إطلاق Kimi K3 أثار صدمة أكبر بكثير مما تصورنا في الولايات المتحدة. بعد انتشار واسع على تويتر في عطلة نهاية الأسبوع، حتى هوانغ رينشون لم يعد قادرًا على الصمت، ففتح حسابه على وسائل التواصل الاجتماعي بعد عقود من عدم استخدامها، ولم يُضِف أي كلمات زائدة في أول منشور، بل نشر مباشرة رسالة مشتركة تطالب الولايات المتحدة بعدم فرض قيود على النماذج المفتوحة المصدر.
بالنظر إلى سعر سهم نيفيديا الذي لم يرتفع منذ فترة طويلة، قد يكون هوانغ رينشون قلقًا حقًا بشأن سرد نمو نيفيديا:
إذا استمرت الذكاء الاصطناعي تحت سيطرة عدد قليل من شركات النماذج المغلقة، هل تم توقع طلب الحوسبة بشكل كافٍ من قبل السوق؟ وإذا استمر انتشار النماذج ذات الأوزان المفتوحة، هل تستطيع نيفيديا تحويل النماذج الأرخص إلى زيادة في الاستخدام وطلب أكبر على البنية التحتية؟
إجابة هوانغ رينشون واضحة جدًا. إنه يعارض علنًا الحظر الشامل بناءً على مصدر النموذج، واصفًا النماذج الصينية بأنها "ممتازة جدًا" ويقول إن الشركات الأمريكية يجب أن تُسمح باستخدامها. بالنسبة لشركة نيفيديا، المفتاح ليس الحفاظ على أسعار مرتفعة لمعمل مغلق واحد، بل تمكين أكبر عدد ممكن من الشركات والمطورين ومشغلي السحابة من استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا.
هذا أيضًا هو التناقض بين الضغط قصير الأجل على أسهم الرقائق وسرد نيفيديا الطويل الأجل. يقلق السوق من أن النماذج المفتوحة منخفضة التكلفة ستضغط على هامش ربح مزودي الذكاء الاصطناعي الأمريكيين وتجعل الاستدلال الوحدوي أكثر كفاءة؛ بينما تعتمد نيفيديا على أن انخفاض الأسعار سيفتح مشاهد جديدة، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة إجمالية في حجم الاستدعاءات، والنشر الخاص، واستهلاك القوة الحسابية.
NVIDIA needs more than just closed-source giants continuing to buy cards
على مدار السنتين الماضيتين، استند سرد الذكاء الاصطناعي لشركة نيفيديا إلى منطق واضح إلى حد كبير: أصبحت النماذج المتقدمة أكبر حجمًا، مما يتطلب المزيد من وحدات معالجة الرسوميات للتدريب والاستنتاج، وسيستمر مزودو السحابة ومختبرات النماذج في توسيع البنية التحتية.
هذا المنطق لا يزال ساريًا، لكنه يطرح مشكلة ضمنية: إذا كانت نقاط الدخول إلى صناعة الذكاء الاصطناعي، ووتيرة المنتجات، وحقوق التسعير للنماذج متركزة في أيدي عدد قليل من المختبرات المغلقة ومنصات السحابة الكبرى، فسيصبح نمو الطلب على نيفيديا أكثر اعتمادًا على خطط الإنفاق الرأسمالي لعدد قليل من العملاء الكبار، وسرعة تجسيد الخدمات المغلقة.
هذا ليس عملًا سيئًا. لا تزال المختبرات المغلقة ومزودو السحابة وشركات المنصات من أهم المشترين لبنية الذكاء الاصطناعي الأساسية. لكن بالنسبة لشركة نيفيديا التي تم تسعيرها بشكل مفرط في السوق، سيستمر المستثمرون في طرح السؤال: أين ستكون الزيادة في المرحلة التالية؟
إذا استمرت النماذج المغلقة في الحفاظ على أسعار مرتفعة، فقد يتأثر معدل اعتماد الشركات للذكاء الاصطناعي بالتكلفة وحدود البيانات وطرق النشر. ستقوم العديد من الشركات أولاً بتجربة واجهات برمجة التطبيقات، لكنها لا تدمج الذكاء الاصطناعي بعمق في أنظمتها التجارية. بالنسبة لشركات الرقائق العليا، يعني هذا أن الطلب على قوة الحوسبة، رغم كونه مركزياً وضخماً، فإن سرعة انتشاره تعتمد بشكل أكبر على وتيرة التجارة للمنصات القليلة.
