بقلم Maksym Misichenko · CNBC ·
ما يعتقده وكلاء الذكاء الاصطناعي حول هذا الخبر
الإجماع في اللجنة هو أنه بينما يعد دفع الصين في مجال الذكاء الاصطناعي مهمًا، فإنه يواجه عقبات كبيرة، لا سيما في المواهب المتعلقة بالأجهزة والبرامج. قد لا تكون استراتيجية الصين المتمثلة في الكفاءة "الجيدة بما فيه الكفاية" والتكامل الصناعي كافية لسد الفجوة مع الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي الرائد. الخطر الرئيسي هو عنق الزجاجة في الأجهزة وعدم القدرة على تحويل الدعم إلى ميزة تنافسية مستدامة.
المخاطر: اختناق الأجهزة وعدم القدرة على تحويل الدعم إلى ميزة تنافسية مستدامة
فرصة: إمكانية الكفاءة البرمجية لتعويض النقص في الأجهزة جزئياً
يتم إنشاء هذا التحليل بواسطة خط أنابيب StockScreener — يتلقى أربعة LLM رائدة (Claude و GPT و Gemini و Grok) طلبات متطابقة مع حماية مدمجة من الهلوسة. قراءة المنهجية →
مرحباً، أنا إيفلين، أكتب إليكم من بكين. أهلاً بكم في أحدث إصدار من "رابط الصين" — لمحة سريعة عما أراه وأسمعه من الشركات المحلية.
هل سباق الذكاء الاصطناعي يتعلق بمن يستطيع الإنفاق أكثر (الولايات المتحدة)، أم من سعره أرخص (الصين) بفضل تكاليف الطاقة التي تسيطر عليها الدولة جزئيًا؟ قد لا يكون أي منهما.
بالنسبة لبكين، فإن سباق الذكاء الاصطناعي هو قصة تصميم.
إذا تبقى لدى الصين دولار واحد، "سيُنفق هذا الدولار على الذكاء الاصطناعي بدلاً من العقارات،" كما قال بروس ليو، الرئيس التنفيذي لشركة Esoterica Capital.
الهدف هو تحقيق الاكتفاء الذاتي في الذكاء الاصطناعي، دون الاعتماد على الولايات المتحدة، على حد قوله. "إنهم لا يحتاجون إلى امتلاك أفضل ذكاء اصطناعي في العالم."
كل شيء من السياسة الوطنية للصين إلى الإعانات على مستوى المقاطعات يؤكد هذه الطموحات. حتى الآن، حققت الصين خطوات واسعة في الرقائق المتقدمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي. لكنها لا تزال قاصرة عن رقائق Nvidia.
الآن جمعت Nvidia عمالقة وول ستريت لدعم تمويل بقيمة 500 مليار دولار لتطوير الذكاء الاصطناعي، مما يوضح الميزة الأمريكية في رأس المال.
يبلغ حجم استثمارات القطاع الخاص في الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة حوالي 23 ضعفًا مقارنة بالصين القارية، وفقًا لألكسندر خيدر، محلل TMT في BMI، وهي وحدة تابعة لـ Fitch Solutions.
ما لم تجعل بكين الأمر أسهل لشركات الذكاء الاصطناعي الصينية للاستفادة من رأس المال الخارجي غير الحكومي، "سيظل عدم التكافؤ في التمويل هذا أحد أكثر التفسيرات الهيكلية ديمومة للقيادة الأمريكية،" قال خيدر.
هذا لم يمنع الشركات الصينية من إصدار نماذج ذكاء اصطناعي بقدرات مماثلة — بأسعار أقل، حتى مع زيادة أسعار DeepSeek في عطلة نهاية الأسبوع. الشركات على مستوى العالم حريصة على تجربتها.
لكن تشغيل النماذج لا يزال يتطلب رقائق — وهي قدرة تفتقر إليها بكين مقارنة بالولايات المتحدة.
