه طريقًا صعبًا لتحقيق الربح”.
الذكاء الاصطناعي ذو الوزن المفتوح ليس برنامجًا مفتوح المصدر
الفرق الرئيسي يعود إلى الاقتصاد.
يمكن توزيع البرامج مجانًا تقريبًا. بمجرد كتابتها، فإن إرسال نسخة إلى عميل آخر لا يكلف شيئًا عمليًا. تتحسن هوامش الربح مع نمو شركات البرمجيات.
الذكاء الاصطناعي لا يعمل بهذه الطريقة. تتطلب كل إجابة شرائح باهظة الثمن، وكهرباء، وقدرة مركز البيانات. الوحدة التالية من البرنامج مجانية تقريبًا؛ الوحدة التالية من الذكاء ليست كذلك.
وقد أوضح مختبر Moonshot AI، وهو مختبر صيني آخر، المشكلة في الأسبوع الماضي. لقد أثار طراز Kimi K3 الجديد ذو الوزن المفتوح إعجاب الصناعة بأداء على مستوى الحدود. ولكن بعد أيام من الإطلاق، اضطرت الشركة إلى وقف عمليات تسجيل العملاء الجدد لأنها لم يكن لديها قوة حاسوبية كافية لتشغيل النموذج.
إذا كانت شركة Moonshot تبيع برمجيات تقليدية، لكان من السهل نسبيًا إضافة ملايين المستخدمين. وبدلاً من ذلك، يؤدي كل عميل جديد إلى زيادة فاتورة البنية التحتية للشركة، مما يحد من نموها.
شخص آخر يلتقط الأرباح
إن الطريقة التي يتم بها تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح، وهي عملية تُعرف باسم الاستدلال، تجعل وضع الأعمال أسوأ.
توفر مختبرات الذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح للغرباء المعلمات الرقمية المدربة لنماذجهم، مما يسمح لهم بتنزيلها وتشغيلها. (تشبه المعلمات أقراصًا رقمية صغيرة داخل دماغ النموذج والتي تحدد كيفية تعلم هذه الأنظمة من البيانات والمخرجات التي تنتجها).
وبعد ذلك، عادة ما يتم تشغيل هذه النماذج من قبل شركات أخرى، مثل عمالقة السحابة أمازون، ومايكروسوفت، وجوجل، وأوراكل، وعلي بابا. هناك أيضًا مقدمو خدمات متخصصون مثل Fireworks AI وBaseten، على الرغم من أنهم يستأجرون القدرات إلى حد كبير من الشركات السحابية الكبيرة.
يمكن للشركات أيضًا تنزيل هذه الأوزان المفتوحة وتشغيل النماذج بنفسها. أو يمكنهم أيضًا استخدام خدمة الاستدلال الخاصة بصانع النماذج الصيني، ولكن في العالم الغربي، لا يفعل معظم عملاء الشركات ذلك لأسباب تتعلق بأمن البيانات.
هذا الخيار الأخير فقط هو الذي يولد إيرادات حقيقية لمنشئ النموذج بشكل موثوق. وفي الحالات الثلاث الأخرى، قد يحصل مختبر الذكاء الاصطناعي الذي أنفق مئات الملايين من الدولارات على بناء النموذج على إيرادات مستمرة ضئيلة أو معدومة.
وهذا يترك صانعي النماذج في موقف صعب. لقد دفعوا مبالغ كبيرة لتدريب الأنظمة، ثم تنازلوا عن الأصول الرئيسية.
ولا عجب أن ارتفعت أسهم شركة علي بابا بنحو 13% خلال الشهر الماضي، في حين سحقت مختبرات الذكاء الاصطناعي Zhipu وMiniMax.
ليس ريد هات
وكتب بهاتيا من ويليام بلير: “خلافًا للبرمجيات مفتوحة المصدر، فإن النماذج ذات الوزن المفتوح لا تولد مبالغ كبيرة من الإيرادات عن طريق بيع الدعم والخدمات وإصدارات المؤسسات حول العرض المجاني (دليل Red Hat)”.
