يشكل الصعود السريع لشركة DeepSeek الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر تهديدًا للهيمنة الأمريكية على هذا القطاع، حيث قدمت نماذج لغوية كبيرة رخيصة وفعالة تنافس النماذج الأمريكية الرائدة مثل ChatGPT وClaude وLlama. ومع فرض بكين لوائح تُلزم الذكاء الاصطناعي الصيني بالتماشي مع القيم الاشتراكية، تزايدت المخاوف بشأن انتشار الدعاية الصينية والرقابة المعلوماتية عبر هذه النماذج. وفي ظل استهداف الصين لسوق الذكاء الاصطناعي العالمي من خلال نماذج مفتوحة المصدر مدعومة حكوميًا، بات من الضروري أن تعزز واشنطن دعمها للنماذج الأمريكية مفتوحة المصدر عبر الجامعات والشركات والمختبرات الوطنية، بالإضافة إلى حماية هيمنتها على تصنيع الرقائق الإلكترونية التي تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومن خلال تنسيق الجهود مع الحلفاء، وفرض قيود تجارية واستثمارية، ودعم الابتكار المحلي، تسعى الولايات المتحدة للحفاظ على تفوقها التكنولوجي ومنع الذكاء الاصطناعي الصيني من الهيمنة على البنية التحتية الرقمية العالمية.
The Real Threat of Chinese AI
في غضون شهرين فقط منذ أن أطلقت شركة صينية غير معروفة نسبيًا تُدعى DeepSeek نموذجًا قويًا جديدًا للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، بدأ هذا التطور بالفعل في إعادة تشكيل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي. يُعرف هذا النموذج باسم DeepSeek-V3، وهو نموذج لغوي كبير (LLM) يتمتع بأداء يُنافس النماذج المطورة من قبل المختبرات الأمريكية الرائدة، مثل ChatGPT التابع لـ OpenAI، وClaude من Anthropic، وLlama الخاص بشركة Meta—ولكن بتكلفة أقل بكثير. وقد منح هذا التطور المطورين والمستخدمين في جميع أنحاء العالم إمكانية الوصول إلى أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي بتكلفة زهيدة. وفي يناير، أصدرت الشركة نموذجًا ثانيًا، DeepSeek-R1، أظهر إمكانات مماثلة لنموذج o1 المتقدم من OpenAI، ولكن بسعر لا يتجاوز خمسة بالمئة فقط من تكلفته. ونتيجة لذلك، يشكل DeepSeek تهديدًا للهيمنة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق أمام الصين لاكتساب موقع مهيمن عالميًا، على الرغم من الجهود التي تبذلها واشنطن للحد من وصول بكين إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
يُظهر الصعود السريع لـ DeepSeek مدى أهمية المنافسة في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. فإلى جانب الفوائد الاقتصادية الهائلة التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي، ستتمتع الدولة التي تطور النماذج اللغوية الكبرى التي تشكل أساس تطبيقات وخدمات المستقبل بتأثير غير مسبوق، ليس فقط على القيم والمعايير المدمجة داخل هذه التقنيات، ولكن أيضًا على النظام البيئي لأشباه الموصلات الذي يُعتبر العمود الفقري للحوسبة الذكية. ومن الواضح أن الصين والولايات المتحدة تدركان أن هذه التقنيات يمكن أن توفر تفوقًا عسكريًا، مما يجعل السباق نحو تحقيق الريادة في الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية على المدى الطويل.
يُظهر الصعود السريع لـ DeepSeek مدى أهمية المنافسة في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. فإلى جانب الفوائد الاقتصادية الهائلة التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي، ستتمتع الدولة التي تطور النماذج اللغوية الكبرى التي تشكل أساس تطبيقات وخدمات المستقبل بتأثير غير مسبوق، ليس فقط على القيم والمعايير المدمجة داخل هذه التقنيات، ولكن أيضًا على النظام البيئي لأشباه الموصلات الذي يُعتبر العمود الفقري للحوسبة الذكية. ومن الواضح أن الصين والولايات المتحدة تدركان أن هذه التقنيات يمكن أن توفر تفوقًا عسكريًا، مما يجعل السباق نحو تحقيق الريادة في الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية على المدى الطويل.
مع ذلك، فإن التركيز على خصائص أداء DeepSeek-V3 وتكلفته المنخفضة قد يُغفل نقطة أكثر أهمية. السبب الأساسي الآخر وراء تبني هذه النماذج بسرعة كبيرة هو أنها مفتوحة المصدر، مما يعني أن أي شخص يمكنه تنزيلها وتشغيلها ودراستها وتعديلها والاستفادة منها دون تكاليف إضافية سوى تكلفة الطاقة الحاسوبية اللازمة لتشغيلها. وعلى النقيض من ذلك، فإن معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية المماثلة ملكية خاصة، مما يحد من استخدامها ويزيد من تكلفتها على المستخدمين.
بدأ بعض أبرز الشخصيات في مجتمع الذكاء الاصطناعي الأمريكي في الاعتراف بالمشاكل الناجمة عن الاعتماد على النماذج المغلقة. ففي أواخر يناير، صرح الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، بأن الشركة ربما كانت "على الجانب الخطأ من التاريخ" عندما لم تتبنى نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. وفي فبراير، توقع الرئيس التنفيذي السابق لشركة Google، إريك شميدت، مستقبلًا تشترك فيه النماذج المفتوحة والمغلقة في تشكيل التطبيقات اليومية. من الواضح أن الولايات المتحدة لم تعد قادرة على الاعتماد فقط على أنظمة الذكاء الاصطناعي المغلقة التي تطورها الشركات الكبرى لمنافسة الصين، ويتعين على الحكومة الأمريكية بذل المزيد من الجهود لدعم النماذج مفتوحة المصدر، حتى أثناء سعيها للحد من وصول بكين إلى أحدث تقنيات الرقائق وبيانات التدريب المتقدمة. للحفاظ على تفوقها، ينبغي على الولايات المتحدة تنفيذ برنامج شامل لتطوير ونشر أفضل النماذج اللغوية مفتوحة المصدر، مع ضمان استمرار الشركات الأمريكية في بناء أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، التي تُعرف أحيانًا باسم "الأنظمة الرائدة"، والتي من المرجح أن تظل ضمن شركات خاصة تمتلك رأسمال ضخم.
