ملخص سريع
· في 13 يوليو، عرض خبراء من شركة نومورا أن سوق نماذج اللغات الكبيرة في الصين يتجه من مجرد خفض الأسعار إلى تعايش نماذج الأساس منخفضة السعر مع علاوة على النماذج المتقدمة.
· تأتي ميزة خفض التكلفة لدى DeepSeek من تحسينات على مستوى النظام مثل التخزين المؤقت والجدولة وزمن الاستجابة وكفاءة استخدام العتاد، ولا يعني فتح أوزان النماذج نسخ كفاءة التشغيل الفعلية للمنصة.
· تحصد مسرّعات محلية فرصًا أكبر في مجال الاستدلال والنشر المحلي، لكن مشاريع الشركات ما تزال تحتاج إلى اختبار تحقيق عائد على الاستثمار خلال 12 إلى 18 شهرًا.

بعد أن التقى فريق نومورا للصين مع خبراء من مختبر AI صيني ناطق بالصينية في 13 يوليو، قدم حكمًا أقرب إلى الواقع التجاري: سوق نماذج اللغات الكبيرة في الصين لا يتجه على نحو خطي نحو انخفاض السعر، بل يتشكل على مستويين؛ فستواصل نماذج الأساس خفض الأسعار لاجتذاب العملاء، بينما ستحافظ النماذج المتقدمة، والنشر الخاص، وخدمات تلبية احتياجات الشركات على علاوة سعريّة.

أنجز المختبر المذكور نموذج أساس مُلكي تم نشره لدى أكثر من 100 عميل من الشركات، وكان الفريق أيضًا من أوائل المتبنّين لمسرّعات محلية مثل Huawei Ascend. الإشارة الأساسية التي أطلقها اجتماع الخبراء هي أن قدرات النماذج باتت أسهل في المقارنة كلما تقدمت، لكن ما يحدد فعليًا أرباح المنصة ودرجة التصاق العملاء لم يعد يقتصر على ترتيب القوائم، بل امتد إلى تكاليف الاستدلال وكفاءة النشر وسير العمل داخل الشركات.

هذه ليست تقريرًا بحثيًا منشورًا من نومورا، ولا تعني إحصاءً يمثل القطاع بأكمله. ومع ذلك، فإنها توفر زاوية مشاهدة أقرب لعمليات شراء الشركات: العملاء لا يشترون نموذجًا فحسب، بل يتعين عليهم أيضًا احتساب سعر الشرائح، وتكلفة كل استدعاء، والتكامل مع الأنظمة، وأمان البيانات، ومدة الوقت اللازمة لاسترداد تكلفة المشروع.

تكلفة DeepSeek المنخفضة تكمن في تحسينات النظام

يُعد DeepSeek المثال الأكثر نموذجية في منطق هذه المجموعة.

غالبًا ما تُنسب التكلفة المنخفضة لدى DeepSeek في السوق إلى نماذج مفتوحة المصدر، لكن الأوزان المفتوحة لا تخفض عتبة الاستخدام فقط، ولا تعني تلقائيًا نسخ كفاءة التشغيل الخاصة بالمنصة الأصلية. فالأمر الذي يحدد فاتورة الاستدلال فعلًا يشمل أيضًا معدل نجاح التخزين المؤقت، وجدولة الطلبات، واستراتيجيات المعالجة الدفعية، والتحكم في زمن الاستجابة، وكفاءة استخدام العتاد.

تشير التقارير التقنية لـ DeepSeek-V3 التي تكشف MLA وDeepSeekMoE وغيرها من المعماريات، وكذلك وثائق البنية التحتية التي تتناول موازنة التحميل وتحسينات الإنتاجية، إلى فكرة واحدة: إنجاز عدد أكبر من الاستدعاءات باحتلال عتاد أقل.

وهذا يعني أنه حتى لو كانت Tencent وAlibaba وByteDance وغيرها من المنصات قادرة على نشر نفس الأوزان مفتوحة المصدر، فقد لا تحقق بالضرورة نفس تكاليف التشغيل في بيئة أعمال حقيقية. بالنسبة للعملاء الذين يستدعون النماذج على المدى الطويل، قد تتحول الفروق في زمن الاستجابة بالملي ثانية، وكفاءة التخزين المؤقت ببضعة نقاط مئوية، وكفاءة استخدام العتاد في النهاية إلى فروق واضحة في الفاتورة.