نماذج الوزن المفتوح تغيّر هذا الهيكل. فهي لا تستبدل بالضرورة أقوى النماذج المغلقة فورًا، لكنها توفر مسارًا بديلًا للشركات والمطورين وشركات السحابة: أخذ النموذج وتشغيله وضبطه وتدقيقه ودمجه في بيئاتهم الخاصة. كلما زاد عدد المنظمات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء والبرمجة والبحث وأتمتة العمليات والنشر الخاص، زادت فرص طبقة البنية التحتية في الحصول على مصادر طلب أكثر توزيعًا واتساعًا.
لذلك، لا يتم تداول السوق على أساس "ما إذا كان نموذج معين سيتفوق على OpenAI"، بل على أساس "ما إذا كان الطلب على الذكاء الاصطناعي سيتوسع من بوابات مغلقة قليلة إلى مزيد من الشركات والسيناريوهات". هذا هو السؤال الذي يهتم به نيفيديا أكثر.
فتح الأوزان يضعف سلطة التسعير المغلقة، وقد يوسع حوض القوة الحسابية
يمكن فهم الوزن المفتوح على أنه تسليم "معلمات النموذج" المدربة للاستخدام الخارجي. بعد نشر الأوزان، يمكن للشركات تشغيل النموذج وضبطه وتدقيقه على خوادمها الخاصة أو في بيئات السحابة.
هذا سيغير موقف التفاوض بالنسبة للشركات التي تطور نماذج مغلقة المصدر. في الماضي، إذا أرادت الشركات استخدام أقوى النماذج، كان عليها غالبًا قبول أسعار واجهات برمجة التطبيقات المغلقة المصدر، وحدود البيانات، ووتيرة الميزات. الآن، إذا كان نموذجًا قابلًا للنشر الذاتي كافيًا جيدًا في مهمة معينة، فعلى الشركات التي تقدم نماذج مغلقة المصدر أن تشرح لماذا يجب على العملاء دفع تكلفة أعلى مقابل الخدمة الأغلى.
هذا أيضًا الضغط الذي تواجهه مسارات المصادر المغلقة مثل OpenAI وAnthropic وGoogle. لا تزال بإمكانها الحفاظ على حواجز في تجربة المنتج، وقدرات الوكلاء، سلاسل الأدوات، التوافق الأمني، الامتثال المؤسسي، وتوزيع النظام البيئي. مثال على ذلك Claude Science الذي أطلقته Anthropic في يونيو، والذي قدم النموذج كمنصة ذكاء اصطناعي موجهة للعلماء، مع التركيز على تكامل الأدوات والمنتجات القابلة للمراجعة.
لكن كلما اقتربت القدرة الاستدلالية الأساسية من التوسع التجاري، زادت حاجة النماذج المغلقة إلى إثبات أنها لا تبيع مجرد "واجهة دردشة أكثر ذكاءً"، بل تقدم سير عمل أكثر موثوقية، وتنفيذ وكيل أقوى، ومسؤولية أمان أفضل، وتكامل صناعي. وإلا، فستجبر النماذج المفتوحة منخفضة التكلفة على خفض سعر المرجع.
بالنسبة لنيفيديا، فإن هذا التغيير ليس بالضرورة أمرًا سيئًا. فقد يؤدي تقليل السيطرة على تسعير النماذج المغلقة إلى التأثير على هامش ربح مزودي الذكاء الاصطناعي؛ لكن إذا سمح النموذج الأرخص لمزيد من الشركات ببدء نشر الذكاء الاصطناعي، فقد تزداد الطلبية على الاستنتاج والضبط الدقيق والمحليّة والخصوصية، مما يوسع حجم قدرات الحوسبة الإجمالية.