بالتوازي مع ذلك، ينبغي على واشنطن اتباع سياسة أوسع نطاقًا لتعزيز مكانة الذكاء الاصطناعي الأمريكي مفتوح المصدر على الساحة الدولية، وتمكين البلاد من بناء البنية التحتية الأساسية اللازمة للحفاظ على ريادتها في هذا المجال. يشمل ذلك دعم تطوير النماذج مفتوحة المصدر داخل الولايات المتحدة، وجعلها متاحة بسهولة للمساهمين والمستخدمين في مجال المصادر المفتوحة، خصوصًا داخل الأوساط الصناعية والأكاديمية والعامة المتحالفة مع الولايات المتحدة. بدون اتخاذ مثل هذه الخطوات، يشير DeepSeek إلى مستقبل ليس ببعيد قد تتمكن فيه الصين من استخدام نماذج قوية ورخيصة مفتوحة المصدر لتجاوز الولايات المتحدة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحوسبة، مما قد يؤدي إلى سيطرة بكين على واحدة من أهم تقنيات القرن الحادي والعشرين، الأمر الذي يشكل تهديدًا لمبادئ الحرية والديمقراطية.
الميزة المفتوحة
رغم أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ربما لم يحظَ بالاهتمام نفسه الذي تحظى به الأنظمة الرائدة في دوائر صنع القرار في الولايات المتحدة، فإنه كان لفترة طويلة القوة الدافعة وراء التقدم التقني في هذا المجال. فبعد وقت قصير من الانتشار الواسع لـ ChatGPT عام 2022، بدأ المتخصصون في مجال الذكاء الاصطناعي برسم تشبيه بين النماذج اللغوية الكبرى الحالية وأحد المكونات الأساسية للحواسيب التقليدية التي تدين بالكثير لتقنيات المصدر المفتوح: نظام التشغيل. تمامًا كما يقوم نظام التشغيل بترجمة البرامج التي يفهمها الإنسان إلى تعليمات تنفذها الأجهزة، فإن النماذج اللغوية الكبرى تعمل كجسر بين اللغة البشرية والمعلومات التي تعالجها الآلات. في الواقع، مع انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، يمتد هذا التشبيه إلى جانب آخر من الحوسبة التقليدية: تمامًا كما استمر نظام التشغيل Linux مفتوح المصدر جنبًا إلى جنب مع الأنظمة المغلقة مثل Windows، مما أتاح للمستخدمين والمطورين تنزيله واستخدامه وتعديله بحرية، فقد ظهرت النماذج اللغوية مفتوحة المصدر مثل Llama من Meta إلى جانب النماذج المغلقة مثل ChatGPT، مما يوفر وصولًا عالميًا إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي ستقود الجيل القادم من البرمجيات. ومع ظهور هذه النماذج القوية، وصف الباحثون هذه المرحلة بأنها "لحظة لينكس في الذكاء الاصطناعي".
بشكل عام، لطالما استفادت مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر، مثل Linux، من القدرة على تحسينها من قبل المبرمجين حول العالم. وقد أدى هذا التنوع إلى تسريع التطوير وتحسين الأمان، حيث يمكن اختبار هذه الأنظمة وتحسينها باستمرار من قبل نخبة المهندسين في العالم. وعلاوة على ذلك، وبما أن المشاريع مفتوحة المصدر ظلت تُدار تاريخيًا من قبل كيانات أمريكية وأوروبية، فقد ساهمت لعقود في دفع عجلة الابتكار التكنولوجي والريادة الغربية في العديد من المجالات، بما في ذلك أنظمة التشغيل ومتصفحات الويب وقواعد البيانات والتشفير وحتى لغات البرمجة.
ومن خلال تبني مبادئ المصدر المفتوح، سرّع العديد من الباحثين تقدم الذكاء الاصطناعي من خلال مشاركة ونشر الابتكارات الجديدة بشكل شبه يومي. وهذا ينطبق ليس فقط على الأوساط الأكاديمية، حيث يسعى الباحثون إلى نشر أعمالهم على نطاق واسع، ولكن أيضًا على الشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي، التي تستخدم مشاركتها في مجتمع المصدر المفتوح كاستراتيجية فعالة في التوظيف، وحل المشكلات، والترويج العام. في الواقع، قادت بعض أكبر شركات التكنولوجيا مساهمات رئيسية في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مثل Google التي طورت TensorFlow، وMeta التي طورت PyTorch، وهما الإطاران البرمجيان الأكثر استخدامًا في الذكاء الاصطناعي. إضافة إلى ذلك، تم تطوير بنية Transformer، التي تشكل أساس معظم النماذج اللغوية الحديثة، في الأصل من قبل Google. كما أن نموذج AlphaFold، وهو نظام ذكاء اصطناعي طورته DeepMind للتنبؤ بطي البروتينات بدقة مذهلة، أدى إلى حصول مطوريه على جائزة نوبل لعام 2024. هذا النهج المفتوح هو ما جعل الذكاء الاصطناعي مجالًا مثيرًا وسريع التطور لعقود، وهو أحد الأسباب الرئيسية للإمكانات التكنولوجية والاقتصادية الهائلة للنماذج اللغوية مفتوحة المصدر.
لكن لطالما كان هناك توتر جوهري بين الأنظمة مفتوحة المصدر والمخاوف الأمنية المحتملة. وكما هو الحال في مجال الحوسبة مفتوحة المصدر، حذر النقاد من أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يمكن أن يُساء استخدامه من قبل جهات خبيثة. وبسبب هذه المخاوف—إلى جانب اعتبارات تجارية وضغوط تنافسية—بدأت العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى في تقديم أنظمتها المتقدمة عبر الدردشة أو بوابات الويب بدلاً من إتاحتها للعامة. في الواقع، من بين النماذج اللغوية الأمريكية الأكثر استخدامًا، يُعتبر Llama من Meta الوحيد الذي يتمتع بنظام مفتوح المصدر. وقد أثار هذا النموذج بالفعل مخاوف، حيث أفادت رويترز في نوفمبر 2024 بأن الحكومة الصينية قامت بتكييفه لأغراض عسكرية.
