من النمور إلى الهررة: تحول الذكاء الاصطناعي في الصين

تغيير في الاتجاه

احتفلت Baichuan، إحدى ‘النمور الست’ الأصلية، مؤخرًا بالذكرى السنوية الثانية لتأسيسها بالإعلان عن تغيير كبير في التركيز. أكد الرئيس التنفيذي Wang Xiaochuan على الحاجة إلى تبسيط العمليات والتركيز على قطاع الرعاية الصحية. يتناقض هذا التحول بشكل صارخ مع رؤية الشركة الأولية المتمثلة في تطوير نموذج تأسيسي يشبه النسخة الصينية من OpenAI.

وبالمثل، أعلنت Zero One، وهي عضو آخر في المجموعة أسسها Kai-Fu Lee، عن انتقالها إلى استراتيجية ‘صغيرة ولكنها متقنة’. تخلت الشركة الناشئة عن تطلعاتها الأولية لبناء منصة AI 2.0 وتسريع ظهور الذكاء الاصطناعي العام (AGI). يشير هذا الاتجاه، كما ذكرت Xpin، إلى تحول من نمور طموحة إلى ‘هررة’ أكثر واقعية.

صدمة DeepSeek

كان التحول في الاستراتيجية يختمر تحت السطح قبل أن يصبح واضحًا على نطاق واسع. وفقًا لخبير التكنولوجيا Wang Wenguang، مؤلف كتاب Large Model Knowledge Graph، توقفت العديد من الشركات الصينية بالفعل عن تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بسبب التكاليف الباهظة.

أطلق إطلاق DeepSeek R1 في يناير موجات صدمة في جميع أنحاء الصناعة، مما دفع العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم إلى إدراك أنها ببساطة لا تستطيع المنافسة. أثار هذا الإدراك تحولًا جماعيًا بين النمور الست، والانتقال بعيدًا عن تطوير AGI ونحو مجالات أخرى أكثر تخصصًا.

تخلت Baichuan و Zero One عن نماذج التدريب المسبق تمامًا، وبدلاً من ذلك تركزان على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. قلصت MiniMax عملياتها في مجال B2B، وحولت تركيزها إلى الأسواق الخارجية من خلال تطبيقات إنشاء الفيديو. لا تزال Zhipu AI و Moonshot AI و Character AI نشطة داخل مجتمع المصادر المفتوحة، ولكن لم ينتج أي منها حتى الآن أداة تتجاوز DeepSeek R1.

حاليًا، تركز ‘الهررة الست’ بشكل متزايد على سوق B2B للبرامج كخدمة (SaaS) - وهو مجال يُنظر إليه على أنه ‘أقل ابتكارًا’ داخل مشهد الذكاء الاصطناعي الأوسع. ومع ذلك، فإن هذا السوق لا يخلو من التحديات. يشير Wang Wenguang إلى أن الحواجز التقنية التي تحول دون تطوير منصة نموذج لغوي كبير ليست عالية بشكل خاص.

‘استغرق الأمر مني حوالي نصف عام لتطوير مثل هذه المنصة بنفسي. أعتقد أنه من الصعب جني الأموال من هذا المنتج من خلال شركة، ولكن يمكن للفرد أن يحقق دخلاً بسيطًا منه،’ كما صرح Wang.

يوجد الآن ما يقرب من ألف منصة مماثلة في السوق، وهي قابلة للتكرار بسهولة. ‘أنا أتعاون مع شركات B2B، وأقدم خدمات مقابل 40.000-50.000 رنمينبي فقط - وهو سعر لا يمكن للشركات الكبيرة منافسته،’ أضاف وانغ.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الصين

يتفق خبراء الصناعة إلى حد كبير مع تقييم Kai-Fu Lee بأنه، في المستقبل، ستستمر DeepSeek و Alibaba و ByteDance فقط في تطوير نماذج تأسيسية في الصين.

