تقارب المصادر المفتوحة الصينية
في أوائل شهر فبراير، عندما تصدّر نموذج DeepSeek الصيني مفتوح المصدر قوائم تنزيل تطبيقات السوق في 140 دولة ومنطقة حول العالم، اتهمت OpenAI علنًا DeepSeek باستخدام بيانات مُقطَّرة من ChatGPT دون إذن.
بدلاً من إنقاذ سمعة OpenAI، قوبل هذا الاتهام بسخرية واسعة النطاق من الباحثين في جميع أنحاء العالم.
الآن، ظهر منافس آخر، يتبنى بالكامل ‘تقطير’ buff.
في 13 أبريل، أطلقت Kunlun Wanwei نماذج سلسلة Skywork-OR1 (Open Reasoner 1)، متفوقة على Qwen-32B الخاص بـ Alibaba في نفس النطاق ومواءمة مع DeepSeek-R1.
كيف يمكن لشركة Kunlun Wanwei، وهي شركة ذات موارد مالية محدودة، أن تنشئ نموذجًا كبيرًا على مستوى SOTA؟ التفسير الرسمي هو أن نماذجهم تستند إلى DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B و DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B.
كما يوحي الاسم، قامت نماذج DeepSeek بتقطير نماذج سلسلة Qwen الخاصة بـ Alibaba.
مع الاستفادة من نماذج المصادر المفتوحة الممتازة، تساهم Kunlun Wanwei أيضًا في مجتمع المصادر المفتوحة. على عكس DeepSeek، الذي فتح أوزان النموذج فقط، فتحت Kunlun Wanwei أيضًا مجموعات البيانات وكود التدريب الخاص بها، وتتماشى بشكل أوثق مع مفهوم ‘المصدر المفتوح الحقيقي’. هذا يعني أنه يمكن لأي مستخدم محاولة تكرار عملية تدريب النموذج الخاص بهم.
يوضح إنجاز Kunlun Wanwei أهم جانب في المصدر المفتوح: فهو لا يوفر للمستخدمين منتجًا مجانيًا ومتاحًا بسهولة فحسب، بل يمكّن أيضًا المزيد من المطورين من الوقوف على أكتاف أسلافهم، والنهوض بالتكنولوجيا بسرعة وفعالية من حيث التكلفة.
في الواقع، وسط مناقشات الصناعة العام الماضي حول عنق الزجاجة في التدريب المسبق للنموذج الكبير، تسارعت وتيرة تكرار النماذج الصينية الكبيرة هذا العام، مع استثمار المزيد والمزيد من الشركات في المصدر المفتوح.
افتتح Tongyi Qianwen من Alibaba Cloud نموذجه المرئي الجديد Qwen2.5-VL في ليلة رأس السنة الصينية وأصدر وفتح نموذجه المنطقي الجديد QwQ-32B في أوائل مارس، متصدرًا قائمة الاتجاهات لمجتمع Hugging Face العالمي السائد للمصادر المفتوحة للذكاء الاصطناعي في اليوم الذي تم فتحه فيه.
ثم فتح Stepwise ثلاثة نماذج كبيرة متعددة الوسائط في حوالي شهر، أحدثها نموذج الصور إلى الفيديو Step-Video-TI2V، والذي يدعم إنشاء مقاطع فيديو ذات سعة حركة يمكن التحكم فيها وحركة العدسة، ويأتي أيضًا مع بعض قدرات إنشاء المؤثرات الخاصة.
أعلنت Zhipu في أبريل أنها ستفتح سلسلة GLM 32B/9B، التي تغطي النماذج الأساسية والاستدلالية والتأملية، وكلها بموجب اتفاقية ترخيص MIT.
حتى Baidu، التي كانت ذات يوم مصدرًا مغلقًا، أعلنت أنها ستفتح بالكامل نموذج Wenxin الكبير في 30 يونيو.