إلا أن إصدار DeepSeek-V3 والنموذج الأقوى DeepSeek-R1 أعاد تسليط الضوء على المزايا الواضحة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. فعلى الرغم من قيود التصدير التي حدّت من وصول الصين إلى أحدث الرقائق الإلكترونية، تمكنت DeepSeek من تحقيق اختراق هندسي كبير، حيث حققت تحسينات خوارزمية وكفاءة في استخدام الأجهزة مكنتها من منافسة النماذج المغلقة الأكثر تقدمًا التي طورتها الولايات المتحدة. ورغم استمرار الجدل حول مقدار القدرة الحاسوبية التي استخدمتها DeepSeek لبناء نموذجها، فمن المؤكد تقريبًا أنها أقل بكثير مما هو متاح لمنافسيها الأمريكيين. ومع ذلك، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ DeepSeek رخيصة التشغيل ومتاحة على نطاق واسع في مجال المصدر المفتوح لدرجة أنها بدأت بالفعل في تشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات الجديدة التي لم تكن اقتصاديًا ممكنة قبل إطلاقها.
وبينما لا يعني ذلك أن نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر ستستحوذ على السوق بالكامل، فإن الاستجابة السريعة والواسعة لهذه النماذج لا ينبغي تجاهلها. فمنذ بداية العام، تصدّر تطبيق DeepSeek قائمة متجر تطبيقات Apple، كما أصبح DeepSeek-R1 النموذج الأكثر إعجابًا على منصة Hugging Face لمشاركة النماذج، إضافة إلى اعتماده من قبل شركات ناشئة أمريكية رائدة.
بشكل عام، لطالما استفادت مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر، مثل Linux، من القدرة على تحسينها من قبل المبرمجين حول العالم. وقد أدى هذا التنوع إلى تسريع التطوير وتحسين الأمان، حيث يمكن اختبار هذه الأنظمة وتحسينها باستمرار من قبل نخبة المهندسين في العالم. وعلاوة على ذلك، وبما أن المشاريع مفتوحة المصدر ظلت تُدار تاريخيًا من قبل كيانات أمريكية وأوروبية، فقد ساهمت لعقود في دفع عجلة الابتكار التكنولوجي والريادة الغربية في العديد من المجالات، بما في ذلك أنظمة التشغيل ومتصفحات الويب وقواعد البيانات والتشفير وحتى لغات البرمجة.
ومن خلال تبني مبادئ المصدر المفتوح، سرّع العديد من الباحثين تقدم الذكاء الاصطناعي من خلال مشاركة ونشر الابتكارات الجديدة بشكل شبه يومي. وهذا ينطبق ليس فقط على الأوساط الأكاديمية، حيث يسعى الباحثون إلى نشر أعمالهم على نطاق واسع، ولكن أيضًا على الشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي، التي تستخدم مشاركتها في مجتمع المصدر المفتوح كاستراتيجية فعالة في التوظيف، وحل المشكلات، والترويج العام. في الواقع، قادت بعض أكبر شركات التكنولوجيا مساهمات رئيسية في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مثل Google التي طورت TensorFlow، وMeta التي طورت PyTorch، وهما الإطاران البرمجيان الأكثر استخدامًا في الذكاء الاصطناعي. إضافة إلى ذلك، تم تطوير بنية Transformer، التي تشكل أساس معظم النماذج اللغوية الحديثة، في الأصل من قبل Google. كما أن نموذج AlphaFold، وهو نظام ذكاء اصطناعي طورته DeepMind للتنبؤ بطي البروتينات بدقة مذهلة، أدى إلى حصول مطوريه على جائزة نوبل لعام 2024. هذا النهج المفتوح هو ما جعل الذكاء الاصطناعي مجالًا مثيرًا وسريع التطور لعقود، وهو أحد الأسباب الرئيسية للإمكانات التكنولوجية والاقتصادية الهائلة للنماذج اللغوية مفتوحة المصدر.
لكن لطالما كان هناك توتر جوهري بين الأنظمة مفتوحة المصدر والمخاوف الأمنية المحتملة. وكما هو الحال في مجال الحوسبة مفتوحة المصدر، حذر النقاد من أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يمكن أن يُساء استخدامه من قبل جهات خبيثة. وبسبب هذه المخاوف—إلى جانب اعتبارات تجارية وضغوط تنافسية—بدأت العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى في تقديم أنظمتها المتقدمة عبر الدردشة أو بوابات الويب بدلاً من إتاحتها للعامة. في الواقع، من بين النماذج اللغوية الأمريكية الأكثر استخدامًا، يُعتبر Llama من Meta الوحيد الذي يتمتع بنظام مفتوح المصدر. وقد أثار هذا النموذج بالفعل مخاوف، حيث أفادت رويترز في نوفمبر 2024 بأن الحكومة الصينية قامت بتكييفه لأغراض عسكرية.
إلا أن إصدار DeepSeek-V3 والنموذج الأقوى DeepSeek-R1 أعاد تسليط الضوء على المزايا الواضحة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. فعلى الرغم من قيود التصدير التي حدّت من وصول الصين إلى أحدث الرقائق الإلكترونية، تمكنت DeepSeek من تحقيق اختراق هندسي كبير، حيث حققت تحسينات خوارزمية وكفاءة في استخدام الأجهزة مكنتها من منافسة النماذج المغلقة الأكثر تقدمًا التي طورتها الولايات المتحدة. ورغم استمرار الجدل حول مقدار القدرة الحاسوبية التي استخدمتها DeepSeek لبناء نموذجها، فمن المؤكد تقريبًا أنها أقل بكثير مما هو متاح لمنافسيها الأمريكيين. ومع ذلك، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ DeepSeek رخيصة التشغيل ومتاحة على نطاق واسع في مجال المصدر المفتوح لدرجة أنها بدأت بالفعل في تشغيل مجموعة واسعة من التطبيقات الجديدة التي لم تكن اقتصاديًا ممكنة قبل إطلاقها.
وبينما لا يعني ذلك أن نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر ستستحوذ على السوق بالكامل، فإن الاستجابة السريعة والواسعة لهذه النماذج لا ينبغي تجاهلها. فمنذ بداية العام، تصدّر تطبيق DeepSeek قائمة متجر تطبيقات Apple، كما أصبح DeepSeek-R1 النموذج الأكثر إعجابًا على منصة Hugging Face لمشاركة النماذج، إضافة إلى اعتماده من قبل شركات ناشئة أمريكية رائدة.
الذكاء الاصطناعي بخصائص صينية
أحد الآثار الجانبية السلبية للنمو الهائل الذي حققته DeepSeek هو أنه قد يمنح الصين القدرة على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المستخدمة على نطاق واسع مع القيم التي يتبناها الحزب الشيوعي الصيني. ففي عام 2023، أصدرت بكين لوائح تُلزم النماذج اللغوية الكبرى (LLMs) التي يتم تطويرها داخل الصين بالتماشي مع "القيم الأساسية للاشتراكية" وتجنب نشر "معلومات إشكالية" أو "محتوى غير قانوني". وفي عام 2024، بدأت إدارة الفضاء الإلكتروني في الصين، وهي الجهة المنظمة للإنترنت في البلاد، في فحص النماذج اللغوية الصينية للتأكد من امتثالها لهذه القواعد، وحظرت إصدار النماذج التي لم تتوافق معها.
