نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية تقترب من منافسيها الغربيين.. وتحديات تواجهها

وتركز الشركة الصينية على تطوير سلسلة نماذج GLM المفتوحة، التي تتمثل أبرز ميزاتها في إمكانية نشرها داخل البنية التحتية الخاصة بالمؤسسات التي تمتلك الموارد الحاسوبية اللازمة، واستخدامها بصورة مستقلة عن الخدمات الخارجية. ويسهم هذا النهج في تبسيط عمليات التكامل، لكنه يثير في المقابل تحديات تتعلق بالأمن.

وعلى النقيض من ذلك، لا تتوفر نماذج OpenAI إلا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API)، وهو ما يفرض مجموعة من القيود، لا سيما على المستخدمين في روسيا.

ويقترب أحدث نماذج السلسلة، GLM-5.2، من حيث القدرات، من مستوى Claude Opus 4.8 وGPT-5.5. ومع ذلك، يظل النموذج مفتوحا ومتاحا عبر عدد من مزودي الخدمات، بمن فيهم مزودون في السوق الروسية، رغم أنه لا يزال يتأخر قليلا في بعض المهام عن أحدث نماذج OpenAI وAnthropic.

وفي المقابل، تحقق النماذج الصينية نتائج قوية في بعض المجالات، إذ يمكن لـ GLM-5.2 أن يتفوق على منافسيه الغربيين في سيناريوهات محددة. ومع ذلك، أشار فالنتين ماليخ، رئيس مركز تطوير نماذج اللغة الكبيرة في MWS AI، إلى أن المقاييس المعيارية (Benchmarks) تعكس جوانب محدودة فقط من أداء النماذج، ولا تقدم صورة شاملة عن جودتها.

وقال ماليخ: "استنادا إلى الخبرة العملية، سواء من خلال تجربتي الشخصية أو تجارب زملائي، يمكن القول إن النموذج الصيني لا يزال يتأخر بفارق طفيف عن النماذج المتقدمة من OpenAI وAnthropic. أما ما إذا كان الجيل المقبل من GLM سيتصدر المشهد، فلا يمكن الجزم بذلك، لكن وتيرة تطور هذا القطاع تجعل هذا السيناريو واردا".

وأضاف أن اللحاق بقادة سوق الذكاء الاصطناعي يظل صعبا من الناحيتين المالية والتنظيمية، نظرا لما يمتلكونه من رؤوس أموال ضخمة واستثمارات متراكمة. ورأى أن تغيير موازين المنافسة يتطلب تحقيق طفرة تكنولوجية جذرية قادرة على إعادة تشكيل السوق.

من جانبه، قال دميتري بوروزدين، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة RetailCRM، إن تجاوز الشركات الرائدة قد يتطلب الانتقال إلى بنى تقنية جديدة كليا، مثل الحلول المعتمدة على مواد بيولوجية للوصلات العصبية الموفرة للطاقة أو المعالجات الكمية، مؤكدا أن الاستثمارات الضخمة وحدها لا تكفي لتجاوز الشركات التي تتصدر السوق حاليا.

بدوره، أشار أندريه شاريبوف، مدير المنتجات في Fedot.ai التابعة لمشغل الخدمات اللوجستية الرقمية versta.io، إلى أن تفوق Z.ai على النماذج الأمريكية سيظل تحديا من حيث القدرات، لكنه رأى أن المنافسة قد تُحسم من زاوية القيمة مقابل السعر، موضحا أن معظم المستخدمين لن يكونوا مستعدين لدفع أضعاف التكلفة مقابل تحسن طفيف في الأداء، وهو ما يمنح النماذج الصينية ميزة تنافسية في جانب الكفاءة الاقتصادية.