سباق الذكاء الاصطناعي بين الصين وأمريكا: كيف يُعيد DeepSeek والنماذج مفتوحة المصدر تشكيل الصناعة

صدمة DeepSeek

في 20 يناير 2025، أصدر مختبر ذكاء اصطناعي صيني يُدعى DeepSeek نموذج DeepSeek-R1 — نموذج استدلال ضاهى o1 من OpenAI في المعايير الرئيسية، يعمل بتكلفة استدلال أقل بنحو 95%، وصدر كبرنامج مفتوح الأوزان بموجب ترخيص MIT. كان رد الفعل فورياً: في 27 يناير، انخفض سهم Nvidia نحو 17%، ماحياً قرابة 600 مليار دولار من القيمة السوقية في جلسة واحدة.

بعد عام، لم يخبُ الاضطراب. واصلت مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية زخمها، وتجاوزت النماذج مفتوحة المصدر النماذج المغلقة في التنزيلات العالمية، وأصبحت الأبعاد الجيوسياسية للمنافسة في الذكاء الاصطناعي محورية في استراتيجية التكنولوجيا والسياسة الخارجية.

لماذا كان DeepSeek-R1 مهماً

كانت الرواية السائدة في 2024 أن الذكاء الاصطناعي الحدودي يتطلب حوسبة هائلة وميزانيات تدريب ضخمة (أكثر من 100 مليون دولار لكل عملية) ووصولاً غير مقيد لأحدث معالجات GPU من Nvidia. كان يُفترض أن ضوابط التصدير الأمريكية التي تُقيّد شرائح مثل H100 عن الصين ستُشكّل كبحاً فعالاً للتقدم الصيني في الذكاء الاصطناعي.

حطّم DeepSeek هذا الافتراض. حقق R1 أداءً حدودياً باستخدام حوسبة أقل بكثير — من خلال بنيات خليط الخبراء (Mixture of Experts) وإجراءات تدريب مُحسّنة وتقنيات استدلال مبتكرة. أعلنت الشركة عن تكلفة تدريب بلغت 5.6 مليون دولار فقط لعملية التدريب النهائية V3/R1، رغم أن محللي SemiAnalysis قدّروا الإنفاق الفعلي بنحو 1.6 مليار دولار عند احتساب شراء العتاد والبنية التحتية والأبحاث السابقة. في كلتا الحالتين، كانت الفجوة بين إنفاق DeepSeek وعمليات تدريب OpenAI بأكثر من 100 مليون دولار لافتة.

التداعيات كانت عميقة: إذا كانت البراعة الخوارزمية تستطيع تعويض نطاق الحوسبة جزئياً، فإن ضوابط تصدير العتاد حاجز تنافسي أقل فعالية مما افترضت واشنطن.

النماذج مفتوحة المصدر تنتشر عالمياً

لم يكن DeepSeek-R1 مجرد فائز بالمعايير — بل كان مجانياً للتنزيل والتشغيل محلياً والضبط الدقيق. هذا الجمع بين الأداء الحدودي والوصول المفتوح جعله أحد أسرع النماذج مفتوحة الأوزان تبنياً على HuggingFace والتطبيق المجاني الأول على App Store متجاوزاً ChatGPT.

بحلول أوائل 2026، حقق الذكاء الاصطناعي الصيني مفتوح المصدر إنجازاً لافتاً. تجاوزت عائلة نماذج Qwen من Alibaba نماذج Llama من Meta في التنزيلات التراكمية على HuggingFace، متخطية 700 مليون تنزيل إجمالي. أكدت دراسة مشتركة من MIT وHuggingFace أن النماذج الصينية مفتوحة المصدر تجاوزت النماذج الأمريكية في إجمالي التنزيلات (17.1% مقابل 15.8%). ووجد تقرير RAND Corporation أن النماذج الصينية تكلف نحو سُدس إلى ربع تكلفة الأنظمة الأمريكية المماثلة.

لكن التنزيلات لا تعني الاستخدام. وجد نفس تقرير RAND أن النماذج الأمريكية لا تزال تستحوذ على نحو 93% من زيارات مواقع نماذج اللغة الكبيرة عالمياً حتى أغسطس 2025. يحتفظ الذكاء الاصطناعي الأمريكي بتفوق ساحق في التبني التجاري الفعلي، حتى مع هيمنة النماذج الصينية على التوزيع مفتوح المصدر.