‘من المحتمل أن تفشل الشركات الناشئة التي تواصل السعي وراء تقنية LLM. الأكثر وعدًا هو بالتأكيد DeepSeek، يليه Alibaba و ByteDance. من المتوقع أن يأخذ القائد 50-80٪ من حصة السوق، مع احتمال أن يأخذ الباقي 10٪. السؤال الأساسي هو: من الذي ينشئ AGI أولاً؟ تلك الشركة هي الفائز النهائي،’ كما أشار جيانغ شاو، متخصص الذكاء الاصطناعي في شركة مالية.

تحتل DeepSeek حاليًا مكانة رائدة، مستفيدة من مزيج من المثالية التقنية وقوة عاملة موهوبة وموارد كبيرة. يعتقد Wang Wenguang أن الشركة يمكن أن تحقق هيمنة عالمية إذا اختارت تسويق تقنيتها بقوة.

وفقًا لـ Xpin، ظهرت البيانات كمفاضلة حاسمة في بيئة لا يزال فيها تحديد الفائز النهائي غير مؤكد. ‘لخلق ميزة تنافسية، فإن العامل الحاسم هو البيانات التي تمتلكها، لأن أي شخص يمكنه استخدام النموذج،’ أكد غاو بنغ، خبير التكنولوجيا في Alibaba.

سواء كان التركيز على تطوير النموذج التأسيسي أو استهداف سوق B2B، تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي عقبات كبيرة في إحداث اختراقات تحويلية. بدون أصول بيانات فريدة أو سنوات من الخبرة المتراكمة، فإنهم يكافحون لإنشاء ميزة تنافسية دائمة. دفع هذا الواقع ‘نمور الذكاء الاصطناعي الست’ في الصين إلى تقليص طموحاتهم والبحث عن فرص للبقاء داخل نظام بيئي للذكاء الاصطناعي سريع التطور.

السعي وراء المجالات المتخصصة القابلة للحياة

تسلط التحولات الاستراتيجية التي قامت بها ‘النمور الست’ الضوء على المنافسة الشديدة والتكلفة العالية للدخول إلى ساحة نموذج الذكاء الاصطناعي التأسيسي. بينما تعيد هذه الشركات توجيه مواردها، فإنها تستكشف بنشاط المجالات المتخصصة داخل مشهد الذكاء الاصطناعي الأوسع. على سبيل المثال، يمثل قطاع الرعاية الصحية فرصة مقنعة للحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بدءًا من أدوات التشخيص وحتى خطط العلاج الشخصية.

ومع ذلك، فإن اختراق سوق الرعاية الصحية يتطلب أكثر من مجرد براعة تكنولوجية. يتطلب فهمًا عميقًا لسير العمل الطبي والمتطلبات التنظيمية ومخاوف خصوصية المرضى. يجب على الشركات الناشئة التي تغامر بالدخول إلى هذا المجال إقامة شراكات استراتيجية مع مقدمي الرعاية الصحية، وبناء الثقة مع المرضى، والتنقل في مشهد تنظيمي معقد.

وبالمثل، يقدم سوق B2B SaaS مجموعة متنوعة من الفرص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من أتمتة تفاعلات خدمة العملاء وحتى تحسين الخدمات اللوجستية لسلسلة التوريد. ومع ذلك، فإن هذا السوق أيضًا شديد التنافسية، مع وجود العديد من اللاعبين الراسخين وتدفق مستمر من الوافدين الجدد. لتحقيق النجاح في هذا المجال، يجب على الشركات الناشئة أن تميز نفسها من خلال جودة المنتج الفائقة وخدمة العملاء الاستثنائية ونماذج التسعير المبتكرة.

ضرورة البيانات

في السباق لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة، ظهرت البيانات كمفاضلة حاسمة. تتمتع الشركات التي يمكنها الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة بميزة كبيرة في تدريب نماذجها وضبطها. يمكن اشتقاق مجموعات البيانات هذه من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك تفاعلات العملاء وبيانات المستشعر والمعلومات المتاحة للجمهور.

