DeepSeek وQwen: كيف حوّلت الصين النماذج المفتوحة إلى قفزة في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي
لم يعد المصدر المفتوح الصيني في الذكاء الاصطناعي شأناً محلياً. فبالاعتماد على الدعم الحكومي ومنصة Gitee وأطر تعلّم الآلة الخاصة بها، نمّت الصين مجموعة من النماذج المفتوحة، من DeepSeek إلى Qwen، يجري تنزيلها واستخدامها على نطاق واسع خارج البلاد. ونتيجة لذلك، تبني الشركات الناشئة الغربية منتجاتها بوتيرة متزايدة على نماذج صينية مفتوحة الأوزان، إلى جانب النماذج الأمريكية.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Habr AI؛ بتحرير Hamidun News
خرج المصدر المفتوح الصيني في الذكاء الاصطناعي من مرحلة اللحاق بالركب، وتحوّل إلى عامل مؤثر في المنافسة العالمية. فالنماذج المفتوحة ذات المنشأ الصيني لم تعد تكتفي بتلبية الطلب المحلي، بل بدأت تؤثر في الحزم التقنية والنماذج والمنتجات التي يختارها المطورون في أنحاء بعيدة عن الصين.
دعم من القمة
في مطلع العقد الثاني من القرن الحالي، أصبح المصدر المفتوح عملياً هو القاعدة في قطاع الشركات الصيني. ووفقاً لدراسة متخصصة أجرتها CAICT، استخدمت أكثر من 87% من الشركات أدوات مفتوحة المصدر، بينما خصصت 24% فقط من المؤسسات فرقاً مستقلة لإدارة المصدر المفتوح. وهذا يعني فجوة واضحة: فالتقنيات مستخدمة على نطاق واسع، لكن العمليات والتراخيص والأمان والخبرة الداخلية لم تكن تواكب في كثير من الأحيان حجم الاعتماد عليها.
وبالنسبة إلى بكين، لم تكن هذه مشكلة هندسية فحسب، بل مشكلة استراتيجية أيضاً. وجاء الرد ببناء حكومي لمنظومة متكاملة حول المشاريع المفتوحة. ففي عام 2020 أُنشئت مؤسسة OpenAtom بمشاركة Huawei وAlibaba وBaidu وTencent، وكان من المشاريع المحورية فيها OpenHarmony، البديل لنظام Android الذي تعدّه البلاد أساساً للاستقلال التقني. وبالتوازي نمت منصة Gitee، البديل الصيني لـGitHub، إذ ضمّت بحلول عام 2020 أكثر من 10 ملايين مستودع ونحو 5 ملايين مطوّر. وهي لا تزال بعيدة عن GitHub، لكنها كانت كافية للسوق المحلية لإنشاء قاعدة خاصة بها للتطوير.
من الأطر إلى النماذج
لم تقفز الصين مباشرة إلى موجة الضجة حول نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، بل سلكت طريق البنية التحتية. فقبل موجة DeepSeek بوقت طويل، طورت البلاد أطر التعلّم العميق الخاصة بها: PaddlePaddle من Baidu، وX-DeepLearning من Alibaba، وMindSpore من Huawei. وهذه الأطر هي التي وفّرت للسوق المحلية بيئة تتيح تدريب النماذج الكبيرة ونشرها بسرعة، دون اعتماد كامل على المنظومة الأمريكية.
وبفضل ذلك، دخلت الفرق الصينية عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي ولديها قاعدة هندسية جاهزة وسيناريوهات تطبيقية في الصناعة والزراعة والحوسبة السحابية وبرمجيات الشركات.
وتوضح بعض الأرقام لماذا لفتت هذه القفزة أنظار العالم:
- يستخدم PaddlePaddle أكثر من 23 مليون مطوّر من 760 ألف شركة.
- بلغت كلفة تدريب DeepSeek-V3، بتقدير مؤلفي الدراسة، نحو 5.5 مليون دولار، أي أقل بأضعاف من ميزانيات الغرب لنماذج مماثلة.
- أظهرت دراسة لتنزيلات 851 ألف نموذج أن النماذج الصينية مفتوحة المصدر حصلت على 17.1% من التنزيلات مقابل 15.8% للنماذج الأمريكية.
- بحلول سبتمبر 2024 تجاوز عدد تنزيلات نماذج Qwen حول العالم 600 مليون.
أما المرحلة التالية فهي التخصص. فالفرق الصينية لا تكتفي بإصدار نماذج الدردشة العامة، بل تطلق بوتيرة متزايدة أنظمة مخصصة لفئات محددة من المهام. ومن الأمثلة نموذج Intern-S1-Pro العلمي للكيمياء والأحياء وعلم المواد، ونموذج Fleming-R1 الطبي لتشخيص الأمراض النادرة، ونماذج Tencent لتوليد الموسيقى والتعرف عليها. وهذا تحول مهم: فالمنافسة لم تعد تدور حول حجم النموذج أو نتائج الاختبارات المعيارية فحسب، بل حول سرعة تحوّل الحلول مفتوحة الأوزان إلى أدوات عمل للقطاعات المختلفة.
الغرب انضم بالفعل
الأثر الأبرز هو أن المصدر المفتوح الصيني لم يعد شأناً داخلياً. فبحسب بيانات OpenRouter، نما استخدام النماذج المفتوحة الصينية خلال العامين الماضيين بنحو 30% بعد أن كان يقارب الصفر، وكانت القفزة أقوى بشكل خاص في النصف الثاني من 2025. وقد دخل DeepSeek خلال أسبوع من إصداره قائمة أكثر روبوتات الدردشة تنزيلاً في الولايات المتحدة، بينما اكتسبت بعض المشاريع الصينية جمهوراً غربياً بسرعة اضطرتها إلى تقييد الاشتراكات الجديدة بسبب نقص القدرات الحاسوبية.
ويصف الشريك في Andreessen Horowitz مارتن كاسادو الوضع قائلاً:
«الشركات الناشئة التي تعرض مشاريعها مفتوحة المصدر تعتمد في نحو 80% من
الحالات على نماذج صينية مفتوحة».
ويتغير كذلك سلوك الفرق نفسها. فبعد أن كان المطورون الصينيون نادراً ما يظهرون في الفضاء العام الناطق بالإنجليزية، باتوا اليوم يتوجهون إلى Reddit والمنصات الغربية والمجتمعات الدولية للترويج لنماذجهم مباشرة. وبالتوازي، يحوّلون الاتجاهات التقنية الناجحة إلى منتجات بسرعة: فعندما انتشر إطار الوكلاء OpenClaw في مطلع 2026، قدمت Moonshot AI وMiniMax على الفور تقريباً حلولاً جاهزة بحد أدنى من الإعداد. وهذا ليس موقف سوق لاحقة بالركب، بل سلوك منظومة تجيد تحويل الإنجازات البحثية إلى منتجات بسرعة.
ماذا يعني ذلك
أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة بالنسبة إلى الصين آلية عمل لتعزيز قدراتها التقنية، لا مساراً جانبياً. وإذا استمر هذا الاتجاه، فستشهد السوق العالمية منافسة أشد، لا بين المنصات الأمريكية المغلقة فحسب، بل بين المنظومات المفتوحة أيضاً، حيث تؤدي الصين بالفعل دور أحد مراكز القوة.
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.