DeepSeek هذه البندقية موجهة بالفعل إلى مؤخرة رأس وادي السيليكون

ديب سيك V4 بعد أيام قليلة من إصداره، استمرت المنطقة في وول ستريت في التفاعل، مما أدى إلى مناقشات أكثر حدة حول قضايا مثل كفاءة النموذج، هيمنة الرقائق، توقيت الاكتتاب العام، والضغط من المصادر المفتوحة على المصادر المغلقة.

في 29 أبريل، جاء مدون فيديو من وادي السيليكون 101، استضاف فيه مهندس بنية الرقائق شاو زيبين والباحثة السابقة في OpenAI جيني شياو، وتحدثا لأكثر من ساعة، وناقشا الأمر بشكل شامل.

تجاوزته المصادر المفتوحة، وقيمتك التجارية تساوي الصفر

أقوى عبارة في الحوار كانت مفهومًا طرحته جيني العام الماضي — خط الموت (kill line)، الخط الذي ترسمه النماذج المفتوحة للموديلات الأساسية المغلقة.

“إذا كنت شركة نماذج أساسية وتجاوزتها المصادر المفتوحة، فإن قيمة عملك تصبح تقريبًا صفر.”

إذا كنت شركة نماذج أساسية وتجاوزتها المصادر المفتوحة، فإن قيمة عملك تتراجع إلى الصفر.

هذه ليست منافسة تقنية، إنها خط الموت.

أعطت جيني مثالاً على أنثروبيك: إذا توقف يومًا ما كلود عن أن يكون أفضل نموذج برمجي، فمن سيستخدم كلود كود؟

وبتتبع هذا المنطق، في 24 أبريل، أُطلق ديب سيك V4، وأسعار أسهم وتقييمات جميع الشركات المغلقة في وادي السيليكون تواجه اختبارًا روحيًا: هل لا تزال نماذجك تستحق هذا السعر الآن؟

أوضح ذلك من خلال السعر:

GPT-5.5 أغلى بمقدار ضعف GPT-5.4، ونسخة النصوص الطويلة Pro تكلف 180 دولارًا لكل مليون وحدة رمزية.

وفي نفس اليوم، أُطلق ديب سيك V4. المدخلات 1 يوان لكل مليون وحدة رمزية، والمخرجات 24 يوان لكل مليون وحدة رمزية. النسخة السريعة أكثر قسوة: المدخلات 0.2 يوان لكل مليون وحدة رمزية، والمخرجات 2 يوان لكل مليون وحدة رمزية.

واحد أغلى بمقدار الضعف، والآخر أرخص بعشرة أضعاف.

تقييم شركات النماذج الأساسية هو ثنائي — وجودك يعتمد على أن يكون النموذج هو الأقوى. إذا لم تعد الأقوى، فإن التقييم ينخفض إلى الصفر مباشرة. حتى لو كنت OpenAI.

المال كثير، وليس التوفير هو الحل

كشفت جيني خلال الحوار عن حقيقة لا يجرؤ وادي السيليكون على مواجهتها:

“شركات وادي السيليكون لديها الكثير من المال، لذلك لا تحفزها على تحسين الكفاءة. الشركات الصينية لصناعة النماذج مضطرة للاستفادة من الموارد، وتدخل مبكرًا في ابتكار كفاءة الرموز.”

القيود على الموارد، أصبحت محفزًا للابتكار.

منذ اليوم الأول، كانت OpenAI تؤمن بـ “التحرك بسرعة، وكسر الأشياء”، وشراء وحدات GPU بشكل غير محدود، وبناء البنية التحتية بشكل جنوني. أما أنثروبيك، فكانت أكثر ضبطًا، خوفًا من أن تتراجع إيراداتها، وأن تكلفتها العالية تقتلها.

وماذا كانت النتيجة؟ تحت نفس الإيرادات، كفاءة رأس مال أنثروبيك كانت أعلى بشكل ملحوظ من OpenAI.

الأمر الأكثر إزعاجًا هو أن OpenAI تعمل على عدة جبهات: قسم الأجهزة، وتصنيع الرقائق الخاصة، وتطبيقات التسوق، لكن تجربة ChatGPT الأساسية لم تكن جيدة بما يكفي. منذ نهاية العام الماضي، تم تقليص العديد من المشاريع الجانبية، بما في ذلك Sora.

