عملاق الذكاء الاصطناعي، يدخل غابة الظلام

لا شيء

نص | صورة سابقة للوعي

كتب ليو في رواية “الثلاثة أجسام” عن صورة لاحقًا تم اقتباسها مرات لا حصر لها — الغابة المظلمة. كل حضارة هي صياد يحمل بندقية، من يفضح نفسه أولاً، يموت أولاً. في الغابة ليس هناك من لا أحد، بل كل شخص يعلم أن إضاءة الضوء ستجلب الرصاص، لذلك الجميع يطفئ الأنوار.

في ربيع عام 2026، دخلت مختبرات الذكاء الاصطناعي العليا في مثل هذه الغابة المظلمة.

16 أبريل، أطلقت شركة أنثروبيك Claude Opus 4.7 أولاً. وفي نفس اليوم، قاموا بخطوة غير معتادة — اعترفوا علنًا أن أداء Opus 4.7 لا يرقى إلى مستوى نموذج Mythos الذي لم يُطلق بعد، بحجة مخاوف السلامة.

23 أبريل، نشرت OpenAI على موقعها GPT-5.5. وفي نفس اليوم، نشرت أنثروبيك على مدونتها تقرير مراجعة عن جودة كود Claude بعنوان “تحديث حول تقارير جودة كود Claude الأخيرة”، واعترفت أن Claude أصبح أبطأ خلال أكثر من شهر — محاولة لإظهار التحديث الجديد وتصحيح الأخطاء. لكن هذا “الملك الجديد” يكاد يكون يتفاخر: نحن نعترف أن Claude مؤقتًا أصبح أبطأ — لكن لا تنسوا أن لدينا Mythos لم نطلقه بعد.

24 أبريل، ظهر “القوة الشرقية الغامضة” DeepSeek V4 Preview، حيث أعلن فريق ليانغ وونفنغ لأول مرة عن ربط النموذج بشكل عميق مع Huawei Ascend 950PR؛ لكن الجميع فهموا أن النسخة “المكتملة” V4 Pro Max لن تظهر إلا بعد إنتاج وحدة المعالجة الفائقة Ascend 950 في النصف الثاني من العام.

ثلاث شركات، ثلاث خطوات. من الخارج، تبدو كأنها إيقاع منتجاتها الخاص، لكن عند النظر إليها مجتمعة، يظهر شيء واحد:

كل شركة تمتلك على الأقل بندقية واحدة — نموذج أقوى من الإصدار العام، بنية الجيل التالي لم تُكشف بعد، أو قطعة شريحة فائقة لم تُنشر على نطاق واسع. لكن لا أحد يجرؤ على رفع هذه البندقية أولاً.

لأن في هذا القطاع، ثمن “الإظهار الأول” ليس مجرد تسريب معلومات. الإظهار الأول يعني تسليم قدراتك القصوى للخصم كمرجع؛ يعني تحمل مسؤولية فحص الأمان، وتضييق الرقابة، وتحمل ضغط الرأي العام في المقدمة؛ يعني أن تصبح هدفًا متحركًا يهدف إليه جميع المنافسين في الجولة التالية. لا يوجد بطولية في الغابة — كل من يفتح النار أولاً، يصبح هو الهدف التالي.

لذا، الخيار الأكثر عقلانية للصيادين هو إطفاء الأنوار، والاحتفاظ بأنفاسهم، وإخفاء أسلحتهم خلف ظهورهم.

هذه هي الحلول المثلى للمباراة.

ثقة أنثروبيك بلا خوف

في جانب Claude، خلال الشهر الماضي، شهدت أسوأ إصدار للنسخة على الإطلاق.

بعد تحديث Opus 4.7 مبكرًا، لا تزال أنثروبيك تتصدر قوائم التصنيف، ومع ذلك، كانت تمتلك Mythos حصريًا للعملاء المؤسساتيين — مما يظهر موقفًا غير متعجل.

