ألي أصغر P10 يتنحى فجأة، اتجاه الذكاء الاصطناعي قد تغير: المواهب الرائدة يصعب الاحتفاظ بها، وروح المصادر المفتوحة يصعب تحقيق الربح

في فجر يوم 4 مارس، أعلن لين جون يانغ، المسؤول عن النموذج الكبير “千问” في شركة علي بابا، مغادرته للفريق. هذا الموهوب في الذكاء الاصطناعي، الخريج من جامعة بكين والمتخصص في العلوم والآداب، كان يقود جهود فتح مصدر سلسلة النماذج الكبيرة “千问”، وهو أيضًا أصغر خبير تقني من مستوى P10 في علي بابا.

مغادرته المفاجئة أثارت نقاشات واسعة في الصناعة، وكشفت عن وضعين لا مفر منهما في قطاع الذكاء الاصطناعي: التنقل العالي للمواهب، والموقف المحرج لنظام المصادر المفتوحة.

الدمج بين العلوم والآداب

قبل أن يترك لين جون يانغ منصبه، أطلقت فريق “千问” مفاجأتين كبيرتين: الأولى، فتح مصدر أربع نماذج صغيرة يمكن تشغيلها بسلاسة على أجهزة كمبيوتر محمولة وأجهزة منخفضة الأداء، والثانية، إعلان علي بابا عن توحيد نماذجها الكبيرة الموجهة للأعمال (B端) وتطبيقاتها للمستهلكين (C端) تحت اسم “千问” (Qwen)، ليحل محل “通义千问”.

وفي اليوم السابق، كان الفريق يركز على تطبيق النموذج الصغير الأحدث، وفي اليوم التالي، أعلن فجأة عن مغادرته. هذا التحول الدرامي يعكس مسار تعلم لين جون يانغ نفسه: فهو طالب علوم طبيعية تقليدي، تخرج من جامعة بكين في علوم الحاسوب، لكنه خلال مرحلة الماجستير “ترك العلوم واتباع الأدب”، وتحول إلى كلية اللغات الأجنبية، متخصصًا في اللغويات واللغويات التطبيقية.

ربما كانت هذه الخلفية القوية في العلوم الإنسانية هي التي أضافت لبحوثه جينات لغوية، مما جعله يركز على معالجة اللغة الطبيعية والتعلم متعدد الوسائط، ونجح في “الركوب” على موجة الذكاء الاصطناعي. في عام 2023، أصبح لين جون يانغ شخصية رئيسية في النموذج الكبير “通义千问”، وأصغر مسؤول من مستوى P10 في علي بابا، وواحد من أبرز خبراء الصناعة. كما أنه عضو نشط في مجتمع المطورين العالمي، ويُعتبر محركًا رئيسيًا لفتح مصدر النموذج “千问”.

لين جون يانغ يودع علي بابا “千问”.

لم يعلق لين جون يانغ على وجهته التالية أو أسباب مغادرته.

لكن تسريبات الصناعة تشير إلى سببين محتملين: الأول، أن خطة فريق “千问” كانت ستُقسّم إلى فرق مستقلة للمرحلة المسبقة للتدريب، وما بعد التدريب، والتعلم متعدد الوسائط، بينما هو كان يطالب بتعاون أكثر قربًا بين مراحل التدريب، ويعارض التقسيم المفرط. الثاني، أن الفريق على وشك استقبال مسؤول تقني من جوجل “هبط” من الخارج، وهناك خلافات واضحة في الرؤى التقنية بين الطرفين.

لكن كل هذه التكهنات لم تؤكدها علي بابا، ولم ترد فرق “千问” على استفسارات الصحفيين.

معركة التوظيف

مغادرة لين جون يانغ أثارت اضطرابات كبيرة في الصناعة، وكشفت عن وضعين لا مفر منهما في قطاع الذكاء الاصطناعي: التنقل العالي للمواهب، والموقف المحرج لنظام المصادر المفتوحة.

ولم تكن هذه هي المرة الأولى التي تفقد فيها علي بابا أحد مواهبها. خلال العامين الماضيين، ومع بروز النموذج الكبير “千问”، غادر العديد من المسؤولين التقنيين: حيث انضم مسؤول النموذج الكبير السابق، زو تشانغ، إلى ByteDance، وتوجه مسؤول البرمجة، هوي بين، إلى Meta، وبعد استقالة مسؤول فريق الصوت “通义”، غادر أيضًا رئيس فريق الرؤية، بول لي فنج.

لين جون يانغ.

هذه الأزمة في المواهب ليست حكرًا على علي بابا، فالصناعة العالمية للذكاء الاصطناعي تدخل في سباق محموم على التوظيف. تتنافس الشركات الكبرى على تقديم رواتب عالية جدًا، فقط للفوز بأفضل المواهب.

على سبيل المثال، لا تتردد Meta في دفع ملايين الدولارات لجذب باحثي ومهندسي الذكاء الاصطناعي المميزين، حيث تصل حزم الرواتب إلى عشرات الملايين من الدولارات، وتصل أحيانًا إلى مئة مليون دولار. ومع ذلك، حتى مع هذه الأجور المرتفعة، تواجه Meta مشكلة استقطاب المواهب، حيث استقطبت قبل أشهر عالم الذكاء الاصطناعي الصيني، بان رومي، من Apple إلى Meta، وذكرت وسائل الإعلام أن إجمالي تعويضاته تجاوز 200 مليون دولار، والأكثر إثارة للدهشة أنه لم يطُل به المقام، وانضم مؤخرًا إلى OpenAI.