تأثير هذا النوع من الرقابة يمكن ملاحظته بسهولة. عند طرح سؤال على DeepSeek-V3 حول مجزرة ميدان تيانانمين عام 1989، يأتي الرد: "أنا آسف، لا يمكنني الإجابة عن هذا السؤال." أما في المواضيع الحساسة الأخرى، فقد يعمد روبوت المحادثة إلى مسح إجابته جزئيًا في منتصف الجملة، ويقول: "عذرًا، هذا خارج نطاقي الحالي. لنتحدث عن شيء آخر." بدلًا من تقديم معلومات مفيدة حول قضايا مثل الأويغور في الصين أو الكنائس غير المسجلة، يقدم الروبوت إجابات عامة تعكس الخطاب الرسمي للحزب الشيوعي، مثل: "نحن نؤمن بقوة بأن تحت قيادة الحزب، ستستمر سياسات الصين في التحسن، مما يساهم إيجابيًا في تعزيز الاستقرار الاجتماعي والوئام." كما أظهرت الاختبارات أن النموذج قد يعطي إجابات منحازة حتى للأسئلة العامة، مثل "ما هي أهم الأحداث التاريخية في القرن العشرين؟". وعلى الرغم من الأداء القوي الذي يتمتع به النموذج في العديد من المهام، فإنه من الواضح أنه قد بُرمج ليعكس الأهداف الأيديولوجية لبكين ويُخفي المعلومات السلبية عن الصين.
لا ينبغي التقليل من المخاطر المرتبطة بهذا النوع من التحكم في المعلومات. فالنفوذ الصيني على TikTok قد أثار بالفعل مخاوف أمنية وطنية كبيرة، لكن نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية قد تشكل تهديدًا أكبر بكثير للقيم الليبرالية وتدفق المعلومات بحرية. ومع كون هذه النماذج على وشك أن تصبح جزءًا أساسيًا من نظام الذكاء الاصطناعي العالمي في العديد من المناطق، فإنها لا تنشر الدعاية الصينية فحسب، بل قد تُعرّض المستخدمين أيضًا لمخاطر الأمن السيبراني. فعلى سبيل المثال، تُظهر البيانات أن التطبيق الشهير لـ DeepSeek يرسل بيانات المستخدمين الأمريكيين مباشرة إلى الصين، كما أثبت الباحثون بالفعل إمكانية إدراج سلوكيات خطيرة داخل النماذج اللغوية، والتي قد تُفعَّل فقط في سياقات محددة.
ونظرًا لأن DeepSeek أصبحت من بين أكثر النماذج اللغوية الكبرى تحميلًا على مستوى العالم، فإن التهديد الذي تشكله حقيقي وفوري. ومع ذلك، قد يكون هذا مجرد بداية لعصر جديد من الهيمنة الصينية على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. فإذا لم تسارع الولايات المتحدة وشركاؤها إلى تطوير نماذجهم مفتوحة المصدر الخاصة كبديل مقنع لهذه النماذج منخفضة التكلفة، فقد يعرضون للخطر أهم ميزة تكنولوجية يمتلكها الغرب في الذكاء الاصطناعي: الرقائق الإلكترونية.
لفهم كيفية ارتباط مستقبل صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي بالنماذج مفتوحة المصدر، من الضروري معرفة العوامل التي ساهمت في هيمنة الولايات المتحدة الحالية على الرقائق المتطورة. في الوقت الحالي، تهيمن شركة Nvidia الأمريكية على تصميم الرقائق المستخدمة في الذكاء الاصطناعي من خلال وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) الرائدة عالميًا، والتي تُشغّل الغالبية العظمى من عمليات الذكاء الاصطناعي الحديثة. وعبر استخدام CUDA، وهو برنامج ملكي مغلق يصعب استنساخه، والذي يقوم بتحويل البرامج المكتوبة من قبل مطوري الذكاء الاصطناعي إلى أوامر مخصصة للتشغيل على وحدات Nvidia، تمكنت الشركة من السيطرة على جزء حيوي من نظام برمجيات الذكاء الاصطناعي، مما منحها موقعًا قويًا في سوق الحوسبة الذكية. حتى أن نماذج DeepSeek تم تدريبها في الأصل على رقائق Nvidia التي يُقال إنها تم شراؤها وفقًا للوائح التصدير الأمريكية.
قد يبدو من المغري الاستنتاج بأن الولايات المتحدة يمكنها كبح التهديد الذي يمثله الذكاء الاصطناعي الصيني ببساطة عبر فرض قيود إضافية على وصول الصين إلى رقائق Nvidia. ولكن بمجرد تدريب نموذج لغوي كبير مثل DeepSeek، فإن تشغيله غالبًا لا يتطلب أجهزة متطورة. وقد ضمنت DeepSeek بالفعل أن نماذجها يمكن تشغيلها على رقائق Ascend Neural Processing Unit التي تنتجها شركة Huawei الصينية العملاقة، والتي يتم تصنيعها بواسطة شركة SMIC الوطنية الصينية لصناعة أشباه الموصلات. وإذا حصلت النماذج الصينية على حصة سوقية كبيرة، ربما بدعم من الإعانات الحكومية، فقد تتمكن بكين من إجبار أو تحفيز الشركات الصينية على تشغيل نماذجها على رقائق محلية الصنع، كما يبدو أن الشركات الصينية تسعى بالفعل لتحقيق ذلك من خلال استراتيجيات التسعير العدوانية.
في هذا السيناريو، ومع عدم وجود منافسين يمكنهم مضاهاة أداء DeepSeek بنفس التكلفة المنخفضة للغاية، فمن المحتمل أن يبدأ المستخدمون حول العالم في شراء رقائق Huawei. وسيوفر هذا تدفقًا ضخمًا لرأس المال يدعم نمو SMIC وHuawei، في حين سيلحق الضرر بشركات Nvidia وIntel وSamsung وTSMC، التي تشكل العمود الفقري لصناعة الرقائق في الغرب. وفي أفضل الحالات بالنسبة لبكين، قد يؤدي هذا التحول إلى جعل صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي شبيهة بما حدث في بطاريات الليثيوم أيون وغيرها من الصناعات التي نجحت الصين في تقليص دور الولايات المتحدة وأوروبا فيها إلى مجرد لاعب ثانوي. تعتمد هذه الإستراتيجية على مزيج من تدفق رأس المال من السوق العالمي، والحوافز الحكومية المدعومة من الدولة، للسيطرة على حصة مهيمنة في السوق العالمية.
