ChatGPT يحتفل بالذكرى السنوية الثالثة: حرب النماذج الكبيرة تصل إلى نهايتها، أين هي الخندق الحقيقي؟

كان ChatGPTAI من OpenAI موجودا منذ ثلاث سنوات. تحولت ساحة المعركة الحقيقية إلى قوة الحوسبة والتكلفة والنظم البيئية. قد لا يكون الفائز أو الخاسر النهائي هو النموذج نفسه ، ولكن من يمكنه جعل الذكاء الاصطناعي نظاما كاملا يعمل بشكل مستدام. (ملخص: سيدعم ChatGPT الخصم المباشر من PayPal في عام 2026 ، وهو الجزء الأخير من لغز إمبراطورية التجارة الإلكترونية في Openai) (ملحق الخلفية: متصفح Openai الأصلي “ChatGPT Atlas” ثلاث وظائف رئيسية في وقت واحد ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هز هيمنة Chrome؟ منذ إطلاق ChatGPT في 30 نوفمبر 2022 ، إلى ثلاث سنوات بالضبط حتى الآن ، تطورت صناعة التكنولوجيا بوتيرة هائلة. في ذلك الوقت ، اعتقد الجميع أن منافسة الذكاء الاصطناعي ستكون “حربا نموذجية” خالصة: كل من لديه معلمات نموذج أكبر ، وبيانات أكثر سمكا ، وقوة حوسبة أكثر عنفا سيكون ملكا في هذا السوق. ومع ذلك ، بعد ثلاث سنوات ، إذا نظرنا إلى الوراء ، أدركت أن تلك الخيالات المبكرة كانت في الواقع مفرطة في التبسيط. المنافسة الحقيقية ليست أبدا “من يمكنه صنع أكبر نموذج” ، ولكن “من يمكنه تحويل النموذج إلى نظام كامل”. مجموعة من الأنظمة التي يمكن أن تهبط ، ويمكن تسويقها ، ويمكن أن تحمل التكاليف ، ويمكن أن تدعم استهلاك طاقة الحوسبة ، ويمكنها البقاء على قيد الحياة في سير عمل المؤسسة. في السنوات الثلاث الماضية ، كان منحنى التكنولوجيا للنماذج الكبيرة مرئيا تقريبا بالعين المجردة ، لكن تسويق شركات الذكاء الاصطناعي لم يواكب وتيرة ، بل وأبطأ مما توقعه الكثيرون. والسبب ليس أنه لا توجد تقنية كافية ، ولكن الصناعة بأكملها قد تحولت من نسبة النماذج إلى ساحة المعركة “من يمكنه تحمل الضغط قبل الفجر”. قوة النموذج ، وإمدادات طاقة الحوسبة ، وتكلفة الاستدلال ، وتوقعات المستخدم ، ترتفع هذه المنحنيات الأربعة بشكل كبير في نفس الوقت ، مثل القوس المليء بالخيوط. وكل شركة الذكاء الاصطناعي على السلسلة ، والتي يمكن أن تدوم لفترة طويلة ، والتمسك ، ودعم التكلفة ، هي الفائز الحقيقي. من سباق التسلح البارامتري إلى سباق الكفاءة في السنة الأولى من الذكاء الاصطناعي ، كان لدى الجميع معايير فقط في أعينهم. كلما كان النموذج أكبر ، كان أكثر تقدما. كلما كان ذلك أغلى ثمنا ، كلما كان ذلك أكثر تطورا. حتى أن الخطاب السائد في ذلك الوقت اعتبر كميات المعلمات نوعا من “الكرامة” ، كما لو أن النموذج الكبير نفسه يمكن أن يمثل القيادة التكنولوجية. لكن بعد عام 2024 ، بدأ الوضع يتغير بمهارة. تدرك الشركات فقط بعد النشر الفعلي أنه لم يعد من المهم ألا يكون النموذج كبيرا ، والمهم هو ما إذا كان النموذج يمكنه إكمال المهمة “بثبات وبتكلفة زهيدة وسريعة”. لم يعد تحسين الذكاء للنموذج نفسه خطيا كما في السنوات السابقة. بدلا من ذلك ، يصبح التقدم مثل التعديل البطيء. كلما زاد حجم النموذج ، زادت تكلفة الاستدلال