المؤشر يساوي الإنتاجية - حرب أسعار نماذج اللغة الكبيرة تبدأ

صحيفة الأوراق المالية الصحفي يوان تشوانشي

في الآونة الأخيرة، تهيمن موجة استثمار الذكاء الاصطناعي الذكي على جميع الصناعات. يندمج الذكاء الاصطناعي الذكي بسرعة غير مسبوقة في سيناريوهات العمل والحياة اليومية.

وراء هذه الموجة، يكمن طلب هائل على القدرة الحاسوبية يتزايد بشكل أسي — حيث أدى تطبيق واسع النطاق للذكاء الاصطناعي الشخصي إلى استهلاك كميات هائلة من الرموز (Token) في مجال الحوسبة، مما أدى بسرعة إلى اختراق حدود التكاليف التي كانت تضعها شركات النماذج الكبيرة.

مؤخرًا، أصدرت شركات الذكاء الاصطناعي المحلية مثل شركة تشيبر جينغ هوا تشانغ تكنولوجي المحدودة (المعروفة بـ"تشيبور")، وتينسنت كلاود، وغيرها، إشعارات بزيادة أسعار منتجات القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي، حيث تجاوزت بعض الزيادات 400%. هذا التحول من استراتيجية “حرق المال من أجل النمو” إلى “تعويض الحجم بالأسعار” لا يرمز فقط إلى توديع النمو غير المنظم، بل يعكس أيضًا تغيرات جذرية في علاقة العرض والطلب على القدرة الحاسوبية في عصر الذكاء الاصطناعي الذكي.

إعادة تشكيل نظام تسعير النماذج الكبيرة

يشهد قطاع النماذج الكبيرة إعادة هيكلة منهجية لنظام التسعير، حيث تسرع الشركات المحلية في رفع أسعار منتجاتها ذات الصلة. هذا الارتفاع في الأسعار يختلف تمامًا عن حرب الأسعار قبل عامين.

في مايو 2024، أطلقت شركة ByteDance أولى شرارات حرب الأسعار، حيث حددت سعر نموذج Doubao Pro عند 0.0008 يوان لكل ألف رمز، وهو أقل بنسبة 99.3% من متوسط السعر في السوق. تلاه انخفاض أسعار نموذج Tongyi Qianwen الرئيسي من Alibaba Cloud بنسبة 97%، وطرح نماذج Baidu Wenxin الكبرى مجانًا بالكامل، وانخفاض سعر نموذج Tencent Hunyuan بنسبة تصل إلى 87.5%. في وقت واحد، دخلت الصناعة في موجة من التخفيضات.

قال مدير منتجات الذكاء الاصطناعي الذي يعمل منذ ثلاث سنوات لـ"صحيفة الأوراق المالية": “في ذلك الوقت، كانت الفكرة بسيطة: دع المطورين يستخدمونها، حصة السوق أهم من أي شيء.” وذكر أن شركة رائدة داخل الصناعة كانت قد وضعت هدفًا جريئًا بعدم التفكير في الربحية خلال ثلاث سنوات، حتى أن تسعير المنتجات كان أقل من تكاليف القدرة الحاسوبية.

لكن، تأثير استراتيجية السعر المنخفض بدأ يتضاءل بسرعة. وأوضح محللون أن حرب الأسعار بين 2024 و2025 سرعت من انتشار النماذج الكبيرة في السوق، لكنها أدت أيضًا إلى وضع الصناعة في مأزق “استثمار عالي، عائد منخفض”. مع ارتفاع استدعاء النماذج من مئات المليارات إلى تريليونات، تتضاعف تكاليف القدرة الحاسوبية بشكل أسي، ولم يعد الاعتماد على ضخ رأس المال كافيًا. بدءًا من النصف الثاني من 2025، بدأ بعض الشركات الصغيرة والمتوسطة في تقليل حصصها المجانية بشكل خفي.

قال أحد كبار مسؤولي التقنية في شركة سحابية رائدة: “هذه ليست مجرد زيادة في الأسعار، بل نتيجة حتمية لتغير هيكل التكاليف.” وأضاف: “في السابق، كانت الصناعة تخسر لتكسب حصة سوقية، لكن بحلول 2026، يجب أن نبدأ في التفكير في الاستدامة.”

تضخم الرموز (Token)

لفهم ارتفاع أسعار النماذج الكبيرة المحلية، من الضروري أولاً فهم مفهوم “تضخم الرموز” (Token Inflation).

الرمز هو الوحدة الأدنى لمعالجة النصوص في النماذج الكبيرة، ويمكن اعتباره وحدة عمل الذكاء الاصطناعي. عندما يتحدث القطاع عن تضخم الرموز، فإن المقصود هو أن تعقيد المهام التي يعالجها الذكاء الاصطناعي يزداد بشكل كبير، مما يتطلب استهلاك المزيد من الموارد الحاسوبية لنفس الخدمة. مثلًا، كانت تضيء مصباحًا صغيرًا، الآن تحتاج إلى تشغيل مصنع كامل، وبالتالي تتزايد فواتير الكهرباء.

