نموذج “كيمي كي 3” الصيني يفرض ضغوطاً حادة على أسعار الذكاء الاصطناعي العالمية
يواجه سوق الذكاء الاصطناعي العالمي ضغوطاً متزايدة لتخفيض التكاليف التشغيلية، عقب طرح شركة "مونشوت أيه آي" (Moonshot AI) الصينية نموذجها الجديد "كيمي كي 3" (Kimi K3) بكلفة تشغيل تقل بنحو 30% إلى 50% مقارنة بالنماذج الأمريكية المنافسة.
وأفادت تحليلات سوقية نشرتها وسائل إعلام إقليمية، بينها "الشرق للأخبار" و"النهار"، بأن النموذج يقدم مستويات أداء مقاربة للنماذج المتقدمة بأسعار منخفضة؛ حيث تبلغ تكلفة واجهة التطبيقات البرمجية الرسمية للنموذج 3 دولارات لكل مليون رمز مدخل، و15 دولاراً لكل مليون رمز مخرج، وهو ما يمثل انخفاضاً كبيراً مقارنة بأسعار النماذج الغربية الرئيسية مثل "جي بي تي-5.6 سول" و"كلود فيبل 5".
وكانت الشركة الصينية قد أتاحت الأوزان المفتوحة للنموذج عبر منصة "هاغينغ فيس" بنهاية يوليو الجاري، مما سمح للمطورين والشركات باستضافته محلياً وبشكل خاص، بالتزامن مع إعلان منصات استضافة سحابية مستقلة مثل "أوبن راوتر" و"مودال" اكتمال دمج نقاط النهاية البرمجية للنموذج.
وفي سياق متصل، نقلت وكالة "رويترز" أن الإقبال العالمي الكثيف على استخدام النموذج أجبر شركة "مونشوت أيه آي" على إيقاف الاشتراكات المدفوعة الجديدة مؤقتاً عبر تطبيقها الإلكتروني، بعد وصول قدرات البنية التحتية للحوسبة لدى الشركة إلى حدها التشغيلي الأقصى.
وتعزو البيانات الفنية للشركة انخفاض تكلفة التشغيل إلى الاعتماد على معمارية "خليط الخبراء" (MoE) التي تضم 2.8 ترليون معلمة، حيث يُنشّط النموذج 104 مليارات معلمة فقط لكل رمز، مما يقلل استهلاك الذاكرة ويرفع كفاءة المعالجة أثناء التشغيل مقارنة بالنماذج المغلقة ذات الحجم المماثل.
من جانبها، أبدت أطراف رقابية أمريكية، بينها أعضاء في لجنة الحزب الشيوعي الصيني بمجلس النواب، مخاوف من اعتماد منصات برمجية غربية على نماذج صينية للمُعالجة الخلفية، محذرة من تداعيات ذلك على أمن البيانات وسلاسل التوريد. وفي المقابل، تتجه شركات دولية إلى اعتماد الأوزان المفتوحة للنموذج لتطبيق معايير السيادة على البيانات وتفادي الرسوم الدورية لاستخدام واجهات البرمجة.
وتأتي هذه التطورات في إطار استراتيجية صينية أوسع لتأكيد القدرة على بناء نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، حيث تُعد شركة "مونشوت أيه آي"، ومقرها بكين، من أبرز مطوري هذا القطاع في الصين بعد نجاح سلسلة نماذج "كيمي" في معالجة النصوص الطويلة والسياقات الممتدة.
صورة توضيحية: zhang kaiyv / Pexels — مصدر الصورة — الترخيص