وتتنافس أيضًا دوليًا، حيث أعلنت سنغافورة هذا العام عن إصدار “تصريح خبرة عالية” بهدف جذب أفضل المواهب في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.

وفي الصين، تتزايد الحاجة للمواهب بشكل كبير. وفقًا لبيانات وزارة الموارد البشرية، فإن فجوة المواهب في الذكاء الاصطناعي تتجاوز 5 ملايين، ونسبة العرض إلى الطلب تصل إلى 1:10. وتصل رسوم التوظيف للمناصب الأساسية مثل تطوير الخوارزميات والنماذج الأساسية إلى مئات الآلاف من اليوان، وحتى رواتب التدريب على تقنيات الذكاء الاصطناعي ارتفعت بشكل كبير، وتجاوزت 500 يوان يوميًا في المتوسط.

تغير الاتجاهات

على الرغم من أن لين جون يانغ لم يكشف عن أسباب محددة لمغادرته، إلا أن هناك رأيًا يقول إن رحيله يُعد خسارة كبيرة لاستراتيجية علي بابا في المصادر المفتوحة.

حاليًا، تلتزم “千问” بسياسة المصادر المفتوحة الشاملة، التي تشمل النماذج اللغوية الكبيرة، والرياضيات، والبرمجة، والصوت، والرؤية، حيث أطلقت أكثر من 400 نموذج، وتحميلاتها تجاوزت 1 مليار مرة، وبلغ عدد النماذج المشتقة أكثر من 200 ألف. وأشاد مؤسس Nvidia، جين سين، مرارًا وتكرارًا، بـ"Qwen" و"DeepSeek" كأفضل نماذج مفتوحة المصدر، وذكر إيلون ماسك أن نماذج “千问” الصغيرة “مليئة بالذكاء ويُعجب بها”.

لكن، وسط كل هذا الإشادة، فإن التوازن بين التكاليف العالية التي تتطلبها المصادر المفتوحة والقيمة التجارية أصبح مشكلة تواجه علي بابا.

بعد بيان لين جون يانغ، علّق أحد المستخدمين بشكل لافت قائلاً: “إذا حكمت على الفرق في النماذج الأساسية كما تحكم على التطبيقات الاستهلاكية، فلن يكون من المفاجئ أن تتراجع الابتكارات عندما تتسطح منحنى التطور.”

وتُظهر أحدث قوائم المنتجات الذكية أن “千问” حققت نموًا بنسبة 552%، وتتصدر العالم من حيث المستخدمين النشطين شهريًا، حيث تجاوز عددهم 200 مليون، وأصبحت ثالث أكبر تطبيق ذكاء اصطناعي على مستوى العالم. لكن، خلف هذا النجاح، أصبح “عدد المستخدمين النشطين يوميًا” هو المعيار الرئيسي لتقييم فريق “千问”، وهو ما يبتعد عن روح اللامركزية والابتكار الحر التي تروج لها مجتمعات المصادر المفتوحة.

قال جيا يان تشين، نائب رئيس علي بابا السابق، إن “موازنة الرؤية المفتوحة والمصالح التجارية أمر شديد التحدي.” وأضاف أن الصراعات بين الرغبة في المصادر المفتوحة والأولويات التجارية كانت دائمًا موجودة، مثل قاعدة البيانات المفتوحة “RethinkDB”، التي كانت حلم المطورين، لكنها أُغلقت في النهاية بسبب نقص الدعم التجاري.

اليوم، تغيرت أوضاع المنافسة في الذكاء الاصطناعي، ويجب إعادة النظر في الاستراتيجيات.

قبل عام 2025، يمر الذكاء الاصطناعي في “فترة ظهور الذكاء”، حيث تعتبر المصادر المفتوحة المعتقد السائد، وتبرز العديد من الشركات الناشئة من خلال نظامها البيئي المفتوح، مثل “DeepSeek”. لكن الآن، أصبح التنافس على النماذج الكبيرة يركز على التطبيق التجاري، من المختبرات إلى الابتكار الهندسي وتحقيق الأرباح. رحيل بعض المثاليين التكنولوجيين قد يكون خيارًا لا مفر منه خلال فترة التحول في الشركات الكبرى.

قال مطور: “عندما تتجاوز تكاليف المصادر المفتوحة العوائد، يصبح التخلي عنها أمرًا حتميًا.” وأوضح أن التكاليف الإجمالية لامتلاك المصادر المفتوحة (TCO) عالية جدًا، فهي لا تقتصر على الخوادم والتخزين، بل تتطلب فريق دعم مجتمعي ضخم. وأضاف أن المصادر المفتوحة بالنسبة للمطورين المستقلين هي مجرد حلم، لكنها بالنسبة للشركات الكبرى ليست مجرد مسألة تكاليف أو تقنية، بل قرار استراتيجي شامل.

الاتجاه يتغير: منذ إطلاق ChatGPT-4، تحولت OpenAI من المصادر المفتوحة إلى التطوير المغلق، وحتى الشائعات حول النموذج الجديد “Avocado” من Meta، الذي يُقال إنه سيُطور بشكل مغلق أيضًا.

هل ستظل المصادر مفتوحة أم ستُغلق؟ هذا هو السؤال، لكن لا يوجد قرار نهائي بعد.