موقف المستثمرين تغير تمامًا. كانوا سابقًا يرون شركات الذكاء الاصطناعي على أنها “نمو أسي مستمر، ويجب الاستمرار في الاستثمار”. الآن، يسألون:

“هل من المجدي استثمار 1 مليار أو 10 مليارات، وما العائد الحدّي؟ أين عائد الاستثمار؟”

الإجابة التي تقدمها ديب سيك مباشرة: ربما لم يعد من المجدي توسيع عائدات البنية التحتية.

الابتكار يُفرض علينا. والابتكار الرخيص هو أساس الثورة التقنية.

كل ثورة صناعية، لا يدفعها فقط مدى روعة التقنية، بل أيضًا مدى انخفاض تكلفتها. فقط عندما تصبح التقنية رخيصة بما يكفي ليتمكن الناس العاديون من استخدامها، يمكن للتكنولوجيا أن تغير العالم حقًا.

بدون الكفاءة، لن يكون الذكاء العام الاصطناعي سوى عرض توضيحي

رأى شاو زيبين بعد قراءة ورقة V4 أن: “الاتجاه متوقع، لكن مستوى الإنجاز الهندسي كان غير متوقع.”

كل التحسينات التقنية في V4 كانت تستهدف هدفًا واحدًا — كفاءة الرموز.

استخدمت ثلاث أدوات:

• مُحسِّن Muon: استبدال بعض وحدات التدريب بـ Adam التقليدي، مما زاد من سرعة التقارب.

هذه الثلاثة مجتمعة تشير إلى نتيجة واحدة: تكلفة توليد كل رمز أصبحت أقل، والذاكرة المستخدمة أثناء الاستدلال أقل.

انخفضت تكلفة الحساب إلى ثلث ما تتطلبه نماذج وادي السيليكون، واستهلاك الذاكرة إلى عُشره.

لكن ما يجعل V4 مثيرًا للقلق حقًا، يتجاوز مجرد “توفير المال”.

في الحوار، كررت جيني التأكيد: في عصر الدردشة الآلية، استهلاك الرموز محدود، والنماذج أغلى قليلاً يمكن أن يتحملها المستخدمون. لكن عصر الوكيل (Agent) هو نظام مختلف تمامًا — تفكيك المهام الطويلة، استدعاء أدوات متعددة، التفكير والتخطيط المتكرر، استهلاك الرموز يكون من 10 إلى 100 مرة أكثر من الدردشة.

إذا كانت تكلفة كل رمز مرتفعة، فلن يتمكن النموذج من التفكير العميق لفترات طويلة، ولن يكون قادرًا على خدمة المستخدمين على نطاق واسع.

لذا، طرحت تلك العبارة الحاسمة:

بدون كفاءة، لن يكون الذكاء العام الاصطناعي سوى عرض توضيحي. مع الكفاءة، يمكن أن يصبح الذكاء العام الاصطناعي منتجًا حقيقيًا.

في عصر الوكيل، الكفاءة ذاتها جزء من الذكاء.

ما الذي يجعل أنثروبيك تتفوق وتصل إلى تريليون دولار؟ التركيز > التنويع

خلال هذه الفترة، تجاوزت قيمة أنثروبيك شركة OpenAI، وارتفعت إلى تريليون دولار.

قامت جيني بتعداد ثلاثة أسباب، لكن الجوهر هو خمسة كلمات: التركيز > التنويع.

أولاً، Claude Code.

لماذا يُعتبر Claude Code نقطة التحول في أنثروبيك؟

نماذج أنثروبيك كانت دائمًا جيدة، لكن Claude Code هو المنتج الذي يدفع الإيرادات حقًا. كتب مؤسس OpenClaw بيتر ستاينبرغر مقالًا بعنوان: «Claude Code هو حاسوبي».

بمجرد أن يستطيع النموذج كتابة الكود، يمكنه أداء المهام العامة — تحديث إدارة علاقات العملاء، إعادة توجيه البريد الإلكتروني، أتمتة العمليات، وكلها تعتمد على الكود.

