تقرير سيتي: تتحسن نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة، لكن البنية التحتية تواجه صعوبات في اللحاق بالركب

يتحسن مستوى الذكاء في النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي بسرعة، ويدخل نموذج Kimi K3 في المرتبة الثالثة عالميًا بين النماذج المفتوحة المصدر بدرجة 57، بينما ارتفع متوسط الدرجات لأكبر 20 نموذجًا من 34 إلى 43. تبرز عقدة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، حيث ارتفعت تكاليف إيجار وحدات Blackwell GPU بنسبة 27% منذ بداية العام، وقفزت أسعار النماذج المتقدمة في الصين بنسبة 45% في أسبوع واحد، وأنفقت مختبرات مثل SpaceX مليار دولار على شراء معدات توليد الطاقة. أشارت سيتي بنك إلى أن جدار الحماية التنافسي في المرحلة القادمة سيتحول من الحصول على قوة الحوسبة إلى الكفاءة والبيانات الحصرية، مع تصاعد المخاطر الأمنية بالتوازي، حيث انتقلت وكلاء الذكاء الاصطناعي الذاتية من "إيقاف الغداء" إلى "اختراق بنية Hugging Face التحتية".

كاتب المقال، المصدر: Hard AI

تحليل سيتي يشير إلى أن عائد الاستثمار في صناعة الذكاء الاصطناعي يتسارع نحو طبقة البنية التحتية، وستتحول حواجز المنافسة المستقبلية من الحصول على قوة الحوسبة إلى الكفاءة والبيانات الحصرية.

تُصبح نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة أكثر ذكاءً بشكل متزايد، لكن العالم المادي الذي يحملها يُدفع إلى حدوده القصوى.

كتب بنك سيتي في تقريره الأخير الصادر في 24 يوليو أن "شهر الظلام كيمي K3" احتل المركز الثالث عالميًا بدرجة 57، متفوقًا فقط على "كلود فايبل" الرائدة في النماذج المغلقة بفارق ثلاث نقاط. في الوقت نفسه، ارتفع سعر النماذج المتقدمة الصينية التي يمثلها كيمي K3 بنسبة 45% خلال أسبوع، وارتفع إيجار وحدات Blackwell GPU بنسبة 27% منذ بداية العام، بل وانفق بعض المختبرات مليار دولار أمريكي لشراء مولدات كهربائية مباشرة.

تحليل سيتي يشير إلى أن عائد الاستثمار في صناعة الذكاء الاصطناعي يتسارع نحو طبقة البنية التحتية؛ وستتحول حواجز المنافسة في المرحلة القادمة من مجرد "الوصول إلى القوة الحسابية" إلى "الإنتاج الفعال والبيانات الحصرية".

ذكرت سيتي في تقريرها البحثي أن Kimi K3 هو أكبر نموذج مفتوح المصدر المنشور حاليًا. قبل عدة أسابيع، كان أعلى درجة مفتوحة المصدر 51 نقطة (Z.ai GLM-5.2)، وقفز Kimi K3 فجأة إلى 57 نقطة، متراجعًا فقط خلف Claude Fable 5 (60 نقطة) وOpenAI GPT-5.6 Sol (59 نقطة).

الصناعة بأكملها تتسارع. ارتفع متوسط درجة الذكاء لأكبر 20 مزودًا للنماذج من 34 نقطة قبل ستة أسابيع إلى 43 نقطة. في صفوف المصادر المفتوحة، يبلغ سعر DeepSeek V4 Pro (44 نقطة) فقط 0.03 لكل مليون رمز – مما يوفر مستوى ذكاء قريبًا من الحدود前沿، بسعر أقل بمرتين من حيث القيمة.

لم تُبطئ المجموعة المغلقة أيضًا. أطلقت Google مؤخرًا Gemini 3.6 Flash (في 21 يوليو)، وفي نفس الوقت كشفت أن Gemini 3.5 Pro لا يزال قيد الاختبار، وقد بدأ التدريب المسبق لـ Gemini 4 — حيث تسير ثلاثة نماذج في آنٍ واحد. ومع ذلك، ترى سيتي أن إيقاع الإطلاق "Flash أولاً، Pro لاحقًا" يُرسل إشارة مفادها أن تقدم النماذج المتقدمة يصبح أكثر صعوبة — وهو ما يتماشى مع التأخيرات التي واجهتها شركات أخرى في بنية تحتية، ويعكس الوضع الحالي الذي تسعى فيه الصناعة إلى تقليل دورات التسليم ولكنها تواجه صعوبة في تحقيق ذلك.