بالمقارنة مع الازدهار المتزايد للنظام البيئي المحلي مفتوح المصدر، لا تزال شركات النماذج الكبيرة الأمريكية تركز بشكل أساسي على المصادر المغلقة، مما منح النماذج الصينية الكبيرة فرصة نادرة للذهاب إلى الخارج. سمحت DeepSeek لشركة Ruangguru التعليمية الإندونيسية بتحسين نموذج التدريس الخاص بها بتكلفة منخفضة؛ قامت شركة تكنولوجيا السفر B2B السنغافورية Atlas بدمج Qwen في نظام خدمة العملاء الذكي الخاص بها لتحقيق دعم متعدد اللغات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
لماذا المصدر المغلق في الولايات المتحدة والمصدر المفتوح في الصين؟
إن الميل نحو المصدر المغلق في صناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية والانفتاح المتزايد للذكاء الاصطناعي الصيني هما النتيجتان الحتميتان لبيئات تطوير الذكاء الاصطناعي المختلفة في البلدين.
تقود صناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية بشكل أساسي عمالقة التكنولوجيا وأصحاب رؤوس الأموال الجريئة، الذين لديهم توقعات ضخمة لعائدات رأس المال من الذكاء الاصطناعي. لذلك، تتمتع شركات نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية عمومًا بإيمان قوي بالتكنولوجيا، أي السعي لتحقيق الريادة التكنولوجية، وتحقيق درجة معينة من احتكار السوق، ثم تحقيق أرباح ضخمة، ويميل نظامها البيئي بشكل طبيعي إلى المصدر المغلق.
بأخذ تاريخ تطوير OpenAI كمثال، بدأت ككيان غير ربحي أثناء إنشائها، ولكنها أصبحت منذ ذلك الحين مغلقة بشكل متزايد. كان GPT-1 مفتوح المصدر بالكامل، وكان GPT-2 مفتوح المصدر جزئيًا وواجه معارضة قبل أن يكون مفتوح المصدر بالكامل، وانتقل GPT-3 رسميًا إلى مصدر مغلق، ثم عزز GPT-4 استراتيجية المصدر المغلق، مع الحفاظ على سرية بنية النموذج وبيانات التدريب تمامًا، وحتى تقييد تكرار استدعاء واجهة برمجة التطبيقات لمستخدمي الشركات.
على الرغم من أن OpenAI قالت إن إغلاق المصدر يستند إلى الامتثال والتحكم في إساءة استخدام التكنولوجيا، إلا أن السوق يعتقد عمومًا أن الحدث البارز في تحول OpenAI إلى مصدر مغلق كان وصوله إلى تعاون بقيمة مئة مليار دولار مع Microsoft، ودمج GPT-3 في خدمات Azure السحابية لتشكيل حلقة مغلقة ‘تكنولوجيا-رأس مال’.
عندما كشفت Microsoft لأول مرة عن استثمارها في OpenAI في تقريرها المالي في أكتوبر من العام الماضي، قالت: ‘لقد استثمرنا في OpenAIGlobal، LLC، مع التزام استثماري إجمالي قدره 13 مليار دولار، ويتم حساب الاستثمار باستخدام طريقة حقوق الملكية.’
يمكن أيضًا فهم ما يسمى بطريقة حقوق الملكية على أن استثمار Microsoft في OpenAI يهدف إلى الحصول على عوائد بدلاً من البحث الخيري الخالص. من الواضح أن بيع OpenAI لواجهات برمجة التطبيقات عالية الثمن من خلال نظام بيئي مغلق المصدر هو مصدر إيراداتها الأكبر حاليًا، وأصبح أكبر عقبة أمام عدم رغبة OpenAI في فتح المصدر.
كانت Anthropic، التي تأسست من ‘انقسام’ OpenAI، مصممة على اتخاذ طريق المصدر المغلق منذ البداية، وقد اعتمد منتجها ذو النموذج الكبير Claude نموذج المصدر المغلق بالكامل.
حتى Llama الخاص بـ META، وهو القائد الوحيد مفتوح المصدر في الولايات المتحدة، أضاف شرطين مناهضين للصداقة عند فتح المصدر:
- لا يمكن استخدام نماذج المصدر المفتوح للمنتجات والخدمات التي لديها أكثر من 700 مليون مستخدم نشط شهريًا قبل أن توافق عليها META.
- لا يمكن استخدام محتوى إخراج نماذج Llama لتدريب وتحسين نماذج لغوية كبيرة أخرى.
يمكن ملاحظة أنه حتى بالنسبة لنماذج المصدر المفتوح، فإن الهدف الأساسي لـ Meta هو بناء نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها بدلاً من الشمولية التقنية.
