حطمت شركة Moonshot الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التوقعات في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي بعد أن تجاوز نموذجها Kimi K2 Thinking نموذج GPT-5 الخاص بشركة OpenAI ونموذج Claude Sonnet 4.5 من شركة Anthropic عبر معايير أداء متعددة، مما أثار جدلاً متجدداً حول ما إذا كانت هيمنة الذكاء الاصطناعي الأميركية تواجه تحدياً من خلال الابتكار الصيني الذي يتسم بالكفاءة من حيث التكلفة.
أطلقت شركة Moonshot AI التي يقع مقرها في بكين، والتي تبلغ قيمتها 3.3 مليار دولار أمريكي وتدعمها شركتا التكنولوجيا العملاقة Alibaba Group Holding وTencent Holdings، نموذج Kimi K2 Thinking مفتوح المصدر في السادس من نوفمبر، لتحقق ما يطلق عليه مراقبو الصناعة “لحظة DeepSeek” أخرى ــ في إشارة إلى التعطيل السابق الذي قامت به الشركة الناشئة التي تتخذ من مدينة هانغتشو مقراً لها، لافتراضات تكلفة الذكاء الاصطناعي.
مقاييس الأداء تتحدى النماذج الأمريكية
وفقًا لمنشور مدونة GitHub الخاص بالشركة، سجل Kimi K2 Thinking 44.9% في اختبار Humanity الأخير، وهو اختبار كبير لنموذج اللغة يتكون من 2500 سؤال عبر مجموعة واسعة من المواضيع، متجاوزًا 41.7% في GPT-5.
حقق النموذج أيضًا 60.2% في معيار BrowseComp، الذي يقيم كفاءة تصفح الويب واستمرارية البحث عن المعلومات لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة، وسجل 56.3% ليتصدر معيار Seal-0 المصمم لتحدي نماذج البحث المعززة في استعلامات البحث في العالم الحقيقي.
فينشربيت ذكرت أن اجتماع الإصدار ذو الوزن المفتوح بالكامل أو تجاوز درجات GPT-5 يمثل نقطة تحول حيث انهارت الفجوة بين أنظمة الحدود المغلقة والنماذج المتاحة للجمهور بشكل فعال من أجل التفكير والترميز المتطور.
تثير كفاءة التكلفة أسئلة
زادت شعبية النموذج بعد أن ذكرت قناة CNBC أن تكلفة التدريب كانت 4.6 مليون دولار أمريكي فقط، على الرغم من أن Moonshot AI لم تعلق على التكلفة. وفقا لحسابات جنوب الصين مورنينج بوست، كانت تكلفة واجهة برمجة تطبيقات Kimi K2 Thinking أرخص بستة إلى 10 مرات من تكلفة نماذج OpenAI وAnthropic.
يستخدم النموذج بنية مزيج من الخبراء مع تريليون معلمة إجمالية، منها 32 مليار يتم تنشيطها لكل استدلال، وتم تدريبه باستخدام القياس الكمي INT4 لتحقيق تحسين في سرعة التوليد بمقدار الضعف تقريبًا مع الحفاظ على الأداء المتطور.
علق توماس وولف، المؤسس المشارك لشركة Hugging Face، على X قائلاً إن Kimi K2 Thinking كان حالة أخرى لنموذج مفتوح المصدر يجتاز نموذجًا مغلق المصدر، متسائلاً: “هل هذه لحظة DeepSeek أخرى؟ هل يجب أن نتوقع (واحدة) كل شهرين الآن؟”
القدرات والقيود التقنية
قال باحثو Moonshot AI إن Kimi K2 Thinking حقق “سجلات جديدة عبر المعايير التي تقيم قدرات التفكير والترميز والوكيل”. يمكن للنموذج تنفيذ ما يصل إلى 200-300 استدعاء أداة تسلسلي دون تدخل بشري، والتفكير بشكل متماسك عبر مئات الخطوات لحل المشكلات المعقدة.
أدى الاختبار المستقل الذي أجرته شركة Artificial Analysis الاستشارية إلى وضع Kimi K2 على رأس معيار وكيل Tau-2 Bench Telecom بدقة تبلغ 93%، والتي تم وصفها بأنها أعلى درجة تم قياسها بشكل مستقل.
