أصدرت مجموعة رونالد كيونغ من غولدمان ساكس في بداية يوليو تقريرًا معمقًا حول نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية، بقرابة 50 صفحة

يشير التقرير إلى أن النماذج الصينية خفّضت تكلفة التوكنات إلى 1/4 إلى 1/8 من أفضل ما توصلت إليه الولايات المتحدة (SOTA) عبر بنية MoE متفرقة، وذلك عبر خسارة الأموال أولًا لاقتناص الحصة السوقية
وقد استحوذت النماذج الصينية بالفعل على حصة ساحقة في سيناريوهين تُعدّ فيهما التوكنات الأعلى استهلاكًا (الـagent والبرمجة)، كما دفعت الصناعة بأكملها إلى بلوغ ذروة أسعار التوكنات الهجينة ثم تراجعها
وتفاصيل ذلك كالتالي:
1. بلغ متوسط سعر التوكنات الهجينة لنماذج البرمجة الرائدة في الصين (GLM5.2، Qwen3.7 Max) نحو دولار واحد لكل مليون توكن، بينما يبلغ سعر نماذج SOTA الأمريكية في المخرجات لنفس الفئة 4-8 دولارات
2. بيع بخسارة. قدّر GS أن النماذج الـagentic التي تركز على كفاءة السعر الحالية تحقق هامش أرباح تشغيلي قبل الفوائد والضرائب EBIT بنسبة -30%، أما نماذج البرمجة فبنسبة -39%؛ وتتعامل عبر ميزانيات عمومية قوية من حيث السيولة للتغلب على الخسائر، وبحسب نماذج GS فسيجري تحويلها إلى أرباح موجبة بحلول 2030 إلى +14% و+22% على التوالي
3. سبب القدرة على بيعها بهذا الرخص يعود إلى البنية: في النماذج على خط الإنتاج بأكمله، لا تتجاوز نسبة معلمات التنشيط لكل توكن 8%؛ وفي DeepSeek V4 Pro لا يتم تنشيط سوى 49B من إجمالي 1.6T من المعلمات، وفي GLM5.2 لا يتم تنشيط سوى 40B من أصل 744B، كما أن FLOPs أقل، ما يخلق حدًا أدنى بنيويًا للسعر
4. يظهر معدل الاعتماد بالفعل على OpenRouter: وبحسب تقسيم المهام، تستحوذ النماذج الصينية على 5-16% من الإنفاق، لكنها تستحوذ على 85% من توكنات الـagent و89% من توكنات الكود؛ وكل سيناريو تصبح فيه “تكلفة المهمة الواحدة” مؤشرًا حاسمًا بسبب طول المدة وحجم العمل، فهي تحقق الفوز
5. النتيجة: وصل سعر التوكنات الهجينة إلى ذروته ثم تراجع تبعًا لذلك؛ فقد بلغ SDLLMTK ذروته في أوائل يونيو عند نحو 2.07، وهو الآن 1.67