اختارت الولايات المتحدة استراتيجية الذكاء الاصطناعي القائمة على المصدر المغلق مع المصدر المفتوح كمكمل على مستوى رأس المال، وهو ما يمكن القول إنه اعتبارات تجارية بحتة. في المقابل، أولت الصين اهتمامًا بالمصدر المفتوح من البداية، مما يعكس مسارًا أولاً للصناعة في ظل مفهوم التحكم المستقل.
في وقت مبكر من عام 2017، أصدرت الحكومة الصينية ‘خطة تطوير الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي’، والتي اقترحت بوضوح تسريع التكامل العميق للذكاء الاصطناعي مع الاقتصاد والمجتمع، ونشر لبناء ميزة المحرك الأول لتطوير الذكاء الاصطناعي. في عام 2021، تم تضمين المحتوى المتعلق بالمصدر المفتوح صراحةً في ‘الخطة الخمسية الرابعة عشرة’ للصين، مما أدى إلى الترويج النشط للابتكار التكنولوجي من قبل الحكومات المحلية.
قال مي هونغ، وهو أكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم، ذات مرة أن التطور المستقبلي للنماذج اللغوية يجب أن يعتمد على منصات مفتوحة المصدر. فقط في بيئة مفتوحة يمكن ضمان أمن وجدارة تحميل البيانات والتكامل التجاري للمستخدمين في مختلف الصناعات.
تدعم ‘خطة العمل الخاصة للتمكين الرقمي للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم (2025-2027)’ الصادرة عن وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات وأربعة أقسام أخرى في ديسمبر من العام الماضي بوضوح مؤسسة Open Atom Open Source لإنشاء ‘مشروع خاص للمصدر المفتوح للذكاء الاصطناعي للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم’ لتوفير أطر تدريب قابلة للتكرار وسهلة الترويج وأدوات اختبار وموارد أخرى لخفض العتبة الفنية للمؤسسات.
هناك مشكلة أكثر واقعية وهي أنه بسبب الحصار التكنولوجي المحتمل من قبل الولايات المتحدة، لا يمكن للصين أن تكون ببساطة متابعة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن يجب عليها بناء نظام بيئي محلي مستقل. إن بناء نظام بيئي مغلق المصدر آخر في ظل النظام البيئي الذي بنته الولايات المتحدة بالفعل مع المصدر المغلق باعتباره التركيز الرئيسي يعادل بناء سيارة خلف أبواب مغلقة. يمكن لنظام بيئي مفتوح المصدر فقط أن يساعد بسرعة في تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الدعم رفيع المستوى، قدمت مختلف الحكومات المحلية أيضًا استثمارات مالية حقيقية في نظام المصدر المفتوح.
أعلن صندوق Z، الذي تم إنشاؤه بالاشتراك بين Zhipu وأصول الدولة في بكين، والذي يركز على الاستثمار في النظام البيئي للنماذج الكبيرة، أنه سيستثمر 300 مليون يوان لدعم تطوير مجتمع المصادر المفتوحة للذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم. يمكن لأي مشروع ناشئ يعتمد على نماذج مفتوحة المصدر (غير مقصور على نماذج Zhipu مفتوحة المصدر) التقدم بطلب.
إن الاختلاف بين الصين والولايات المتحدة في استراتيجيات المصدر المفتوح والمصدر المغلق لصناعة الذكاء الاصطناعي هو في الأساس اختلاف جوهري في منطق التطوير. الولايات المتحدة مدفوعة برأس المال، وأدت مطالب تحقيق الربح لعمالقة التكنولوجيا وأصحاب رؤوس الأموال الجريئة إلى ظهور نظام بيئي مغلق المصدر ‘لاحتكار التكنولوجيا - التحقيق عالي السعر’. حتى لو حاولت Meta فتح المصدر، فمن الصعب الهروب من أغلال الحواجز التجارية. تعتمد الصين على التصميم رفيع المستوى، مع ‘حقوق الملكية التكنولوجية + التعاون الصناعي’ كمفهومها الأساسي، وتبني نظامًا بيئيًا مفتوحًا من خلال تمكين السياسات، مما يجعل المصدر المفتوح بنية أساسية لخفض العتبات الفنية وتعزيز تكامل الاقتصاد الحقيقي. لا يشكل هذا الاختيار الاستراتيجي المسارات المختلفة لصناعات الذكاء الاصطناعي في البلدين فحسب، بل يبشر أيضًا بتسارع النظام البيئي العالمي للذكاء الاصطناعي من ‘منافسة الاحتكار’ إلى ‘انفتاح ومربح للجانبين’.
