Hugging Face: النماذج الصينية open-source تتجاوز الولايات المتحدة في التنزيلات داخل منظومة AI

نشرت Hugging Face استعراضها لربيع عام حول حالة الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر، وبحسب هذه البيانات، فقد توقفت النظم البيئية المفتوحة عن كونها متخصصة للمتحمسين. على مدى العام الماضي، شهدت نموًا كبيرًا في الحجم، ومركز الثقل يتحول بشكل متزايد نحو الصين والمطورين المستقلين والنماذج الأكثر عملية التي يتم نشرها فعليًا في الإنتاج.

أصبحت النظم البيئية للجماهير

وفقًا لـ Hugging Face، بحلول عام 2025، نمت المنصة إلى 13 مليون مستخدم، وأكثر من مليوني نموذج عام، وأكثر من 500 ألف مجموعة بيانات مفتوحة. لا تقتصر الأهمية على الكمية فقط. تشير الفريق إلى أن المستخدمين لا يقومون بتنزيل النماذج الجاهزة فقط، بل يصدرون أيضًا القطع الأثرية المشتقة فوقها: الضبط الدقيق والمحولات والمقاييس والتطبيقات العملية.

بمعنى آخر، لم تعد البرمجيات مفتوحة المصدر في الذكاء الاصطناعي مكتبة للاستعراض بل بيئة للتجميع النشط وإعادة الاستخدام. في الوقت نفسه، تتوزع النظم البيئية بشكل غير متساوٍ جدًا. تحتوي ما يقرب من نصف النماذج على Hugging Face على أقل من 200 تنزيل على مدار حياتها، وحوالي 49.

6% من جميع التنزيلات تأتي من أفضل 200 نموذج فقط. هذا يوضح بوضوح كيفية عمل السوق: في الأعلى يوجد عدد قليل من العائلات البارزة جدًا، وتحتها آلاف المشاريع الضيقة والمحلية والعملية.

• 13 مليون مستخدم على المنصة
• أكثر من مليوني نموذج عام
• أكثر من 500 ألف مجموعة بيانات عام
• 49.6% من التنزيلات تأتي من أفضل 200 نموذج
• تحتوي حوالي نصف النماذج على أقل من 200 تنزيل

الصين والمطورون المستقلون

الحدث الجغرافي الرئيسي في التقرير هو أن الصين تجاوزت الولايات المتحدة بالفعل في كل من تنزيلات النماذج الشهرية والتراكمية. على مدى العام الماضي، حصلت النماذج الصينية على 41% من جميع التنزيلات على المنصة. نما عدد المستودعات الجديدة والإصدارات من الشركات الكبرى بشكل سريع بشكل خاص: انتقلت Baidu من عدم وجود إصدارات على Hub في عام 2024 إلى أكثر من 100 في عام 2025، بينما زادت ByteDance و Tencent نشاطهما بمعدل ثمان إلى تسع مرات.

بعد نجاح DeepSeek R1، بدت النظم البيئية الصينية تراهن على الأوزان المفتوحة. من المهم بنفس القدر حدث آخر: انخفضت حصة الصناعة في التطوير الشامل من حوالي 70% إلى 37% عند مقارنة الفترة قبل عام 2022 وعام 2025. في هذا السياق، نما المطورون المستقلون والفرق الصغيرة من 17% إلى 39% من جميع التنزيلات، وحتى في فترات معينة ساهموا بأكثر من نصف الاستخدام.

غالبًا ما يقوم هؤلاء اللاعبون بتكمية وتكييف وإعادة تعبئة النماذج الأساسية للسيناريوهات الحقيقية. في الواقع، أصبحوا طبقة توزيع منفصلة بين منشئي نماذج الأساس والمستخدمين النهائيين.

الأنماط التي يمكن الوصول إليها تفوز

يؤكد التقرير أن الطلب الحقيقي ينتقل بشكل متزايد من الأنظمة الضخمة إلى النماذج التي تكون أبسط وأرخص للتشغيل. حتى مع الأخذ في الاعتبار عدد الإصدارات، يتم تنزيل النماذج بحجم 1-9B تقريبًا أربع مرات فقط بشكل متكرر أكثر من الأنظمة البالغة 100B+، وهي فجوة أصغر بكثير مما يمكن توقعه بالنظر إلى كل الضجة حول نماذج الحد الأمامي. يتم الحفاظ على المشاركة المتوسطة بعد الإصدار حول ستة أسابيع، لذا بدون التحديثات المستمرة حتى العائلات القوية تفقد انتباه السوق بسرعة.

في الواقع، هذا يعني أن الفائزين ليسوا فقط النماذج الأقوى بل أيضًا النماذج الأكثر ملاءمة للتطوير الإضافي. أنتجت عائلة Qwen من Alibaba بالفعل أكثر من 113 ألف نموذج مشتق، وإذا عددنا جميع النماذج ذات علامة Qwen، فهناك أكثر من 200 ألف. بالتوازي، تنمو النظم البيئية الفرعية الجديدة بسرعة.

في الروبوتات، نما عدد مجموعات البيانات من 1145 إلى 26991 في غضون عام، مما جعل الفئة الأكبر على المنصة. في المهام العلمية، يتم استخدام نماذج البرمجيات مفتوحة المصدر بشكل متزايد للعمل مع البروتينات والجزيئات وبيانات البحث. كل هذا يقترن بتحول نحو أجهزة أرخص وتكمية وتشغيل النماذج بالقرب من البنية التحتية الحدية.

معنى هذا

يدخل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مرحلة يتم فيها تحديد النصر ليس فقط من خلال جودة النموذج الأساسي بل أيضًا من خلال سرعة التكيف وعدد البنايات المشتقة وراحة النشر المحلي. بالنسبة للشركات، هذه إشارة للنظر ليس فقط على الأنظمة الحدية المغلقة بل أيضًا على النظم البيئية المفتوحة حول Qwen و DeepSeek و Gemma والعائلات الأخرى، لأن هناك حيث تظهر القيمة العملية بسرعة أكثر في هذا الوقت.