إذا تُركت هذه النماذج بدون منافسين واضحين، فإن التأثير الحقيقي لـ النماذج اللغوية مفتوحة المصدر لـ DeepSeek لن يقتصر على تحقيق موقع مهيمن عالميًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل يمكن استخدامها أيضًا لبناء سلسلة إمداد تكنولوجية بقيادة الصين، مما يقوض ريادة الغرب في تصميم وتصنيع الرقائق الإلكترونية، ويمنح بكين نفوذًا واسعًا على جزء كبير من تدفق المعلومات عبر منتجات الذكاء الاصطناعي، ليس فقط في الصين، بل في جميع أنحاء العالم.
تأثير هذا النوع من الرقابة يمكن ملاحظته بسهولة. عند طرح سؤال على DeepSeek-V3 حول مجزرة ميدان تيانانمين عام 1989، يأتي الرد: "أنا آسف، لا يمكنني الإجابة عن هذا السؤال." أما في المواضيع الحساسة الأخرى، فقد يعمد روبوت المحادثة إلى مسح إجابته جزئيًا في منتصف الجملة، ويقول: "عذرًا، هذا خارج نطاقي الحالي. لنتحدث عن شيء آخر." بدلًا من تقديم معلومات مفيدة حول قضايا مثل الأويغور في الصين أو الكنائس غير المسجلة، يقدم الروبوت إجابات عامة تعكس الخطاب الرسمي للحزب الشيوعي، مثل: "نحن نؤمن بقوة بأن تحت قيادة الحزب، ستستمر سياسات الصين في التحسن، مما يساهم إيجابيًا في تعزيز الاستقرار الاجتماعي والوئام." كما أظهرت الاختبارات أن النموذج قد يعطي إجابات منحازة حتى للأسئلة العامة، مثل "ما هي أهم الأحداث التاريخية في القرن العشرين؟". وعلى الرغم من الأداء القوي الذي يتمتع به النموذج في العديد من المهام، فإنه من الواضح أنه قد بُرمج ليعكس الأهداف الأيديولوجية لبكين ويُخفي المعلومات السلبية عن الصين.
لا ينبغي التقليل من المخاطر المرتبطة بهذا النوع من التحكم في المعلومات. فالنفوذ الصيني على TikTok قد أثار بالفعل مخاوف أمنية وطنية كبيرة، لكن نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية قد تشكل تهديدًا أكبر بكثير للقيم الليبرالية وتدفق المعلومات بحرية. ومع كون هذه النماذج على وشك أن تصبح جزءًا أساسيًا من نظام الذكاء الاصطناعي العالمي في العديد من المناطق، فإنها لا تنشر الدعاية الصينية فحسب، بل قد تُعرّض المستخدمين أيضًا لمخاطر الأمن السيبراني. فعلى سبيل المثال، تُظهر البيانات أن التطبيق الشهير لـ DeepSeek يرسل بيانات المستخدمين الأمريكيين مباشرة إلى الصين، كما أثبت الباحثون بالفعل إمكانية إدراج سلوكيات خطيرة داخل النماذج اللغوية، والتي قد تُفعَّل فقط في سياقات محددة.
ونظرًا لأن DeepSeek أصبحت من بين أكثر النماذج اللغوية الكبرى تحميلًا على مستوى العالم، فإن التهديد الذي تشكله حقيقي وفوري. ومع ذلك، قد يكون هذا مجرد بداية لعصر جديد من الهيمنة الصينية على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. فإذا لم تسارع الولايات المتحدة وشركاؤها إلى تطوير نماذجهم مفتوحة المصدر الخاصة كبديل مقنع لهذه النماذج منخفضة التكلفة، فقد يعرضون للخطر أهم ميزة تكنولوجية يمتلكها الغرب في الذكاء الاصطناعي: الرقائق الإلكترونية.
لفهم كيفية ارتباط مستقبل صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي بالنماذج مفتوحة المصدر، من الضروري معرفة العوامل التي ساهمت في هيمنة الولايات المتحدة الحالية على الرقائق المتطورة. في الوقت الحالي، تهيمن شركة Nvidia الأمريكية على تصميم الرقائق المستخدمة في الذكاء الاصطناعي من خلال وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) الرائدة عالميًا، والتي تُشغّل الغالبية العظمى من عمليات الذكاء الاصطناعي الحديثة. وعبر استخدام CUDA، وهو برنامج ملكي مغلق يصعب استنساخه، والذي يقوم بتحويل البرامج المكتوبة من قبل مطوري الذكاء الاصطناعي إلى أوامر مخصصة للتشغيل على وحدات Nvidia، تمكنت الشركة من السيطرة على جزء حيوي من نظام برمجيات الذكاء الاصطناعي، مما منحها موقعًا قويًا في سوق الحوسبة الذكية. حتى أن نماذج DeepSeek تم تدريبها في الأصل على رقائق Nvidia التي يُقال إنها تم شراؤها وفقًا للوائح التصدير الأمريكية.
قد يبدو من المغري الاستنتاج بأن الولايات المتحدة يمكنها كبح التهديد الذي يمثله الذكاء الاصطناعي الصيني ببساطة عبر فرض قيود إضافية على وصول الصين إلى رقائق Nvidia. ولكن بمجرد تدريب نموذج لغوي كبير مثل DeepSeek، فإن تشغيله غالبًا لا يتطلب أجهزة متطورة. وقد ضمنت DeepSeek بالفعل أن نماذجها يمكن تشغيلها على رقائق Ascend Neural Processing Unit التي تنتجها شركة Huawei الصينية العملاقة، والتي يتم تصنيعها بواسطة شركة SMIC الوطنية الصينية لصناعة أشباه الموصلات. وإذا حصلت النماذج الصينية على حصة سوقية كبيرة، ربما بدعم من الإعانات الحكومية، فقد تتمكن بكين من إجبار أو تحفيز الشركات الصينية على تشغيل نماذجها على رقائق محلية الصنع، كما يبدو أن الشركات الصينية تسعى بالفعل لتحقيق ذلك من خلال استراتيجيات التسعير العدوانية.
