الذكاء الاصطناعي المفتوح: بدائل قوية للاشتراكات

يشهد مشهد الذكاء الاصطناعي، الذي بدا ذات يوم وكأنه خاضع لهيمنة حفنة من عمالقة وادي السيليكون مثل OpenAI و Google و Meta و Microsoft، تحولاً رائعاً. بينما يواصل هؤلاء اللاعبون الراسخون سباقهم عالي المخاطر في التطوير، وغالباً ما يضعون قدراتهم الأكثر تقدماً خلف جدران الدفع للاشتراكات، يكتسب تيار مضاد قوي زخماً. موجة جديدة من المنافسين، لا سيما من مراكز الابتكار في الصين، تثبت أن الذكاء الاصطناعي المتطور لا يتطلب بالضرورة تكاليف باهظة أو سرية خاصة بالملكية. تدخل شركات مثل DeepSeek و Alibaba و Baidu دائرة الضوء العالمية، وتدعم نماذج قوية تُقدم غالباً كبدائل مفتوحة المصدر أو منخفضة التكلفة، مما يتحدى بشكل أساسي نماذج الأعمال السائدة ويوسع الإمكانيات للمطورين والمستخدمين في جميع أنحاء العالم.

تمثل هذه الديناميكية الناشئة أكثر من مجرد دخول منافسين جدد إلى الساحة؛ إنها تشير إلى تحول محتمل في الفلسفة التي يقوم عليها تطوير الذكاء الاصطناعي وإمكانية الوصول إليه. إن قرار هؤلاء اللاعبين الجدد بإصدار نماذج متطورة بموجب تراخيص متساهلة، مما يجعل الكود الأساسي متاحاً بسهولة على منصات مثل GitHub و Hugging Face، يتناقض بشكل صارخ مع النهج المغلق وغير الشفاف الذي يفضله بعض العمالقة الغربيين. لا يؤدي هذا الانفتاح إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الأدوات القوية فحسب، بل يعزز أيضاً نظاماً بيئياً نابضاً بالحياة حيث يمكن للمطورين التجربة والتخصيص والبناء بحرية على هذه النماذج التأسيسية، مما قد يسرع الابتكار بوتيرة غير مسبوقة. دعونا نتعمق في ثلاثة أمثلة بارزة تقود هذه الحملة، ونستكشف أصولها وقدراتها وتداعيات استراتيجياتها المفتوحة.

DeepSeek: الوافد الجديد الرشيق الذي يهز المؤسسة

شركة Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd.، التي تعمل تحت الاسم الأكثر إيجازاً DeepSeek، اقتحمت مشهد الذكاء الاصطناعي الدولي بسرعة وتأثير ملحوظين. على الرغم من كونها كياناً حديثاً نسبياً، تأسست رسمياً في أبريل 2023 كفرع من شركة التداول الكمي High-Flyer Quant، سرعان ما حظيت DeepSeek بالاهتمام لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي تنافست، وفي بعض المعايير تفوقت، على تلك الخاصة بعمالقة الصناعة الذين لديهم دورات تطوير أطول بكثير وميزانيات أكبر بكثير. هذه القدرة على تحقيق أداء تنافسي بكفاءة أكبر على ما يبدو أحدثت تموجات في القطاع.

تعتبر دورة التكرار السريعة للشركة جديرة بالملاحظة. بدءاً من نموذجها الأولي DeepSeek-LLM، سرعان ما تبعته بنماذج متخصصة مثل DeepSeek-Math. كان الإعلان عن DeepSeek V2 ولاحقاً DeepSeek V3 في أواخر عام 2024 يشير بالفعل إلى المسار الطموح للشركة. ومع ذلك، كان الكشف عن نماذجها المنطقية، DeepSeek-R1 و DeepSeek-R1-Zero، في يناير 2025 هو الذي استحوذ حقاً على خيال الصناعة ويمكن القول إنه شكل نقطة تحول. أجرت هذه النماذج مقارنات مباشرة وغالباً ما تكون إيجابية مع سلسلة GPT-4 المتقدمة من OpenAI ونموذجها المتوقع ‘o1’، مما أثار نقاشاً كبيراً حول أحدث ما توصل إليه العلم في مجال الاستدلال بالذكاء الاصطناعي. لم يكن الإعلان مجرد إعلان أكاديمي؛ فقد ورد أنه أثر على أسعار أسهم المنافسين، ودفع إلى إعادة تقييم استراتيجية داخل مختبرات الذكاء الاصطناعي القائمة، بل وأثار مناقشات بين الهيئات الحكومية بشأن تداعيات مثل هذا الذكاء الاصطناعي القوي والمتاح الناشئ من لاعبين عالميين جدد.