المذهلة ، وارتفعت عتبة النشر ، وقل استعداد المؤسسة للدفع. على العكس من ذلك ، ستصبح النماذج الصغيرة التي يتم تدريبها وضغطها بشكل أكثر كفاءة ويمكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات العادية أكثر منتجات الذكاء الاصطناعي شيوعا للمؤسسات في عام 2025. بدأت العديد من الشركات في استبدال واجهات برمجة التطبيقات مغلقة المصدر داخليا بنموذج مفتوح المصدر ، ليس لأن المصدر المفتوح أقوى ، ولكن لأن المصدر المفتوح يخترق جميع التوقعات من حيث “السعر / الأداء”. جعلت متطلبات طاقة الحوسبة المنخفضة وسرعة التكرار الأسرع وطرق النشر الأكثر مرونة العديد من الشركات التي اعتمدت في الأصل على نماذج مغلقة المصدر تبدأ في التفكير: “هل نحتاج حقا إلى دفع هذا القدر؟” “أليست 80٪ من قدرة نموذج المصدر المفتوح ، بالإضافة إلى الضبط الداخلي ، كافية؟” تحولت المنافسة النموذجية من “سباق القوة” إلى “سباق الكفاءة”. ليس من هو الأقوى ، بل هو الذي يجعل الشركات ميسورة التكلفة. لم تعد وحدات معالجة الرسومات أجهزة ، بل هي هياكل طاقة إذا انتقل النموذج من أسطورة إلى سلعة في غضون ثلاث سنوات ، فقد تمت ترقية وحدات معالجة الرسومات مباشرة إلى “سلع استراتيجية” في هذه السنوات الثلاث. الخوف الأكبر لشركات الذكاء الاصطناعي ليس أن النماذج متخلفة عن الركب ، ولكن لا توجد وحدات معالجة رسومات كافية. مع زيادة حجم النماذج ، وزيادة الاستدلالات ، وزيادة توقعات المستخدمين ، فإن كل شركة الذكاء الاصطناعي معلقة رأسا على عقب على سلسلة التوريد الخاصة ب NVIDIA. إذا لم يكن لديك رقائق كافية ، فلا يمكنك تدريب نموذج جديد. إذا لم تكن الشريحة كافية ، فلا يمكن تحسين سرعة الاستدلال ؛ إذا لم يكن هناك رقائق كافية ، فمن المستحيل توسيع قاعدة المستخدمين ؛ لا توجد رقائق كافية ، وحتى الأموال يصعب جمعها ، لأن المستثمرين يعرفون بوضوح: بدون قوة الحوسبة ، لا يوجد مستقبل. هذا يجعل منافسة الذكاء الاصطناعي تمثل حالة غريبة للغاية: من الواضح أن التكنولوجيا تتقدم ، لكن عنق الزجاجة يكمن في الطاقة والرقائق وسلاسل التوريد. يبدو أن السوق بأكمله يخطو على دواسة الوقود والفرملة في نفس الوقت ، ويتحرك إلى الأمام بسرعة لاهثة ، ولكن أي فجوة في الشريحة يمكن أن تجعل الشركة تتوقف في لحظة. هذه هي نقطة الألم الأكثر واقعية وأدنى مستوى في صناعة الذكاء الاصطناعي: أنت لا تتنافس مع المنافسين ، بل تتنافس مع سلسلة التوريد. لذلك أصبحت تكاليف الاستدلال خط الحياة والموت للمؤسسات. كلما كان النموذج أقوى ، زادت تكلفة الاستدلال ، وكلما زاد عدد المستخدمين ، زادت خسارتك. تصبح شركات الذكاء الاصطناعي نموذجا تجاريا غير بديهي: فكلما زادت شعبيتها ، زادت خسارتها للأموال ، وكلما زاد عدد الأشخاص الذين يستخدمونها ، زادت خطورتها. لهذا السبب يبدأ خندق الذكاء الاصطناعي الحقيقي في الوضوح هنا. بعد ثلاث سنوات ، توصل السوق أخيرا إلى إجماع شبه وحشي: لم تعد قدرات النموذج نفسه هي الخندق الأكثر أهمية. لأنه يمكن نسخ النماذج وضغطها وضبطها واللحاق بها