حرب الأسعار

أشعلت كفاءة DeepSeek حرب أسعار عبر الصناعة. عندما يعمل نموذج عالي الأداء بتكلفة منخفضة، يجب على كل مزود واجهة برمجة تطبيقات (API) خفض أسعاره للمنافسة.

كان التتالي دراماتيكياً. خفّضت OpenAI وAnthropic وGoogle ومزودو السحابة الرئيسيون أسعار API بشكل كبير منذ يناير 2025. اندفعت المختبرات الصينية — ByteDance وAlibaba وZhipu AI وغيرها — إلى حرب الأسعار، مع تقديم بعضها وصولاً عبر API بتكلفة شبه صفرية كاستراتيجية لاستقطاب المستخدمين.

تسليع الاستدلال هذا ينقل ساحة المنافسة. السؤال لم يعد من يستطيع تحمّل استخدام أفضل نموذج، بل من ستصبح واجهاته وأدواته ومنصاته البنية التحتية الافتراضية — ولمن.

تحول ضوابط التصدير

تطور استجابة الحكومة الأمريكية للتقدم الصيني في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير — وليس في الاتجاه الذي قصده مهندسو ضوابط التصدير الأصلية.

أصدرت إدارة Biden قاعدة انتشار الذكاء الاصطناعي في 15 يناير 2025، بهدف تشديد قيود تصدير الرقائق عالمياً. لكن إدارة Trump ألغت القاعدة في 13 مايو 2025، قبل أن تدخل حيز التنفيذ. بعد اجتماع ثنائي أمريكي-صيني في بوسان بكوريا الجنوبية في أكتوبر 2025، تحركت الحكومتان لتخفيف التوترات الاقتصادية. بحلول ديسمبر 2025 ويناير 2026، راجعت وزارة التجارة سياسة مراجعة التراخيص، واعتمدت تصدير شرائح Nvidia H200 إلى الصين بموجب مراجعة كل حالة على حدة بشروط صارمة.

يعكس التحول في السياسة حقيقة مزعجة: ضوابط التصدير فشلت بشكل واضح في منع تطوير ذكاء اصطناعي حدودي وربما حفّزت بالضبط ابتكارات الكفاءة التي أنتجت DeepSeek.

في الوقت نفسه، سرّعت الصين تطوير الرقائق المحلية. خريطة طريق معالج Ascend من Huawei للذكاء الاصطناعي، المعلنة في مؤتمر Connect 2025، تتضمن سلسلة 950 التي تُطلق عبر 2026، مع خطط لمضاعفة إنتاج Ascend 910C إلى 600,000 وحدة. يعمل التصنيع على عملية 7 نانومتر المُحسّنة من SMIC — متأخرة عن 4 نانومتر من TSMC لدى Nvidia، لكنها تتوسع بسرعة. تدعو الخطة الخماسية الخامسة عشرة للصين إلى اختراقات حاسمة في الدوائر المتكاملة، رغم أن Goldman Sachs تقدّر أن الموردين المحليين لبّوا فقط نحو 14% من طلب الصين على أشباه الموصلات في 2024، مع توقع ارتفاعه إلى نحو 37% بحلول 2030.

ما هو قادم: DeepSeek-R2 وموجة عيد الربيع

اعتباراً من فبراير 2026، يترقب مجتمع الذكاء الاصطناعي DeepSeek-R2. بناءً على المعاينات والتقارير، يدمج R2 الرؤية والصوت وفهم الفيديو الأساسي في إطار الاستدلال، ويُغطي أكثر من 100 لغة في بيانات التدريب، ومن المتوقع أن يتبع استراتيجية R1 في الإصدار مفتوح الأوزان.

DeepSeek ليست وحيدة. حول عيد الربيع الصيني 2026، هبطت موجة منسقة من إصدارات النماذج: GLM-5 من Zhipu AI (ذكاء وكيلي مفتوح المصدر، 11 فبراير)، وQwen 3.5 من Alibaba (متعدد الوسائط، 200 لغة، 16 فبراير)، وDoubao 2.0 من ByteDance (155 مليون مستخدم نشط أسبوعياً في الصين)، وM2.2 من MiniMax.

