سيُطلق DeepSeek نموذجًا جديدًا قريبًا، لكنه لا يزال يُجري تكييفًا عميقًا مع قدرات الحوسبة الأساسية من Huawei، مما تسبب في تأخير كبير في التقدم. وفقًا للشائعات، ستُجرى عمليات الاستنتاج والتدريب بالكامل على رقاقات Huawei. إذا تحقق هذا الأمر، فسيصبح السيناريو الذي يخشاه جيني هوانغ حقيقة. فقبل أيام، ذكر في مقابلة مع دواركش باتيل: "إذا ما تم إطلاق نموذج على مستوى DeepSeek لأول مرة على رقاقات Huawei في يوم ما، فسيكون ذلك نتيجة مخيفة لبلدنا." والآن، قد يكون ذلك "اليوم" على الأبواب. منطق جيني هوانغ المعارض للقيود على تصدير الرقاقات بسيط (على الرغم من أنني أعتقد أنه لا يزال يرغب في كسب المال من الصين، وهي أكبر سوق خارج الولايات المتحدة): 1. قدرات الحوسبة الصينية كافية بالفعل. إن تدريب الذكاء الاصطناعي هو مشكلة حسابية متوازية؛ أي مهمة تُنجز برقاقة H100 واحدة يمكن إنجازها أيضًا من خلال تجميع عدد كبير من الرقاقات بحجم 7 نانومتر. لدى الصين طاقة إنتاج واسعة بحجم 7 نانومتر وطاقة رخيصة. تم تدريب نموذج Mythos الخاص بـ Anthropic على "حجم حوسبة عادي تمامًا"، وهذا الحجم موجود بكثرة في الصين، مما يدل على أن قدرات الحوسبة الصينية كافية بالفعل لتدريب النماذج الأعلى أداءً. بلغ إيرادات Huawei عام 2025 ما يقارب 880.9 مليار يوان صيني، وأرسلت ملايين الرقاقات. 2. الخوارزميات هي التي تحدد الحد الأقصى، وليس قدرات الحوسبة. تمتلك الصين أكثر من 50% من باحثي الذكاء الاصطناعي في العالم. انظر إلى أكثر مختبرات الذكاء الاصطناعي تقدمًا عالميًا، وسترى أن غالبية الباحثين هم من أصل صيني. لم يُنشأ DeepSeek من خلال تجميع بطاقات، بل من خلال اختراقات على مستوى الخوارزميات. الحوسبة هي الحد الأدنى، أما الخوارزميات فهي الحد الأقصى. تكلفة تدريب النماذج الصينية أقل من عُشر تكلفة النماذج الأمريكية، وتبلغ تكلفة الكهرباء في مراكز الحوسبة الصينية نصف تكلفتها في الولايات المتحدة. وبالتالي، فإن أسعار واجهات برمجة التطبيقات للنماذج الصينية الحالية ليست مباعة بخسارة، وقد تكون هامش الربح مماثلًا تقريبًا لتلك الأمريكية، وليس كما نتخيله. فماذا لو كانت قدرات النموذج مماثلة لتلك الأمريكية، لكن التكلفة فقط خمسها؟ هذا سيكون الكابوس الأكبر. مثل المنتجات الصينية التي تتمتع بنفس جودة المنتجات الأمريكية لكن بتكلفة أقل من الثلث، فهل سيختار المستخدمون؟ الجواب واضح. 3. التأثير الحقيقي للحظر هو دعم بناء النظام البيئي لـ Huawei. عدم القدرة على شراء رقاقات NVIDIA → يجب استخدام الرقاقات المحلية → تكييف النظام البيئي البرمجي مع الرقاقات المحلية → تحسين أداء رقاقات Huawei تدريجيًا → حتى لو رُفع الحظر، لن يعود العملاء بالضرورة. تمثل الصين 40% من صناعة التكنولوجيا العالمية؛ التخلي الطوعي عن هذا السوق ليس حماية، بل انتحار. كلمات جيني هوانغ الأصلية: "إذا ما أصبح أفضل أداء للنماذج الذكية الاصطناعية في المستقبل على بنية تقنية أخرى، فهذا سيكون كابوسًا لأمريكا." إذًا؟ حاجز الصناعة الرقائقية لا يكمن فقط في التفوق التقني، بل في القفل البيئي. عندما يكتب العملاء أكوادهم حول بنية معينة، يصبح حاجزك أكثر عمقًا. لكن عندما يُجبر العملاء على الانتقال إلى بنية أخرى، يُملأ حاجزك. استغرقت الصين ثلاث سنوات لتنفيذ هذا الانتقال، ويمكننا أن نتوقع أن تحقق ذلك قريبًا. إذا نجح DeepSeek حقًا في إجراء التحقق الكامل من التدريب والاستنتاج على رقاقات Huawei، فهذا يعني أن النظام البيئي للذكاء الاصطناعي الصيني — من الرقاقة إلى الإطار إلى النموذج — يُكمل لأول مرة سلسلة تقنية مستقلة تمامًا عن NVIDIA. الأخطاء التي واجهها DeepSeek ورقاقات Huawei يمكن إعادة استخدامها في النماذج المفتوحة المصدر الصينية الأخرى والرقاقات المحلية، وسيتبعها النظام البيئي بأكمله تدريجيًا — ربما دون الحاجة إلى ثلاث سنوات لمواكبة النظام البيئي الأمريكي الحالي. أعتقد أن هذا المنطق مقنع جدًا. لقد نمت صناعة الإنترنت الصينية لأن وجود الجدار سمح لها بالمنافسة مع الولايات المتحدة. لو لم يكن هناك جدار، لكانت منتجات الإنترنت الأمريكية قد سيطرت بالكامل على الصين، ولم يكن هناك مساحة كبيرة لصناعة الإنترنت المحلية. الصين اليوم ليست متأخرة — بل هي تنفصل. ما يراه جيني هوانغ ليس أن الصين تتبع — بل أن الصين تبدأ من جديد. والقيود هي بالضبط ما دفعها لاختيار هذا الطريق.