ومع ذلك، أشار ناثان لامبرت، الباحث في معهد ألين للذكاء الاصطناعي، إلى أنه لا يزال هناك فارق زمني يبلغ حوالي أربعة إلى ستة أشهر في الأداء الأولي بين أفضل النماذج المغلقة والمفتوحة، على الرغم من اعترافه بأن المختبرات الصينية تقترب من بعضها البعض وتؤدي أداءً قويًا للغاية وفقًا للمعايير الرئيسية.
آثار السوق والضغوط التنافسية
قال تشانغ رويوانغ، مهندس نظام تكنولوجيا المعلومات في بكين، إن الاتجاه هو أن الشركات الصينية تبقي التكاليف منخفضة، موضحا أن “الأداء العام للنماذج الصينية لا يزال متخلفا عن أفضل النماذج الأمريكية، لذلك يتعين عليهم التنافس في مجالات فعالية التكلفة للحصول على مخرج”.
قال تشانغ يي، كبير المحللين في شركة iiMedia الاستشارية، إن تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية تشهد “هبوطا حادا” مدفوعا بالابتكار في هندسة النماذج وتقنية التدريب، وإدخال بيانات التدريب عالية الجودة، مما يمثل تحولا بعيدا عن تكديس موارد الحوسبة في الأيام الأولى.
تم إصدار النموذج بموجب ترخيص MIT المعدل الذي يمنح الحقوق التجارية والمشتقة الكاملة، مع قيد واحد: يجب على القائمين بالنشر الذين يخدمون أكثر من 100 مليون مستخدم نشط شهريًا أو يحققون إيرادات تزيد عن 20 مليون دولار أمريكي شهريًا عرض “Kimi K2” بشكل بارز على واجهة مستخدم المنتج.
استجابة الصناعة والتوقعات المستقبلية
كتب ديدي داس، الشريك في شركة رأس المال الاستثماري في المراحل المبكرة مينلو فنتشرز، في منشور على X أن “اليوم هو نقطة تحول في الذكاء الاصطناعي. النموذج الصيني مفتوح المصدر هو رقم 1. اللحظة الحاسمة في الذكاء الاصطناعي”.
كتب ناثان لامبرت في مقالة Substack أن نجاح مطوري الذكاء الاصطناعي الصينيين مفتوحي المصدر، بما في ذلك Moonshot AI وDeepSeek، أظهر كيف “جعلوا المختبرات المغلقة تتعرق”، مضيفًا “هناك ضغوط تسعير خطيرة وتوقعات يحتاج (المطورون الأمريكيون) إلى إدارتها”.
يضع الإصدار Moonshot AI جنبًا إلى جنب مع شركات الذكاء الاصطناعي الصينية الأخرى مثل DeepSeek وQwen وBaichuan التي تتحدى بشكل متزايد سردية تفوق الذكاء الاصطناعي الأمريكي من خلال الابتكار الفعال من حيث التكلفة واستراتيجيات التطوير مفتوحة المصدر.
ويبقى أن نرى ما إذا كان هذا يمثل ميزة تنافسية مستدامة أو تقارباً مؤقتاً في القدرات مع استمرار الشركات الأميركية والصينية في تطوير نماذجها.
تشير الطبيعة العامة للبيانات ورد فعل السوق إلى أن المناقشات الموضوعية قد تكون جارية قريبًا.
يدخل مشهد شرائح الذكاء الاصطناعي في فترة من التدفق. يجب على المؤسسات أن تحافظ على المرونة في استراتيجية البنية التحتية الخاصة بها وأن تراقب كيف يمكن لشراكات مثل Tesla-Intel أن تعيد تشكيل الديناميكيات التنافسية لتصنيع أجهزة الذكاء الاصطناعي.
يمكن للقرارات المتخذة اليوم بشأن شراكات تصنيع الرقائق أن تحدد المؤسسات التي يمكنها الوصول إلى بنية تحتية فعالة من حيث التكلفة وعالية الأداء للذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
تصوير Moonshot AI)
أنظر أيضا: تعطيل DeepSeek: الابتكار الصيني في مجال الذكاء الاصطناعي يضيق الفجوة التكنولوجية العالمية
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ اطلع على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يعد هذا الحدث الشامل جزءًا من TechEx ويقام في مكان مشترك مع الأحداث التكنولوجية الرائدة الأخرى. انقر هنا لمزيد من المعلومات.
يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت القادمة الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.