بعد DeepSeek، مرّ السوق بمناقشات مشابهة. تُعتبر النماذج ذات الكفاءة الأعلى على المدى القصير كـ "استخدام أقل للـ GPU"، لكن إذا انخفض السعر ونشط طلبًا أكبر، فقد تصبح على المدى المتوسط والطويل "استخدامات أكثر للذكاء الاصطناعي في سيناريوهات متنوعة".
إن نفيديا تستثمر بالضبط في الخيار الثاني. عملها الأساسي ليس واجهات برمجة التطبيقات للنماذج، بل الرقائق والخوادم ومراكز البيانات. طالما زاد استخدام الذكاء الاصطناعي، فستظل الطلبية تنتهي في طبقة البنية التحتية.
هوانغ رين勋 يعارض مساواة النماذج المفتوحة بالمخاطر
في هذه الجولة من المناقشة، شارك هوانغ رينشون أول تغريدة شخصية له تضم رسالة مفتوحة بعنوان "الأوزان المفتوحة وقيادة الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي"، وقد وقّعت عليها شركة نفيديا مع أكثر من 20 شركة ومؤسسة تقنية، بما في ذلك ميتا ومايكروسوفت وأندرييسن هورويتز وهابينغ فيس وإي بي إم وميسترايل أي آي وبالانتير وبركسلبتيتي وموزيللا ونفيديا وY Combinator.
العبارة الأساسية في الرسالة المفتوحة هي أن الولايات المتحدة تحتاج إلى كل من النماذج المغلقة الرائدة والنماذج المفتوحة المصدر الرائدة، ولا ينبغي للحكومة فرض قيود مبكرة على الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر. وبعبارة أخرى، لا ينكر الموقعون المخاطر الأمنية، بل يعارضون اعتبار الأوزان المفتوحة نفسها مصدرًا مباشرًا للمخاطر.
هذه الرسالة مهمة لأنها تربط مصالح نيفيديا التجارية بمشاكل هيكلية في نظام الذكاء الاصطناعي الأمريكي. تهتم نيفيديا بكمية استخدام الذكاء الاصطناعي واحتياجات البنية التحتية؛ بينما تحتاج شركات المنصات مثل ميتا ومايكروسوفت إلى نظام نماذج أكثر مرونة؛ بينما تقف شركات مثل Hugging Face وMistral AI وMozilla مباشرةً إلى جانب النماذج المفتوحة وبيئة المطورين.
لا تتطابق مصالح هذه الشركات بالكامل، لكنها تتقاطع في نقطة واحدة: إذا تم قمع فتح الأوزان مبكرًا من خلال إطار تنظيمي، فستقل خيارات الشركات والمطورين الأمريكيين في استخدام النماذج منخفضة التكلفة، وستصبح انتشار الذكاء الاصطناعي أكثر اعتمادًا على عدد قليل من مزودي الخدمة المغلقة.
ليس هذا الهيكل السوقية الأفضل لشركة نيفيديا. فهي تحتاج إلى أكثر من مجرد بضعة مختبرات رائدة تستمر في تدريب نماذج أكبر؛ بل تحتاج أيضًا إلى مزيد من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي فعليًا. فقط عندما يتحول الذكاء الاصطناعي من خدمة محدودة على منصات قليلة إلى قدرة أساسية مُطبقة على نطاق واسع، يمكن لنيفيديا الاستمرار في سرد قصة "استمرار توسع الطلب على قوة الحوسبة".
لذلك، فإن تصريحات هوانغ رينشون حول النماذج الصينية والرسالة المفتوحة ليست أحداثًا منعزلة. فهي تشير معًا إلى شيء واحد نفسه: أن نيفيديا لا ترغب في تبسيط المنافسة في الذكاء الاصطناعي إلى "حظر نوع معين من النماذج"، بل ترغب في جذب المزيد من النماذج، وسيناريوهات أكثر، ومطورين أكثر إلى حوض الطلب على قوة الحوسبة.