تستخدم DeepSeek ما تسميه استراتيجية “الوزن المفتوح” (open weight) للعديد من نماذجها، وتصدرها بموجب ترخيص MIT License المتساهل. في حين أن هذا قد لا يعادل المصدر المفتوح بنسبة 100٪ بالمعنى الدقيق للكلمة (حيث قد تظل جوانب معينة من بيانات التدريب أو المنهجية مملوكة)، إلا أنه يمثل درجة كبيرة من الانفتاح. والأهم من ذلك، أن أوزان النموذج - المعلمات التي تلخص المعرفة المكتسبة للنموذج - متاحة. يتيح ذلك للمطورين تنزيل النماذج من مستودعات مثل GitHub و Hugging Face، مما يمكنهم من تشغيل النماذج محلياً، وضبطها لمهام محددة، ودمجها في تطبيقات فريدة، أو ببساطة دراسة بنيتها. هذا المستوى من الوصول يختلف كثيراً عن التفاعل فقط من خلال واجهة برمجة تطبيقات مقيدة أو واجهة ويب مغلقة.

من منظور المستخدم، تتجلى DeepSeek بشكل أساسي كأداة ذكاء اصطناعي بأسلوب روبوت الدردشة، يمكن الوصول إليها عبر واجهة ويب وتطبيقات محمولة مخصصة لمنصتي iOS و Android. يتضح تأثيرها المتزايد من خلال قائمة متنامية من الشراكات. يتم دمج تقنية DeepSeek أو استكشافها من قبل كبار اللاعبين في مجال التكنولوجيا، بما في ذلك Lenovo و Tencent و Alibaba و Baidu، مما يعرض قابليتها للتطبيق عبر أنظمةالأجهزة والبرامج المتنوعة. يؤكد صعود DeepSeek على موضوع رئيسي: لم تعد اختراقات الذكاء الاصطناعي الهامة حكراً على مختبرات الأبحاث الراسخة، ويمكن للتطوير الفعال المقترن بالانفتاح الاستراتيجي إعادة تشكيل المشهد التنافسي بسرعة.

Qwen من Alibaba: الانفتاح على نطاق واسع من عملاق التجارة الإلكترونية

بينما تمثل DeepSeek الشركة الناشئة الرشيقة التي تتحدى الوضع الراهن، فإن Alibaba Qwen (Tongyi Qianwen) تشير إلى تبني استراتيجي للانفتاح من قبل واحدة من أكبر تكتلات التكنولوجيا في الصين، بل وفي العالم. دخلت Alibaba، المشهورة بإمبراطوريتها الواسعة في التجارة الإلكترونية وخدمات الحوسبة السحابية والمشاريع التكنولوجية المتنوعة، سباق الذكاء الاصطناعي التوليدي بموارد وطموح كبيرين. سرعان ما أثبتت عائلة Qwen من نماذج اللغة الكبيرة نفسها بين العروض الرائدة مفتوحة المصدر على مستوى العالم.

بدأت الرحلة بإصدار تجريبي في أبريل 2023، واكتسبت زخماً سريعاً داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي حيث أصدرت Alibaba تدريجياً نماذج مختلفة بموجب تراخيص مفتوحة المصدر طوال ذلك العام. استمر هذا الالتزام بالانفتاح إلى حد كبير مع التكرارات اللاحقة. في حين أن بعض الإصدارات المتخصصة للغاية أو الحساسة تجارياً قد يكون لها تراخيص مختلفة، فإن النماذج الأساسية ضمن سلسلة Qwen، بما في ذلك Qwen 2، وسلسلة Qwen-VL متعددة الوسائط (التي تتعامل مع كل من النصوص والصور)، و Qwen-Audio، و Qwen2-Math الموجه نحو الرياضيات، غالباً ما تم توفيرها بموجب تراخيص متساهلة مثل Apache 2.0 License. يسمح هذا بالاستخدام التجاري والبحثي الواسع، مما يزيد من تبنيها. مثل DeepSeek، يمكن لمجتمع المطورين العالمي الوصول بسهولة إلى هذه النماذج عبر منصات مثل GitHub و Hugging Face.