في هذا السيناريو، ومع عدم وجود منافسين يمكنهم مضاهاة أداء DeepSeek بنفس التكلفة المنخفضة للغاية، فمن المحتمل أن يبدأ المستخدمون حول العالم في شراء رقائق Huawei. وسيوفر هذا تدفقًا ضخمًا لرأس المال يدعم نمو SMIC وHuawei، في حين سيلحق الضرر بشركات Nvidia وIntel وSamsung وTSMC، التي تشكل العمود الفقري لصناعة الرقائق في الغرب. وفي أفضل الحالات بالنسبة لبكين، قد يؤدي هذا التحول إلى جعل صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي شبيهة بما حدث في بطاريات الليثيوم أيون وغيرها من الصناعات التي نجحت الصين في تقليص دور الولايات المتحدة وأوروبا فيها إلى مجرد لاعب ثانوي. تعتمد هذه الإستراتيجية على مزيج من تدفق رأس المال من السوق العالمي، والحوافز الحكومية المدعومة من الدولة، للسيطرة على حصة مهيمنة في السوق العالمية.
إذا تُركت هذه النماذج بدون منافسين واضحين، فإن التأثير الحقيقي لـ النماذج اللغوية مفتوحة المصدر لـ DeepSeek لن يقتصر على تحقيق موقع مهيمن عالميًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بل يمكن استخدامها أيضًا لبناء سلسلة إمداد تكنولوجية بقيادة الصين، مما يقوض ريادة الغرب في تصميم وتصنيع الرقائق الإلكترونية، ويمنح بكين نفوذًا واسعًا على جزء كبير من تدفق المعلومات عبر منتجات الذكاء الاصطناعي، ليس فقط في الصين، بل في جميع أنحاء العالم.
إستراتيجية أمريكية جديدة
لمواجهة التهديد الجديد الذي يشكله الذكاء الاصطناعي الصيني، تحتاج الولايات المتحدة إلى تعزيز دعمها للنماذج اللغوية مفتوحة المصدر المطورة محليًا. في المقام الأول، ينبغي للحكومة تسريع التقدم التقني وتوزيع النماذج اللغوية الأمريكية مفتوحة المصدر عبر الجامعات والشركات والمختبرات الوطنية، مع التركيز على تلك النماذج التي تعزز الموقف التنافسي للتكنولوجيا الغربية في مجال الذكاء الاصطناعي.
على الرغم من أن الاستثمارات في الشركات الناشئة الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مثل Together AI وHugging Face وMistral، ارتفعت من 900 مليون دولار إلى 2.9 مليار دولار بين عامي 2022 و2023، إلا أن هذا التمويل لا يزال يشكل جزءًا صغيرًا من 31 مليار دولار استثمرتها شركات رأس المال المغامر الأمريكية في قطاع الذكاء الاصطناعي ككل خلال الفترة نفسها. ولمعالجة هذا الخلل، يجب على واشنطن توفير حوافز للاستثمار في أنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المتوافقة مع الرقائق الغربية، وذلك من خلال إعطاء الأولوية في برامج المنح والقروض للمشاريع التي تتضمن إصدار أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل مفتوح. كما ينبغي توسيع نطاق برامج مثل المورد الوطني لأبحاث الذكاء الاصطناعي، الذي يهدف إلى توفير وصول الباحثين الأمريكيين إلى الرقائق ومجموعات البيانات، والاستفادة من موارد الحوسبة التابعة لوزارة الطاقة، ووزارة الدفاع، والمختبرات البحثية الوطنية. لتحقيق هذه الأهداف، ينبغي للحكومة الأمريكية أيضًا النظر في الشراكة مع مبادرات مثل Stargate—وهو تعاون بين Arm وMicrosoft وNVIDIA وOracle وOpenAI وSoftbank وMGX، يهدف إلى استثمار 500 مليار دولار على مدى السنوات الأربع القادمة في بنية تحتية جديدة للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة.
ينبغي لواشنطن أيضًا تحسين النظام البيئي التكنولوجي الأمريكي لدعم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الغربي بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تطوير بيئة حوسبة سلسة عبر المنصات، تسمح للمطورين بالاستفادة بسهولة من أفضل الرقائق الغربية—بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات من Nvidia وAMD، ومعالجات Apple M-series، ووحدات معالجة Tensor من Google—في إنشاء بيئة متكاملة يصعب على الصين التنافس معها، مما يعزز الطلب على الرقائق الغربية. في النهاية، للحد من تهديد الهيمنة الصينية في مراحله المبكرة، يجب على الولايات المتحدة جعل تقنياتها أكثر جاذبية واستدامة، مما يضمن استمرار المطورين والمستخدمين في تفضيل النظام البيئي للحوسبة الغربية على نظيره الصيني.
إلى جانب توسيع نشر النماذج اللغوية مفتوحة المصدر، يجب على الولايات المتحدة أن تقود الموجة التالية من الابتكار في الذكاء الاصطناعي. رغم أن بنية Transformer التي طورتها Google لا تزال تشكل الأساس لمعظم النماذج اللغوية الكبرى الحالية، فإن الأساليب الناشئة مثل النماذج الهيكلية للحالات الفضائية (Structured State Space models) الخاصة بشركة Cartesia، ونماذج الانتشار اللغوية (diffusion LLMs) التي طورتها Inception—وكلاهما نشأ في مختبرات أكاديمية أمريكية—تبشر بتجاوز بنية Transformer. لذا، ينبغي على واشنطن تمويل تطوير هذه النماذج المستقبلية، كما يجب على مبادرات مثل Microelectronics Commons، وهي شبكة من مراكز التكنولوجيا الإقليمية الممولة بموجب قانون CHIPS والعلوم، دعم جهود تصميم وإنتاج أجهزة متوافقة مع هذه النماذج الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي على الهيئات الحكومية المختصة بالبحث والابتكار إعطاء الأولوية لاختبار وتقييم وتوسيع نطاق المنتجات من الشركات التي تراهن على المناهج البرمجية والأجهزة المستقبلية، مثل Groq، وSambanova، وCerebras، وTogether AI، وLiquid AI، وCartesia، وSakana AI، وInception وغيرها.