لذلك، فإن الضغط التنافسي الذي تسببه DeepSeek لا يقتصر على «نموذج أرخص»، بل يدفع كامل الصناعة إلى إعادة حساب التكلفة الفعلية لكل token، ولكل استدعاء، ولكل إجراء في سير العمل الخاص بالأعمال.

نماذج الأساس مسؤولة عن جذب العملاء، والنشر العميق مسؤول عن تحقيق الأرباح

تظهر معركة الأسعار في سوق نماذج اللغات الكبيرة في الصين على شكل طبقات.

بالنسبة لنماذج الأساس الموجهة للمطورين والاحتياجات الخفيفة، ارتفعت درجة تحويلها إلى منتجات إلى حد كبير، ولا تزال الضغوط تدفع الأسعار إلى مزيد من الانخفاض. يمكن للمنصات خفض الأسعار بل وربما تقديم دعم مالي لتوسيع حجم الاستدعاءات، وجعل النموذج بوابة لدخول خدمات السحابة ومجتمع AI.

لكن عندما ينتقل النموذج إلى أنظمة مثل خدمة العملاء، والرقابة على المخاطر المالية، ومستودعات الأكواد، وERP، وCRM، أو أنظمة جدولة الإنتاج، يصبح ما يشتريه العميل ليس مجرد API، بل مجموعة من أنظمة الأعمال التي يجب أن تعمل بشكل ثابت. كلما تعمق النشر، زادت تكلفة تغيير المورد؛ إذ سيستلزم الأمر ترحيل البيانات من جديد، وإعادة تكييف العمليات، واختبار الأمان، وتدريب الموظفين، فتزداد تكاليف التحويل تبعًا لذلك.

ما يتيح لمصنعي النماذج تبنّي استراتيجيتين للتسعير معًا: تخفيض سعر القدرات الأساسية لجذب العملاء، بينما تتحمل النماذج المتقدمة، والحلول الخاصة بالقطاعات، والنشر الخاص، والتسليم المخصص مهمة تحقيق تحقيق الإيرادات.

ولا يعني ذلك أن اختيار المصدر المفتوح أو المغلق يجب أن يكون خيارًا ثنائيًا. قد تجذب النماذج مفتوحة المصدر المطورين وتوسع نطاق النظام البيئي، في حين أن النماذج الرائدة المغلقة والمحتوى على شكل خدمات API تكون أكثر ملاءمة لتكون بوابة مدفوعة. وبينما تواصل Alibaba الحفاظ على نظام Qwen البيئي مفتوح المصدر، فإنها أيضًا تلتقط احتياجات المراحل الأعلى من خلال أشكال API مثل Plus وMax Preview، وهو ما يعكس هذا النوع من نماذج التسعير الطبقية.

مسرّعات محلية تبحث أولًا عن فرص في سوق الاستدلال

يعزز موردو العتاد هذا التحول.

تشير تقارير منشورة إلى أن بعض الشرائح والخوادم من Nvidia المقيدة/المحكومة تواجه ضغوطًا سعرية بسبب انكماش الإمدادات وزيادة طلب العملاء. وبشكل أدق، ليس كل منتجات Nvidia في طريقها إلى ارتفاع السعر، لكن تكلفة شراء بعض المنتجات الراقية أو المقيدة وتوفرها يتأثران، ما يؤثر في خيارات نشر الشركات الصينية.

يحدد التدريب السقف الأقصى لقدرات النموذج، بينما يحدد الاستدلال فاتورة التشغيل اليومية. لا تزال التدريبات الراقية تعتمد على منظومة ناضجة من البرمجيات والعتاد، لكن في الاستدلال، والنشر الخاص، وسيناريوهات القطاعات بعينها، يكون العملاء أكثر استعدادًا لتحقيق توازن بين الأداء والتكلفة وأمان الإمداد.

إذا أمكن للمسرّعات المحلية توفير استقرار مقبول وكفاءة استدلال، يصبح إدراجها في قوائم المشتريات للنشر المحلي والهجين أسهل. ويولي عملاء الحكومة والمؤسسات المملوكة للدولة اهتمامًا خاصًا لأمن البيانات والامتثال والنشر المحلي والتحكم في سلسلة التوريد، ما يوفر سيناريوهات استخدام أكثر وضوحًا لمسرّعات Huawei Ascend وغيرها من قدرات الحوسبة المحلية.