لكن خلال دورة إصدار Opus 4.7، كانت تجربة مستخدمي Claude الأسوأ على الإطلاق، مع الكثير من التعليقات السلبية.

في أوائل مارس، غيرت أنثروبيك عمق الاستنتاج الافتراضي في كود Claude من high إلى medium. يمكن فهم هذا القرار: في وضع high، غالبًا ما يبدو واجه المستخدم وكأنه متوقف، والاستجابة بطيئة جدًا لدرجة تثير غضب المستخدمين المدفوعين. لكن المشكلة أن الإعلان لم يُصدر حينها.

في نهاية مارس، أطلقت تحسينًا “للكفاءة” — إذا جلسة Claude Code بقيت فارغة لأكثر من ساعة، يُحذف سياق التفكير القديم. بهدف توفير الحوسبة، لكن النتيجة كانت أن كل محادثة بعد ذلك، ينسى Claude السياق تمامًا. في الأسابيع التالية، امتلأت منتديات المطورين بالتذمر: “Claude بدأ ينسى ما طلبت منه في الجولة السابقة.”

حتى حدثت ثالثة، وهي إضافة أمر لضغط مستوى التفصيل في النظام. وفقًا لما اعترفت به أنثروبيك لاحقًا، أدى هذا الأمر إلى انخفاض جودة الترميز في كود Claude بنسبة 3%.

تراكمت هذه الأحداث الثلاثة، حتى كتب أحد كبار المديرين في AMD على GitHub: “Claude قد تراجع لدرجة لا يمكن الوثوق بها لأداء مهام هندسية معقدة” (Claude تراجع لدرجة لا يمكن الاعتماد عليها في إنجاز مهام هندسية معقدة). وأثارت مقالة Axios في 16 أبريل بعنوان “انخفاض مستوى ذكاء أنثروبيك يوجع المستخدمين المتقدمين” اهتمام الجمهور.

ثم اعترفت أنثروبيك بوجود مشكلة.

في 7 أبريل، قاموا بشكل سري بإرجاع تعديل جهود الاستنتاج؛ في 10 أبريل، أصلحوا خطأ في التخزين المؤقت؛ وفي 20 أبريل، أزالوا أمر ضغط مستوى التفصيل. لكن تقرير المراجعة الحقيقي للحادث صدر في 23 أبريل، وهو نفس يوم إصدار GPT-5.5.

هذا الشعور بـ"أوه، استراتيجيتنا الهندسية بها خلل، فقط نصلحه" يختلط مع إصدار OpenAI الضخم، ويبدو أنه ليس صدفة.

الأكثر إثارة هو أن أنثروبيك، عند إصدار Opus 4.7، قامت بخطوة غير معتادة: اعترفت علنًا أن أداء النموذج لا يرقى إلى Mythos الذي لم يُطلق بعد. هذا واضح كنوع من “الانسحاب الاستراتيجي” — أنثروبيك تترك أقوى قدراتها في القطاع المؤسساتي، ولا تتعجل في طرحها للجمهور، لأن فريقها لم يجهز بعد لإطلاق Mythos.

يمكن تصديق هذا القول. لكن من منظور السرد التجاري، النصف الآخر من الحقيقة هو أن أنثروبيك انتظرت ستة أسابيع قبل أن تعترف بتراجع كود Claude، وتنتظر حتى يطلق OpenAI نسخة جديدة، ثم تظهر المشكلة. لو لم يكن الضغط من المنافسين كبيرًا، ولو لم تكن نسخة Opus 4.7 قد أثبتت أن “لدينا خطة احتياطية”، لربما لم تكن ستصدر هذا البيان أبدًا.

في جانب Claude، ضغط المعلومات ليس مقصودًا منه تقليل القدرات، بل أن وتيرة إطلاقها، وتوقيت الكشف عن المشكلات، تتبع وتيرة المنافسين.

