القلعة نيوز- يشهد قطاع الذكاء الاصطناعي توسعًا سريعًا في استخدام النماذج مفتوحة المصدر، ما دفع كثيرين إلى توقع تراجع هيمنة الشركات المطورة للنماذج الرائدة مثل "أنثروبيك" و"OpenAI".
لكن الواقع حتى الآن يشير إلى أن هذا التحول لم يؤثر بشكل كبير في إيرادات هذه الشركات، بل ربما عزز دورها في مراحل جديدة من دورة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وطرح جيسي تشانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon، رؤية مختلفة في مقال بعنوان: "الجميع مخطئ بشأن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في الشركات".
ويرى تشانغ أن النماذج مفتوحة المصدر لا تنافس النماذج الرائدة بشكل مباشر، بل تمثل المرحلة التالية في دورة حياة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش" واطلعت عليه "العربية Business".
ووفقًا لرؤيته، تبدأ الشركات بتجربة الأفكار الجديدة باستخدام النماذج الأكثر تطورًا والأعلى تكلفة، وعندما تصبح هذه التطبيقات أكثر استقرارًا ونضجًا، تنتقل إلى نماذج مفتوحة المصدر أقل تكلفة لتشغيلها على نطاق واسع.
وبذلك، لا ينخفض الإنفاق على النماذج الرائدة، لأن تطبيقات جديدة تظهر باستمرار وتتطلب أحدث النماذج وأكثرها تطورًا.
وتشير بيانات منصة Vercel إلى أن نموذج "ديب سيك" أصبح يتصدر حجم معالجة الرموز (Tokens)، إذ يعالج أكثر من ثلث حركة البيانات عبر البنية التحتية للمنصة خلال الأسبوع الماضي.
كما حقق مختبر "Z.ai"، المطور لنموذج GLM-5.2، تقدمًا ملحوظًا ليحتل المركز الرابع من حيث حجم الاستخدام.
لكن عند النظر إلى حجم الإنفاق الفعلي، تتغير الصورة تمامًا.
فلا تزال "أنثروبيك" تستحوذ على أكثر من نصف الإنفاق الكلي على الذكاء الاصطناعي عبر منصة Vercel، رغم الزيادة الأخيرة في أسعار خدماتها، والتي أدت إلى تراجع طفيف فقط في حصتها السوقية.
وتكشف بيانات منصة OpenRouter الصورة نفسها.
فقد تصدر نموذج DeepSeek V4 Flash الاستخدام الأسبوعي بمعالجة نحو 5.3 تريليون رمز، بينما عالج نموذج Opus 4.8 من "أنثروبيك" أكثر من تريليوني رمز فقط.
ورغم هذا الفارق الكبير في حجم الاستخدام، فإن تكلفة تشغيل Opus 4.8 تبلغ نحو 1.37 دولار لكل مليون رمز، مقابل 6 سنتات فقط لنموذج DeepSeek V4 Flash، أي أن سعره يزيد بنحو 23 ضعفًا.
وهذا يعني أن "أنثروبيك" لا تزال تحقق النصيب الأكبر من الإيرادات، حتى وإن كانت نماذجها لا تتصدر من حيث حجم الاستخدام.
وتتوقع تقارير أن ينضم نموذج Nemotron من "إنفيديا" إلى المنافسة بقوة، مستفيدًا من علاقات الشركة الواسعة مع المؤسسات، إضافة إلى مرونة النموذج وقدرته على التكيف مع سيناريوهات استخدام مختلفة.
ويرى مراقبون أن سوق الذكاء الاصطناعي يتجه نحو نموذج اقتصادي مكون من مستويين.
الشركات المطورة للنماذج الرائدة ستواصل قيادة مرحلة الابتكار واكتشاف الاستخدامات الجديدة، بينما تتولى النماذج مفتوحة المصدر تشغيل التطبيقات بعد نضجها بتكلفة أقل.
ويلخص تشانغ هذه الفكرة بقوله: "مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة ستظل تمتلك مرحلة الاكتشاف، بينما سيصبح الإنتاج الفعلي من نصيب النماذج مفتوحة المصدر."
ورغم التوسع الكبير في استخدام النماذج مفتوحة المصدر، لا يبدو أن الشركات المطورة للنماذج المتقدمة ستفقد مكانتها قريبًا.
فلا تزال المؤسسات مستعدة لدفع أسعار مرتفعة مقابل أفضل النماذج عند تطوير تطبيقات جديدة أو تنفيذ المهام الأكثر تعقيدًا، بينما تظل النماذج مفتوحة المصدر الخيار المفضل لتقليل التكاليف بعد انتقال هذه التطبيقات إلى مرحلة التشغيل التجاري.