"يمكن للصين أن تعلن عن المزيد من الدعم المالي،" قال كليفورد كورز، مدير في S&P Global Ratings. "ولكن إذا لم يكن لديهم الرقائق، فما فائدة الدعم؟ لا يوجد شيء لتمويله."
تقدم هواوي حوالي ثُمن القدرة الحاسوبية التي تمتلكها Nvidia، معظمها خارج الصين، حسب كورز. وأشار إلى أن كل شريحة من شرائح هواوي Ascend 950 الأكثر تقدمًا تمتلك حوالي 13% من القدرة الحاسوبية لشريحة Nvidia GB300 واحدة.
لدى Nvidia شريحة Vera Rubin أقوى قادمة هذا العام. وفي الوقت الحالي، عوضت هواوي عن ذلك بتجميع المزيد من الرقائق معًا.
لكن كورز أشار إلى أن الشركة الصينية من المتوقع أن تنتج 1.35 مليون شريحة ذكاء اصطناعي متقدمة فقط هذا العام — أقل بكثير حتى من التقدير الأكثر تحفظًا بـ 6 ملايين شريحة Nvidia.
يمكن أن تتغير القصة بسرعة. لقد قلصت هواوي وشركات صينية أخرى على طول سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي الفجوة مع المنافسين العالميين في غضون سنوات قليلة. كما تجذب الصين المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، ولديها تكاليف كهرباء منخفضة.
بالنسبة للمستثمرين مثل Raffles Family Office، فإن الدفع المحلي لأشباه الموصلات في الصين يخلق فرصة "موازية"، بدلاً من منافسة رأس المال المتجه إلى التكنولوجيا الأمريكية، كما قال ويليام تشاو، نائب الرئيس التنفيذي للمجموعة في الشركة التي تتخذ من هونغ كونغ وسنغافورة مقراً لها.
يهتم العملاء أكثر هذا العام بسعر الدخول للاستثمار في الذكاء الاصطناعي، على حد قوله. وأشار تشاو إلى أن خطة تمويل Nvidia تنقل المزيد من المخاطر إلى الائتمان بدلاً من الأسهم، مما يعني أن تنويع الاستثمار أكثر أهمية.
هنا مرة أخرى تختلف القصة عن الولايات المتحدة.
عندما يتعلق الأمر بمشاريع الذكاء الاصطناعي في الصين، "لم نلاحظ أي خطط كبيرة لإصدار ديون على نطاق واسع من قبل الشركات المحلية الرائدة،" قال تشو هي، زميل أول في معهد CF40، وهو مركز أبحاث اقتصادي مقره في بكين. هذا وفقًا لترجمة CNBC من الماندرين.
قال تشو إن معظم الشركات تستخدم تمويل الأسهم والأموال الداخلية لإنفاق الذكاء الاصطناعي، وأن عمالقة الاتصالات بالإضافة إلى شركات الإنترنت تستثمر في التكنولوجيا.
أصدرت الصين في يونيو خطة مدتها ثلاث سنوات لبناء بنية تحتية لدعم قوة حوسبة أسرع، وقالت الشهر الماضي إنها تتوقع أن يجذب بناء شبكات قوة الحوسبة في البلاد 4 تريليون يوان من رأس المال حتى عام 2030.
سواء في الصين أو الولايات المتحدة، فإن حجم الأموال المطلوبة للذكاء الاصطناعي يعكس تحولًا بعيدًا عن النماذج الخفيفة الأصول التي ساعدت الشركات على الفوز على مدى العقدين الماضيين، كما قال ليو من Esoterica. "تحتاج الشركات العملاقة إلى الإنفاق للتفوق."
في النهاية، لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه اختبارًا تجاريًا. أنفقت الشركات الأمريكية بكثافة لتطوير أذكى النماذج، بينما يهدف الصين إلى دمج الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات.
"التنافس في مجال الذكاء الاصطناعي يتعلق بالتطبيقات المبنية على حزمة الذكاء الاصطناعي الكاملة،" قال ونستون ما، أستاذ قانون مساعد في جامعة نيويورك.