يجب على واشنطن أيضًا التأكد من أن خياراتها السياسية لا تعيق قدرة الشركات الأمريكية على منافسة نظيراتها الصينية في مجال النماذج اللغوية مفتوحة المصدر. فبدلًا من فرض قيود تصدير شاملة على نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، ينبغي على الحكومة الأمريكية تقديم حوافز للشركات لجعل نماذجها متوافقة مع الرقائق الغربية، وتشجيعها على تجنب استخدام الرقائق الصينية. كما ينبغي على لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) الاعتراف بأن مساهمات الشركات التكنولوجية الكبرى في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر—مثل TensorFlow من Google، وPyTorch وLlama من Meta—ستكون حاسمة لمنافسة المؤسسات الصينية المدعومة من الدولة. لذا، ينبغي أن تؤخذ مساهمة الشركات في الريادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي المفتوح بعين الاعتبار عند النظر في أي قضايا تتعلق بمكافحة الاحتكار.
علاوة على ذلك، ينبغي على الولايات المتحدة اتخاذ إجراءات أقوى لمواجهة محاولات الشركات الصينية لخفض أسعار المنتجات الأمريكية في سوق الذكاء الاصطناعي. في أواخر عام 2024، خفضت Alibaba سعر نموذجها Qwen-VL بأكثر من 85%. وعلى الرغم من أن هذه الخطوة قد تكون مدفوعة بتحسينات تقنية، فمن المحتمل أيضًا أن الحكومة الصينية تدعم الشركة ماليًا لإقصاء المنافسين الغربيين. لذا، ينبغي على واشنطن النظر في تطبيق تدابير مكافحة الإغراق على أنظمة الذكاء الاصطناعي الأجنبية إذا ثبت أنها تُباع بأسعار غير واقعية تهدف إلى إخراج المنافسين الأمريكيين من السوق. كما ينبغي على الحكومة منافسة الصين بفاعلية في الدول الثالثة، حيث قد تشترط بكين دعمها للبنية التحتية والمساعدات الأخرى باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية. بالإضافة إلى ذلك، بالنظر إلى التقارير التي تشير إلى أن DeepSeek قد استخدمت بيانات من نموذج GPT-4 الخاص بـ OpenAI دون إذن، ينبغي على واشنطن دراسة تطبيق قاعدة المنتجات الأجنبية المباشرة (Foreign Direct Product Rule) على مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، مما قد يقيد استخدام المخرجات الأمريكية الرائدة من قبل الشركات الصينية، تمامًا كما نجحت هذه القاعدة في تقليل وصول الصين إلى معدات تصنيع أشباه الموصلات الغربية.
ستكون كل هذه الإجراءات أكثر فاعلية إذا تبعتها دول أخرى. لذا، ستحتاج واشنطن إلى العمل مع شركاء في آسيا وأوروبا لتنسيق السياسات تجاه هذه القضايا المعقدة، بهدف تشكيل تحالف كبير بما يكفي لإبطاء انتشار النماذج اللغوية المتأثرة بالصين. وعلى الرغم من ضخامة السوق الصينية، إلا أن السوق العالمية خارج حدودها لا تزال أكبر بكثير. وهذا هو المجال الذي يجب على الولايات المتحدة التركيز عليه، حيث تحتاج إلى إستراتيجية منسقة لضمان بقاء النظام البيئي الغربي للحوسبة والذكاء الاصطناعي مهيمنًا في المستقبل القريب.
على الرغم من أن قيود التصدير الأمريكية قد حدّت من وصول الصين إلى الرقائق الأكثر تقدمًا، فإن بكين ترى بوضوح أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، الذي يعتمد على تقنيات أقل تقدمًا، يمثل مسارًا استراتيجيًا لتحقيق الهيمنة السوقية. ومع استمرار تحسن النماذج الصينية من خلال الابتكار الخوارزمي، والتحسينات الهندسية، وإنتاج الرقائق المحلية، وكذلك من خلال وسائل غير مشروعة مثل التدريب غير المصرح به على بيانات النماذج الأمريكية المغلقة، فمن المحتمل أن تستمر الشركات الصينية في خفض التكلفة وتحسين الأداء. والدليل على ذلك أن إطلاق DeepSeek-V3 تلاه بعد أسابيع قليلة إصدار نموذج DeepSeek-R1 الأكثر قوة، مما يعزز هذه الفرضية.
من الناحية المثالية، ينبغي على واشنطن ضمان توفر بدائل أمريكية متفوقة فور إصدار الكيانات الصينية لأحدث نماذجها، مما يمنح المستخدمين خيارًا بديلًا عن تبني الأنظمة الصينية ويساعد في الحفاظ على الريادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي لأطول فترة ممكنة.
المصدر: ForeignAffairs
على الرغم من أن الاستثمارات في الشركات الناشئة الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، مثل Together AI وHugging Face وMistral، ارتفعت من 900 مليون دولار إلى 2.9 مليار دولار بين عامي 2022 و2023، إلا أن هذا التمويل لا يزال يشكل جزءًا صغيرًا من 31 مليار دولار استثمرتها شركات رأس المال المغامر الأمريكية في قطاع الذكاء الاصطناعي ككل خلال الفترة نفسها. ولمعالجة هذا الخلل، يجب على واشنطن توفير حوافز للاستثمار في أنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المتوافقة مع الرقائق الغربية، وذلك من خلال إعطاء الأولوية في برامج المنح والقروض للمشاريع التي تتضمن إصدار أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل مفتوح. كما ينبغي توسيع نطاق برامج مثل المورد الوطني لأبحاث الذكاء الاصطناعي، الذي يهدف إلى توفير وصول الباحثين الأمريكيين إلى الرقائق ومجموعات البيانات، والاستفادة من موارد الحوسبة التابعة لوزارة الطاقة، ووزارة الدفاع، والمختبرات البحثية الوطنية. لتحقيق هذه الأهداف، ينبغي للحكومة الأمريكية أيضًا النظر في الشراكة مع مبادرات مثل Stargate—وهو تعاون بين Arm وMicrosoft وNVIDIA وOracle وOpenAI وSoftbank وMGX، يهدف إلى استثمار 500 مليار دولار على مدى السنوات الأربع القادمة في بنية تحتية جديدة للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة.
ينبغي لواشنطن أيضًا تحسين النظام البيئي التكنولوجي الأمريكي لدعم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الغربي بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد تطوير بيئة حوسبة سلسة عبر المنصات، تسمح للمطورين بالاستفادة بسهولة من أفضل الرقائق الغربية—بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات من Nvidia وAMD، ومعالجات Apple M-series، ووحدات معالجة Tensor من Google—في إنشاء بيئة متكاملة يصعب على الصين التنافس معها، مما يعزز الطلب على الرقائق الغربية. في النهاية، للحد من تهديد الهيمنة الصينية في مراحله المبكرة، يجب على الولايات المتحدة جعل تقنياتها أكثر جاذبية واستدامة، مما يضمن استمرار المطورين والمستخدمين في تفضيل النظام البيئي للحوسبة الغربية على نظيره الصيني.