وبالتالي، قد يصبح هذا التوازن بين النماذج الرائدة ومفتوحة المصدر سمة دائمة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة.
العربية
لكن الواقع حتى الآن يشير إلى أن هذا التحول لم يؤثر بشكل كبير في إيرادات هذه الشركات، بل ربما عزز دورها في مراحل جديدة من دورة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وطرح جيسي تشانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon، رؤية مختلفة في مقال بعنوان: "الجميع مخطئ بشأن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في الشركات".
ويرى تشانغ أن النماذج مفتوحة المصدر لا تنافس النماذج الرائدة بشكل مباشر، بل تمثل المرحلة التالية في دورة حياة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش" واطلعت عليه "العربية Business".
ووفقًا لرؤيته، تبدأ الشركات بتجربة الأفكار الجديدة باستخدام النماذج الأكثر تطورًا والأعلى تكلفة، وعندما تصبح هذه التطبيقات أكثر استقرارًا ونضجًا، تنتقل إلى نماذج مفتوحة المصدر أقل تكلفة لتشغيلها على نطاق واسع.
وبذلك، لا ينخفض الإنفاق على النماذج الرائدة، لأن تطبيقات جديدة تظهر باستمرار وتتطلب أحدث النماذج وأكثرها تطورًا.
وتشير بيانات منصة Vercel إلى أن نموذج "ديب سيك" أصبح يتصدر حجم معالجة الرموز (Tokens)، إذ يعالج أكثر من ثلث حركة البيانات عبر البنية التحتية للمنصة خلال الأسبوع الماضي.
كما حقق مختبر "Z.ai"، المطور لنموذج GLM-5.2، تقدمًا ملحوظًا ليحتل المركز الرابع من حيث حجم الاستخدام.
لكن عند النظر إلى حجم الإنفاق الفعلي، تتغير الصورة تمامًا.
فلا تزال "أنثروبيك" تستحوذ على أكثر من نصف الإنفاق الكلي على الذكاء الاصطناعي عبر منصة Vercel، رغم الزيادة الأخيرة في أسعار خدماتها، والتي أدت إلى تراجع طفيف فقط في حصتها السوقية.
وتكشف بيانات منصة OpenRouter الصورة نفسها.
فقد تصدر نموذج DeepSeek V4 Flash الاستخدام الأسبوعي بمعالجة نحو 5.3 تريليون رمز، بينما عالج نموذج Opus 4.8 من "أنثروبيك" أكثر من تريليوني رمز فقط.
ورغم هذا الفارق الكبير في حجم الاستخدام، فإن تكلفة تشغيل Opus 4.8 تبلغ نحو 1.37 دولار لكل مليون رمز، مقابل 6 سنتات فقط لنموذج DeepSeek V4 Flash، أي أن سعره يزيد بنحو 23 ضعفًا.
وهذا يعني أن "أنثروبيك" لا تزال تحقق النصيب الأكبر من الإيرادات، حتى وإن كانت نماذجها لا تتصدر من حيث حجم الاستخدام.
وتتوقع تقارير أن ينضم نموذج Nemotron من "إنفيديا" إلى المنافسة بقوة، مستفيدًا من علاقات الشركة الواسعة مع المؤسسات، إضافة إلى مرونة النموذج وقدرته على التكيف مع سيناريوهات استخدام مختلفة.
ويرى مراقبون أن سوق الذكاء الاصطناعي يتجه نحو نموذج اقتصادي مكون من مستويين.
الشركات المطورة للنماذج الرائدة ستواصل قيادة مرحلة الابتكار واكتشاف الاستخدامات الجديدة، بينما تتولى النماذج مفتوحة المصدر تشغيل التطبيقات بعد نضجها بتكلفة أقل.
ويلخص تشانغ هذه الفكرة بقوله: "مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة ستظل تمتلك مرحلة الاكتشاف، بينما سيصبح الإنتاج الفعلي من نصيب النماذج مفتوحة المصدر."
ورغم التوسع الكبير في استخدام النماذج مفتوحة المصدر، لا يبدو أن الشركات المطورة للنماذج المتقدمة ستفقد مكانتها قريبًا.
فلا تزال المؤسسات مستعدة لدفع أسعار مرتفعة مقابل أفضل النماذج عند تطوير تطبيقات جديدة أو تنفيذ المهام الأكثر تعقيدًا، بينما تظل النماذج مفتوحة المصدر الخيار المفضل لتقليل التكاليف بعد انتقال هذه التطبيقات إلى مرحلة التشغيل التجاري.
وبالتالي، قد يصبح هذا التوازن بين النماذج الرائدة ومفتوحة المصدر سمة دائمة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة.
العربية