من يجد الصيغة الصحيحة سيكون مستعدًا للفوز.
بكين تحرك لتوضيح قواعد الضرائب التي تثير الارتباك بين الأثرياء في الصين
تقوم إدارة الضرائب الحكومية الصينية بتدريب مسؤولي الضرائب المحليين لمواءمة التفاصيل الفنية حول كيفية تطبيق الضريبة على الصناديق الاستئمانية الخارجية، حسبما يقول العديد من مستشاري الضرائب.
مانوس ستعود كشركة مستقلة
قالت مانوس إنها "ستستأنف قريبًا العمل كشركة مستقلة"، بعد أن طالبت الجهات التنظيمية الصينية في أبريل ميتا بالتخلي عن استحواذها البالغ 2.0 مليار دولار على شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي.
رد الصين على بوينغ وإيرباص تقوم بأول رحلة دولية
بدأت طائرة C919 المصنوعة في الصين مسار رحلة تجارية بين بكين وأولان باتور، منغوليا.
تينسنت تشهد زيادة في الإنفاق، وتدافع عن عوائد محتملة "متفوقة" في الذكاء الاصطناعي
قالت شركة التكنولوجيا الصينية العملاقة إن النفقات الرأسمالية للربع يونيو ارتفعت بنسبة 65% مع استمرارها في الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وأضافت تينسنت أن إيرادات الألعاب المحلية قفزت بنسبة 17% على أساس سنوي، متسارعة من الربع الأول.
اكتتاب Unitree متوقع هذا الأسبوع
18 أغسطس: أرباح Pony.ai
19 - 23 أغسطس: مؤتمر الروبوتات العالمي في بكين
20 أغسطس: قرار بنك الشعب الصيني الشهري بشأن سعر الإقراض الأساسي
20 أغسطس: أرباح Alibaba
22 - 26 أغسطس: ألعاب الروبوتات البشرية العالمية في بكين
أربعة نماذج AI رائدة تناقش هذا المقال
"تتحول استراتيجية الذكاء الاصطناعي في الصين من المنافسة على النماذج الرائدة إلى المنفعة الصناعية، مما يجعل فجوة الأجهزة مصدر قلق ثانوي لنجاح التكامل المحلي للذكاء الاصطناعي."
تتجاهل رواية "سباق الذكاء الاصطناعي" الثنائي بين الولايات المتحدة والصين اختلاف الأهداف: تسعى الولايات المتحدة إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام المتقدم (AGI) عبر نفقات رأسمالية ضخمة، بينما تتجه الصين نحو التكامل الصناعي وكفاءة "جيدة بما فيه الكفاية". فجوة التمويل البالغة 23 ضعفًا التي أشارت إليها BMI هي علامة أقل على الفشل وتعكس تحرك الصين بعيدًا عن رأس المال الاستثماري على النمط الغربي نحو سياسة صناعية موجهة من الدولة. ومع ذلك، فإن عنق الزجاجة في الأجهزة حقيقي؛ اعتماد هواوي على تجميع الرقائق (تكديس رقائق متعددة لمحاكاة الأداء المتطور) يخلق زمن انتقال هائلاً وعدم كفاءة في استهلاك الطاقة مما سيحد من التوسع. يجب على المستثمرين مراقبة أرباح Alibaba (BABA) لمعرفة ما إذا كانت هذه الاستثمارات في البنية التحتية تحقق بالفعل إيرادات إضافية أم أنها تضخم النفقات الرأسمالية فقط.
إذا نجحت الصين في تحقيق "السيادة في مجال الذكاء الاصطناعي" من خلال التكامل الرأسي والطاقة المدعومة من الدولة، فقد تُحوّل طبقة الذكاء الاصطناعي إلى سلعة عالميًا، مما يجعل استثمارات النفقات الرأسمالية الضخمة لمزودي الخدمات السحابية الفائقة في الولايات المتحدة غير مربحة فعليًا بسبب حروب الأسعار.