جيد بما فيه الكفاية جيد بما فيه الكفاية
لا يؤدي النظام البيئي الصيني مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي إلى تسريع تطوير التصنيع الصناعي للذكاء الاصطناعي في الصين والعالم فحسب، بل يضع أيضًا إيمان الولايات المتحدة بالتكنولوجيا أولاً في فخ محرج.
في مواجهة الضغط المتزايد الذي أحدثه تأثير DeepSeek، أصدرت Meta Llama4 في 5 أبريل، مدعية أنه أقوى نموذج كبير متعدد الوسائط في التاريخ.
ومع ذلك، بعد الاختبار الفعلي، هذا نموذج مخيب للآمال. غالبًا ما يكون طول سياق 10 ملايين رمز خاطئًا، والاختبار الأولي للكرة يصعب إكماله، ويحدث خطأ في حجم المقارنة 9.11 > 9.9. في غضون أيام قليلة من إطلاق النموذج، تم تأكيد فضائح مثل استقالة المديرين التنفيذيين والغش في الاختبارات من قبل الموظفين الداخليين أيضًا.
تثبت المزيد من الأخبار أن Llama4 يمكن القول إنه منتج سارع زوكربيرج إلى وضعه على الرفوف. السؤال إذن هو، لماذا كان على زوكربيرج إطلاقه في أبريل؟
كما ذكرنا سابقًا، تتمتع صناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية بإيمان مربك بالتكنولوجيا، معتقدة أن منتجاتها يجب أن تكون الأقوى والأكثر تقدمًا، لذلك فقد بدأت سباق تسلح. ومع ذلك، تسبب التأثير الهامشي المتضائل لتدريب الذكاء الاصطناعي في استهلاك الشركات المصنعة الكبيرة لكميات هائلة من التكاليف، ولم يتم بناء العتبة الفنية فحسب، بل وقعت في مستنقع اختناقات قوة الحوسبة.
بعد أن أصدرت OpenAI وظيفة إنشاء الصور الخاصة بـ GPT-4o، غرد ألتمان بعد بضعة أيام بأن وحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم ‘تحترق’. بعد أقل من أسبوع من إصدار Gemini2.5، قال رئيس GoogleAIStudio إنهم ما زالوا يعانون من ‘حدود المعدل’، ولا يمكن للمطورين إرسال سوى 20 طلبًا في الدقيقة. يبدو أنه لا يمكن لأي شركة التعامل مع احتياجات الاستدلال للنماذج الكبيرة جدًا.
في الواقع، تقع الولايات المتحدة في سوء فهم. قال المسؤول عن معهد Zhiyuan للأبحاث: ‘إذا كان نموذج جديد يستخدم 100 ضعف التكلفة لتحقيق زيادة قدرها 10 نقاط في درجة قياسية، فإن هذا النموذج الجديد لا معنى له لأكثر من 80٪ من سيناريوهات التطبيق لأنه لا توجد فعالية من حيث التكلفة.’
تعمل شركات النماذج الصينية الكبيرة على تسريع نظام المصدر المفتوح. يبدو أنهم لم يعودوا يتنافسون على المركز الأول، ولكن بدلاً من ذلك فازوا بالمزيد من العملاء، وخاصة العملاء الصناعيين، من خلال نهجهم ‘الجيد بما فيه الكفاية’.
بالمقارنة مع ميزانيات عشرات الملايين للعملاء الحكوميين والمؤسسات، فإن العديد من الشركات والمؤسسات لديها احتياجات عاجلة للذكاء الاصطناعي ولكن ليس لديها الكثير من الحلول الحالية. لقد أصبح استخدام نماذج مفتوحة المصدر لتطوير حلولهم الخاصة خيارهم الوحيد تقريبًا:
- تستخدم Baosteel ‘نموذجًا كبيرًا + نموذجًا صغيرًا’ لعمليات الهندسة المعدنية الرئيسية للإنذار المبكر الذكي لمعدات الإنتاج.
- يقلل ‘Coal Science Guardian Large Model ChinamjGPT’ التابع لشركة China Coal Science and Industry Group من وقت تعطل المعدات وتكاليف الصيانة بنسبة 30٪ و 20٪ على التوالي.
