كيف تلحق أوروبا بركب "الذكاء الاصطناعي المعياري": فخ السعر الذي تفرضه نماذج اللغة الأمريكية الرئيسية
إصدار تجريبي من إكسبرت
اختيار اللغة 📢
تاريخ النشر: ٢١ فبراير ٢٠٢٦ / تاريخ التحديث: ٢١ فبراير ٢٠٢٦ - المؤلف: Konrad Wolfenstein
كيف تلحق أوروبا بركب "الذكاء الاصطناعي المعياري": فخ التكلفة الباهظة لنماذج اللغة الأمريكية الرئيسية – الصورة: Xpert.Digital
هندسة الحرية: لماذا يجب على أوروبا الاعتماد على نماذج اللغة المعيارية
من يسيطر على النماذج يسيطر على المعرفة، وأوروبا لا تزال تراقب فقط
يشبه السوق العالمي لنماذج اللغة واسعة النطاق احتكارًا قليل البائعين بنمط مألوف. إذ تحدد بضع شركات تقنية أمريكية النماذج المتاحة، وشروط استخدامها، وبنى المعلومات التي تدعمها. وفي قطاع المؤسسات، تقاسمت ثلاث شركات حصة الأسد في عام 2025: سيطرت شركة أنثروبيك على نحو 40% من إنفاق المؤسسات على نماذج اللغة، وبلغت حصة أوبن إيه آي 27%، وجوجل 21%. وتضاعف حجم سوق المؤسسات الأمريكية للذكاء الاصطناعي التوليدي ثلاث مرات ليصل إلى حوالي 37 مليار دولار. ولا تُسهم الشركات الأوروبية بشكل ملحوظ في هذه الإحصائيات.
لا يقتصر هذا التركيز على كونه مشكلة اقتصادية فحسب، بل هو مشكلة تهدد الديمقراطية. تعمل نماذج اللغة المتجانسة كصناديق سوداء لمستخدميها، إذ تبقى بيانات تدريبها، وأوزانها الداخلية، وهياكل التحيز فيها، ومنطق اتخاذ قراراتها غامضة. في مجتمع منفتح يعتمد على تنوع الآراء، وإمكانية التحقق، والرقابة المؤسسية، يُشكل هذا النقص في الشفافية خطرًا بنيويًا. تستطيع الأنظمة الاستبدادية استخدام بنى الذكاء الاصطناعي المركزية كأدوات للمراقبة والتحكم بالمعلومات. أما الديمقراطيات، فهي بحاجة إلى عكس ذلك تمامًا: الشفافية، والنمطية، والقدرة على التصحيح الذاتي.
ذو صلة بهذا الموضوع:
قصة خيالية عن الذكاء الاصطناعي المفتوح من الخارج
غالباً ما يكون الحل الشائع لمشكلة السيادة هو أن أوروبا تستطيع الاعتماد على نماذج الثقل المفتوح من الولايات المتحدة أو الصين. هذا النهج ساذج وقصير النظر استراتيجياً لعدة أسباب.
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مثل عائلة نماذج لاما من ميتا، بموجب تراخيص مجتمعية أحادية الجانب قابلة للتعديل أو التقييد أو الإلغاء في أي وقت. ولا تتصرف الشركات التي تقف وراء هذه النماذج بدافع الإيثار، بل بدافع حسابات استراتيجية. ففي يوليو 2025، أظهرت ميتا استخفافها بالمصالح الأوروبية برفضها التوقيع على مدونة قواعد الممارسة الطوعية للذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي. وصرح جويل كابلان، نائب رئيس ميتا للشؤون العالمية، علنًا بأن أوروبا تسير في الاتجاه الخاطئ فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي، وانتقد المدونة باعتبارها مفرطة في التنظيم وتخنق الابتكار. ويُعد هذا الأمر جديرًا بالملاحظة لأن ميتا تخطط في الوقت نفسه لتسويق نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بقوة في السوق الأوروبية، على سبيل المثال، من خلال دمجها في هواتف كوالكوم الذكية ونظارات راي بان.
تُعدّ النماذج الصينية مثل DeepSeek مُبهرة من الناحية التقنية. فقد تم تدريب DeepSeek V3 بتكلفة زهيدة بلغت 5.6 مليون دولار فقط، بينما تراوحت تكلفة GPT-4 بين 78 و191 مليون دولار. مع ذلك، غالباً ما تكون هذه النماذج غير مناسبة للتطبيقات الأمنية أو الصناعية أو العامة في أوروبا، سواءً لأسباب تنظيمية أو جيوسياسية أو متعلقة بحماية البيانات.
تكمن المشكلة الحقيقية في استراتيجية اقتصاد المنصات: تجذب الشركات الأمريكية العملاء بأسعار دخول منخفضة وشفافية في حساباتهم. تُطبّق هذه الشركات هذه النماذج في عملياتها، وتستبدل العمالة البشرية بالآلات، فتصبح معتمدة عليها. وبمجرد ترسيخ هذا الاعتماد ونضوج النماذج، ترتفع الأسعار. ويتعين على العملاء تحميل هذه التكاليف على العملاء، دون أي ضمان بأن عملاءهم سيقبلون بالأسعار المرتفعة. تستطيع OpenAI تبنّي استراتيجيات تسعير تنافسية لأن اشتراكات ChatGPT وحدها تُدرّ 3.6 مليار دولار سنويًا، ما يُساهم في دعم أسعار واجهات برمجة التطبيقات (APIs). أما الشركات الأوروبية، فلا تملك وضعًا تفاوضيًا مماثلًا في هذا المجال.
فجوة الاستثمار: العجز الهيكلي في أوروبا
الأرقام تتحدث عن نفسها. ففي عام 2023، استُثمر ما يُقدّر بـ 8 مليارات دولار في الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي، بينما بلغ هذا المبلغ 68 مليار دولار في الولايات المتحدة، و15 مليار دولار في الصين. وتستحوذ الشركات الأوروبية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على 6% فقط من التمويل العالمي، في حين تحصل الشركات الأمريكية الناشئة على 61%. وقد أعلنت المفوضية الأوروبية عن برنامج بقيمة 200 مليار يورو ضمن مبادرة InvestAI، منها 50 مليار يورو من الأموال العامة و150 مليار يورو من المستثمرين من القطاع الخاص. ويبقى أن نرى ما إذا كانت هذه المبالغ ستُفعّل بالفعل. وللمقارنة، تعهدت إدارة ترامب وحدها بتقديم 500 مليار دولار لبرامج تطوير الذكاء الاصطناعي المماثلة.
في ظل تراجع موثوقية العلاقات عبر الأطلسي، تواجه أوروبا قرارًا استراتيجيًا مصيريًا. حتى الآن، لم يتسنَّ تجميع البيانات والكفاءات والموارد المالية على نحوٍ يسمح بإنشاء نماذج أساسية تضم مئات المليارات من المعايير بلغات أوروبية متعددة. وتُعدّ العقبات المؤسسية بين الدول والمؤسسات البحثية والشركات كبيرة. فالسياسات المؤسسية، والتفكير المنعزل، والمتطلبات التنظيمية غالبًا ما تحول دون دمج كميات متواضعة نسبيًا من البيانات.
الذكاء المعياري: الميزة غير المتكافئة لأوروبا
إذا لم تتمكن أوروبا من الفوز في سباق تطوير أكبر نموذج متكامل، فعليها تغيير قواعد اللعبة. توفر البنى المعيارية هذه الإمكانية تحديدًا. فهي تتطلب موارد أقل بكثير من حيث وحدات معالجة الرسومات والبيانات والكفاءات، ويمكن تطويرها بشكل لا مركزي. وهذا جانب بالغ الأهمية في ظل ظروف الأسواق غير المستقرة وميزانيات البحث قصيرة الأجل في كثير من الأحيان.
تُعدّ بنية مزيج الخبراء (MoE) اللبنة الأساسية للمناهج المعيارية. وتستخدم نماذج ضخمة مثل ChatGPT وDeepSeek وMistral آليات MoE داخليًا. فلكل مُدخل، يتم تفعيل خبراء متخصصين مُختارين فقط، مما يُحسّن استخدام موارد الحوسبة. وقد طوّر معهد ألين للذكاء الاصطناعي هذا المنهج بشكل ملحوظ من خلال FlexOlmo، وأصدره كحل مفتوح المصدر متاح تجاريًا. يستخدم FlexOlmo بنية 7x7B بإجمالي 33 مليار مُعامل، حيث يتم تدريب كل خبير بشكل مستقل على مجموعات بيانات محلية غير مشتركة. النتائج مُذهلة: تحسّن نسبي بنسبة 41% مقارنةً بالنماذج العامة، وتفوّق بنسبة 10.1% على طرق الدمج السابقة، وقد تم تأكيد ذلك عبر 31 معيارًا، وعُرضت النتائج في مؤتمر NeurIPS 2025.
يكمن جوهر FlexOlmo في نموذجها الفريد للتعاون في البيانات دون مشاركتها. إذ يقوم كل مالك بيانات بإنشاء خبيره محليًا، استنادًا إلى نموذج أساسي عام مشترك. ويتعلم جهاز التوجيه أي الخبراء يقدم أفضل الإجابات لأي استفسارات. ويمكن تفعيل الخبراء أو تعطيلهم في أي وقت، وفي حالة هجوم إعادة بناء مُستهدف، لا يمكن استعادة أكثر من 0.7% من بيانات التدريب. ومع تطبيق إجراءات إخفاء الهوية، يمكن خفض هذه النسبة إلى أقل من 0.1%، ما يفي حتى بمتطلبات حماية البيانات الأوروبية الصارمة. هذا المفهوم مناسب للاستخدام داخل الشركة الواحدة عبر مختلف الأقسام، وللتعلم الموزع بين شركات متعددة.
بُعد جديد للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | إكسبرت للاستشارات
بُعد جديد للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | إكسبرت للاستشارات - الصورة: Xpert.Digital
ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان ودون عوائق دخول عالية.
تُعدّ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة حلاً شاملاً ومريحاً لمشاكل الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التكنولوجيا المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير المطولة، ستحصل على حل جاهز مصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص، غالباً في غضون أيام قليلة فقط.
المزايا الرئيسية باختصار:
⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق الجاهز للاستخدام في أيام، وليس شهورًا. نقدم حلولًا عملية تُحقق قيمة مضافة فورية.
🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن معالجة آمنة ومتوافقة مع الأنظمة دون مشاركة البيانات مع أي جهات خارجية.
💸 لا مخاطر مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم التخلص تماماً من الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.
🎯 ركّز على جوهر عملك: انصبّ اهتمامك على ما تُجيده. نحن نتولّى جميع جوانب التنفيذ التقني والتشغيل والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
📈 حلول مستقبلية وقابلة للتطوير: يتطور نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك معك. نضمن التحسين المستمر وقابلية التوسع، ونقوم بتكييف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.
للمزيد من المعلومات، انقر هنا:
مشروع SOOFI: مصنع الذكاء الاصطناعي الألماني يطور النسخة الأوروبية من ChatGPT
نماذج الاستدلال: المنطق بدلاً من الحجم
المكون الثاني الحاسم هو نماذج الاستدلال الكبيرة. صُممت نماذج مثل ChatGPT-o3 وDeepSeek R1 وOLMo 2 لحل المشكلات المعقدة من خلال الاستدلال المنطقي التدريجي، مما يُنشئ سلاسل متماسكة من الحجج. وتستخدم هذه النماذج تقنيات مثل تسلسل الأفكار لتقسيم المشكلات إلى خطوات فردية، والاستدلال الرمزي لتحليل العلاقات المنطقية. وقد أُطلق على عام 2025 اسم "عام الاستدلال"، وهو العام الذي وضعت فيه كل من RLVR وGRPO تدريس نماذج الاستدلال المنطقي في صميم جهودهما التطويرية.
تُعدّ فعالية التكلفة لهذه النماذج ذات أهمية خاصة لأوروبا. فقد بلغت تكلفة تدريب DeepSeek R1 استنادًا إلى DeepSeek V3 مبلغًا إضافيًا قدره 294,000 دولار أمريكي فقط. تستخدم نماذج الاستدلال المعرفة المكتسبة من النماذج الأساسية وتُوسّعها، ولذلك يُمكن بناؤها حتى مع بنية تحتية حاسوبية محدودة. توجد بالفعل نماذج استدلال متخصصة في مجالات البرمجة والرياضيات والطب. ويخطط مشروع SOOFI صراحةً لتطوير نموذج استدلال إلى جانب نموذج LLM الأساسي.
يُتيح هذا فرصًا تجارية ملموسة للشركات: إذ يُمكن معالجة استفسارات العملاء، وتحليلات الأخطاء، والمراجعات القانونية، والتقييمات الطبية الأولية تلقائيًا وبشفافية. وهذا لا يُوفر الوقت فحسب، بل يُقلل أيضًا من التكاليف المرتبطة بالأخطاء. كما يُمكن للشركات المتوسطة الحجم والأقسام المتخصصة تطوير حلول ذكاء اصطناعي مُخصصة دون استثمارات ضخمة، بالاعتماد مبدئيًا على نماذج مفتوحة المصدر موجودة، ثم الانتقال لاحقًا إلى نموذج أوروبي أساسي.
ذو صلة بهذا الموضوع:
العوامل في الحوسبة أثناء الاختبار: الذكاء أثناء التشغيل
المكون الثالث للأنظمة المعيارية هو الوكلاء في الحوسبة أثناء الاختبار. في هذا النهج، يقوم نموذج اللغة مبدئيًا بتوليد إجابات محتملة أثناء الاستدلال. ثم تقوم وكلاء متخصصة للغاية بالتحقق من هذه الإجابات بشكل مستقل. الميزة الرئيسية: انخفضت تكاليف الحوسبة أثناء الاختبار بشكل ملحوظ على مر السنين، ولم تعد هناك حاجة لتعديلات النموذج أثناء التدريب.
قدمت مايكروسوفت، من خلال نظامها التشخيصي المدعوم بالذكاء الاصطناعي (MAI-DxO)، مثالاً بارزاً على قوة هذا النهج. يستخدم النظام خمسة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين، يؤدي كل منهم دوراً طبياً مختلفاً: توليد الفرضيات، واختيار الاختبارات، وتفسير الأدلة، وبناء التوافق، والتشخيص النهائي. في دراسة مقارنة شملت 304 حالات معقدة من مجلة نيو إنجلاند الطبية، حقق النظام معدل تشخيص بلغ 85.5%، بينما لم يتمكن الأطباء ذوو الخبرة، في ظل ظروف محدودة، من تشخيص سوى 20% من الحالات بشكل صحيح. في الوقت نفسه، قلل النظام الحاجة إلى الفحوصات المخبرية والتصويرية بنسبة 28%.
يمكن للشركات تطبيق نموذج المُولِّد-المُدقِّق هذا، حتى باستخدام كوادرها التقنية الخاصة. ويمكن تطوير البرامج الوسيطة بشكل مستقل، مما يُتيح التطوير الموزع. وبات بإمكان العديد من الشركات الآن تحمُّل تكلفة هذا النهج لعدم الحاجة إلى تعديلات معقدة على النموذج.
مشروع SOOFI: إجابة أوروبا تتشكل
يُبرهن مشروع SOOFI على أن أوروبا قادرة، نظريًا وعمليًا، على اتخاذ إجراءات فعّالة. يرمز SOOFI إلى "نماذج المؤسسات السيادية مفتوحة المصدر"، وهو أحد أكثر المشاريع طموحًا لتعزيز سيادة الذكاء الاصطناعي الأوروبية. يعمل اتحاد يضم ست مؤسسات بحثية ألمانية، هي: معهد فراونهوفر لأنظمة الذكاء الاصطناعي وأنظمة المعلومات، ومعهد فراونهوفر لأنظمة المعلومات، والمركز الألماني لأبحاث الذكاء الاصطناعي، وجامعات فورتسبورغ وهانوفر ودارمشتات التقنية، على تطوير نموذج لغوي مفتوح المصدر يضم ما يقارب 100 مليار مُعامل، وذلك بالتعاون مع شركتين ناشئتين.
تموّل وزارة الاقتصاد والطاقة الألمانية الاتحادية المشروع بمبلغ 20 مليون يورو حتى يوليو 2026. ويجري تدريب النموذج على منصة الذكاء الاصطناعي السحابية الصناعية التابعة لشركة T-Systems، وهي إحدى أكبر مراكز الذكاء الاصطناعي في أوروبا، وتضم أكثر من 10,000 وحدة معالجة رسومية، وقدرة حاسوبية تبلغ 0.5 إكسا فلوبس، وسعة تخزين تقارب 20 بيتابايت. ويهدف مشروع SOOFI إلى استبدال نموذج Teuken-7B الحالي، الذي طوّره معهد فراونهوفر عام 2024 كنموذج أوروبي متعدد اللغات بسبعة مليارات مُعامل. وإلى جانب النموذج الأساسي، يجري تطوير نموذج استدلال قادر على التفكير المنظم وحلّ المشكلات متعددة المراحل.
يتم توفير التمويل من خلال مبادرة 8ra، التي أنشأتها اثنتا عشرة دولة عضواً في الاتحاد الأوروبي. بالتوازي، أطلقت ألمانيا وفرنسا مبادرة أخرى، هي الحوار التنفيذي الفرنسي الألماني حول الذكاء الاصطناعي، بمشاركة شركات أوروبية رائدة مثل سيمنز إنرجي، ودويتشه تيليكوم، وآرتي، وشوارتز ديجيتس. يهدف هذا الحوار إلى وضع خارطة طريق للذكاء الاصطناعي موجهة نحو الصناعة وتركز على التطبيق العملي في أوروبا، بقيادة معهد فراونهوفر، ومعهد أبحاث علوم الحاسوب والتحكم الآلي (Inria)، ومعهد المناجم والاتصالات كشركاء أساسيين.
ثالوث السيادة الأوروبية
تؤدي اللبنات التكنولوجية إلى خطة ملموسة من ثلاث مراحل قابلة للتنفيذ ضمن الإطار الأوروبي الحالي.
تتمثل الخطوة الأولى في الترويج لنموذج أساسي أوروبي كمبادرة مشتركة بين خبراء متعددين، مصمم كإجراء للبنية التحتية مفتوحة المصدر. يُعد تطوير نموذج مفتوح عالي الأداء بمثابة المكافئ الرقمي لشبكة الكهرباء أو النقل. وتشكل منصتا SOOFI وTeuken نقطة الانطلاق. ويمكن توسيع النموذج الأساسي تدريجيًا ببيانات عالية الجودة ومتخصصة في المجال، وكهيكلية نموذجية للمؤسسات (MoE).
تتضمن الخطوة الثانية بناء نماذج استدلال متخصصة، بدعم من الشركات. هذه المشاريع أقل تعقيدًا بكثير من تدريب النماذج الأساسية. ستعتمد نماذج الاستدلال مبدئيًا على نماذج أساسية مفتوحة المصدر موجودة من الولايات المتحدة أو ميسترال، ثم تنتقل لاحقًا إلى نموذج أساسي أوروبي. يمكن لفرق أصغر تحقيق نتائج ملموسة بميزانيات تتراوح بين ستة وسبعة أرقام.
تتضمن الخطوة الثالثة توسيع نطاق استخدام الوكلاء في الحوسبة أثناء الاختبار، مما يُسهم في إنشاء وحدات نمطية، وحلقات تغذية راجعة، وأنظمة بيئية متكاملة. يمكن للشركات توسيع النماذج باستخدام الوكلاء بالتوازي. تُحسّن بيانات التغذية الراجعة الناتجة نماذج الاستدلال، والتي بدورها تُثري النماذج الأساسية بمعرفة إضافية عن العالم. يُنشئ هذا نظامًا دائريًا يُحسّن نفسه مع كل خبير جديد يُضاف إلى النموذج الأساسي. سيكون هذا النظام البيئي التعليمي متاحًا للشركات، والأوساط الأكاديمية، ومجتمعات المصادر المفتوحة.
الفرصة تضيق: العمل بدلًا من الأمل
الوضع الاستراتيجي واضح. طالما استمر الوصول إلى النماذج المفتوحة، يمكن لأوروبا أن تسلك مسار نماذج اللغة المعيارية. المتطلبات الأساسية متوفرة: مستوى عالٍ من التكامل الرأسي في الصناعة، وقاعدة مواهب غنية في الجامعات ومراكز الأبحاث، وإطار تنظيمي يفرض الشفافية وحماية البيانات، وهو ما لا يُعدّ عيبًا في ظلّ البنى المعيارية، بل ميزة تنافسية.
مع ذلك، فإن هذه الفرصة ليست بلا حدود. فبينما يتزايد التوجه نحو نماذج اللغة الإقليمية والمتخصصة عالميًا، تترسخ هيمنة مزودي الخدمات الأمريكيين مع مرور كل ربع سنة. وبحلول عام ٢٠٢٦، سيتضح التحول من نماذج اللغة الموحدة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين والمستقلين. وستصبح الشركات الأوروبية التي تفشل في تطوير خبراتها الخاصة الآن معتمدة كليًا على مزودي الخدمات الخارجيين في غضون سنوات قليلة، على غرار الوضع مع خدمات الحوسبة السحابية، حيث أصبحت أوروبا مجرد مستخدم للتقنيات الأساسية الأجنبية.
التقنيات اللازمة متوفرة، والمفاهيم مجرّبة، والمشاريع الأولى قيد التنفيذ. ما ينقص ليس الجدوى التقنية، بل الإرادة السياسية والريادية لتوسيع نطاق هذه المناهج. تواجه أوروبا خياراً بين الاستقلال التكنولوجي من خلال البنية التحتية الذكية، والتبعية الدائمة نتيجة التقاعس. يجب اتخاذ القرار الآن.
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!
Konrad Wolfenstein
يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.
يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا أو الاتصال بي مباشرةً +49 89 89 674 804 ( ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: [email protected]
أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