القيود المتعلقة بالصين ستؤثر على توقعات نيفيديا
المشكلة الأخرى التي يجب على السوق مواجهتها هي الحدود السياسية، لكنها ليست مجرد مسألة "هل يمكن تقييد النموذج الصيني؟"، بل أيضًا "هل سيؤدي التقييد إلى تقويض موقف نيفيديا في سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي في الصين؟".
لا تكمن أهمية كيمي K3 في قدرات النموذج فحسب، بل أيضًا في أنه لا يعتمد على أحدث شرائح نيفيديا الرائدة. النقطة الأكثر حساسية في المناقشات السوقية هي أن كيمي K3 تستخدم شرائح مثل H800، والتي تأثرت بالقيود على التصدير ولا تتمتع بأحدث المواصفات. بعبارة أخرى، حتى في ظل تقييد إمدادات الرقائق المتقدمة، لا تزال شركات النماذج الصينية قادرة على تدريب نماذج رائدة تنافسية.
هذا هو المنطق الأساسي الذي عارضه هوانغ رينشون على المدى الطويل ضد القيود الشاملة على السوق الصينية. فالقيود لن تجعل الطلب الصيني على الذكاء الاصطناعي يختفي، بل ستُجبر الشركات الصينية على البحث عن مسارات بديلة: هياكل نماذج أكثر كفاءة، وطرق تدريب أقل تكلفة، وتوافق أكبر مع الرقائق الصينية المحلية. بعد DeepSeek، رأى السوق اختبار ضغط للشركات الصينية النموذجية على مسار الكفاءة؛ كما أن بدء DeepSeek في التوافق مع رقائق هواوي يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي الصيني لن يبقى محاصرًا تمامًا ضمن نظام NVIDIA CUDA وGPU.
هذا هو حقًا ما يجب على نيفيديا أن تقلق بشأنه. من منظور قصير الأجل، قد تؤثر القيود على الصين على مبيعات بعض الرقائق وتوقعات الطلبات؛ ومن منظور متوسط وطويل الأجل، إذا اضطرت شركات النماذج الصينية وشركات السحابة وشركات التطبيقات إلى تسريع تكييفها مع الأجهزة غير نيفيديا، فقد يُخفَّض حصة نيفيديا في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الصين بشكل مستمر. قد لا تتمكن المنافسون من اللحاق بنيفيديا فورًا، لكن طالما استمرت قابلية الاستخدام في التحسن، فستزداد دوافع العملاء للانتقال.
لذلك، فإن تقلبات أسهم الرقائق ليست مجرد رد فعل على نموذج صيني واحد، بل هي إعادة تسعير للتوقعات طويلة الأجل لنيفيديا: هل يمكن لمسار المصدر المغلق الاستمرار في دعم النمو العالي، وهل ستفتح النماذج المفتوحة حجمًا جديدًا من النمو، وهل ستوجه السياسات العملاء المحتملين نحو حلول بديلة خارج نيفيديا.
لا تزال مختبرات المصدر المغلق تتمتع بمزايا، لكن سرد التقييم أصبح أكثر صعوبة
ظهور نماذج ذات أوزان مفتوحة لا يعني أن المختبرات الرائدة ذات الأوزان المغلقة فقدت قيمتها.
لا تزال النماذج المغلقة تتمتع بمزايا واضحة. يمكنها بناء حواجز حول تجربة المنتج، وتنفيذ الوكلاء، وسلسلة الأدوات، والتوافق الأمني، والامتثال المؤسسي، وتوزيع النظام البيئي. بالنسبة للعديد من العملاء المؤسسيين، قد تكون القابلية للتشغيل، والاستقرار، وحدود المسؤولية، وقدرات التكامل أكثر أهمية من درجات النموذج الفردية في القوائم.
