عرب تايم/ وكالات:
في عام 2017، كشفت بكين عن خارطة طريق طموحة للسيطرة على تطوير الذكاء الاصطناعي، بهدف تحقيق القيادة العالمية بحلول عام 2030. وبحلول عام 2020، دعت الخطة إلى تحقيق “تقدم أيقوني” في الذكاء الاصطناعي لإظهار التقدم الذي أحرزته. ثم، في أواخر عام 2022، فاجأ إصدار OpenAI لبرنامج ChatGPT العالم وأربك الصين.
في ذلك الوقت، كانت الشركات التقنية الرائدة في الصين لا تزال تتعافى من حملة قمع حكومية استمرت 18 شهرًا وأدت إلى خسارة حوالي تريليون دولار من قطاع التكنولوجيا في البلاد. استغرق الأمر قرابة عام قبل أن تحصل مجموعة صغيرة من روبوتات الدردشة الصينية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على موافقة الحكومة للإصدار العام. وأثار البعض تساؤلات حول ما إذا كان موقف الصين بشأن الرقابة قد يعيق طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي، بحسب موقع تايم.
وفي الوقت نفسه، كانت ضوابط التصدير التي فرضتها إدارة بايدن، والتي تم الإعلان عنها قبل شهر واحد فقط من ظهور ChatGPT، تهدف إلى عزل الصين عن أشباه الموصلات المتقدمة الضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. وبدون الرقائق المتطورة، بدا أن هدف بكين المتمثل في التفوق في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030 يزداد صعوبة.
لكن الانتقال إلى اليوم الحاضر يكشف عن موجة من الإصدارات الصينية المثيرة للإعجاب، مما يشير إلى أن الفارق بين الولايات المتحدة والصين في الذكاء الاصطناعي قد تقلص.
في نوفمبر، أطلقت شركة علي بابا ومطور الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek نماذج استنتاجية تنافس، وفقًا لبعض المعايير، نموذج o1-preview من OpenAI.
وفي الشهر نفسه، كشفت عملاقة ألعاب الفيديو الصينية Tencent عن نموذج مفتوح المصدر يُدعى Hunyuan-Large، والذي أظهرت اختبارات الشركة أنه تفوق على أفضل النماذج المفتوحة المصدر المطورة في الولايات المتحدة في عدة معايير.
ثم، في الأيام الأخيرة من عام 2024، أطلقت DeepSeek نموذجها DeepSeek-v3، الذي يحتل الآن المرتبة الأولى بين نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في قائمة تصنيف شهيرة على الإنترنت، ويثبت نفسه مقابل أفضل الأنظمة المغلقة أداءً من OpenAI وAnthropic.
وقبل إصدار DeepSeek-v3، كان الاتجاه الصيني قد لفت بالفعل انتباه إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة غوغل وأحد أكثر الأصوات تأثيرًا في سياسة الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة.
وفي مايو 2024، أكد شميدت بثقة أن الولايات المتحدة تحافظ على تقدم يتراوح بين سنتين إلى ثلاث سنوات في مجال الذكاء الاصطناعي، قائلاً: “هذا بمثابة الأبدية بالنسبة لي”. لكن بحلول نوفمبر، وفي حديثه بمدرسة هارفارد كينيدي، غيّر شميدت موقفه. أشار إلى التطورات التي حققتها شركتا علي بابا وتينسنت كدليل على أن الصين تضيق الفجوة. وقال: “هذا صادم بالنسبة لي. كنت أعتقد أن القيود التي فرضناها على الرقائق ستعيق تقدمهم.”
وتعد قيادة مجال الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد مصدر للفخر الوطني؛ فمن المحتمل أن يكون لها تأثيرات على توازن القوى العالمي. إذا تمكنت أنظمة الذكاء الاصطناعي من أتمتة أجزاء كبيرة من القوى العاملة، فقد تقدم دفعة اقتصادية للدول. كما أن الأنظمة المستقبلية، القادرة على توجيه الأسلحة أو اختراق أنظمة الخصوم، قد توفر ميزة عسكرية حاسمة.
ومع اضطرار الدول الواقعة بين القوتين العظميين إلى الاختيار بين أنظمة الذكاء الاصطناعي الصينية أو الأمريكية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يظهر كأداة قوية للتأثير العالمي. وتثير التقدمات السريعة التي تحققها الصين تساؤلات حول ما إذا كانت ضوابط التصدير الأمريكية على أشباه الموصلات ستكون كافية للحفاظ على تفوق أمريكا.
ويعتمد بناء ذكاء اصطناعي أقوى على ثلاثة مكونات أساسية: البيانات، الخوارزميات المبتكرة، والقوة الحاسوبية الخام (أو القدرة الحسابية).
عادةً ما يتم جمع بيانات التدريب لنماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4o من الإنترنت، مما يعني أنها متاحة للمطورين في جميع أنحاء العالم.
وبالمثل، تنتقل الخوارزميات، أو الأفكار الجديدة لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي، بسهولة عبر الحدود، حيث يتم غالبًا مشاركة التقنيات الجديدة في أوراق أكاديمية. وحتى لو لم يتم ذلك، فإن الصين تتمتع بثروة من المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تنتج عددًا من الباحثين البارزين في هذا المجال أكثر من الولايات المتحدة.
وعلى النقيض من ذلك، تُعد الرقائق المتقدمة شديدة التعقيد ويصعب تصنيعها بشكل كبير، وعلى عكس الخوارزميات أو البيانات، فهي منتج مادي يمكن إيقافه عند الحدود.