- قامت Shanghai Mengbo Intelligent Internet of Things Technology بإنشاء منصة لتطبيق تحسين عملية قطع الحواف والفرن للتلدين المستمر استنادًا إلى نموذج كبير وخفيف الوزن.
- أدركت Mifei Technology التنبؤ الذكي وصيانة وإدارة أنظمة مناولة المواد الآلية في مصانع رقائق أشباه الموصلات بناءً على تقنية النماذج الكبيرة.
هذه كلها حالات تمثيلية لتنفيذ نماذج مفتوحة المصدر في السيناريوهات الصناعية.
بالإضافة إلى الاستخدامات الصناعية، يمكن لنظام المصدر المفتوح أيضًا المساعدة في المزيد من المشاريع الخيرية العامة.
يلتزم مركز Shanshui لحماية الطبيعة بحماية النمور الثلجية والنظم البيئية للهضاب. تلتقط الكاميرات التي تعمل بالأشعة تحت الحمراء التي تقوم بإعدادها عددًا كبيرًا من الصور أو مقاطع الفيديو كل ربع سنة. من غير الفعال للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً الاعتماد على التحديد اليدوي لآثار النمر الثلجي. تتعاون Huawei Ascend مع مركز Shanshui لحماية الطبيعة لتحديد آثار النمر الثلجي. قامت Huawei بفتح النماذج والأدوات ذات الصلة للتعرف على أنواع صور الأشعة تحت الحمراء في Sanjiangyuan، مما يقلل العتبة للمشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي ويسمح للمزيد من مؤسسات البحث والحماية التي تستخدم النموذج بالاستفادة. يمكن للناس العمل معًا لتحسين النموذج من حيث مجموعات البيانات ومعالجة البيانات وتنظيف البيانات.
تأثير ‘البازار’ للمصدر المفتوح
اقترح إريك ريموند، حامل لواء حركة برامج المصادر المفتوحة، استعارة في كتابه ‘الكاتدرائية والبازار’ عام 1999: يشبه نموذج تطوير البرامج التقليدي المغلق المصدر بناء كاتدرائية. يتم تصميم البرامج وبنائها بعناية من قبل عدد قليل من الخبراء (المهندسين المعماريين) في بيئة معزولة ولا يتم إصدارها للمستخدمين إلا بعد اكتمالها أخيرًا؛ يشبه نموذج تطوير المصادر المفتوحة بازارًا صاخبًا وفوضويًا نابضًا بالحياة. تطوير البرامج مفتوح ولامركزي وتطوري.
يعتقد الكتاب أنه بالنسبة للعديد من أنواع مشاريع البرامج، وخاصة برامج مستوى النظام المعقدة (مثل نوى نظام التشغيل)، فإن نموذج تطوير ‘البازار’ المفتوح والتعاوني واللامركزي، على الرغم من أنه قد يبدو فوضويًا، إلا أنه في الواقع أكثر كفاءة وينتج برامج ذات جودة أعلى وأكثر قوة من نموذج ‘الكاتدرائية’ التقليدي المغلق والمركزي. يمكنه اكتشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل أسرع وامتصاص ملاحظات المستخدمين ومساهمات المجتمع بشكل أفضل من خلال آليات مثل ‘الإصدار المبكر، والإصدار المتكرر’ والاستفادة من مراجعة النظراء واسعة النطاق (‘عدد كاف من العيون’)، وبالتالي تعزيز التكرار السريع والابتكار في البرامج.
لقد تحققت مشاريع المصادر المفتوحة الناجحة للغاية مثل Linux من وجهة نظر ريموند.
جلبت حركة المصادر المفتوحة إلى الولايات المتحدة والعالم قيمة هائلة تتجاوز بكثير استثماراتها الخاصة. ذكر تقرير بحثي صادر عن جامعة هارفارد عام 2024: ‘استثمر المصدر المفتوح 4.15 مليار دولار وخلق 8.8 تريليون دولار من القيمة للشركات (أي أن كل دولار واحد مستثمر يخلق 2000 دولار من القيمة). بدون المصدر المفتوح، سيكون إنفاق الشركات على البرامج 3.5 أضعاف ما هو عليه الآن.’
اليوم، تعلمت الشركات الصينية هذا. يبدو أن شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية قد نسيت ذلك.