الجنوب العالمي ومسألة القيم

للحكومات والجامعات والشركات عبر أفريقيا وجنوب شرق آسيا وأمريكا اللاتينية، تقدم النماذج الصينية مفتوحة المصدر شيئاً لا تقدمه النماذج الغربية غالباً: وصولاً ميسوراً وقابلاً للنشر محلياً دون تكاليف API مستمرة ودون خروج البيانات من الحدود الوطنية. المؤسسات تبني على DeepSeek وQwen ونماذج صينية أخرى ليس بدافع التوافق السياسي بل بدافع الاقتصاد العملي.

تستجيب الولايات المتحدة. تُخطط إدارة Trump لمبادرة فيلق التكنولوجيا (Tech Corps) — برنامج على غرار فيلق السلام ينشر 5,000 متطوع تقني أمريكي في دول شريكة، جزئياً كرد على النفوذ المتنامي للذكاء الاصطناعي الصيني في العالم النامي.

هذه المنافسة تحمل بُعداً قيمياً. نماذج الذكاء الاصطناعي تُضمّن افتراضات من خلال بيانات تدريبها — ما تناقشه وكيف تصف الأحداث وما المنظورات التي تقدمها كسائدة. مع تحول النماذج الصينية مفتوحة المصدر إلى بنية تحتية عالمية، يصبح سؤال من تُشكّل قيمه إعدادات الذكاء الاصطناعي الافتراضية في العالم أكثر أهمية.

واقع ثنائي القطب — مع تحفظات

الرواية المريحة عن هيمنة أمريكية على الذكاء الاصطناعي لم تعد دقيقة بالكامل. في 2026، دخل العالم مشهداً ثنائي القطب حقيقياً في الذكاء الاصطناعي: المختبرات الأمريكية تقود في سلامة المؤسسات والأطر متعددة الوكلاء وجودة الاستدلال الحدودي. والمختبرات الصينية تقود في كفاءة الأسعار والتوزيع مفتوح المصدر والوصول متعدد اللغات. من المتوقع أن يستثمر مزودو السحابة الأمريكيون 600 مليار دولار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في 2026 — ضعف إنفاق 2024 — مما يؤكد حجم الاستثمار الأمريكي.

لكن الصورة أدق مما توحي العناوين. النماذج الصينية تهيمن على التنزيلات؛ والنماذج الأمريكية تهيمن على الاستخدام الفعلي. الفجوة بين التوزيع والتبني مهمة للغاية، والسباق بعيد عن الحسم.

للمستخدمين والشركات والحكومات خارج القوتين العظميين، تخلق هذه المنافسة خيارات لم تكن موجودة قبل عامين — وأسئلة جديدة حول النماذج التي يمكن الوثوق بها والبنية التحتية التي ينبغي البناء عليها والقيم التي يجب تضمينها في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُشكّل مستقبلهم الرقمي.

المصادر والمراجع

• DeepSeek Wikipedia
• DeepSeek-R1 API release announcement
• DeepSeek-R1 on HuggingFace
• VentureBeat: R1 matches OpenAI o1
• RD World Online: R1 inference cost
• CNBC: Nvidia loses nearly $600B
• The Register: DeepSeek training cost controversy
• Windows Central: $1.6B estimated actual cost
• Fortune: AI training costs
• Xinhua: Qwen overtakes Llama
• CGTN: MIT study on Chinese AI downloads
• RAND: US-China AI competition report
• Technology.org: Chinese AI price war
• BIS: Rescission of AI Diffusion Rule
• TechCrunch: Trump rescinds Biden AI rules
• BIS: Revised license review policy for China
• The Diplomat: H200 chips re-enter China
• Morrison Foerster: US-China trade agreement
• CFR: Consequences of exporting H200 to China
• Huawei Central: Ascend AI chip roadmap
• Tom’s Hardware: Huawei Ascend ecosystem
• Korea Times: China chip self-reliance
• AI505: DeepSeek-R2 preview
• BGR: DeepSeek-R2 coming soon
• Bloomberg: Zhipu GLM-5 release
• Euronews: China Spring Festival AI releases
• IEEE ComSoc: Chinese open-source AI market share
• Bloomberg: Trump Tech Corps initiative
• Calcalist Tech: AI road into 2026
• HuggingFace Blog: One year since the DeepSeek Moment