تأتي ضغوط “التضخم” هذه أولاً من الطلب المتفجر في السوق الخارجية. في فبراير 2026، أظهرت منصة OpenRouter (وهي منصة توزيع واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة الرائدة عالميًا) أن إجمالي استهلاك الرموز لأفضل عشرة نماذج ذكاء اصطناعي عالميًا في ذلك الشهر تجاوز 27 تريليون رمز، حيث ساهمت النماذج الصينية بأكثر من 14 تريليون، أي أكثر من 50%.

“هذا يعني أن النماذج الكبيرة المحلية تتجه من الاعتماد على الطلب الداخلي إلى التصدير العالمي.” قال Zhang Yi، الرئيس التنفيذي لشركة Guangzhou iMedia Data聚信息咨询، في مقابلة مع “صحيفة الأوراق المالية”: “عادات استدعاء المستخدمين في الخارج تختلف تمامًا عن الداخل.” يميل المطورون في أوروبا وأمريكا إلى دمج النماذج الكبيرة في سير العمل الإنتاجي، وغالبًا ما تتطلب الطلبات الواحدة عدة جولات من استدعاء الأدوات، واسترجاع سياق طويل، وتوليد أكواد، حيث أن استهلاك الرموز في سيناريوهات API الخارجية قد يكون ثلاثة إلى خمسة أضعاف ما هو عليه في السوق المحلية.

إذا كانت السوق الخارجية سببًا خارجيًا، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي الذكي على نطاق واسع هو السبب الداخلي لارتفاع تكاليف القدرة الحاسوبية.

مختلفًا عن عصر روبوتات الدردشة المبكر، يتمتع الذكاء الاصطناعي الذكي بدورة مغلقة من “الإدراك – القرار – التنفيذ”، مما يمكنه من إكمال مهام معقدة بشكل مستقل. على سبيل المثال، في سيناريو إدارة المخاطر المالية: يحتاج الذكاء الاصطناعي لإنجاز عملية الموافقة على قرض واحد إلى استرجاع صورة المستخدم (سياق طويل)، واستدعاء بيانات الائتمان (استخدام الأدوات)، وتقييم المخاطر (سلسلة استنتاجات)، وتوليد التقرير (إخراج)، مما يستهلك مئات الآلاف من الرموز.

تتراكم العوامل، وتظهر البيانات بشكل مذهل. وفقًا لتقديرات شركة Guolian Minsheng Securities، ارتفع استهلاك الرموز اليومي الإجمالي في الصين من 100 مليار في بداية 2024 إلى 180 تريليون في فبراير 2026. ومع تطور الذكاء الاصطناعي الذكي ليشمل متعدد الوسائط ومتعدد الوكيل، فإن هذا الرقم لا يزال يتسارع في النمو.

تغير علاقة العرض والطلب، وأدى ذلك إلى إعادة تشكيل نظام الأسعار. منذ 2025، تواجه البنية التحتية للقدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي العالمي نقصًا في الإنتاج، بسبب نقص في ذاكرة HBM عالية النطاق الترددي (وهي المكون الرئيسي لتدريب الذكاء الاصطناعي) وتوريد وحدات معالجة الرسوميات المتقدمة (GPU)، مما أدى إلى ارتفاع كبير في تكاليف شراء الخوادم.

على سبيل المثال، في 17 مارس، أصدرت شركة Alibaba Cloud إعلانًا يفيد بأنه بسبب الطلب العالمي المتفجر على الذكاء الاصطناعي وارتفاع تكاليف سلسلة التوريد، زادت أسعار منتجات القدرة الحاسوبية والتخزين للذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 34%.

عندما يتحول مصنعو النماذج الكبيرة من “باعة الماء” إلى “شاربي الماء”، يصبح رفع الأسعار خيارًا لا بد منه للحفاظ على جودة الخدمة. ذكرت شركة تشيبور في إعلانها عن التسعير: “مع تزايد حجم المستخدمين وعدد الاستدعاءات، يتعين علينا زيادة استثماراتنا في القدرة الحاسوبية.”

إعادة هيكلة النموذج التجاري

لا يقتصر ارتفاع الأسعار على تغطية الفجوة في التكاليف، بل هو أيضًا إعادة هيكلة عميقة لمنطق الأعمال في القطاع بأكمله.

