لم تعد الذكاء الاصطناعي مجرد برنامج: فالمعركة تدور حول الطاقة والبنية التحتية
من التنافس بين ChatGPT وDeepSeek إلى السباق لبناء مراكز البيانات، وتأمين إمدادات الكهرباء، والتحكم في الأنظمة التي تربط الذكاء الاصطناعي بالشركات. تستثمر الولايات المتحدة والصين وأوروبا في أجزاء مختلفة من نفس السلسلة: وسيكون الميزة التنافسية الحقيقية هي توفر القدرات الحاسوبية، والبيانات المحمية، والمنصات التي يصعب استبدالها
النقاط الرئيسية
الذكاء الاصطناعي يمر بمرحلة تحول. حتى وقت قريب، بدا أن المنافسة تركز بشكل أساسي على النماذج: من يمتلك الخوارزمية الأقوى، ومن يحقق أفضل النتائج في الاختبارات، ومن يتمكن من تقديم إجابة بتكلفة أقل. لكن الرياح تتغير الآن، والتحدي ينتقل إلى مستوى أكثر واقعية وملموسة، نحو ما يلزم لتشغيل تلك النماذج نفسها يوميًا وإدخالها في الشركات والجهات الإدارية.
قد تساعد بعض الأرقام في توضيح حجم التغيير الذي نتحدث عنه بشكل أفضل. حتى 31 أغسطس الماضي، سجلت الصين 1,112 خدمة من خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مقابل 302 خدمة في نهاية عام 2024 و748 خدمة في نهاية عام 2025. كما أظهر النظام نفسه وجود 731 تطبيقًا مرتبطًا بنماذج مسجلة مسبقًا. وهذا يعني أن DeepSeek – وهي أكبر شركة صينية في مجال الذكاء الاصطناعي، التي أسسها ليانغ وينفنغ، والتي تعمل على تطوير نماذج لغوية ضخمة مفتوحة المصدر – على الرغم من أنها تظل بلا شك اسمًا محوريًّا، إلا أنها لم تعد كافية بمفردها لوصف سوق بكين. وذلك لأن هناك شركات تكميلية تبني حول النموذج البيئة الكاملة اللازمة لاستخدامه: Alibaba تطور Qwen، تنسنت تربط نماذجها بمنصات وأدوات للمطورين، بايدو تدمج إرني مع السحابة، هواوي تربط بانغو بمعجلاتها أسند.
سعر التوكن أقل أهمية من تكلفة العمل المنجز
في سبتمبر 2026، كان السوق الصيني قد أظهر بالفعل تجزئة شديدة التنافسية في أسعار الاستدلال. DeepSeek V4.1-Flash أشار إلى 0.30 دولار لكل مليون توكن من المدخلات غير الموجودة في ذاكرة التخزين المؤقت و1.20 دولار لكل مليون توكن من المخرجات في فترات الذروة؛ MiniMax M2.7 استخدم نفس النمط الأساسي؛ كانت شركة Tencent تعرض GLM-5.3-Flash عبر TokenHub بسعر 0,8 رنمينبي لكل مليون توكن مدخل و2,8 رنمينبي لكل مليون توكن مخرج.
لكن التكلفة الاسمية لـ الرمز الرقمي ليست هي المتغير الوحيد الذي سيحدد مدى تبنيه على نطاق صناعي. فقد يكون النموذج الأقل تكلفة، الذي يتطلب مزيدًا من الضوابط أو إشرافًا بشريًّا أكبر أو إجراءات تحقق أطول، أكثر تكلفة من الناحية الاقتصادية. ولهذا السبب، ما دام النموذج لم يصل بعد إلى الحد الأدنى من الموثوقية الذي تتطلبه العملية، فإن الجودة تغلب على السعر. وعندما تتجاوز عدة أنظمة هذا الحد، تصبح متغيرات أخرى حاسمة، مثل أوقات التكامل، وزمن الاستجابة، والأمن، ومكان تخزين البيانات، وتكلفة السعة الحاسوبية، وإمكانية التثبيت الخاص، والتوافق مع البرامج الحالية.
سباق الولايات المتحدة وراء التنين
كما أن الولايات المتحدة قد نقلت المنافسة الآن إلى خارج المختبرات. مايكروسوفت، Aws، Google، OpenAI، Anthropic، Meta وNvidia يسيطرون على قطاعات مختلفة من السلسلة، مثل النماذج، والسحابة، والمسرعات، وبرامج الإدارة. بعض الأمثلة: أعلنت «OpenAI»، في أبريل 2026، أن «Stargate» قد تجاوزت بالفعل 10 جيجاواط من السعة التحتية المضمونة في الولايات المتحدة. وفي الشهر نفسه، أعلنت Anthropic بالتعاون مع Aws عن توفير ما يصل إلى 5 جيجاوات إضافية وأكثر من 100 مليار دولار من الاستثمارات في التقنيات على مدى عشر سنوات. وأشارت Microsoft إلى إنفاق رأسمالي يبلغ حوالي 175 مليار دولار بحلول عام 2026، في حين توقعت Alphabet أن يتراوح هذا الرقم بين 175 و185 مليار دولار.