لم تخجل Alibaba من وضع نماذجها مباشرة في مواجهة أفضل ما في الصناعة. جاء الإعلان عن Qwen 2.5-Max في يناير 2025 و Qwen2.5-VL متعدد الوسائط في مارس 2025 بمزاعم جريئة، وتسويقها على أنها تمتلك قدرات تتجاوز أو تنافس نماذج بارزة مثل GPT-4o من OpenAI، و V3 من DeepSeek، و Llama-3.1-405B القوي من Meta. في حين أن نتائج المعايير يمكن أن تخضع للتفسير وتقييمات المهام المحددة، فإن التطوير المستمر والموقف التنافسي يؤكدان نية Alibaba الجادة في مجال الذكاء الاصطناعي.

ومن المثير للاهتمام أن نموذج Qwen الأولي اعترف بتراثه، حيث استند جزئياً إلى نموذج Llama LLM التأسيسي من Meta - وهو بحد ذاته إصدار تاريخي مفتوح المصدر حفز الكثير من النشاط في هذا المجال. ومع ذلك، قامت Alibaba بتعديل وبناء كبير على هذا الأساس، وتطوير بنياتها ومنهجيات التدريب الفريدة الخاصة بها لأجيال Qwen اللاحقة. يسلط هذا التطور الضوء على نمط شائع في عالم المصادر المفتوحة: البناء على العمل الحالي لإنشاء قدرات جديدة ومحسنة.

ربما يتضح تأثير استراتيجية Qwen المفتوحة بشكل أفضل من خلال الإحصائية المذهلة المذكورة: ورد أنه تم تطوير أكثر من 90,000 نموذج مستقل بناءً على كود Qwen مفتوح المصدر. يتحدث هذا الرقم كثيراً عن قوة النشر المفتوح. إنه يدل على نظام بيئي مزدهر حيث يستفيد الباحثون والشركات الناشئة والمطورون الأفراد من عمل Alibaba التأسيسي لإنشاء أدوات متخصصة وإجراء تجارب جديدة ودفع حدود الذكاء الاصطناعي في اتجاهات متنوعة. بالنسبة للمستخدمين النهائيين، يتم الوصول إلى Qwen عادةً من خلال واجهة روبوت محادثة مألوفة، متاحة على الويب ومن خلال تطبيقات الهاتف المحمول على iOS و Android. يوضح نهج Alibaba أنه حتى عمالقة التكنولوجيا يمكنهم الاستفادة استراتيجياً من المصادر المفتوحة لتعزيز الابتكار وبناء المجتمع والمنافسة بفعالية على المسرح العالمي للذكاء الاصطناعي.

Ernie من Baidu: تحول استراتيجي من عملاق البحث

تقدم Baidu، التي يشار إليها غالباً باسم Google الصينية بسبب هيمنتها في سوق محركات البحث، نوعاً مختلفاً من الإرث إلى سباق الذكاء الاصطناعي. على عكس DeepSeek أو حتى الدفعة الحديثة نسبياً لـ Alibaba في نماذج اللغة الكبيرة، شاركت Baidu بعمق في أبحاث الذكاء الاصطناعي، لا سيما في معالجة اللغة الطبيعية، لسنوات عديدة. يعود تاريخ سلالة نماذجها ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) إلى عام 2019، قبل حمى الإصدار العام التي أشعلها ChatGPT.

بدأت الدفعة العامة للذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل جدي مع إصدار Ernie 3.0 LLM في مارس 2023، تلاه Ernie 3.5 في يونيو 2023. في البداية، تبنت Baidu نهجاً طبقياً أكثر تقليدية، مشابهاً لبعض نظيراتها الغربية. تم حجز Ernie 4.0 الأكثر تقدماً، الذي تم إصداره في أكتوبر 2023، بشكل أساسي لمنتجات Baidu القائمة على الاشتراك، بينما قام Ernie 3.5 القادر بتشغيل الإصدار المجاني من روبوت الدردشة الخاص بها، المعروف باسم Ernie Bot.

