النماذج مفتوحة المصدر في الذكاء الاصطناعي: استمرار هيمنة الشركات الرائدة
الرياض - قناة اليمن الفضائية
يشهد قطاع الذكاء الاصطناعي توسعًا سريعًا في استخدام النماذج مفتوحة المصدر، مما دفع كثيرين إلى توقع تراجع هيمنة الشركات المطوِّرة للنماذج المتقدمة مثل أنثروبيك وOpenAI. ومع ذلك، تشير المعطيات الحالية إلى أن هذا التحول لم يؤثر سلبًا على إيرادات الشركات الرائدة، بل ربما عزز دورها في مراحل الابتكار الأولى.
نظرية جديدة: النماذج المفتوحة ليست منافسًا مباشرًا
يطرح جيسي تشانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon، رؤية مختلفة مفادها أن النماذج مفتوحة المصدر تمثل المرحلة التالية في دورة حياة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وليست بديلًا للنماذج المتقدمة. وفقًا لرؤيته، تبدأ الشركات بتجربة الأفكار باستخدام أقوى النماذج وأكثرها تكلفة، ثم تنتقل لاحقًا إلى نماذج مفتوحة المصدر لتشغيل التطبيقات على نطاق واسع بتكلفة أقل.
الأرقام تؤكد استمرار تفوق الشركات الرائدة
تشير بيانات منصة Vercel إلى أن نموذج DeepSeek يتصدر حجم معالجة الرموز، بينما يحقق نموذج GLM‑5.2 من Z.ai تقدمًا ملحوظًا. لكن عند النظر إلى الإنفاق الفعلي، تتصدر أنثروبيك المشهد، إذ تستحوذ على أكثر من نصف الإنفاق الكلي عبر المنصة، رغم ارتفاع أسعار خدماتها.
وتظهر البيانات أن نموذج DeepSeek V4 Flash يعالج 5.3 تريليون رمز أسبوعيًا، في حين أن نموذج Opus 4.8 من أنثروبيك يعالج نحو تريليوني رمز فقط. ورغم ذلك، فإن تكلفة تشغيل Opus تبلغ 1.37 دولار لكل مليون رمز مقابل 6 سنتات لـ DeepSeek، مما يجعل نماذج أنثروبيك الأعلى ربحًا.
منافسون جدد في الطريق
تتوقع التقارير دخول نموذج Nemotron من إنفيديا بقوة، مستفيدًا من علاقات الشركة الواسعة مع المؤسسات وقدرة النموذج على التكيف مع سيناريوهات متعددة. ويرى مراقبون أن سوق الذكاء الاصطناعي يتجه نحو نموذج اقتصادي يقوم على مستويين: النماذج الرائدة تقود الابتكار واكتشاف الاستخدامات الجديدة، بينما تتولى النماذج مفتوحة المصدر تشغيل التطبيقات بعد نضجها بتكلفة أقل.
ويختصر تشانغ الفكرة بقوله: “مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة ستظل تمتلك مرحلة الاكتشاف، بينما سيصبح الإنتاج الفعلي من نصيب النماذج مفتوحة المصدر.”
هل يتغير المشهد قريبًا؟
رغم التوسع الكبير في استخدام النماذج مفتوحة المصدر، لا يبدو أن الشركات المطوِّرة للنماذج المتقدمة ستفقد مكانتها قريبًا. إذ تظل المؤسسات مستعدة لدفع أسعار مرتفعة مقابل أفضل النماذج عند تطوير تطبيقات جديدة أو تنفيذ مهام معقدة، بينما تبقى النماذج المفتوحة خيارًا اقتصاديًا لمرحلة التشغيل التجاري.