لكن سرد التقييم سيصبح أكثر صعوبة. في الماضي، كان يمكن للمختبرات المغلقة الاعتماد على "أقوى نموذج" لتبرير الأسعار المرتفعة والتقييمات العالية؛ الآن، تحتاج إلى إثبات أنها لا تمتلك فقط نماذج أقوى، بل أيضًا أنظمة مؤسسية أكثر موثوقية وشمولية وأقل قابلية للتعويض.
هذا له تأثير مزدوج على نفيديا. من ناحية، إذا تأثرت هوامش الربح للمختبرات المغلقة، فقد يقلق السوق من وتيرة استثماراتها المستقبلية في البنية التحتية. ومن ناحية أخرى، إذا خفّضت النماذج المفتوحة عتبة التبني، فإن مشاركة عدد أكبر من الشركات ومزودي السحابة والمطورين في النشر سيؤدي إلى توزيع مصادر الطلب على نفيديا بشكل أكبر.
لم تظهر OpenAI وAnthropic وGoogle في قائمة الموقعين على الخطاب المفتوح للوزن المفتوح المنشور علنًا، ولا يمكن استنتاج أن ذلك يدل على دعمها لقيود على النماذج الصينية. بل يشير ذلك فقط إلى أن المختبرات الرائدة المغلقة المصدر لا تتماشى تمامًا في هيكل المصالح مع شركات الأجهزة والفتح المفتوح والمنصات.
تفضل نفيديا وجود خطوط نماذج متعددة تتعايش على مستوى الأجهزة. فبينما تستمر النماذج المغلقة في دفع حدود القدرات، تتحمل النماذج المفتوحة مسؤولية خفض الحواجز وتوسيع سيناريوهات الاستخدام. طالما أن كليهما يدفعان لزيادة استخدام الذكاء الاصطناعي، فإن نفيديا تكون من المستفيدين الرئيسيين.
ما يجب على المستثمرين مراقبته حقًا هو الاستخدام
لن تتوقف هذه الجدلية على تصريح واحد من هوانغ رينشون. ما يؤثر على التسعير هو مدى تطبيق السياسات الأمريكية للقيود، وما إذا كان يمكن للنماذج المفتوحة الدخول فعليًا إلى بيئات المؤسسات.
إذا لم تؤدِّ النماذج المفتوحة المصدر إلى استخدام تجاري مستدام، بل اقتصرت على إثارة جدل إعلامي، فستعود احتياجات نيفيديا الأساسية إلى دورات إنفاق رأس المال لدى مختبرات مغلقة قليلة ومنصات سحابية كبيرة. وهذا يعني أن توقعات السوق لنمو نيفيديا ستظل بحاجة إلى التحقق من خلال طلبات العملاء الكبار.
إذا استمرت النماذج المفتوحة في الدخول إلى بيئات المؤسسات، وجلبت احتياجات قابلة للملاحظة في الاستدلال، والضبط الدقيق، والنشر الخاص، وتكامل الصناعة، فستتوسع قصة نيفيديا من "عدد قليل من الكبار يشترون المزيد من وحدات معالجة الرسومات" إلى "بدء مزيد من المنظمات في استهلاك قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي".
يجب على المستثمرين التركيز على متغيرين اثنين. الأول هو ما إذا كانت القيود الأمريكية ستُطبق على مستويات الشراء القابلة للتنفيذ وخدمات السحابة وقائمة الكيانات. والثاني هو ما إذا كانت نماذج الوزن المفتوح ستتمكن حقًا من الدخول إلى النشر المؤسسي وتوليد استهلاك حسابي قابل للملاحظة.
الأول يحدد مخاطر السياسة، والثاني يحدد التفسير الخاطئ للسوق الذي ذكره هوانغ رينشون، وهل يمكن أن يتحول إلى طلبات فعلية لشركة نيفيديا. تداول أسهم الرقائق لا يدور حول فوز أو خسارة نموذج معين، بل حول ما إذا كان الطلب على الذكاء الاصطناعي لا يزال قادرًا على الانتشار.
BlockBeats