في الواقع، بالنسبة لشركات النماذج الصينية الكبيرة، حتى لو لم تكن تفكر في الفوائد الاجتماعية، فإن اختيار تبني نظام المصدر المفتوح ليس غير مربح للشركات نفسها.
أخبرت العديد من شركات النماذج الكبيرة Observer.com أن المصدر المفتوح لا يعني التخلي عن التسويق التجاري. لا يزال المصدر المفتوح يتمتع بمنطق الربح الخاص بالمصدر المفتوح. بالمقارنة مع ما إذا كان مفتوح المصدر أم لا، فإن كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل من الناحية الفنية هي القضية الرئيسية.
بأخذ Zhipu AI كمثال، تدعي أنها الشركة الوحيدة في الصين التي تقارن OpenAI بالكامل، ولكن بالمقارنة مع استراتيجية المصدر المغلق الخاصة بـ OpenAI، فهي واحدة من أكثر الممارسين تصميمًا لاستراتيجية المصدر المفتوح في الصناعة.
تولت Zhipu زمام المبادرة في فتح أول نموذج Chat كبير في الصين ChatGLM-6B في عام 2023. منذ تأسيسها منذ ما يقرب من ست سنوات، فتحت Zhipu أكثر من 55 نموذجًا، مع حجم تنزيل تراكمي يقارب 40 مليون مرة في مجتمع المصادر المفتوحة الدولي.
أخبرت Zhipu Observer.com أن Zhipu تأمل في أن تساهم استراتيجية المصدر المفتوح الخاصة بها في جعل بكين ‘عاصمة عالمية مفتوحة المصدر’ للذكاء الاصطناعي.
على وجه التحديد، على المستوى التجاري، اختارت Zhipu جذب نظام بيئي للمطورين من خلال المصدر المفتوح وتقديم حلول مخصصة مدفوعة الأجر لعملاء B-end و G-end.
بالإضافة إلى بيع الحلول، يعد بيع واجهات برمجة التطبيقات أيضًا حلقة ربح مهمة.
بأخذ DeepSeek كمثال، فإن العمل الأول للنموذج مفتوح المصدر هو بيع واجهات برمجة تطبيقات عالية الأداء. على الرغم من أن الخدمات الأساسية مجانية، إلا أنه يمكن للشركات توفير خدمات واجهة برمجة تطبيقات عالية الأداء وتحصيل رسوم بناءً على الاستخدام. يبلغ سعر واجهة برمجة التطبيقات لـ DeepSeek-R1 1 يوان لكل مليون رمز إدخال و 16 يوان لكل مليون رمز إخراج. إذا تم استنفاد حصة الرمز المجاني أو لم تتمكن واجهة برمجة التطبيقات الأساسية من تلبية الاحتياجات، فإن المستخدمين يميلون إلى استخدام الإصدار المدفوع للحفاظ على استقرار العمليات التجارية.
بالمقارنة مع الشركات التي لديها خدمات نموذجية فقط، اختارت Alibaba نموذج تحقيق الدخل من المصادر المفتوحة آخر: تجميع النظام البيئي.
تجذب سلسلة Qwen الخاصة بـ Alibaba، باعتبارها رائدة في مجال المصادر المفتوحة، المطورين لاستخدام الحوسبة السحابية والبنية التحتية الأخرى من خلال المصدر المفتوح كامل الأنماط، مما يشكل سيناريو حلقة مغلقة. نموذجهم هو مجرد مقدمة في المرحلة المبكرة، والسلع ذات الأسعار المحددة هي في الواقع خدمات سحابية.
لقد تحول تطبيق العولمة للنماذج الصينية الكبيرة مفتوحة المصدر من ‘متابعة التكنولوجيا’ إلى ‘هيمنة النظام البيئي’. عندما تكون الولايات المتحدة عالقة في معضلة ‘احت monopolية المصدر المغلق’ و ‘مصدر مفتوح خارج عن السيطرة’، تقوم الصين بإعادة بناء المنطق الأساسي للنظام البيئي العالمي مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي من خلال ‘ابتكار الاتفاقية + تنمية السيناريو’. ساحة المعركة النهائية لهذه اللعبة ليست في المنافسة على نطاق المعلمات ولكن في سوق تريليونات الدولارات للتكامل العميق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والاقتصاد الحقيقي.