وتهيمن أمريكا وحلفاؤها على سلسلة التوريد الخاصة بأشباه الموصلات المتقدمة. تمتلك شركتا Nvidia وAMD الأمريكيتان شبه احتكار فعّال لوحدات معالجة الرسومات المستخدمة في مراكز البيانات للذكاء الاصطناعي. تصميماتهما معقدة للغاية، حيث تُقاس الترانزستورات بوحدات النانومتر الفردية، لدرجة أن الشركة التايوانية TSMC هي الوحيدة التي تصنع هذه الرقائق المتطورة. وللقيام بذلك، تعتمد TSMC على آلات تبلغ تكلفتها عدة ملايين من الدولارات، والتي لا تستطيع تصنيعها سوى الشركة الهولندية ASML.
وسعت الولايات المتحدة إلى استغلال هذه الهيمنة لصالحها. في عام 2022، فرضت إدارة بايدن قيودًا على التصدير، وهي قوانين تمنع بيع الرقائق المتطورة إلى الصين. جاء هذا الإجراء بعد سلسلة من التدابير التي بدأت خلال أول إدارة لترامب، والتي هدفت إلى الحد من وصول الصين إلى تقنيات صناعة الرقائق.
ولم تقتصر هذه الجهود على تقييد تدفق الرقائق المتقدمة إلى الصين، بل أعاقت أيضًا صناعة الرقائق المحلية في البلاد. وقالت وزيرة التجارة الأمريكية جينا ريموندو في مقابلة مع برنامج 60 دقيقة في أبريل إن رقائق الصين “متأخرة بسنوات”.
ومع ذلك، واجهت قيود التصدير التي فرضت في عام 2022 أول عقبة لها قبل إعلانها، حيث يُقال إن المطورين في الصين قاموا بتخزين رقائق كان من المقرر حظرها قريبًا.
جمعت شركة DeepSeek، المطورة الصينية التي تقف وراء نموذج الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي R1 المنافس لنموذج O1-preview من OpenAI، مجموعة من 10,000 وحدة معالجة رسومات Nvidia A100 التي كان من المقرر حظرها قبل عام من تطبيق قيود التصدير.
وربما أضعف التهريب أيضًا فعالية قيود التصدير. ففي أكتوبر، ذكرت وكالة رويترز أن رقائق TSMC المحظورة وُجدت في منتج صنعته شركة هواوي الصينية. كما يُقال إن الشركات الصينية حصلت على الرقائق المحظورة باستخدام شركات واجهة خارج الصين. ولجأت شركات أخرى إلى الالتفاف على قيود التصدير عبر استئجار وصول إلى وحدات معالجة الرسومات من مقدمي خدمات الحوسبة السحابية في الخارج.
في ديسمبر، ذكرت صحيفة وول ستريت جورنال أن الولايات المتحدة تستعد لاتخاذ تدابير جديدة من شأنها الحد من قدرة الصين على الوصول إلى الرقائق عبر دول أخرى.
وبينما تقلص قيود التصدير الأميركية وصول الصين إلى أشباه الموصلات الأكثر تقدمًا، لا تزال تسمح ببيع الرقائق الأقل قوة. وقد أثبت تحديد الرقائق التي يجب السماح بها وتلك التي يجب حظرها أنه تحدٍ كبير.
المنتخب دونالد ترامب مع سياسات الذكاء الاصطناعي، أخبر العديد من الخبراء مجلة TIME في نوفمبر أنهم يتوقعون استمرار قيود التصدير—بل وحتى توسعها.
وقبل فرض القيود الجديدة في ديسمبر، قامت الشركات الصينية مرة أخرى بتخزين الرقائق التي كان من المقرر حظرها قريبًا. يقول جوبتا: “يجب إعادة التفكير في هذه الاستراتيجية بأكملها. توقفوا عن اللعب بلعبة مطاردة الخلد مع هذه الرقائق.”
ويقترح جوبتا أنه بدلًا من محاولة إبطاء تطوير نماذج اللغة الكبيرة عن طريق تقييد الوصول إلى الرقائق، يجب على الولايات المتحدة التركيز على منع تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي العسكرية، التي غالبًا ما تحتاج إلى قدرة حاسوبية أقل للتدريب. ومع ذلك، أقر بأن القيود المفروضة على أجزاء أخرى من سلسلة توريد الرقائق—مثل آلات ASML المستخدمة في تصنيع الرقائق—كانت محورية في إبطاء صناعة الرقائق المحلية في الصين.
ويقول هايم إنه على مدار العام الماضي، تقلص الفارق الذي تتقدم به الولايات المتحدة. لكنه يلاحظ أنه بينما قد تكون الصين الآن تضاهي أفضل النماذج مفتوحة المصدر في الولايات المتحدة، فإن هذه النماذج متأخرة بحوالي عام عن أفضل النماذج المغلقة.
ومع ذلك، يشير إلى وجود أسباب مقنعة للتفاوض مع الصين حول الذكاء الاصطناعي. يقول سينغر: “ليس من الضروري أن تكون الصين متقدمة لتشكل مصدرًا لمخاطر كارثية”، مشيرًا إلى أن تقدمها المستمر على الرغم من قيود الحوسبة يعني أنها قد تنتج يومًا ما أنظمة ذكاء اصطناعي بقدرات خطيرة.
ويضيف: “إذا كانت الصين أقرب بكثير، فكر في نوعية المحادثات التي تريد أن تجريها معها لضمان بقاء أنظمة كلا الجانبين آمنة”.