ومع ذلك، يبدو أن الديناميكيات التنافسية داخل صناعة الذكاء الاصطناعي، التي تتميز بالتقدم السريع من المنافسين (المحليين والدوليين) والجدوى المتزايدة لاستراتيجيات المصادر المفتوحة، إلى جانب الانخفاض المحتمل في تكاليف إنتاج النماذج، قد دفعت إلى تحول استراتيجي كبير. أشارت Baidu إلى تحول حاسم نحو مزيد من الانفتاح. في حين أن نماذج Ernie الحالية التي تشغل خدماتها الرئيسية لم تكن مفتوحة المصدر في البداية، أعلنت الشركة عن خطط لتغيير هذا المسار بشكل كبير.

أدى إصدار Ernie 4.5 LLM ونموذج الاستدلال المخصص، Ernie X1، في منتصف مارس 2025، إلى مقارنات فورية مع GPT-4.5 من OpenAI و R1 من DeepSeek، على التوالي، مما وضع Baidu بقوة في الطبقة العليا من مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك، إلى جانب هذه الادعاءات المتعلقة بالأداء، أعلنت Baidu عن خارطة طريق واضحة نحو الانفتاح. أعلنت الشركة عن نيتها جعل نماذجها الأساسية مفتوحة المصدر بدءاً من 30 يونيو. علاوة على ذلك، أعلنت أن روبوت الدردشة Ernie Bot سيصبح مجانياً لجميع المستخدمين اعتباراً من 1 أبريل، مما يزيل حاجز الاشتراك السابق للوصول إلى الذكاء الاصطناعي للمحادثة الأكثر قدرة. وبالنظر إلى المستقبل، أشارت Baidu أيضاً إلى أن تكرارها الرئيسي التالي، Ernie 5، المتوقع في النصف الأخير من عام 2025، سيتبنى بالمثل فلسفة المصدر المفتوح والاستخدام المجاني.

تعتبر إعادة التوجيه الاستراتيجي هذه من قبل لاعب بحجم Baidu ذات أهمية كبيرة. إنها تشير إلى الاعتراف بأن الانفتاح قد يصبح ضرورة تنافسية، وليس مجرد مسار بديل. من خلال إتاحة نماذجها الحديثة مجاناً، تستعد Baidu لتنمية مجتمع المطورين، وتحفيز الابتكار حول منصتها، وربما الاستحواذ على حصة كبيرة من العقول بين المستخدمين الذين يبحثون عن أدوات ذكاء اصطناعي قوية وغير مقيدة.

مثل منافسيها، واجهة المستخدم الأساسية لـ Ernie هي روبوت محادثة، يمكن الوصول إليه عبر الويب وتطبيقات الهاتف المحمول (iOS و Android). وجدت قدرات Ernie طريقها أيضاً إلى منتجات استهلاكية ملموسة، لا سيما دمجها في ميزات الذكاء الاصطناعي لإصدار دولي من سلسلة هواتف Samsung Galaxy S24 الذكية. يوفر هذا التكامل مثالاً ملموساً على كيفية انتقال نماذج اللغة المتقدمة هذه إلى ما وراء مختبرات الأبحاث وواجهات الويب إلى الأجهزة التي يستخدمها الملايين يومياً. تؤكد استراتيجية Baidu المتطورة على سيولة مشهد الذكاء الاصطناعي، حيث يقوم حتى العمالقة الراسخون بتكييف مناهجهم استجابة للتقدم التكنولوجي وتوقعات السوق المتغيرة.

