لماذا لا تخسر مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة أمام النماذج مفتوحة المصدر

يوم الاثنين، نشر Jesse Zhang، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon، نظرية يجادل فيها بأن الافتراضات الشائعة حول الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في المؤسسات غير صحيحة. وبدلاً من النظر إلى النماذج الرائدة (الذكاء الاصطناعي المتطور والمملوك لجهات معينة) والنماذج مفتوحة المصدر (نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأوزان المتاحة) كمنافسين مباشرين، أكد Zhang أنها تمثل مرحلتين من دورة الحياة نفسها. وجادل بأنه بينما تتحول عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الأكثر نضجاً إلى نماذج أخف، فإن الإنفاق الإجمالي على النماذج المتطورة باهظة الثمن لم يتغير تقريباً. ووفقاً لهذا الإطار، تُستخدم النماذج باهظة الثمن لإثبات حالات استخدام جديدة، والتي يتم نقلها بعد ذلك إلى بدائل أرخص مع نضوجها.

تدعم البيانات الصادرة عن منصة الحوسبة السحابية Vercel ومجمع نماذج الذكاء الاصطناعي OpenRouter هذا التمييز بين حجم الرموز (token volume) والإنفاق الفعلي على الرموز. ففي لوحة تحكم بوابة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Vercel، تُظهر البيانات من الأسبوع الماضي أن نموذج DeepSeek مفتوح المصدر قد تصدّر من حيث حجم الرموز، حيث عالج ما يزيد قليلاً عن ثلث الرموز على المنصة. وخلال الفترة نفسها، وصل نموذج Z.ai، وهو المختبر الذي يقف وراء نموذج GLM-5.2، إلى المركز الرابع. ومع ذلك، لا تزال شركة Anthropic تستحوذ على أكثر من نصف إجمالي الإنفاق على الذكاء الاصطناعي على منصة Vercel. وعلى الرغم من انخفاض حصة Anthropic قليلاً خلال الشهر الماضي، إلا أنها لا تزال مهيمنة. وبالمثل، على منصة OpenRouter، يتصدر نموذج DeepSeek V4 Flash الاستخدام الأسبوعي بـ 5.3 تريليون رمز أسبوعياً، بينما يعالج النموذج الرائد Opus 4.8 ما يزيد قليلاً عن 2 تريليون رمز. ولا تشمل هذه الأرقام بعد نموذج Nemotron من شركة Nvidia، الذي بدأ يدخل السوق أيضاً.

يتم تعويض الفرق في الحجم من خلال التسعير. وتُظهر بيانات OpenRouter أن متوسط تكلفة الرمز لنموذج Opus 4.8 أعلى بنحو 23 ضعفاً من تكلفة نموذج V4 Flash:

• تبلغ تكلفة Opus 4.8 مبلغ 1.37 دولار لكل مليون رمز.
• تبلغ تكلفة V4 Flash 6 سنتات فقط لكل مليون رمز.

يفسر تفاوت الأسعار هذا سبب عدم معاناة المختبرات الرائدة مثل Anthropic كثيراً من صعود المصادر المفتوحة، على الأقل ليس بعد. فبينما تنتقل أعباء العمل الأبسط ذات الحجم الكبير إلى بدائل أرخص، تحافظ المختبرات الرائدة على أسعار متميزة للمهام المعقدة. وكما عبّر عن ذلك Jesse Zhang، الرئيس التنفيذي لشركة Decagon: “ستستمر المختبرات الرائدة في امتلاك مرحلة الاكتشاف. بينما ستمتلك المصادر المفتوحة مرحلة الإنتاج بشكل متزايد”. تسمح هذه الديناميكية لمزودي النماذج الرائدة بالاحتفاظ بسعر الرمز المتميز حتى مع انقسام السوق.

لماذا يهم

ينقسم سوق الذكاء الاصطناعي إلى نظام من مستويين حيث تحافظ النماذج الرائدة على أسعار متميزة لمهام الاكتشاف المعقدة، بينما تستحوذ النماذج مفتوحة المصدر على أعباء عمل الإنتاج ذات الحجم الكبير.