الشركات تنتقل من ChatGPT إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية لخفض التكاليف، وMicrosoft تراهن على البرمجيات

بدأت الشركات في يونيو 2026 الانتقال بكثافة من النماذج اللغوية التجارية، مثل تلك التي تصدرها OpenAI، إلى بدائل صينية. ويشير كاتب نشرة ML-digest على موقع Habr إلى أن الأمر لا يتعلق بالموضة، بل بحساب بارد يقوم على توفير تكاليف API. وفي الوقت نفسه، تحاول Microsoft الحفاظ على اهتمام عملائها من الشركات بالذكاء الاصطناعي عبر البرمجيات، لا عبر النماذج وحدها.

لماذا تبتعد الشركات عن العلامات التجارية المألوفة

يكتب كاتب النشرة أن التوفير في استدعاءات API ليس سوى الطبقة العليا من تحوّل أعمق يطال حزمة الذكاء الاصطناعي بأكملها. فقبل عام أو عامين، كان اختيار نماذج OpenAI أو أي مزوّد غربي كبير آخر شبه تلقائي: فالعلامة التجارية كانت تضمن الجودة، وكان السعر ثانويًا أمام التجارب والمشاريع التجريبية. ومع منتصف عام 2026، تجاوزت شركات كثيرة مرحلة المشاريع التجريبية وانتقلت إلى التشغيل الصناعي للذكاء الاصطناعي بأحجام كبيرة. وعند هذه الأحجام، يتحول الفارق في تكلفة الرمز (token) بين النموذج التجاري والبديل الأرخص إلى بند ملحوظ في المصروفات.

وخلال العامين الأخيرين، رفعت المختبرات الصينية بصورة منهجية جودة النماذج المفتوحة وشبه المفتوحة، وقدّمت في الوقت نفسه سعرًا أقل بكثير للرمز مقارنةً بالمنتجات الرائدة لدى المختبرات الغربية. وبالنسبة إلى الشركات التي تحسب اقتصاديات الوحدة (unit-economics) لميزات الذكاء الاصطناعي لديها، يبدو هذا الخيار أكثر فأكثر قرارًا عقلانيًا لا مجازفة.

ماذا تفعل Microsoft للإبقاء على عملائها

من اللافت أن Microsoft تتحرك وفق المنطق نفسه، لكن من الجهة المقابلة. فبدلًا من المنافسة بجودة النموذج الأساسي وحدها، تعتمد الشركة على الدمج العميق للذكاء الاصطناعي في برمجياتها: فـ Copilot مدمج في Windows وOffice وفي مجموعة الأدوات المؤسسية، ما يخلق لدى العملاء تكاليف تحوّل لا تقتصر على سعر طلب API واحد. وهي استراتيجية احتفاظ بالعملاء عبر المنظومة المتكاملة، لا عبر أرخص نموذج أو أقواه في السوق.

• يونيو 2026 — بحسب كاتب النشرة، هو الشهر الذي أصبح فيه تغيّر الاستراتيجية «المحرك الرئيسي للتغيرات في الصناعة»
• سبب التحول إلى النماذج الصينية — توفير تكاليف API عند التشغيل الصناعي، لا تغيّر الأذواق
• رد Microsoft — الرهان على البرمجيات والدمج العميق للذكاء الاصطناعي في منتجاتها، لا على النموذج وحده

ما الذي يختبئ وراء الحديث عن فقاعة الذكاء الاصطناعي

يُستخدم مصطلح «فقاعة الذكاء الاصطناعي» منذ عامين لوصف الفجوة بين الاستثمارات الضخمة في النماذج والبنية التحتية، وبين العائد من هذه الاستثمارات على الأعمال النهائية، وهو عائد لم يتضح بعد بالكامل. ويقترح كاتب النشرة النظر إلى الوضع لا بوصفه مسألة إيمان بالتقنية، بل تحسينًا اعتياديًا للنفقات: فما إن تنتقل الشركة من مشروع تجريبي للذكاء الاصطناعي إلى عشرات أو مئات الملايين من استدعاءات النموذج شهريًا، حتى يتحول توفير بضعة سنتات لكل ألف رمز إلى بند ملحوظ في الميزانية. وفي هذا المنطق، يصبح اختيار مزوّد النموذج قرار شراء عاديًا، لا مسألة ولاء للعلامة التجارية.

وهذا ما يفسر أيضًا لماذا ينصح الكاتب بالنظر إلى «حزمة الذكاء الاصطناعي كاملةً من الأعلى إلى الأسفل»، لا إلى سعر استدعاء API محدد فقط: فالتغيرات تحدث في آن واحد على مستوى النماذج والبنية التحتية السحابية والبرمجيات التطبيقية، ويفوز من يستطيع تحسين الطبقات الثلاث معًا، لا واحدة منها فقط.

ماذا يعني ذلك

يتحول الحديث عن «فقاعة الذكاء الاصطناعي» أكثر فأكثر من سؤال «هل سيستخدم الناس هذه النماذج أصلًا» إلى سؤال أكثر واقعية: «أي مزوّد أرخص عند الأحجام الكبيرة». وبالنسبة إلى السوق، يعني ذلك اشتداد المنافسة السعرية بين النماذج التجارية والنماذج الصينية، أما بالنسبة إلى شركات مثل Microsoft، فهو حافز لتحقيق الأرباح لا من النموذج نفسه، بل من البرمجيات المحيطة به.