عرض أقوى قدراتك، يعني أن تكون هدفًا. أو بعبارة أنثروبيك، أن نسخة 4.6 لم تزلل بعد ضغط المنافسين — لذلك، لا حاجة لإظهار أقوى أوراقك الآن.

حيلة OpenAI القديمة

إذا كانت أنثروبيك “تخفي Mythos”، فإن استراتيجيتها في التخفيف أكثر خفاء — فهي تترك حق إطلاق القدرات في يد منحنى الحمل على خوادمها وآلية تصنيف تسمى auto-router.

في 23 أبريل، مع إصدار GPT-5.5، كتب Simon Willison (مؤسس إطار Django، ومقيم مستقل معروف في مجال الذكاء الاصطناعي) على مدونته: “It’s not a dramatic departure from what we’ve had before.” (ليس قفزة درامية عما سبق).

وأضاف معلومة مهمة: GPT-5.5 هو أول نموذج أساسي يعاد تدريبه بالكامل منذ GPT-4.5؛ بمعنى أن الإصدارات 5.1، 5.2، 5.3، 5.4 كانت تحديثات تدريجية فقط. بعبارة أخرى، كانت جميع التحديثات الصغيرة السابقة تُطلق بحذر — لأنهم غير متأكدين مما سيطلقه المنافسون.

“تحديث بحذر” يمكن وصفه بشكل أبسط بـ"ضغط المعجون".

لكن المشهد الأهم حدث بعد بضع ساعات من إصدار GPT-5.5. قدم مستخدمو Codex على GitHub مشكلة #19241، يشتكون من أن وضع Fast كان سريعًا في البداية، لكنه أصبح أبطأ مع دخول المزيد من المستخدمين، مع استمرار الفوترة على أساس Fast. كانت الصياغة مألوفة: “يرجى من OpenAI التحقيق فيما إذا كان وضع GPT-5.5 Fast يتم تقليله تحت الحمل العالي.”

هذه كانت تكرارًا دقيقًا لمشهد 7 أغسطس 2025، عند إطلاق GPT-5، حيث أشار Reddit r/ChatGPT إلى أن “GPT-5 سيء جدًا” بأكثر من 4600 تصويت، وأقر سام ألتمان في AMA في اليوم التالي أن “المحول التلقائي تعطل… وظهر أن GPT-5 أذكى بكثير”. — أي أن الروتر كان يخفّض الجودة خلف الكواليس.

نفس السيناريو يتكرر بعد ثمانية أشهر.

والأكثر سخرية أن، قبل يوم من إصدار GPT-5.5 رسميًا، أخطأت نسخة Codex الداخلية في بيئة الاختبار، وتم تسريبها عبر لقطات من قبل بعض المستخدمين المحترفين، وتم إصلاحها خلال دقائق، لكن المحتوى المسرب انتشر بسرعة. كانت الخيارات المعروضة، بجانب GPT-5.5، تشمل سلسلة Glacier (مع أداة توضيحية “ذكاء ينقل القارات”)، ونموذج Heisenberg للعلوم الحياتية، ونموذج Arcanine غير معروف الاستخدام، ورموز أخرى مثل oai-2.1.

أي أن، في الوقت الذي أطلق فيه OpenAI GPT-5.5 كـ"الجيل القادم"، كانت هناك على الأقل 5 إلى 6 خطوط إنتاج موازية لم تُكشف بعد للجمهور.

اعترفت OpenAI بنفسها. في خارطة الطريق الرسمية لعام 2026، استخدموا مصطلحًا طال النقاش في الأوساط الأكاديمية — capability overhang — واعترفوا بوجود فجوة هائلة بين القدرات الحقيقية للنماذج الكبيرة والنتائج التي يمكن للمستخدمين تحقيقها.

