تقرير Stanford HAI: الفجوة بين الولايات المتحدة والصين في الذكاء الاصطناعي تقاربت تقريباً، والأمان متأخر

يقوّض تقرير معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي (Stanford HAI) AI Index 2026 الأسطورة المريحة للقيادة المطلقة للولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي: فمن حيث جودة النماذج المتقدمة، اقتربت الصين كثيراً من الشركات الأمريكية، وفيما يتعلق بالتحقق العام من السلامة، يبقى السوق متخلفاً كثيراً عن طموحاته الخاصة. في تقرير AI Index 2026 الذي نشره معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي في 13 أبريل 2026، تم تجميع البيانات حول أداء النماذج والاستثمارات والمنشورات العلمية والبراءات والمشاعر العامة وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول. الاستنتاج الرئيسي يبدو غير سار للصناعة الأمريكية: لا يبدو أن هناك أي فارق تكنولوجي مستدام للولايات المتحدة.

وفقاً لستانفورد، تبادلت النماذج الأمريكية والصينية مراكزها مراراً وتكراراً في أعلى التصنيفات منذ بداية 2025. في فبراير 2025، عادل DeepSeek-R1 لفترة وجيزة أفضل نموذج أمريكي، وبحلول مارس 2026، تقلصت أفضلية نموذج Anthropic الأساسي إلى 2,7%. هذا لا يعني أن الولايات المتحدة فقدت جميع مزاياها.

تظل الشركات الأمريكية تطلق المزيد من النماذج الأعلى: 50 مقابل 30 للصين في 2025. تتمتع الولايات المتحدة أيضاً بجودة براءات أعلى واستثمارات خاصة أكثر بكثير. لكن الصين تتصدر بالفعل من حيث حجم منشورات الذكاء الاصطناعي وحصة الاستشهادات وعدد براءات الاختراع الممنوحة.

بعبارة أخرى، يتوقف السوق عن أن يكون قصة عن قائد واحد لا يقبل الجدل. الآن هي سباق ضيق حيث يمكن للأفضلية أن تتغير بعد كل إطلاق رئيسي. يشير معهد ستانفورد على حدة إلى نقطة ضعف هيكلية في الأفضلية الأمريكية.

تضم الولايات المتحدة 5427 مركز بيانات—أكثر من عشرة أضعاف أي دولة أخرى. لكن جميع رقائق الذكاء الاصطناعي المتقدمة تقريباً لهذه البنية التحتية تصنعها شركة واحدة فقط، TSMC، على تايوان. بدأ توسع إنتاج TSMC في الولايات المتحدة بالفعل في 2025، لكن منطق سلسلة التوريد نفسه يبقى هشاً: الهيمنة على الحوسبة لا تساوي السيطرة على كامل المكدس التكنولوجي.

والأهم من ذلك، أن الفجوة بين قدرات النموذج وكيفية قياس الصناعة للمخاطر لا تتقلص بل تتسع. يقوم جميع مطوري النماذج الحدية تقريباً بنشر النتائج على معايير القدرة مثل MMLU أو SWE-bench، لكن بيانات الذكاء الاصطناعي المسؤول تصدر بشكل متفرق. تحتوي جداول ستانفورد المتعلقة بالسلامة والإنصاف والمصداقية والقدرة البشرية على خلايا فارغة كثيرة، لذا فإن المقارنة الخارجية للنماذج حسب المخاطر غالباً ما تكون مستحيلة ببساطة.

هذا لا يعني أن المختبرات لا تقوم بالاختبارات الداخلية للفريق الأحمر أو اختبارات المحاذاة. المشكلة مختلفة: هذه الفحوصات نادراً ما يتم الكشف عنها بصيغة موحدة وقابلة للمقارنة. على خلفية هذا، يستمر عدد حوادث الذكاء الاصطناعي الموثقة في الارتفاع.

سجلت قاعدة بيانات حوادث الذكاء الاصطناعي 362 حادثة في 2025 مقابل 233 قبل عام، وقبل 2022 كانت مثل هذه الحالات أقل من مائة سنوياً. لا تبدو المنظمات جاهزة أيضاً لحجم المشكلة. في استطلاع مشترك بين AI Index وMcKinsey، انخفضت نسبة الشركات التي وصفت ردها على حوادث الذكاء الاصطناعي بأنها ممتازة من 28% إلى 18% خلال سنة، وارتفعت نسبة من أبلغوا عن ثلاث إلى خمس حوادث من 30% إلى 50%.

تنشأ تعقيدات إضافية من حقيقة أن تحسين مقياس واحد للذكاء الاصطناعي المسؤول قد يؤدي إلى تدهور آخر: على سبيل المثال، زيادة السلامة قد تقلل الدقة، وتعزيز الخصوصية قد يضر الإنصاف. يصبح الإدراك العام أكثر تناقضاً أيضاً. عالمياً، يعتقد 59% من المستجيبين أن منتجات الذكاء الاصطناعي توفر فائدة أكثر من الضرر، لكن في الوقت نفسه يقول 52% أن مثل هذه الخدمات تسبب لهم القلق.

الخبراء أكثر تفاؤلاً بشكل ملحوظ من المستخدمين العاديين: يتوقع 73% من المتخصصين تأثيراً إيجابياً للذكاء الاصطناعي على العمل مقابل 23% من سكان الولايات المتحدة، على الاقتصاد—69% مقابل 21%، على الطب—84% مقابل 44%. وفي الوقت نفسه، سجلت الولايات المتحدة أدنى مستوى من الثقة في حكومتها الخاصة بشأن التنظيم المسؤول للذكاء الاصطناعي—31% مقارنة بمتوسط عالمي قدره 54%. الاستنتاج من التقرير بسيط: الجدل حول من هو في الصدارة اليوم من حيث جودة النموذج يصبح أقل أهمية من السؤال عمن يعرف كيفية جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق وآمناً وقابلاً للمرونة في مواجهة الأعطال.

تحتفظ الولايات المتحدة بالحجم والرأسمال والبنية التحتية؛ بينما تحتفظ الصين بالوتيرة والكتلة العلمية والبراءة. لكن الفجوة الحقيقية غير المغلقة لا تسير بين البلدين، بل بين سرعة تطور النموذج ونضج آليات المراقبة حولها.