المؤشر يساوي الإنتاجية - حرب أسعار نماذج اللغة الكبيرة تبدأ

صحفي جريدة الأوراق المالية، يوان تشوانشي

في الآونة الأخيرة، تزداد موجة التركيز على أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية، والتي تجتاح مختلف الصناعات. ويبدأ الذكاء الاصطناعي الذكي في الاندماج بسرعة غير مسبوقة في أنماط العمل والحياة اليومية.

وراء هذه الموجة، يكمن طلب هائل على القدرة الحاسوبية — حيث أدى تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي الشخصية على نطاق واسع إلى استهلاك كميات ضخمة من الرموز (Token) في مجال الحوسبة، مما أدى بسرعة إلى اختراق حدود التكاليف التي كانت تضعها شركات النماذج الكبيرة.

وفي الآونة الأخيرة، 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%. ويُعد هذا التحول من استراتيجية “حرق الأموال من أجل النمو” إلى “رفع الأسعار لتعزيز الحجم” علامة على أن الصناعة تودع النمو غير المنظم، ويعكس أيضًا تغيرات جذرية في علاقة العرض والطلب على القدرة الحاسوبية في عصر الذكاء الاصطناعي الذكي.

إعادة تشكيل نظام تسعير النماذج الكبيرة

يشهد نظام تسعير صناعة النماذج الكبيرة إعادة هيكلة منهجية، حيث تسرع الشركات المحلية في رفع أسعار منتجاتها ذات الصلة. ويقابل هذا الارتفاع في الأسعار تباينًا واضحًا مع 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. تلتها شركة علي بابا كلاود، حيث خفضت سعر نموذج Tongyi Qianwen الرئيسي بنسبة 97%، ورفعت شركة Baidu نموذج Wenxin الكبير مجانًا، بينما انخفض سعر نموذج Tencent Hunyuan بأقصى قدر بلغ 87.5%. وفي وقت واحد، دخلت الصناعة في موجة من التخفيضات.

قال مدير منتجات الذكاء الاصطناعي الذي يعمل منذ ثلاث سنوات لـ"جريدة الأوراق المالية": “في ذلك الوقت، كانت الفكرة بسيطة: نريد أن نجعل المطورين يستخدمونها، والحصة السوقية أهم من أي شيء.” وأوضح أن شركة رائدة كانت قد وضعت لنفسها هدفًا جريئًا بعدم التفكير في الربحية خلال الثلاث سنوات الأولى، حتى أن تسعير منتجاتها كان أقل من تكاليف الحوسبة.

لكن، سرعان ما بدأت آثار الحد الأدنى من الأسعار تتراجع بسرعة. وأشار محللون إلى 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”. وعندما قفز حجم استدعاء النماذج من مئات المليارات إلى تريليونات، زادت تكاليف القدرة الحاسوبية بشكل أسي، ولم يعد الاعتماد على ضخ رأس المال كافيًا للاستمرار. ومع بداية النصف الثاني من 2025، بدأ بعض الشركات الصغيرة والمتوسطة في تقليص حصصها المجانية بشكل خفي.

قال أحد كبار مسؤولي التكنولوجيا في شركة سحابية رائدة: “هذه ليست مجرد زيادة في الأسعار، بل نتيجة حتمية لتغير هيكل التكاليف.” وأضاف: “في السابق، كانت الصناعة تخسر من أجل السوق، 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. وعندما يتحدث القطاع عن تضخم الرموز، فالمقصود هو أن تعقيد المهام التي يعالجها الذكاء الاصطناعي يزداد بشكل كبير، مما يتطلب استهلاك المزيد من الموارد الحاسوبية لنفس الخدمة. فكما كان الأمر عند تشغيل مصباح صغير، الآن يتطلب تشغيل مصنع كامل، وارتفاع فواتير الكهرباء بشكل طبيعي.

ويأتي هذا “التضخم” من الطلب الخارجي بشكل رئيسي. ففي فبراير 2026، أظهرت منصة OpenRouter (وهي منصة توزيع واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الكبيرة الرائدة عالميًا) أن إجمالي استهلاك الرموز من قبل أفضل عشرة نماذج ذكاء اصطناعي في العالم تجاوز 27 تريليون رمز، حيث ساهمت النماذج الصينية بأكثر من 14 تريليون رمز، أي أكثر من 50%.

وقال Zhang Yi، الرئيس التنفيذي لشركة Guangzhou iMedia Data聚信息咨询有限公司، في مقابلة مع “جريدة الأوراق المالية”: “هذا يعني أن النماذج الكبيرة المحلية تتجه من الطلب الداخلي إلى التصدير العالمي.” وأضاف: “عادات استدعاء المستخدمين في الخارج تختلف تمامًا عن الداخل.” فالمطورون في أوروبا وأمريكا يميلون إلى دمج النماذج الكبيرة في تدفقات العمل الإنتاجية، وغالبًا ما تتطلب الطلبات الواحدة عدة جولات من استدعاء الأدوات، واسترجاع سياق طويل، وتوليد أكواد، حيث إن استهلاك الرموز في سيناريوهات API الخارجية قد يكون ثلاثة إلى خمسة أضعاف ما هو عليه في السوق المحلية.

وإذا كانت السوق الخارجية سببًا خارجيًا، فإن تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع هو السبب الداخلي لزيادة تكاليف القدرة الحاسوبية.