هل تتذكر؟ هو تقريبًا نفس كلام أنثروبيك عن Mythos. حتى لو كانت تسرب Codex في 22 أبريل مجرد خطأ، فإن إدراج مصطلح capability overhang في خارطة الطريق يرسل إشارة واضحة — أن لديهم الكثير، وأن الأمر متروك لكم.

كلما كانت لديك قدرات أكثر مما تبيعه للمستخدمين، كلما زادت الحاجة إلى الضغط. وإطلاق GPT-5.5 خلال 24 ساعة يعيد تأكيد هذا المبدأ.

صبر DeepSeek

في جانب DeepSeek، تغيرت طريقة “الضغط” تمامًا — فهي لا تخفي القدرات، بل تنتظر وقتًا أكثر ملاءمة للتسليم.

1.6 تيرابايت MoE، سياق 1 مليون، إصدار Pro/Flash بمواصفات مزدوجة، بسعر 3.48 لكل مليون رمز — أقل بعشرات المرات من GPT-5.5، وأقل بكثير من Opus 4.7. التقييمات الخارجية تقول إن الأداء قريب، لكنه أدنى قليلاً من GPT-5.4 / Gemini 3.1-Pro، والسعر “يخترق اقتصاديات المختبرات الرائدة”.

لكن في إطار رؤية DeepSeek، فإن V4 Preview أغلى من سعر V3 “الغريب” بشكل كبير. والجميع يعلم أن هذا ليس النسخة الكاملة.

القصة الكاملة لـ V4 لا تنتهي بالإصدار، ولا تبدأ به.

يجب أن نبدأ من إصدار R2 في 2025 الذي لم يُطلق. كان مقررًا في مايو 2025، لكنه تأجل إلى الخريف والشتاء. الانتقال إلى بنية Huawei CANN في البنية التحتية الصينية. هذا ليس مشروعًا يمكن إنجازه خلال ربع سنة — المترجمات، المشغلات، مكتبات الاتصال، إطار الاستدلال، MoE، كلها تحتاج لإعادة كتابة.

أما V4، فهي المرة الأولى التي يدمج فيها DeepSeek بشكل رسمي مع معالجات Ascend. وهي أول إصدار من نوعه يعتمد على تدريب هجين — دخول Ascend لأول مرة.

لكن الرقاقة الجديدة، Ascend 950DT، التي تم تحسينها خصيصًا للتدريب على نطاق واسع، من المقرر أن تُنتج في الربع الرابع من 2026 وفقًا لخطة Huawei. بمعنى أن تدريب V4 يتم باستخدام الجيل السابق 950PR؛ وأن النسخة الكاملة من V4 Pro Max، التي تحتوي على 1.6 تيرابايت MoE، ستحتاج إلى الانتظار حتى الجيل التالي.

الصعوبة الحقيقية ليست في “هل يمكن تدريب V4” — فهي قد تم تدريبها بالفعل — بل في “كيف يمكن لـ V4 أن تعمل بكامل طاقتها، بثبات، وبتكلفة منخفضة على Ascend”.

950PR، الذي يُنتج في الربع الأول من 2026، بقوة حساب 1.56 PFLOPS وذاكرة 112 جيجابايت، يتفوق على H20 من Nvidia على الورق. لكن أن يعمل رقاقة واحدة، وأن يدير مجموعة فائقة من العقد يمكنها استيعاب ملايين الرموز في الثانية، هو أمر مختلف تمامًا. النسخة الكاملة من V4 Pro Max، تستهدف هذا “الهدف الفائق” — وهو مجموعة من عقد Ascend 950 على نطاق واسع، ستصل تدريجيًا في النصف الثاني من 2026.

وهذا يميز استراتيجية مختلفة تمامًا عن الشركتين الأخريين. منطق أنثروبيك وOpenAI في ضغط المعجون، هو أن لديّ قدرات أقوى، وأؤخر إطلاقها؛ أما DeepSeek، فهي تنتظر أن تكون نسختها الكاملة جاهزة، وأن تنخفض الأسعار مجددًا.

