الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر لا يُهدد الشركات الرائدة بعد، والسبب اقتصادي

تُظهر بيانات السوق أن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر والنماذج الاحتكارية تشغلان شريحتَين مختلفتَين، ما يُبقي الشركات الرائدة بمنأى عن المنافسة المباشرة رغم تصاعد حجم استخدام النماذج المفتوحة.

تحرير
ألمعي · هيئة التحرير
النشر
٨ يوليو ٢٠٢٦
المصدر
TechCrunch
القراءات
٠
الوقت
قراءة دقيقتين
لافتة في المنتدى الاقتصادي العالمي دافوس 2026 تناقش دور الذكاء الاصطناعي

قد يبدو للوهلة الأولى أن تصاعد استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر - كـDeepSeek ونماذج Meta Llama - يُهدد الشركات الرائدة كأنثروبيك وOpenAI. غير أن بيانات السوق تُقدّم صورةً أكثر تعقيداً ودقةً.

وفقاً للبيانات التي رصدتها منصة Vercel للنشر السحابي، تقدّمت DeepSeek مؤخراً لتستحوذ على 33% من حجم الرموز المميزة المُعالَجة عبر بنيتها التحتية. في المقابل، تحتفظ أنثروبيك بأكثر من نصف إجمالي الإنفاق على الذكاء الاصطناعي عبر المنصة ذاتها. ويُوضّح ذلك التبايُن الجوهري في الاقتصاديات: يُكلّف Opus 4.8 من أنثروبيك نحو 1.37 دولار لكل مليون رمز مميز، بينما تُقدّم DeepSeek خدمتها بستة سنتات فحسب لكل مليون رمز - فارقٌ بمقدار 23 ضعفاً تقريباً.

يُقدّم جيسي تشانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon، تفسيراً اقتصادياً مُقنعاً: دورة حياة المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي تمرّ بمرحلتَين متمايزتَين. تبدأ حالات الاستخدام الجديدة بالحاجة إلى قدرات النموذج الحدودي في مرحلة الاستكشاف والإثبات، ثم تنتقل مع نضجها إلى نماذج أخف وأرخص - سواء مفتوحة المصدر أو مُضبوطة بالضبط الدقيق - لمرحلة الإنتاج. ويُلخّص ذلك بقوله: «ستمتلك الشركات الرائدة مرحلة الاكتشاف، بينما سيمتلك الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مرحلة الإنتاج بشكل متزايد».

تُؤكد بيانات OpenRouter هذا النمط: بينما يُعالج Opus 4.8 تريليونَي رمز أسبوعياً، تُعالج DeepSeek V4 Flash 5.3 تريليونات أسبوعياً. الحجم الأكبر لا يعني القيمة الاقتصادية الأكبر.

في المنطقة العربية، تكتسب هذه المعادلة أهمية مضاعفة؛ إذ تستثمر الحكومات العربية بكثافة في الذكاء الاصطناعي: تُطوّر الإمارات نموذج «فالكون» عبر معهد الابتكار التقني TII وتُتيحه مفتوح المصدر، فيما تُضخّ مليارات الريالات في مشاريع الذكاء الاصطناعي ضمن رؤية 2030 السعودية عبر منظمة سدايا. وللشركات الناشئة العربية في مجالات الرعاية الصحية والتعليم والخدمات المالية معادلةٌ مشابهة: البدء بنماذج مفتوحة للاستكشاف، ثم الانتقال إلى نماذج متخصصة حين يتطلب التطبيق دقةً لا تتسامح مع الخطأ.

في المحصلة، يبدو السوق يتجه نحو تقطير تدريجي: النماذج المفتوحة تأكل الحجم، والنماذج الاحتكارية تُحكم قبضتها على الهامش. وطالما أن حالات الاستخدام الجديدة تتولّد باستمرار وتحتاج إلى قدرات طليعية في مراحل إثباتها الأولى، سيظل الطلب على النماذج الاحتكارية قائماً. السؤال الحقيقي هو إلى متى.

المصدر الأصلي
TechCrunch
قراءة المقال الأصلي ↗
اقرأ أيضًا

المزيد من ذكاء اصطناعي