وبخلاف عصر روبوتات الدردشة المبكرة، التي كانت تعتمد على سؤال واحد وإجابة واحدة، تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية بقدرة على “الإحساس – اتخاذ القرار – التنفيذ” في حلقة مغلقة، مما يمكنها من إكمال مهام معقدة بشكل مستقل. على سبيل المثال، في سيناريو إدارة المخاطر المالية: يتطلب قرار الموافقة على قرض واحد استرجاع صورة المستخدم (سياق طويل)، واستدعاء بيانات الائتمان (استخدام الأدوات)، وتقييم المخاطر (سلسلة استنتاجات)، وتوليد التقرير (إخراج)، مما يستهلك مئات الآلاف من الرموز في العملية بأكملها.

وتتراكم العوامل، وتظهر البيانات بشكل مذهل. ووفقًا لتقديرات شركة China United Minsheng Securities، ارتفع متوسط استهلاك الرموز اليومي في الصين من 100 مليار في بداية 2024 إلى 180 تريليون في فبراير 2026. ومع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية نحو التعددية الحسية والتعاون بين أنظمة متعددة، فإن هذا الرقم يواصل التسارع في النمو.

وتؤدي علاقة العرض والطلب المعكوسة إلى تغيرات في 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 (GPU) المتقدمة، مما أدى إلى ارتفاع كبير في تكاليف شراء الخوادم.

على سبيل المثال، في 17 مارس، أصدرت شركة علي بابا كلاود إعلانًا يفيد بأنه بسبب الطلب العالمي المتزايد على الذكاء الاصطناعي وارتفاع تكاليف سلسلة التوريد، زادت أسعار منتجات القدرة الحاسوبية والتخزين الخاصة بها بنسبة تصل إلى 34%.

وعندما يتحول مصنعو النماذج الكبيرة من “باعة المياه” إلى “شاربي المياه”، يصبح رفع الأسعار خيارًا لا مفر منه للحفاظ على جودة الخدمة. وأكدت شركة تشيبور في إعلانها عن التسعير: “مع تزايد حجم المستخدمين والطلبات، يتعين علينا زيادة استثماراتنا في القدرة الحاسوبية.”

إعادة هيكلة النموذج التجاري

لا يقتصر ارتفاع الأسعار على تغطية التكاليف فقط، بل هو أيضًا إعادة هيكلة عميقة لمنطق الأعمال في الصناعة بأكملها.

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

وفي الوقت الحالي، ينتقل صناعة النماذج الكبيرة من “دعم التدفق” إلى “انتقاء القيمة”. فاستراتيجيات التسعير المنخفضة في البداية جذبت العديد من المستخدمين التجريبيين، مما أدى إلى استهلاك غير فعال لموارد الحوسبة، حيث قدر أحد الشركات أن 40% من حصتها المجانية كانت تُستخدم في اختبارات بدون تطبيقات عملية. ومع الزيادة المعقولة في الأسعار، يمكن للشركات تصفية الطلبات غير الضرورية، وضمان استقرار الخدمة للعملاء المميزين. ويعكس ارتفاع أسعار منتجات شركات مثل تشيبور وتينسنت كلاود، تحديد السعر بناءً على رغبة الشركات في الدفع والعائد على الاستثمار (ROI). ويُعد هذا “رفع السعر لتعزيز الحجم” استراتيجية تشغيل دقيقة، تشير إلى أن صناعة النماذج الكبيرة الصينية تتجه من التوسع عبر الإنترنت إلى تحديد القيمة في صناعة البرمجيات.

قال بان هولين، عضو لجنة خبراء اقتصاد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات، لـ"جريدة الأوراق المالية": “الزيادة في الأسعار لن تقيد الطلب الحقيقي، بل ستسرع من عملية ‘تطهير السوق’ من العملات الرديئة.” وأضاف أن الطلبات من العملاء المؤسساتيين، التي تتطلب استقرارًا وامتثالًا عاليًا، تتجاوز بكثير الطلبات من المستخدمين العاديين، وهو ما يمنح شركات النماذج الكبيرة الثقة في التحول من “فكر التدفق” إلى “تسعير القيمة”.

ويعيد هذا التحول تشكيل مصالح سلاسل الصناعة بأكملها. فالموردون في القطاع العلوي، مثل Nvidia، يواصلون الاستفادة؛ بينما يبحث الموردون في القطاع الأوسط، مثل علي بابا كلاود وتينسنت كلاود، عن توازن بين بيع النماذج وبيع القدرة الحاسوبية — حيث يرغبون في جذب العملاء من خلال خدمات الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يرغبون في أن تبتلع تكاليف القدرة الحاسوبية المرتفعة أرباحهم؛ أما في القطاع الأدنى، 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.

كما بدأ المصنعون في التركيز على التحول العميق في اقتصاد الرموز (Token). قال Yang Lei، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي لشركة Dipu Technology، لـ"جريدة الأوراق المالية": “في المستقبل، سيكون الرموز هو القدرة الإنتاجية. مع إعادة تشكيل نماذج المهارات (Skill-based Models) لصناعة تطوير البرمجيات، وتحليل البيانات، وخدمات العملاء، فإن طرق التسعير التقليدية على أساس الفرد واليوم ستُستبدل بالتسعير عبر استهلاك الرموز. وهذا ليس مجرد تغيير في وحدة القياس، بل هو قفزة في نمط الإنتاجية.”

وأضاف Zhang Yi أن التضخم في الرموز، من منظور المنافسة العالمية، هو أيضًا نتيجة لانتقال تكنولوجيا النماذج المحلية. فالزيادة في الأسعار ليست النهاية، بل بداية لثورة كفاءة جديدة. ومن ينجح في تحسين تكاليف القدرة الحاسوبية خلال سباق التسلح في هذا المجال، سيحتفظ بمكانته على طاولة العالم في عصر أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكي.

وفي استعراض حرب الأسعار لعام 2024، والنظر إلى الزيادات الجماعية الحالية، تمر صناعة النماذج الكبيرة الصينية الآن بمراحل 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.