هذا الاختلاف مهم جدًا.

الأسلحة الحاسمة لـ DeepSeek ليست “الأداء الأحدث”، بل “خفض تكلفة الرموز إلى مستوى لا يجرؤ الآخرون على تقليله”، مع الحفاظ على الأداء. نسخة V4 Preview تعمل على أجهزة Nvidia وAscend 950PR، لكن لتحقيق استدلال كامل على نطاق الإنتاج، يجب أن تصل العقد فائقة الأداء. وعند وصولها، ستحدث أمرين: قدرة V4 Pro Max على الإطلاق، وتخفيض تكلفة الاستدلال وأسعار API — وهو ما سيكون أكثر تأثيرًا على شركة تعتمد على السعر لاحتكار السوق.

اللحظة التي يتوقعها الجميع، والتي حدثت في بداية 2025، لم تتكرر في هذا الإصدار. وV4 Preview هو مجرد تريلر، والحدث الحقيقي هو في النصف الثاني من العام، مع “DeepSeek + Huawei Ascend”.

من هذا المنظور، فريق ليانغ وونفنغ لا يفعل شيئًا قسرًا بـ"الاختباء"، بل يختار بشكل استراتيجي أن يطلق أقوى نسخة في سيناريو يملك فيه أكبر قدر من النفوذ: بعد نشر العقد فائقة الأداء على نطاق واسع في الصين. قبل ذلك، يعززون سرد القيمة مقابل السعر عبر V4 Preview.

DeepSeek لا يحمل رسالة أن يضع نموذجًا وطنيًا في الصدارة في أي تصنيف، بل يهدف إلى نظام متكامل يربط بين المعالجات، والتدريب، والاستدلال، والتسعير — وهو الأهم بكثير من مجرد التفوق في الأداء.

قبل أيام، قال هاريسون هونغ في بودكاست Dwarkesh Patel: “إذا أطلقت DeepSeek النموذج على معالجات Huawei، فسيكون ذلك نتيجة مروعة لأمريكا” (“a horrible outcome for our nation”).

لا تزال Nvidia تتحكم في أعلى قدرات الحوسبة. لكن وفقًا لنظرية هاريسون هونغ، التي طرحها حول “خمس طبقات للذكاء الاصطناعي” — الطاقة، والمعالجات، والبنية التحتية، والنماذج، والتطبيقات — فإن صناعة النماذج الوطنية قد أحرزت تقدمًا في كل طبقة، وتتناقص الفجوة بسرعة. إكمال قطعة الرقاقة الأخيرة، هو أن قصة النماذج المفتوحة المصدر ستكون أكبر من قصص النماذج الأمريكية: خطوة مهمة لتحقيق العدالة الذكية عالمياً، بدون استهلاك مفرط للتكاليف.

تمكين العالم من تجاوز بعض القدرات الحاسوبية المهيمنة، والدخول إلى مجتمع ذكي فعال.

الخاتمة

“الاختباء” لدى أنثروبيك — هو قرار استباقي. لديهم Mythos، ولم يطلقوه، بحجة السلامة.

“الاختباء” لدى OpenAI — هو هيكل تنظيمي. لديهم إصدار Pro، لا يُعطى غالبًا، بحجة البنية التحتية والتقسيم السعري.

“الاختباء” لدى DeepSeek — هو ضرورة. يتعلق بسردية الانتقال المجتمعي للذكاء.

لكن من ناحية أخرى، يبدو الأمر وكأنه مشهد من رواية ليو — في غابة الذكاء المظلمة، لا يفتح أي صياد محترف نيرانه الأولى.

الكشف يعني بلا تحفظ، يعني بلا أوراق، ويجعلك هدفًا حيًا لصياد آخر.

لا أحد يعلم من سيطلق أولًا النار القاتلة. لكن المؤكد أن كل نموذج تستخدمه اليوم، ليس هو النموذج الحقيقي.