إلى جانب توسيع نشر النماذج اللغوية مفتوحة المصدر، يجب على الولايات المتحدة أن تقود الموجة التالية من الابتكار في الذكاء الاصطناعي. رغم أن بنية Transformer التي طورتها Google لا تزال تشكل الأساس لمعظم النماذج اللغوية الكبرى الحالية، فإن الأساليب الناشئة مثل النماذج الهيكلية للحالات الفضائية (Structured State Space models) الخاصة بشركة Cartesia، ونماذج الانتشار اللغوية (diffusion LLMs) التي طورتها Inception—وكلاهما نشأ في مختبرات أكاديمية أمريكية—تبشر بتجاوز بنية Transformer. لذا، ينبغي على واشنطن تمويل تطوير هذه النماذج المستقبلية، كما يجب على مبادرات مثل Microelectronics Commons، وهي شبكة من مراكز التكنولوجيا الإقليمية الممولة بموجب قانون CHIPS والعلوم، دعم جهود تصميم وإنتاج أجهزة متوافقة مع هذه النماذج الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي على الهيئات الحكومية المختصة بالبحث والابتكار إعطاء الأولوية لاختبار وتقييم وتوسيع نطاق المنتجات من الشركات التي تراهن على المناهج البرمجية والأجهزة المستقبلية، مثل Groq، وSambanova، وCerebras، وTogether AI، وLiquid AI، وCartesia، وSakana AI، وInception وغيرها.
يجب على واشنطن أيضًا التأكد من أن خياراتها السياسية لا تعيق قدرة الشركات الأمريكية على منافسة نظيراتها الصينية في مجال النماذج اللغوية مفتوحة المصدر. فبدلًا من فرض قيود تصدير شاملة على نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، ينبغي على الحكومة الأمريكية تقديم حوافز للشركات لجعل نماذجها متوافقة مع الرقائق الغربية، وتشجيعها على تجنب استخدام الرقائق الصينية. كما ينبغي على لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) الاعتراف بأن مساهمات الشركات التكنولوجية الكبرى في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر—مثل TensorFlow من Google، وPyTorch وLlama من Meta—ستكون حاسمة لمنافسة المؤسسات الصينية المدعومة من الدولة. لذا، ينبغي أن تؤخذ مساهمة الشركات في الريادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي المفتوح بعين الاعتبار عند النظر في أي قضايا تتعلق بمكافحة الاحتكار.
علاوة على ذلك، ينبغي على الولايات المتحدة اتخاذ إجراءات أقوى لمواجهة محاولات الشركات الصينية لخفض أسعار المنتجات الأمريكية في سوق الذكاء الاصطناعي. في أواخر عام 2024، خفضت Alibaba سعر نموذجها Qwen-VL بأكثر من 85%. وعلى الرغم من أن هذه الخطوة قد تكون مدفوعة بتحسينات تقنية، فمن المحتمل أيضًا أن الحكومة الصينية تدعم الشركة ماليًا لإقصاء المنافسين الغربيين. لذا، ينبغي على واشنطن النظر في تطبيق تدابير مكافحة الإغراق على أنظمة الذكاء الاصطناعي الأجنبية إذا ثبت أنها تُباع بأسعار غير واقعية تهدف إلى إخراج المنافسين الأمريكيين من السوق. كما ينبغي على الحكومة منافسة الصين بفاعلية في الدول الثالثة، حيث قد تشترط بكين دعمها للبنية التحتية والمساعدات الأخرى باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية. بالإضافة إلى ذلك، بالنظر إلى التقارير التي تشير إلى أن DeepSeek قد استخدمت بيانات من نموذج GPT-4 الخاص بـ OpenAI دون إذن، ينبغي على واشنطن دراسة تطبيق قاعدة المنتجات الأجنبية المباشرة (Foreign Direct Product Rule) على مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي، مما قد يقيد استخدام المخرجات الأمريكية الرائدة من قبل الشركات الصينية، تمامًا كما نجحت هذه القاعدة في تقليل وصول الصين إلى معدات تصنيع أشباه الموصلات الغربية.
ستكون كل هذه الإجراءات أكثر فاعلية إذا تبعتها دول أخرى. لذا، ستحتاج واشنطن إلى العمل مع شركاء في آسيا وأوروبا لتنسيق السياسات تجاه هذه القضايا المعقدة، بهدف تشكيل تحالف كبير بما يكفي لإبطاء انتشار النماذج اللغوية المتأثرة بالصين. وعلى الرغم من ضخامة السوق الصينية، إلا أن السوق العالمية خارج حدودها لا تزال أكبر بكثير. وهذا هو المجال الذي يجب على الولايات المتحدة التركيز عليه، حيث تحتاج إلى إستراتيجية منسقة لضمان بقاء النظام البيئي الغربي للحوسبة والذكاء الاصطناعي مهيمنًا في المستقبل القريب.
على الرغم من أن قيود التصدير الأمريكية قد حدّت من وصول الصين إلى الرقائق الأكثر تقدمًا، فإن بكين ترى بوضوح أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، الذي يعتمد على تقنيات أقل تقدمًا، يمثل مسارًا استراتيجيًا لتحقيق الهيمنة السوقية. ومع استمرار تحسن النماذج الصينية من خلال الابتكار الخوارزمي، والتحسينات الهندسية، وإنتاج الرقائق المحلية، وكذلك من خلال وسائل غير مشروعة مثل التدريب غير المصرح به على بيانات النماذج الأمريكية المغلقة، فمن المحتمل أن تستمر الشركات الصينية في خفض التكلفة وتحسين الأداء. والدليل على ذلك أن إطلاق DeepSeek-V3 تلاه بعد أسابيع قليلة إصدار نموذج DeepSeek-R1 الأكثر قوة، مما يعزز هذه الفرضية.
من الناحية المثالية، ينبغي على واشنطن ضمان توفر بدائل أمريكية متفوقة فور إصدار الكيانات الصينية لأحدث نماذجها، مما يمنح المستخدمين خيارًا بديلًا عن تبني الأنظمة الصينية ويساعد في الحفاظ على الريادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي لأطول فترة ممكنة.
المصدر: ForeignAffairs