ومع ذلك، فإن مجرد امتلاك كميات كبيرة من البيانات لا يكفي. يجب تنظيم البيانات وتنظيفها ووضع العلامات عليها بشكل صحيح لضمان دقتها وأهميتها. علاوة على ذلك، يجب على الشركات تطوير سياسات قوية لإدارة البيانات لحماية الخصوصية والامتثال للمتطلبات التنظيمية.

أدت أهمية البيانات إلى زيادة كبيرة في الطلب على علماء البيانات ومهندسي البيانات. يمتلك هؤلاء المحترفون المهارات والخبرات اللازمة لاستخلاص رؤى من البيانات، وبناء نماذج تعلم الآلة، ونشر حلول الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، ستصبح القدرة على تسخير قوة البيانات ذات أهمية متزايدة لتحقيق النجاح.

حرب المواهب

تتميز صناعة الذكاء الاصطناعي بمنافسة شرسة على المواهب. تقوم الشركات بنشاط بتجنيد كبار المهندسين والباحثين ومديري المنتجات من جميع أنحاء العالم. يتجاوز الطلب على مواهب الذكاء الاصطناعي العرض بكثير، مما يؤدي إلى ارتفاع الرواتب وخلق قوة عاملة متنقلة للغاية.

لجذب أفضل المواهب والاحتفاظ بها، يجب على الشركات تقديم حزم تعويضات تنافسية، ومهام عمل صعبة، وفرصًا للنمو المهني. يجب عليهم أيضًا تعزيز ثقافة الابتكار والتعاون والتعلم المستمر.

علاوة على ذلك، تستثمر الشركات في برامج التدريب والتطوير لرفع مستوى مهارات القوى العاملة الحالية لديها. تغطي هذه البرامج مجموعة واسعة من الموضوعات، بما في ذلك تعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. من خلال الاستثمار في مهارات موظفيها، يمكن للشركات التأكد من أن لديها المواهب التي تحتاجها للتنافس في مشهد الذكاء الاصطناعي سريع التطور.

المشهد التنظيمي

تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي تدقيقًا متزايدًا من المنظمين في جميع أنحاء العالم. تتصارع الحكومات مع الآثار الأخلاقية والاجتماعية والاقتصادية للذكاء الاصطناعي، وتقوم بتطوير قوانين ولوائح جديدة لمعالجة هذه المخاوف.

تغطي هذه اللوائح مجموعة واسعة من القضايا، بما في ذلك خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي واستخدام الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الهامة. يجب على الشركات مواكبة هذه التطورات التنظيمية والتأكد من أن حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تمتثل لجميع القوانين واللوائح المعمول بها.

علاوة على ذلك، يجب أن تكون الشركات شفافة بشأن كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وكيفية استخدامها. يجب أن يكونوا مسؤولين أيضًا عن القرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. من خلال تبني الشفافية والمساءلة، يمكن للشركات بناء الثقة مع عملائها وأصحاب المصلحة.

الطريق إلى الأمام

تؤكد التحولات الاستراتيجية التي قامت بها ‘النمور الست’ على التحديات والفرص التي تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين. في حين أن ساحة النموذج التأسيسي لا تزال تهيمن عليها عدد قليل من اللاعبين الكبار، لا تزال هناك فرص عديدة للشركات الناشئة لاقتطاع مجالات متخصصة قابلة للحياة داخل مشهد الذكاء الاصطناعي الأوسع.

لتحقيق النجاح، يجب على الشركات الناشئة التركيز على تطوير حلول ذكاء اصطناعي متخصصة تلبي احتياجات العملاء المحددة. يجب عليهم أيضًا إعطاء الأولوية لجودة البيانات واكتساب المواهب والامتثال التنظيمي. من خلال تبني نهج عملي والتركيز على تقديم قيمة ملموسة، يمكن للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أن تزدهر في النظام البيئي الصيني للذكاء الاصطناعي سريع التطور. قد تكون الرحلة من النمر إلى الهرة هي التطور الضروري للبقاء على المدى الطويل والنمو المستدام.