ديب سيك 2.0 لحظة؟ سوق الذكاء الاصطناعي يتجاوز تريليون يوان، وGLM-5.2 يسيطر على الأنباء

المؤلف: تشيو تشاو، وول ستريت جورنال

يوم الاثنين الماضي، تجاوزت القيمة السوقية الإجمالية لأسهم هونغ كونغ في شركة زيجو خلال التداول 1 تريليون دولار هونغ كونغ، بزيادة تزيد عن 1900% خلال العام. هذا ليس مجرد أداء سهم فردي — إطلاق النموذج المفتوح المصدر الكبير الصيني GLM-5.2 يعيد تعريف حدود القدرات الذكاء الاصطناعي العالمية، ويدفع بمناقشة "DeepSeek 2.0" إلى منصة التداول في وول ستريت.

على مستوى الأداء، حقق GLM-5.2 درجة 74.4 في معيار البرمجة الطويلة FrontierSWE، بفارق حوالي نقطة واحدة فقط عن النموذج الرائد من Anthropic، Opus 4.8 الذي سجل 75.1، وتفوق على GPT-5.5 الذي سجل 72.6، ليصبح الآن أعلى نموذج مفتوح المصدر من حيث التقييم، مع سعر أقل بنسبة تتراوح بين 72% إلى 82% من Opus 4.8.

في ذات الوقت تقريبًا، اضطرت شركة Anthropic لإغلاق الوصول العالمي إلى النموذجين الرائدين Fable 5 و Mythos 5 — حيث تدخلت وزارة التجارة الأمريكية استنادًا إلى قوانين الرقابة على الصادرات، وطالبتها بالحصول على ترخيص حكومي قبل تقديم خدمات ذات صلة للأجانب. تراكب هاتين الخبرتين، أدى إلى تشكيل سرد "القيود الأمريكية، والانفتاح الصيني" بشكل فوري.

وبخلاف صدمة DeepSeek في بداية عام 2025، لم يتم سحب الأموال من أسهم Nvidia وأسهم الذكاء الاصطناعي الأمريكية، بل تدفقت بشكل مركز نحو الأصول الصينية، مع ظهور خصائص تداول بديلة وليس بيعًا جماعيًا يائسًا. المحور الرئيسي لإعادة تقييم السوق هو: عندما يمكن لنموذج مفتوح المصدر عالي الأداء أن يقدم قدرات مماثلة بتكلفة أقل من عُشر تكلفة النماذج المغلقة، ومع قطع السياسات الأمريكية مباشرة عن الوصول العالمي للنماذج المغلقة، هل تغيرت بنية المنافسة في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي بشكل هيكلي؟

GLM-5.2: دخول النموذج المفتوح إلى دائرة المنافسة على الحافة المغلقة

المعنى الأساسي لـ GLM-5.2 هو أنه أدخل النموذج المفتوح في نطاق الأداء الذي كانت تسيطر عليه مختبرات مغلقة سابقًا.

وفقًا لبيانات شركة زيجو، يبلغ حجم معلمات GLM-5.2 753 مليار، ويستخدم بنية MoE (خبراء مختلطين)، ويدعم نافذة سياق ثابتة تصل إلى مليون رمز، وهو مفتوح المصدر تمامًا بموجب بروتوكول MIT. في معيار البرمجة FrontierSWE، حصل على درجة 74.4، مقابل 75.1 لـ Opus 4.8 من Anthropic، بفارق حوالي نقطة واحدة، وتفوق على GPT-5.5 الذي سجل 72.6. وفي معيار PostTrainBench (اختبار قدرة تدريب الوكيل على نماذج صغيرة)، حصل على 34.3 نقطة، ليحتل المركز الثاني بعد Opus 4.8 الذي سجل 37.2، ويتفوق على GPT-5.5 الذي سجل 28.4.

قيم Artificial Analysis النموذج GLM-5.2 في مؤشر الذكاء الإصطناعي الإصدار 4.1 بـ 51 نقطة، متقدمًا على MiniMax-M3 (44 نقطة)، وDeepSeek V4 Pro (44 نقطة)، وKimi K2.6 (43 نقطة)، ووضعه بين GPT-5.5 و Opus 4.8، ليصبح أعلى نموذج مفتوح المصدر حتى الآن. المجتمع البحثي @jeremyphoward表示، يقول إن "GLM-5.2 على الأقل يعادل Opus 4.8 و GPT-5.5"؛ و@matvelloso称其为 "أول نموذج مفتوح المصدر يحقق معايير الاستخدام اليومي لي".