قال مسؤول تقني في شركة سحابية رائدة: “عندما تنتهي حرب الأسعار، تبدأ حرب القيمة.” وتوقع أن يكون عام 2026 هو العام الأول لتطبيق النماذج الكبيرة على نطاق واسع في الأعمال التجارية، حيث سيتحول التركيز من مجرد امتلاك القدرة الحاسوبية إلى تقديم خدمات نماذج وذكاء اصطناعي عالية الكفاءة، مستقرة، ومنخفضة التكلفة.

حاليًا، ينتقل قطاع النماذج الكبيرة من “دعم التدفق” إلى “انتقاء القيمة”. استراتيجيات التسعير المنخفضة في البداية جذبت العديد من المستخدمين التجريبيين، مما أدى إلى استهلاك غير فعال للقدرة الحاسوبية، حيث قدر أحد الشركات أن 40% من الحصص المجانية كانت تُستخدم في اختبارات بدون تطبيقات عملية. من خلال رفع الأسعار بشكل معتدل، يمكن للشركات تصفية الطلبات غير الضرورية، وضمان استقرار الخدمة للعملاء المميزين. إن ارتفاع أسعار منتجات شركات مثل تشيبور وتينسنت كلاود يعكس بشكل أساسي تحديد السعر بناءً على استعداد الشركات للعمل على الدفع والعائد على الاستثمار (ROI). هذا النهج “تعويض الحجم بالسعر” في التشغيل الدقيق يمثل تحول الصين من التوسع عبر الإنترنت إلى تحديد القيمة في صناعة النماذج الكبيرة.

قال بان هولين، عضو لجنة خبراء اقتصاد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات، لـ"صحيفة الأوراق المالية": “الزيادة في الأسعار لن تقيد الطلب الحقيقي، بل ستسرع من عملية ‘تطهير السوق’ من العملات الرديئة.” وأوضح أن العملاء من القطاع المؤسساتي، الذين يطلبون استقرارًا وامتثالًا عاليًا، لديهم رغبة دفع أعلى وقيمة عمرية أطول، وهو ما يمنح شركات النماذج الكبيرة الثقة في التحول من “فكر التدفق” إلى “تحديد القيمة”.

هذا التحول يعيد تشكيل مصالح سلاسل الصناعة بأكملها. يستفيد مقدمو القدرة الحاسوبية في الجزء العلوي (مثل Nvidia) بشكل مستمر؛ بينما يبحث مقدمو الخدمات السحابية في الوسط (مثل Alibaba Cloud وTencent Cloud) عن توازن بين بيع النماذج وبيع القدرة الحاسوبية — يرغبون في جذب العملاء عبر خدمات الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يرغبون في أن تبتلع تكاليف القدرة الحاسوبية المرتفعة أرباحهم؛ أما في الطبقة التطبيقية، فهناك تباين واضح: الشركات الكبرى التي تملك قدرات تطوير ذاتي (مثل ByteDance وBaidu) يمكنها توزيع الموارد الحاسوبية داخليًا لمواجهة ارتفاع التكاليف، بينما تواجه الشركات الناشئة الصغيرة التي تعتمد على استدعاء API ارتفاع التكاليف وإغلاق الأعمال.

بدأت شركات النماذج الكبيرة الموجهة للمؤسسات أيضًا في التركيز على التحول العميق في اقتصاد الرموز (Token). قال Yang Lei، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي لشركة Dipu Technology، لـ"صحيفة الأوراق المالية": “في المستقبل، سيكون الرموز هو القدرة الإنتاجية. مع إعادة تشكيل نماذج المهارات (Skill-based Models) لصناعة تطوير البرمجيات، وتحليل البيانات، وخدمات العملاء الخارجية، ستُستبدل طرق التسعير التقليدية التي تعتمد على الشخص واليوم، بـ’استهلاك الرموز’.” وأضاف: “هذه ليست مجرد تغييرات في وحدات القياس، بل هي قفزة في نمط الإنتاجية.”

وأشار Zhang Yi إلى أن التضخم في الرموز، من منظور المنافسة العالمية، هو أيضًا نتيجة لانتقال تكنولوجيا النماذج المحلية. الزيادة في الأسعار ليست النهاية، بل بداية ثورة كفاءة جديدة. من يستطيع تحسين هيكل التكاليف باستمرار في سباق التسلح بالقدرات الحاسوبية، سيحتفظ بمكانه على طاولة العالم في عصر الذكاء الاصطناعي الذكي.

عند مراجعة حرب الأسعار في 2024، والنظر إلى الارتفاع الجماعي اليوم، تمر صناعة النماذج الكبيرة الصينية بمرحلة نضوج مؤلمة. لقد انتهى زمن الاعتماد على أسعار منخفضة جدًا لجذب الانتباه، وبدأ عصر جديد يعتمد على الكفاءة التقنية، وقيمة العملاء، والنظام البيئي المغلق، يتكشف تدريجيًا في تدفق اقتصاد الرموز.