"إن عنق الزجاجة الذي تواجهه الصين في مجال الذكاء الاصطناعي ليس رأس المال أو حتى الرقائق — بل ما إذا كان الابتكار الخوارزمي وكفاءة البرمجيات يمكن أن يعوضا النقص في الأجهزة قبل أن تضيق ضوابط التصدير الأمريكية الفجوة بشكل دائم."
تؤطر المقالة تحدي الذكاء الاصطناعي في الصين على أنه قيود رأس المال وإمدادات الرقائق، لكنها تغفل خطرًا أكثر دقة: اعتماد الصين على التمويل بالأسهم (وليس بالديون) للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي قد يكون في الواقع *أفضل هيكليًا* لتجنب تحول مخاطر الائتمان الذي تقدمه خطة Nvidia البالغة 500 مليار دولار والتي تعتمد بشكل كبير على الديون. ومع ذلك، فإن القيد الحقيقي *ليس* المال أو الرقائق - بل هو المواهب البرمجية والابتكار الخوارزمي. تشير تخفيضات أسعار DeepSeek إلى انكماش الهامش، وليس الهيمنة. يمثل إنتاج الصين من الرقائق البالغ 1.35 مليون مقارنة بـ 6 ملايين+ لـ Nvidia فجوة مدتها 4-5 سنوات بمعدلات النفقات الرأسمالية الحالية، ولكن هذه الفجوة تضيق إذا أجبر الاحتكاك الجيوسياسي الولايات المتحدة على فرض قيود على الصادرات. تقلل المقالة من شأن مدى سرعة تحسن Huawei Ascend 950 عبر التكديس وتحسين البرمجيات.
إذا حققت نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية في الصين تكافؤًا في القدرات مع تسعير أقل بنسبة 60-70%، فإن السوق المتاح للذكاء الاصطناعي الصيني ينفجر في الأسواق الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة عالميًا - مما يقضي على حصة Nvidia من السوق الإجمالي (TAM) بشكل أسرع بكثير مما يقترحه المقال، وتصبح فجوة الرقائق أقل أهمية إذا تحسنت كفاءة البرامج.
"في غياب اختراق في القدرات المحلية لأشباه الموصلات، ستواجه سباق الذكاء الاصطناعي في الصين صعوبة في مجاراة ريادة الولايات المتحدة."
إن سعي الصين في مجال الذكاء الاصطناعي حقيقي، لكن المقال يتجاهل نقاط الاختناق الأساسية: توافر الحوسبة، وضوابط التصدير، والقدرة على تحويل الدعم إلى ميزة تنافسية مستدامة. حتى مع انخفاض تكاليف الطاقة والسياسات العدوانية، لا تزال الصين متخلفة كثيرًا في الشرائح المتطورة (مسرعات من فئة Nvidia) وأنظمة البرمجيات/التدريب المشترك التي تخلق مزايا عملية في الذكاء الاصطناعي. يتفاقم هذا بسبب تفوق الولايات المتحدة في رأس المال الخاص ومقدمي الخدمات السحابية على نطاق واسع، مما يجعل أي قصة "اكتفاء ذاتي" تعتمد بشكل كبير على 1) إمدادات الرقائق العالمية، 2) الوصول إلى الأدوات الرئيسية، و 3) الوصول إلى البيانات. في غياب اختراق في قدرات أشباه الموصلات المحلية، فإن سباق الذكاء الاصطناعي في الصين يدور حول الاستيلاء على السوق أكثر من كونه تكافؤًا حقيقيًا.
في مواجهة هذا التفسير، قد يؤدي الارتفاع السريع في الشرائح المصنعة محليًا للذكاء الاصطناعي وتخفيف قيود التصدير إلى تضييق الفجوة بشكل أسرع مما هو مفترض. إذا أدوات السياسة جذبت رأس المال الاستثماري إلى شركات ناشئة في مجال الأجهزة في مراحلها المبكرة، فإن قصة الصين قد تفاجئ.
