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.اضافة اعلان

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.

ففي عام 2022، عدلت شركة Nvidia تصميم رقاقة رئيسية لها لتطوير نسخة مخصصة للسوق الصينية تتماشى مع حدود القيود. ومع ذلك، كانت الرقاقة لا تزال مفيدة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مما دفع الولايات المتحدة إلى تشديد القيود في أكتوبر 2023.

وقال لينارت هايم، رئيس الذكاء الاصطناعي والحوسبة في مركز سياسة التكنولوجيا والأمن التابع لمؤسسة RAND: "كان لدينا عام تمكنت فيه [الصين] من شراء رقائق تُعتبر فعليًا جيدة جدًا". وأوضح أن هذه الثغرة، إلى جانب الوقت اللازم لدخول الرقائق الجديدة إلى بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، هي السبب في أننا لم نر بعد التأثير الكامل لقيود التصدير على تطوير الذكاء الاصطناعي في الصين.

وفي نوفمبر، أصدرت شركة Tencent نموذج لغة يُدعى Hunyuan-Large، الذي تفوق على أقوى نسخة من نموذج Llama 3.1 الذي تنتجه Meta في العديد من المعايير. وعلى الرغم من أن المعايير ليست مقياسًا مثاليًا لمقارنة الذكاء العام لنماذج الذكاء الاصطناعي، إلا أن أداء Hunyuan-Large يُعد مثيرًا للإعجاب لأنه تم تدريبه باستخدام وحدات معالجة الرسومات Nvidia H20 الأقل قوة وغير المقيدة، وفقًا لأبحاث مختبر المخاطر والأمن بجامعة بيركلي.

ويقول ريتوِك جوبتا، مؤلف البحث ومستشار وحدة الابتكار الدفاعي بوزارة الدفاع الأمريكية: "من الواضح أنهم يستفيدون بشكل أفضل من الأجهزة بفضل البرمجيات المحسنة". ويُعتقد أن نموذج DeepSeek-v3، الذي يُعد أقوى نموذج مفتوح متاح، قد تم تدريبه أيضًا باستخدام قدر ضئيل بشكل مفاجئ من القوة الحاسوبية.

وعلى الرغم من عدم اليقين الكبير بشأن كيفية تعامل الرئيس 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.

وأضاف أن تضييق الفجوة لا يعني بالضرورة أن قيود التصدير تفشل. يقول: "دعونا نبتعد عن هذا التصور الثنائي حول نجاح أو فشل قيود التصدير"، مشيرًا إلى أن الأمر قد يستغرق وقتًا أطول لتشعر الصين بتأثيرها الكامل.

وشهد العقد الأخير زيادة مذهلة في القوة الحاسوبية المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يُقدَّر أن نموذج GPT-4 الذي أصدرته شركة OpenAI في عام 2023 تم تدريبه باستخدام قوة حاسوبية تزيد بنحو 10,000 ضعف عن تلك التي استُخدمت لتدريب GPT-2 في عام 2019. وتشير الدلائل إلى أن هذا الاتجاه مستمر، حيث تقوم شركات أمريكية مثل X وAmazon ببناء حواسيب فائقة ضخمة تحتوي على مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، متجاوزة بكثير القوة الحاسوبية المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة اليوم.

وإذا استمر هذا الاتجاه، يتوقع هايم أن تقيد قيود تصدير الرقائق التي تفرضها الولايات المتحدة قدرة الصين على مواكبة التطور في مجال الذكاء الاصطناعي. يقول هايم: "قيود التصدير تضربك بشكل أساسي على مستوى الكمية"، مضيفًا أنه حتى لو وصلت بعض الرقائق المحظورة إلى أيدي المطورين الصينيين، فإن تقليل الكمية يجعل من الصعب تدريب النماذج ونشرها على نطاق واسع. ويضيف: "أتوقع أن تصبح قيود التصدير أكثر تأثيرًا مع مرور الوقت، طالما أن القوة الحاسوبية تظل بنفس الأهمية".

وفي واشنطن، يقول سكوت سينغر، الباحث الزائر في برنامج التكنولوجيا والشؤون الدولية بمؤسسة كارنيجي للسلام الدولي: "هناك حاليًا تردد في دعوة الصين إلى طاولة المفاوضات." ويُضيف: "المنطق الضمني هو: 'إذا كانت الولايات المتحدة متقدمة، فلماذا نشارك أي شيء؟'"

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".