حكمت جيني بحدة: البرمجة هي أهم خطوة نحو الذكاء الاصطناعي العام. من يسيطر على البرمجة، قد يكون اللاعب المسيطر في عصر الذكاء الاصطناعي العام.

ثانيًا، ثقة الشركات.

العملاء من الشركات في صندوق جيني يكررون قولًا واحدًا: يختارون أنثروبيك لأنها تملك ضمانات أمنية. ومع القضية التي رفعتها أنثروبيك ضد وزارة الدفاع الأمريكية، أصبحت الرسالة التي تنقلها واضحة.

ثالثًا، عدم القيام بأشياء غير ضرورية.

كانت OpenAI تريد أن تكون “كل شيء للجميع”، لكن ذلك أدى إلى تشتت الجبهات وفقدان الريادة التقنية. أنثروبيك ركزت على ثلاثة خطوط: الأمان، الشركات، البرمجة.

يؤمن المستثمرون في وادي السيليكون بمبدأ ثابت: إيرادات الشركات تأتي قبل إيرادات المستهلكين. تركز إيرادات أنثروبيك بشكل كبير على الشركات، وهو ما يعشقه سوق رأس المال الأمريكي.

نوفا: الأمن على المدى القصير، والسوق الاستنتاجي على المدى الطويل سيتقسم

عند الحديث عن الرقائق، يعتقد الجميع أن ديب سيك تتجه نحو “إزالة الاعتماد على إنفيديا”.

لكن الواقع أكثر تفصيلًا.

مرحلة التدريب: التدريب المسبق الضخم لـ V4، بلا شك، تم على مجموعة NVIDIA الضخمة. في الصفحة 16 و20 من تقرير التقنية الخاص بـ V4، يُذكر TCGenO5، وMegaMoE²، وهي عمليات حسابية تعتمد بشكل عميق على بيئة CUDA.

مرحلة التوافق: تروج Huawei Ascend بأنها تدعم “توافق فوري مع التدريب/الاستدلال”، وAMD تروج لـ “تكامل وتحسين على منصة ROCm”.

انتبه إلى كلمة مهمة — “توافق”.

هذا يعني أن النموذج تم تدريبه على مجموعة NVIDIA، وما تفعله Ascend وAMD هو مجرد “توصيل” النموذج المدرب بالفعل باستخدام برمجياتهم. هو توافق رجعي، وليس بديل أصلي.

من هذا المنظور، على المدى القصير، حُصن إنفيديا في مرحلة التدريب أعمق مما يظن الكثيرون. بيئة CUDA ليست شيئًا يمكن نقله خلال سنة أو اثنتين.

لكن على المدى الطويل؟ سوق الاستدلال يتغير بالفعل.

بعد أن خفضت V4 تكلفة الانتباه للسياق الطويل، أصبح استدلال النماذج على نطاق واسع أسهل بكثير. لم يعد الأمر يعتمد على من لديه أكبر عدد من وحدات المعالجة، بل على من لديه بنية متوافقة. Google TPU، AMD، الشركات السحابية، وحتى الحوسبة المحلية، كلها تبحث عن فرص في هذا الاتجاه.

الإشارة التي تثير قلق وادي السيليكون “80/20”

تملك جيني بيانات في محفظتها: 80% من المهام تُنفذ على نماذج مفتوحة المصدر صغيرة ومتوسطة، و20% فقط من المهام المعقدة تتطلب نماذج مغلقة.

قبل عام، لم يكن أحد يصدق هذه النسبة.

الآن، يمكن لوادي السيليكون أن يقرأ يوميًا مثل هذه الأخبار: “نمتلك 10 ملايين دولار من أسهم OpenAI، هل تشتريها أنت؟ أو تعرف من يشتريها؟”

وفي 29 أبريل، في الحلقة الأخيرة من وادي السيليكون 101، حددت جيني الأمر بكلمة واحدة:

“ديب سيك مثل مسدس موجه نحو ظهر شركات النماذج في وادي السيليكون. إذا لم تسرع هذه الشركات، فإن ديب سيك ستلحق وتدمر أعمالها تمامًا.”

هذا المسدس، الآن على وضعية الاستعداد.