التنقل في عالم الذكاء الاصطناعي المتوسع

يشير ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتاحة من DeepSeek و Alibaba و Baidu إلى أكثر من مجرد زيادة المنافسة للاعبين الراسخين مثل OpenAI و Google. إنه يمثل توسعاً أساسياً في الاختيار والفرص لمجموعة متنوعة من المستخدمين والمطورين. إن توفر هذه النماذج، غالباً بموجب تراخيص مفتوحة المصدر متساهلة أو تراخيص “الوزن المفتوح”، يقلل بشكل كبير من حاجز الدخول للابتكار. يمكن الآن للشركات الصغيرة والمطورين الأفراد والباحثين والطلاب الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي والاستفادة منها والتي كانت محصورة سابقاً في الشركات الكبيرة أو مستويات الاشتراك باهظة الثمن.

يغذي هذا الانتشار العديد من الاتجاهات الإيجابية:

• التخصيص: يمكن للمطورين ضبط هذه النماذج المفتوحة على مجموعات بيانات محددة لإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي متخصصة للغاية مصممة للصناعات المتخصصة أو المهام الفريدة، متجاوزين الحلول العامة ذات المقاس الواحد الذي يناسب الجميع.
• التجريب: تتيح القدرة على تنزيل وتعديل أوزان النموذج استكشافاً أعمق لبنى وقدرات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز البحث الأكاديمي والابتكار الشعبي.
• خفض التكاليف: بالنسبة للمستخدمين والمؤسسات الذين سئموا من رسوم الاشتراك المتكررة، توفر هذه البدائل المجانية أو منخفضة التكلفة وظائف قوية دون العبء المالي المرتبط بها، مما قد يؤدي إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المعززة للإنتاجية.
• نمو النظام البيئي: تعمل إمكانية الوصول عبر منصات مثل GitHub و Hugging Face على تنمية مجتمعات نابضة بالحياة حول هذه النماذج، وتقدم موارد مشتركة ودعماً وفرص تطوير تعاونية.

ومع ذلك، يتطلب التنقل في هذا الكون الموسع دراسة متأنية. يتضمن اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد مقارنة معايير الأداء. عوامل مثل جودة وتوافر الوثائق، واستجابة مجتمع المطورين، ونقاط القوة والضعف المحددة للنموذج (على سبيل المثال، الكفاءة في الترميز مقابل الكتابة الإبداعية مقابل الفهم متعدد الوسائط)، والموارد الحسابية المطلوبة لتشغيل النموذج أو ضبطه بفعالية كلها عناصر حاسمة في عملية صنع القرار. بينما توفر المنصات السحابية موارد قابلة للتطوير، فإن إمكانية تشغيل نماذج قوية محلياً على أجهزة قادرة هي اقتراح جذاب تم تمكينه بواسطة بعض الإصدارات المفتوحة.

علاوة على ذلك، فإن صعود هذه البدائل القوية يثير حتماً أسئلة استراتيجية للاعبين الحاليين. هل سيجبر الضغط من النماذج عالية الجودة ومفتوحة المصدر عمالقة الذكاء الاصطناعي الغربيين على تبني استراتيجيات أكثر انفتاحاً بأنفسهم، ربما عن طريق إصدار نماذج أقدم أو تقديم مستويات مجانية أكثر سخاء؟ أم أنهم سيضاعفون التركيز على الميزات الخاصة بالملكية، وتقييد النظام البيئي، والحلول التي تركز على المؤسسات للحفاظ على تفوقهم؟ التفاعل التنافسي ديناميكي ويتطور باستمرار.

يضيف البعد الجيوسياسي أيضاً تعقيداً، حيث إن تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة خارج المراكز الغربية التقليدية يحمل آثاراً كبيرة طويلة الأجل على الريادة التكنولوجية والمعايير العالمية. مع انتشار هذه الأدوات القوية على نطاق أوسع، تصبح المناقشات حول تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول، والمبادئ التوجيهية الأخلاقية، وسوء الاستخدام المحتمل ذات صلة متزايدة عبر جميع اللاعبين، بغض النظر عن أصلهم أو نموذج الترخيص الخاص بهم. لقد اتسع سباق الذكاء الاصطناعي بشكل لا لبس فيه، مقدماً مشهداً أكثر ثراءً وتعقيداً، وفي نهاية المطاف، أكثر سهولة في الوصول إليه من أي وقت مضى. يكمن التحدي والفرصة الآن في تسخير هذه الإمكانات الموسعة بمسؤولية وفعالية.