من قبل مجتمع المصدر المفتوح. هناك شيئان فقط يمكنهما التمييز حقا بين الفائزين والخاسرين. الأول هو “التوزيع” لا تحتاج الشركات ذات المداخل على مستوى النظام إلى أقوى نموذج للسيطرة على السوق. تستخدم Google محرك البحث والنظام البيئي بأكمله للتأكد من أن Gemini لديها حركة مرور مستقرة ، وتستخدم Microsoft Windows و Office لجعل Copilot مدخلا طبيعيا إلى العالم ؛ تعد Meta أكثر جنونا ، حيث تحشر نموذج المصدر المفتوح مباشرة في Instagram و WhatsApp و Facebook وتهيمن بشكل مباشر على التوزيع. التوزيع هو القدرة التنافسية الأكثر تقليدية وواقعية في عالم التكنولوجيا. إذا كان لديك المدخل ، فلديك الحق في التحدث ، وهذا هو السبب في أن شركات اليونيكورن مثل العلامات التجارية الناشئة Openai و Perplexity و Manus تتعرض حاليا لضغوط متزايدة. والثاني هو “هل يمكنك السماح ل الذكاء الاصطناعي بالقيام بالأشياء حقا” لطالما لم تكن قدرة الدردشة نقطة مضيئة ، ولم تعد الوسائط المتعددة نادرة. ما يهم حقا هو ما إذا كان النموذج يمكنه استدعاء الأدوات بشكل صحيح ، وكتابة البرامج ، وتحليل الملفات ، وتوصيل واجهات برمجة التطبيقات ، وتقسيم المهام ، ويصبح مؤديا حقيقيا للعمل في المؤسسة. في اللحظة التي يتطور فيها النموذج إلى “وكيل” يمكنه إكمال العمليات واتخاذ القرارات وأداء المهام بمفرده ، يكون منتجا حقا. ستصبح الشركات التي يمكنها بناء سلسلة أدوات كاملة بنية تحتية أساسية لا يمكن الاستغناء عنها في المستقبل ، تماما مثل الأنظمة الأساسية السحابية اليوم. بعد ثلاث سنوات ، أصبح الخندق المائي واضحا أخيرا: ليس من لديه أقوى نموذج ، ولكن من يمكنه تحويل الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من أنظمة العمل التي تعمل بشكل جيد. يتباعد النمط المستقبلي لسوق الذكاء الاصطناعي تدريجيا إلى ثلاثة أنظمة بيئية مع تضييق الفجوة في قدرات النموذج ، ويزداد الضغط على قوة الحوسبة ، وتصبح التكلفة هي الجوهر ، تم تقسيم شركات الذكاء الاصطناعي بهدوء إلى ثلاثة معسكرات ، والتي ستكون موجودة في المستقبل ، لكن مصائرها مختلفة تماما. الأول هو العمالقة على مستوى المنصة ، والتي ليس لديها بالضرورة أقوى النماذج الأولية ، ولكن لديهم مزايا هائلة للنظام البيئي ورصاصات فضية يمكن أن تلحق بالركب لاحقا. تمتلك Microsoft و Google و Meta وهذه الشركات بوابات توزيع عالمية ، ولديها سحابات خاصة بها ، ولديها احتياطيات GPU ، ولديها خطوط أنابيب بيانات ، ولديها منتجات متكاملة. بالنسبة لهم ، النماذج ليست منتجات ، ولكنها “أدوات مرتبطة بالنظام البيئي”. شركات مثل OpenAI و Anthrobic و Mistral هي لاعبون في مجال التكنولوجيا الخالصة يتمتعون بقدرات نموذجية رائدة ، لكنهم يفتقرون إلى نظام التشغيل ، ونقص الهواتف المحمولة ، ونقص محركات البحث ، ونقص المنصات الاجتماعية ، ونقص “التوزيع”. بغض النظر عن مدى قوة نموذجهم ، فإنهم بحاجة أيضا إلى الارتباط بالنظم البيئية للآخرين للوصول إلى المستخدمين بأعداد كبيرة. في السنوات الثلاث المقبلة …