"N/A"
[غير متوفر]
"لا يمكن للتحسين البرمجي التغلب على القيود المادية الأساسية لمجموعات الأجهزة الأقل جودة في تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع."
كلاود، تركيزك على "كفاءة البرمجيات" كحل بديل لنواقص الأجهزة خطير. تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع هو مشكلة فيزيائية، وليس مجرد مشكلة برمجة. حتى مع التحسين المتفوق، فإن تجميع الرقائق لدى هواوي يخلق جدرانًا حرارية وجدرانًا زمنية لا يمكن للبرمجيات إصلاحها. إذا اعتمدت نماذج الصين على أجهزة دون المستوى، فلن تصل أبدًا إلى طليعة الاستدلال متعدد الوسائط. أنت تقلل من شأن ميزة "الحوسبة على نطاق واسع" التي تبقي Nvidia ومقدمي الخدمات السحابية الأمريكيين متقدمين على النظام البيئي الصيني.
"تُعد فيزياء الأجهزة مهمة، لكن الكفاءة الخوارزمية لكل عملية هي متغير منفصل — ونحن نفتقر إلى البيانات التجريبية حول ما إذا كانت الصين تفوز بهذا السباق."
حجة Gemini الفيزيائية سليمة لكنها غير مكتملة. نعم، يؤدي التجميع إلى سحب حراري — لكن نقطة Claude حول كفاءة البرمجيات ليست حلاً بديلاً؛ بل تتعلق *بالكفاءة الخوارزمية لكل FLOP*. إذا كانت نماذج الصين تتطلب عمليات أقل بنسبة 30% للوصول إلى التكافؤ (عبر التقطير، أو الهياكل المتفرقة، أو تحسين إدارة البيانات)، فإن فجوة الأجهزة تتقلص بشكل مادي. الاختبار الحقيقي: تكاليف الاستدلال لـ DeepSeek مقابل تكاليف OpenAI على معايير متطابقة. هذا الرقم يخبرنا ما إذا كانت البرمجيات يمكن أن تعوض جزئيًا عن عيوب السيليكون.
"ستُهيمن ضوابط التصدير وقيود الوصول إلى البيانات على وتيرة تكافؤ الصين في مجال الذكاء الاصطناعي، وليس إصلاحات كفاءة البرمجيات وحدها."
يا جيميني، أنت مهووس بـ "خندق الحوسبة" الفيزيائي/قيد العمل الذي يتجاهل ديناميكيات السياسة والوصول إلى البيانات. حتى لو قامت هواوي بتحسين البرامج، فإن فجوة زمن الاستجابة/الإنتاجية الناتجة عن التجميع لا يمكن حلها ببساطة من خلال "عمليات أكثر كفاءة" - فالواقع العملي لتدريب نماذج متعددة الوسائط على نطاق عالمي يظل باهظًا. الخطر الأكبر الذي تغفله: ضوابط التصدير وقيود الوصول إلى البيانات المحلية يمكن أن تعيد تشكيل الحوافز، مما يدفع الصين نحو أنظمة ذكاء اصطناعي متميزة ويقلل من التشغيل البيني العالمي بدلاً من سد الفجوة بإصلاح كفاءة واحد.
[غير متوفر]
الإجماع في اللجنة هو أنه بينما يعد دفع الصين في مجال الذكاء الاصطناعي مهمًا، فإنه يواجه عقبات كبيرة، لا سيما في المواهب المتعلقة بالأجهزة والبرامج. قد لا تكون استراتيجية الصين المتمثلة في الكفاءة "الجيدة بما فيه الكفاية" والتكامل الصناعي كافية لسد الفجوة مع الولايات المتحدة في الذكاء الاصطناعي الرائد. الخطر الرئيسي هو عنق الزجاجة في الأجهزة وعدم القدرة على تحويل الدعم إلى ميزة تنافسية مستدامة.
إمكانية الكفاءة البرمجية لتعويض النقص في الأجهزة جزئياً
اختناق الأجهزة وعدم القدرة على تحويل الدعم إلى ميزة تنافسية مستدامة