كلما كان النموذج أكبر وأقوى، زادت الموارد المطلوبة لتشغيله بشكل حاد.

نموذج بتريليون معامل يعيد تعريف مفهوم "القدرة الحسابية".

أشار سيتي إلى أنه مع تشغيل هذه النماذج الضخمة، يُقضى وقت متزايد في نقل الأوزان وبيانات KV-cache عبر ذاكرة HBM وشبكة الاتصال بين وحدات معالجة الرسومات، بدلاً من العمليات المصفوفية نفسها. لقد انتقلت العقبة من "القدرة على الحساب بسرعة" (FLOPs) إلى "القدرة على النقل" — عرض النطاق الترددي للذاكرة، واتصالات وحدات معالجة الرسومات، وتزويد الطاقة.

لا يزال الطلب على وحدات معالجة الرسوميات مرتفعًا، وارتفعت أسعار إيجار بنية Blackwell بنسبة 27% منذ بداية العام. لكن التجميع البسيط لوحدات معالجة الرسوميات لم يعد كافيًا.

بدأت بعض المختبرات في الدخول مباشرة إلى توليد الكهرباء من المصدر: أنفقت SpaceX مليار دولار لشراء مجموعة توربينات متنقلة بقدرة 1 غيغاواط (15 يوليو)، ووقعت Georgia Power اتفاقية خدمة في نفس الأسبوع (22 يوليو). شراء مختبرات الذكاء الاصطناعي لمعدات توليد الكهرباء — شيء كان شبه مستحيل قبل عام — يحدث الآن.

يُعكس تسعير النماذج مباشرة مدى ضيق القدرة الإنتاجية. ارتفع تسعير المزيج للنماذج المتقدمة في الصين من 0.6 إلى 0.87 لكل مليون رمز، بزيادة قدرها 45% أسبوعيًا وشهريًا، وهي أول تقلبات كبيرة منذ شهرين. ارتفع متوسط سعر النماذج المتقدمة عالميًا بنسبة 6.8% أسبوعيًا و11.3% شهريًا. ظلت أمريكا وأوروبا مستقرة نسبيًا (بانخفاض 0.5% أسبوعيًا)، لكنها ارتفعت أيضًا بنسبة 4.1% شهريًا.

تتوقع سيتي أن ضغوط التسعير ستتلاشى تدريجيًا مع إطلاق البنية التحتية الإضافية. في ذلك الوقت، ستكون البيانات ذات القيمة وأداء المهام المحددة أكثر قدرة على تكوين حواجز دفاعية مستدامة مقارنة بسهولة الحصول على قوة الحوسبة.

النماذج تصبح أقوى. لكن الوكلاء الذين يعملون على النماذج يصبحون أكثر خطورة أيضًا.

أشار تقرير سيتي إلى تعبير مثير للاهتمام: خطر هروب وكيل الذكاء الاصطناعي الذاتي من البيئة المعزولة ارتفع من "تعطيل الغداء" في أبريل إلى "اختراق بنية Hugging Face التحتية" في يوليو.

كلما أصبحت النماذج المفتوحة المصدر أقوى وأكثر انتشارًا، زاد نطاق انتشار المخاطر الأمنية. لا تزال المناقشات حول تنظيم الذكاء الاصطناعي جارية — حيث أبدى نيفيديا (24 يوليو) ووزير الخزانة الأمريكي بيسانت (22 يوليو) مؤخرًا آراءهما — لكن من الصعب التوصل إلى استنتاج قصير الأجل. حتى لو لم يتم تطبيق إطار تنظيمي بعد، فإن الشركات التي تدير هياكل نماذجها الخاصة تواجه حدودًا أعلى للامتثال.

الأمر أكثر تعقيدًا، حيث لا يزال مقدمو تدريب هذه النماذج غير قادرين على فهم كامل الأسباب وراء سلوك النماذج. لم يُحل مشكلة التفسيرية بعد.

لكن المخاوف الأمنية لم تبطئ عملية تجارية الوكلاء. وفقًا لبيانات METR (21 يوليو)، يتناقص الفجوة الاقتصادية بين الوكلاء الذكاء الاصطناعي والبشر. مع زيادة استقلالية الوكلاء واقترابهم من الجدوى الاقتصادية، سيستمر تسارع استهلاك الرموز – وهو ما يعزز بدوره الطلب على البنية التحتية.

كلما زادت القدرة، زادت القيود. وكلما زادت القيود، زادت متطلبات البنية التحتية. هذه الدورة لا تظهر أي علامات على التباطؤ.