وأضاف المحلل: “بدلاً من ذلك، فإنهم يحققون إيرادات في المقام الأول من خلال استضافة النموذج وبيع الحوسبة الاستدلالية. لكن أعباء عمل الاستدلال ستتدفق إلى أي شخص يمكنه تشغيل البنية التحتية للاستدلال بكفاءة أكبر، وعادةً لا يكون هذا هو موفر النموذج”.
عاد رايمو لينشو، المحلل في بنك باركليز، مؤخرًا من الصين بعد إجراء بحث في قطاع الذكاء الاصطناعي في البلاد. وقد توصل إلى نتيجة مماثلة.
وقال المحلل للمستثمرين: “المنافسة المحلية الشديدة أدت أيضًا إلى منافسة تسعيرية أكثر قوة”. “تظل بعض النماذج الرئيسية مفتوحة المصدر أو مفتوحة الوزن، مما يؤدي إلى تسريع ضغط التسعير في جميع أنحاء النظام. وفي حين أن هذا يساعد في دفع التسويق التجاري بشكل أسرع، فإنه يضيف أيضًا عدم اليقين إلى الربحية طويلة المدى لمختبرات الذكاء الاصطناعي تلك.”
فلماذا التخلي عن النماذج؟
لقد كانت التكنولوجيا المفتوحة منذ فترة طويلة بمثابة استراتيجية للمنافسين الذين يحاولون اللحاق بقادة السوق. قد لا يتمكن المبتدئ المتأخر من مجاراة عملاء القائد أو التوزيع، لكنه قد ينشر تقنيته على نطاق واسع، ويجذب المطورين، ويجعل بيع منتج القائد أكثر صعوبة بأسعار مرتفعة.
وقد يكون هذا هو بالضبط ما تحاول الصين ومختبرات الذكاء الاصطناعي التابعة لها القيام به. وتفرض النماذج ذات الوزن المفتوح ضغوطاً على شركات OpenAI وAnthropic وغيرها من الشركات الرائدة في الولايات المتحدة من خلال تقديم بدائل قادرة بأسعار أقل. وحتى لو حققت المختبرات الصينية القليل من المال بنفسها، فإنها يمكن أن تجبر المنافسين الأمريكيين على خفض الأسعار وتجعل من الصعب استرداد المليارات التي ينفقونها على تدريب نماذج جديدة.
وقال بهاتيا إن المعامل الصينية ربما تطلق نماذج مفتوحة الوزن مع “القليل من الاهتمام بالربحية على المدى القريب”. ومن وجهة نظره، يمكن للانفتاح أن يحول الذكاء الاصطناعي المتقدم إلى سلعة، مما يضعف نموذج أعمال الشركات الأمريكية التي تبقي تكنولوجياتها مغلقة.
وقد يأتي المردود المالي للمختبرات الصينية في وقت لاحق بكثير، أو قد يكون أقل أهمية من المنفعة الاستراتيجية الأوسع للصين.
والآن تعمل القيادة الصينية على تشجيع هذه الاستراتيجية علناً. وفي خطاب ألقاه مؤخراً في شنغهاي، قال الرئيس شي جين بينج إن البلدان ينبغي لها أن تغتنم الفرصة لتشجيع “المصدر المفتوح، والانفتاح، والتعاون، والمشاركة”.
بيان مثل هذا هو أكثر من مجرد اقتراح سياسي غير رسمي. ومن المتوقع أن تتماشى شركات التكنولوجيا الصينية مع الأولويات الاستراتيجية للحكومة.
وبعد أن وضع شي الانفتاح في قلب استراتيجية الذكاء الاصطناعي في الصين، فمن المرجح أن تواجه شركات مثل مونشوت، وزيبو، وميني ماكس ضغوطا قوية لاتباع هذا الاتجاه ــ حتى لو كان ذلك يجعل طريقها إلى الربح أكثر صعوبة.
قم بالتسجيل في النشرة الإخبارية Tech Memo الخاصة بـ BI هنا. تواصل معي عبر البريد الإلكتروني على abarr@businessinsider.com.