لا تزال الفجوة قائمة. في معيار SWE-Marathon الأكثر صعوبة، حصل GLM-5.2 على 13.0، مقابل 26.0 لـ Opus 4.8؛ كما أن القدرات البصرية مفقودة، وهو نقطة ضعف حالية. لكن من ناحية النشر الهندسي، فإن تقنية IndexShare التي أدخلها GLM-5.2 — وهي إعادة استخدام انتباه متباين عبر الطبقات باستخدام فهرس top-k — تقلل بشكل كبير من حسابات الاستدلال للسياقات الطويلة جدًا، مما يجعل تكلفة سياق مليون رمز قابلة للتنفيذ بشكل كبير. قالت مؤسسة أبحاث الذكاء الاصطناعي Proximal إن GLM-5.2 هو "أول نموذج يقلل بشكل حقيقي من الفجوة التقنية الكبيرة بين Anthropic/OpenAI ومقدمي النماذج الآخرين".

منطق التسعير: الترقية في القدرات المتقدمة لا تزال تدعم القيمة المضافة

هيكل تسعير GLM-5.2 يوفر إطارًا جديدًا لتقييم قيمة نماذج الذكاء الاصطناعي.

سعر الرموز المدخلة/المخرجة لـ GLM-5.2 أقل بنسبة تتراوح بين 72% إلى 82% من Opus 4.8. لكن تقرير JPMorgan أشار إلى أن GLM-5.2 هو في الواقع ترقية من حيث السعر مقارنة بـ GLM-5.1: حيث كانت GLM-5.1 تتبع نظام تسعير تصنيفي، مع إمكانية الاستفادة من أسعار أقل لبعض الاستخدامات؛ بينما تستخدم GLM-5.2 سعرًا موحدًا أعلى، مما أدى إلى ارتفاع السعر الفعلي المدفوع من قبل العملاء. وبما أن التحسين في الأداء يأتي بشكل رئيسي من التعلم المعزز وتحسينات ما بعد التدريب، وليس من توسع كبير في حجم النموذج، فإن تكلفة الأساس تظل مستقرة، ومن المتوقع أن يدفع هذا التعديل إلى تحسين هامش الربح الإجمالي لـ Z.ai.

استنتج JPMorgan أن "السعر التقديري للذكاء الاصطناعي الناضج يظل مرتفعًا، لكن GLM-5.2 يظهر أن الترقية في القدرات المتقدمة يمكن أن تؤدي إلى نتائج عكسية." ويرى البنك أن تسعير نماذج الذكاء الاصطناعي يتجه نحو تمايز هيكلي: القدرات الأساسية مثل الحوار البسيط، الملخصات، المساعدة في البرمجة، أصبحت أكثر تجارية، مع استمرار ضغط الأسعار، وDeepSeek هو النموذج النموذجي لهذا الاتجاه؛ بينما القدرات المتقدمة التي تفتح تدفقات عمل جديدة، وتحسن معدلات إكمال المهام — خاصة في البرمجة، والوكيل، وأتمتة تدفقات العمل المؤسسية، والمهام ذات السياق الطويل — يمكن أن تظل أو ترفع الأسعار، طالما أن العملاء يدفعون "لإنجاز المهمة وليس مقابل الرموز".

بالنسبة للمستثمرين، يحمل هذا التمييز دلالة مباشرة على التقييم: مستقبل تحقيق الإيرادات من نماذج المؤسسات يعتمد على قدرتها على الانتقال إلى مهام أكثر صعوبة وقيمة، وليس فقط على توسيع الحجم بناءً على القدرات الحالية.

سحب نماذج Anthropic: المخاطر على توفر النماذج المغلقة تتحول إلى واقع

إغلاق Fable 5 و Mythos 5 فجأة، حول مخاطر توفر النماذج التجارية المغلقة من نقاش نظري إلى تأثير مباشر.

وفقًا لوكالة بلومبرج، استشهد Howard Lutnick بنص المادة 744.22(b) من "قانون إدارة التصدير"، الذي يذكر أن وجود نماذج قد يُستخدم من قبل أجهزة المخابرات العسكرية الأجنبية، ويُعتبر "خطرًا غير مقبول"، وطالب Anthropic بالحصول على ترخيص من وزارة التجارة قبل تقديم الوصول إلى أي أجنبي عالمي، وإلا ستواجه عقوبات جنائية ومدنية.