لكن زيادة الجاذبية من زاوية التكلفة لا تعني أن العتاد المحلي حل بالكامل محل وحدات معالجة الرسوميات GPU الراقية. فترحيل النماذج يتضمن عمليات أساسية، وأطر عمل، وتخزينًا مؤقتًا، وجدولة، وأدوات نشر، وتظل فجوة التطوير المتراكم في نظام المطورين المحيط عنصرًا حاسمًا على المدى الطويل. ومن المرجح أن تدخل المسرّعات المحلية أولًا من باب الاستدلال والنشر في القطاعات، ثم توسع نطاق التطبيقات تدريجيًا.

تحتاج الجهات الحكومية إلى الأمان، وتحتاج الشركات الخاصة إلى عائد خلال 12 إلى 18 شهرًا

تتباين أيضًا منطقيات الدفع لدى العملاء.

تعطي الحكومة والمؤسسات المملوكة للدولة الأولوية لأمن البيانات، والتدقيق على الامتثال، والنشر المحلي، واستقرار الإمداد طويل الأمد. ستوسع هذه المتطلبات فرص البرمجيات والعتاد المحليين، لكنها تعني أيضًا أن المشروع يحتاج إلى المرور بدورات أطول من الشراء والاختبار والتحقق.

أما الشركات الخاصة، فتقوم بحساب عائد الاستثمار بشكل مباشر أكثر. ويشير خطاب الخبراء إلى أن كثيرًا من العملاء من القطاع الخاص يأملون في رؤية ROI واضح خلال 12 إلى 18 شهرًا، بما يشمل خفض عدد موظفي خدمة العملاء، وتحسين معدلات تحويل المبيعات، وتقليص مدة تطوير المنتجات، أو خفض تكاليف التشغيل.

تكون سيناريوهات الخدمات المالية، والإنتاجية المكتبية، والترميز أكثر قابلية للتسويق التجاري أولًا، لأن البيانات كثيفة وتكلفة العمل أعلى، كما يكون قياس الأثر أسهل نسبيًا. توجد كذلك احتياجات في التصنيع والطب والقانون، لكن ما يزال يتعين التعامل مع إعادة تعديل العمليات، ودقة الأداء، وحدود الامتثال والمسؤولية. وغالبًا ما يتطلب الانتقال من تجارب أولية إلى نشر واسع وقتًا أطول.

وهذا يعني أيضًا أن ترتيب النماذج في القوائم لا يمكنه التحول مباشرة إلى إيرادات الشركات. فالأخير ما يرغب العملاء في الدفع مقابله يعتمد على ما إذا كان النموذج يستطيع الاندماج بشكل ثابت في الأعمال الحقيقية، وما إذا كانت المكاسب التي يمكن حسابها ستتحقق خلال زمن محدود.

لم تنتهِ معركة أسعار نماذج اللغات الكبيرة في الصين، لكن طريقة المنافسة تغيّرت. ستواصل نماذج الأساس خفض الأسعار، بينما ستتحمل النماذج المتقدمة والنشر الخاص وخدمات القطاعات ضغطًا على هامش الربح؛ وتكتسب مسرعات محلية مزيدًا من الفرص في سوق الاستدلال، كما رفعت DeepSeek أيضًا معيار كفاءة التكلفة على مستوى الصناعة بأكملها.

إن الشيء الصعب حقًا في نسخه ليس الأوزان مفتوحة المصدر، بل هو هندسة النظام الكامنة خلف النموذج. من يستطيع ربط الشرائح بكفاءة الاستدلال وقدرة تسليم الحلول للشركات، ومن يستطيع مساعدة العملاء على رؤية العائد خلال 12 إلى 18 شهرًا، فهو الأرجح في تحويل حركة المرور منخفضة السعر إلى إيرادات طويلة الأمد.

اضغط لمعرفة المزيد عن وظائف律动BlockBeats عبر فرص التوظيف

مرحبًا بالانضمام إلى مجتمع律动 BlockBeats الرسمي:

Telegram قناة الاشتراك: https://t.me/theblockbeats

Telegram مجموعة النقاش: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter الحساب الرسمي: https://twitter.com/BlockBeatsAsia