الشركات تتخلى عن OpenAI وتستخدم نماذج مفتوحة المصدر تقوم بتدريبها بنفسها

العنوان

تقوم الشركات بتدريب نماذج ذكاء اصطناعي خاصة بها بدلًا من الدفع مقابل OpenAI

الملخص

غرّد كليمنت ديلانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، بأن شركات مثل Pinterest وAirbnb وNotion وCursor وIntercom تجد الآن أنه من الأفضل والأرخص والأسرع تدريب نماذج مفتوحة المصدر داخل الشركة بدلًا من استخدام واجهات برمجة تطبيقات مملوكة. ويقول إن العديد غيرها يفعلون ذلك بهدوء.

الدلائل غير حاسمة. يؤكد مدوّن هندسة Pinterest أنهم قاموا بضبط (Fine-tune) نماذج LLM مفتوحة المصدر لتطابق الأداء السابق بتكلفة تقل عن 10%. أطلقت Intercom Apex 1.0، وهو نموذج مخصص يقولون إنه يتفوق على GPT-5.4 مع التشغيل بسرعة وبكلفة أقل. تستخدم Airbnb نموذج Qwen مفتوح المصدر من Alibaba لخدمة العملاء، مستشهدةً بالسرعة والقدرة على تحمل التكاليف مقارنةً بـ ChatGPT.

لكن لا توجد أدلة عامة على ادعاءات Notion أو Cursor.

التحليل

يدير ديلانغ Hugging Face، لذا لديه أسباب واضحة للترويج لهذه السردية. ومع ذلك، فإن الأمثلة المؤكدة حقيقية.

النمط منطقي: أصبحت بنى نماذج LLM الأساسية سلعة. تأتي القيمة الآن من الضبط الدقيق على بياناتك أنت. تتحدث Intercom عن “دوّامة” حيث تعمل تفاعلات العملاء على تحسين نموذجها. قامت Pinterest بتكييف النماذج خصيصًا للمحتوى البصري.

يتوافق ذلك مع ما نراه في أماكن أخرى. ذكرت GitLab أن المؤسسات في الصناعات الخاضعة للتنظيم تتحرك نحو نماذج مستضافة ذاتيًا من أجل الخصوصية والامتثال والتحكم في التكاليف. قامت Airbnb ببناء عناقيد مرنة مدعومة بـ Ray لتدريب نماذج تصل إلى 12B معاملًا داخل الشركة.

بالنسبة لـ OpenAI وAnthropic، قد يعني ذلك فقدان حصّة في السوق في المهام عالية الحجم والحسّاسة للتكلفة. ستحتاج إلى المنافسة عبر قدرات لا يمكن أن يطابقها التدريب داخل الشركة بسهولة.

تشير الادعاءات غير الموثقة (Notion وCursor) إلى أن ديلانغ قد يكون مبالغًا في تقدير مدى انتشار هذه الظاهرة. توجد بالتأكيد شركات تقوم بهذا التحول. لكن مدى كونه اتجاهًا عالميًا غير واضح.

تقييم الأثر

• الأهمية: عالية
• الفئات: المصدر المفتوح، اتجاه صناعي، أثر على السوق