وأشارت تقارير من شركة Oriental Securities إلى أن باحثي أمازون نجحوا في اختراق قيود أمان نموذج Mythos، واكتشفوا أن Fable 5 يمكن أن يُستغل عبر توجيهات معينة للكشف عن ثغرات أمنية في أربعة برامج على الأقل، وهو ما يُعتبر سببًا رئيسيًا للتدخل التنظيمي. ثم أغلقت Anthropic الوصول العالمي إلى النموذجين، وأعلنت أن استجابة الحكومة "غير متناسبة"، وحذرت من أن توسيع المعايير نفسها على الصناعة بأكملها قد يؤدي إلى توقف فعلي في نشر النماذج المتقدمة الجديدة.

وذكرت وول ستريت جورنال أن فريق تقنية Anthropic عقد اجتماعات مع مسؤولين في وزارة التجارة الأمريكية يوم الاثنين الماضي.

ويُعتقد أن تأثير هذا الحدث على سلسلة الصناعة يتجلى في مستويين: الأول، أن الشركات والمطورين الذين يعتمدون على النماذج المغلقة يواجهون مخاطر استمرارية الأعمال، مع زيادة الطلب على البدائل؛ والثاني، أن النماذج المفتوحة المصدر التي تتوفر على أوزان وتدعم النشر المحلي تتمتع بميزة طبيعية من حيث السيطرة، وGLM-5.2 يوفر خيارًا بديلًا ذا أداء قريب من المتقدمين، وتكلفة أقل بشكل ملحوظ.

كما أثار هذا التوجه التنظيمي اهتمامًا عاليًا من مختبرات الذكاء الاصطناعي الأخرى. وفقًا لمصادر مطلعة، أبلغ Jason Kwon، كبير مسؤولي الاستراتيجية في OpenAI، الموظفين أن الشركة تقيّم تأثير هذا التوجه، ووصف الوضع الحالي بأنه "سريع التطور، ويحتوي على الكثير من العوامل غير المعروفة". كما حذر Che Chang، المستشار القانوني العام في OpenAI، الموظفين من أنه "عند مواجهة عدم اليقين التنظيمي، لا ينبغي محاولة التنسيق في الرد، حيث ينطبق قانون مكافحة الاحتكار هنا".

تقييم السوق: تداول بديل وليس حالة ذعر من التصفية، واستمرار ازدهار القدرة الحاسوبية

يختلف هذا الاتجاه في السوق بشكل جوهري عن تأثير DeepSeek، لكن المنطق الصناعي على المدى المتوسط والطويل يُعاد تقييمه.

كان صدمة DeepSeek حدثًا غير متوقع، وأدت مباشرة إلى بيع أسهم الذكاء الاصطناعي الأمريكية. أما إطلاق GLM-5.2 فهو حدث متوقع جدًا — السوق استوعب خلال 18 شهرًا التوقعات حول قدرة النماذج الصينية المفتوحة المصدر على المنافسة، وتُظهر التقييمات الحالية أن الأصول الصينية في الذكاء الاصطناعي لا تتعرض لضربة نظامية. واعتبر JPMorgan أن هذا الاتجاه هو "تداول بديل" وليس "ذعر تصفية". بعد رفع سعر هدف زيجو إلى 1800 دولار هونغ كونغ، ارتفعت الأسهم إلى حوالي 2400 دولار، متجاوزة هدفها الأخير، مما يدل على أن السوق يتسع للتسعير قبل توقعات المحللين.

وترى شركة Oriental Securities أن العديد من النماذج المحلية تتصدر قوائم الأداء العالمية، ومعظمها لا يزال مفتوح المصدر؛ ومع سحب النموذجين الرائدين من Anthropic، من المتوقع أن يرتفع الطلب على استدعاء واجهات برمجة التطبيقات (API) للنماذج المحلية، مع استمرار الطلب على القدرة الحاسوبية وخدمات الرموز.

كما أشار Rich Privorotsky إلى أن قطاع الذكاء الاصطناعي يواجه قوتين متضادتين: من ناحية، تسريع الانتشار وتزايد الطلب على القدرة الحاسوبية؛ ومن ناحية أخرى، تقلص العملات الرقمية، وتشكك في آفاق التمكين المالي، مع استمرار زيادة المعروض من الأسهم، ويولي السوق اهتمامًا أكبر للأولى. لكن من المنظور الطويل الأمد، فإن انخفاض التكاليف وتقليل حواجز الوصول قد يدفعان معًا إلى زيادة استهلاك الرموز والقدرة الحاسوبية. وأشار محللون إلى أن ارتفاع حصة النماذج المفتوحة وزيادة الطلب على القدرة الحاسوبية أصبحا من العوامل الأساسية لإعادة تقييم سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي.