كيف تقفل الصين الفجوة في الذكاء الاصطناعي مع الولايات المتحدة

أصدرت معهد جامعة ستانفورد للذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان (HAI) مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026 في أبريل، وأفاد أن الفجوة بين أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية والصينية قد تقلصت إلى 2.7 نقطة مئوية. احتل Claude Opus 4.6 من Anthropic صدارة تصنيفات منصة Chatbot Arena برصيد 1,503 اعتباراً من مارس 2026، بينما حل Dola-Seed-2.0-Preview من ByteDance في المرتبة الثانية برصيد 1,464 — بفارق 39 نقطة، وفقاً للتقرير.

يعتبر هذا الهامش انكماشاً حاداً عن مايو 2023، عندما كانت نماذج الولايات المتحدة تتفوق على نظيراتها الصينية بين 17.5 إلى 31.6 نقطة مئوية عبر المعايير الرئيسية، كما وجد معهد ستانفورد HAI. تبادلت نماذج البلدين المرتبة الأولى على منصات التصنيف المختلفة عدة مرات منذ أوائل 2025، بما في ذلك لحظة في فبراير 2025 عندما تطابق DeepSeek-R1 مع نظام الولايات المتحدة الرائد، كما ذكر التقرير.

الإنفاق أقل بكثير، اللحاق بأي حال

يأتي تقارب فجوة الأداء على الرغم من فجوة تمويل واسعة. جذبت شركات الولايات المتحدة 285.9 مليار دولار في استثمارات الذكاء الاصطناعي الخاصة في 2025، مقابل 12.4 مليار دولار في الصين — نسبة تقريبية من 23 إلى 1، كما أفاد معهد ستانفورد HAI. حذر المعهد من أن الرقم الصيني من المحتمل أن يقلل من تقدير الإنفاق الحقيقي، حيث تقنع بكين بالموارد من خلال وسائل موجهة من الدولة لا تمسكها قواعد البيانات الخاصة بالكامل؛ قدّر ستانفورد أن الصين نشرت تقريباً 912 مليار دولار من خلال مثل هذه الصناديق عبر الصناعات بين 2000 و 2023.

توضح أحجام الصفقات الخاصة التباين: وحدها Anthropic جمعت جولة Series G بقيمة 30 مليار دولار في فبراير 2026 بتقييم 380 مليار دولار، وفقاً للإبلاغ الذي استشهد به implicator.ai، بينما جذبت مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية جماعياً حوالي 100 مليون دولار من مستثمري الخليج حول الفترة ذاتها، مقارنة بحوالي 15 مليار دولار تتدفق إلى مختبرات الولايات المتحدة.

الرهان مفتوح المصدر

السبب المركزي لاللحاق السريع بالصين هو استراتيجيتها في توزيع مفتوح المصدر. أصدرت مختبرات صينية مثل DeepSeek و Qwen من Alibaba و Kimi من Moonshot AI و MiniMax و Zhipu العديد من النماذج كتنزيلات مفتوحة الأوزان يمكن للمطورين في جميع أنحاء العالم تشغيلها وتعديلها مجاناً، وفقاً للإبلاغ من Rest of World. احتفظت قادة الولايات المتحدة OpenAI و Anthropic بأنظمتهم الأكثر قدرة بدلاً من ذلك خلف واجهات برمجية مدفوعة واشتراكات، حماية الهوامش لكن الحد من الانتشار العالمي، وفقاً للإبلاغ ذاته.

استحقت الاستراتيجية من حيث الاعتماد: وصلت نماذج مفتوحة المصدر الصينية — بقيادة Qwen و MiniMax و DeepSeek — إلى حوالي ثلث استخدام نماذج اللغة الضخمة العالمي، ارتفاعاً من لا شيء تقريباً في أواخر 2024، وفقاً لتحليل Fortune. كان دفع كفاءة التكاليف من DeepSeek جزءاً من هذا التحول؛ قالت الشركة الأم أنها يمكن أن توليد مليون رمز من الإنتاج لحوالي 3 يوان (تقريباً 50 سنتاً)، حوالي عشرين من تكلفة ChatGPT المعاصرة، كما أفاد Fortune.

لاحظ معهد ستانفورد HAI's 2026 Index انعكاساً جزئياً لهذا الاتجاه: بعض الشركات الصينية تتحرك نحو نماذج مغلقة مدفوعة. أطلقت Alibaba Qwen3.6-Plus و Qwen3.5-Omni كخدمات سحابية مدفوعة، وأطلقت Zhipu GLM-5-Turbo الخاص بها كمصدر مغلق، وسعرته بـ 1.40 دولار لكل مليون رمز إدخال و 4.40 دولار لكل مليون رمز إنتاج — أقل من معدلات Anthropic بـ 5/25 دولار لـ Claude Opus 4.6، وفقاً لملخص implicator.ai للتقرير.

الرقائق والحلول البديلة

تقلص الوصول العملي لـ Nvidia إلى سوق مراكز البيانات الصينية وسط قيود واشنطن على صادرات الرقائق المتقدمة. بحلول نهاية السنة المالية 2026، سجلت الشركة عدم وجود دخل من رقائق H20 — نموذج مخصص للصين — في ربعها الأخير، وفي الوقت ذاته، ثبطت بكين بشكل منفصل الشركات المحلية عن استخدام منتجات Nvidia بسبب المخاوف الأمنية، وفقاً لإبلاغ Gulf News عن خطط إنتاج الرقائق للشركة.

استخدمت Huawei الفرصة لتوسيع خط رقائق Ascend شلها. تخطط الشركة لإنتاج حوالي 600،000 وحدة من Ascend 910C في 2026 — حوالي ضعف إنتاج 2025 — وزيادة إجمالي إنتاج Ascend die إلى ما يصل إلى 1.6 مليون وحدة، كما أفاد Gulf News، استشهاداً بأهداف الإنتاج. لا تزال الرقائق مصنوعة على تقنية عملية 7-nanometer من خلال شريك محلي SMIC، مقابل عقد 4-nanometer المستخدمة في أحدث وحدات معالجة الرسومات من Nvidia، ولا تزال Huawei تعتمد على مكونات ذاكرة عالية النطاق الترددي الأجنبية، كما قال التقرير ذاته.

حيث يقود كل جانب بالفعل

تقييم معهد ستانفورد HAI ليس أن الصين تجاوزت الولايات المتحدة بشكل مطلق، بل أن البلدين يقودان على مقاييس مختلفة. الولايات المتحدة لا تزال تقود في إجمالي الاستثمار، وإنتاج نماذج الحدود الأولى، والبنية التحتية الحسابية. تقود الصين في حجم منشورات الذكاء الاصطناعي، والاستشهادات، وتقديمات براءات الاختراع وتركيبات الروبوتات الصناعية، وفقاً لملخص الفهرس لنتائج 2026.

على براءات الاختراع، قدمت الكيانات الصينية 69.7% من براءات اختراع الذكاء الاصطناعي عالمياً، وأنتج الباحثون الصينيون 23.2% من منشورات الذكاء الاصطناعي العالمية و 20.6% من الاستشهادات، مقابل 12.6% للولايات المتحدة، وفقاً لمؤشر ستانفورد HAI 2026 كما أفاد The Next Web. على الروبوتات، ركبت الصين حوالي 295،000 روبوت صناعي في الفترة المقاسة — تقريباً تسع مرات من 34،200 للولايات المتحدة، وجد التقرير ذاته.

لاحظ الفهرس أيضاً ضعفاً أمريكياً غير مرتبط بالرقائق أو التمويل: هاجرة علماء الذكاء الاصطناعي إلى الولايات المتحدة انخفضت 89% منذ 2017، مع انخفاض 80% في السنة الأخيرة وحدها، على الرغم من أن الولايات المتحدة لا تزال تستضيف أكثر باحثي الذكاء الاصطناعي من أي دولة أخرى، وفقاً لملخص معهد ستانفورد HAI للتقرير.

السياسة الصناعية مقابل رهانات القطاع الخاص

تختلف الاستراتيجيات الأساسية للبلدين هيكلياً. تدمج منهجية الصين تطوير الذكاء الاصطناعي داخل إطار عمل منسق من الدولة للسياسة الصناعية وصناديق التوجيه الحكومية، كما ينعكس في أرقام الاستثمار الموصوفة أعلاه، بينما يعتمد نموذج الولايات المتحدة أكثر على تعبئة رأس المال الخاص والمنافسة الشركاتية بين مختبرات مثل OpenAI و Anthropic و Google و xAI.

كما أصبحت التوترات التجارية داخل صناعة الولايات المتحدة علنية. تبادل الرئيس التنفيذي لـ OpenAI Sam Altman ورئيس Tesla و xAI Elon Musk لكمات علنية — لقد استدعى Musk Altman "Scam Altman," بينما انتقد Altman خطط مركز البيانات عبر الأقمار الصناعية لـ Musk بأنها غير قابلة للتطبيق، وفقاً لـ Business Insider Japan. على الرغم من هذا التنافس، وافقت شركات الذكاء الاصطناعي الأمريكية الرئيسية — بما في ذلك OpenAI و Anthropic و xAI و Google و Nvidia — على إطار عمل تقوده البيت الأبيض لمعايير السلامة الطوعية، كما ذكر التقرير.