فهم شامل لأفضل ثماني شركات ذكاء اصطناعي في الصين والولايات المتحدة، والمؤسسون وراء النماذج

إعداد: PANews

لا توجد إجابة صحيحة واحدة لبدء عمل في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للعلماء الأكاديميين، وفرق تحويل الأبحاث إلى صناعة، والمهندسين الكميين، ورجال الأعمال عبر الصناعات، وكذلك المنظمين التشغيليين، أن يجدوا مكانهم في هذه المنافسة.

على مدار العقد الماضي، تحول الذكاء الاصطناعي من أبحاث متقدمة في المختبرات إلى قوة مركزية تحدد ملامح صناعة التكنولوجيا. اليوم، تشمل الشركات الأكثر شهرة في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic وxAI، بالإضافة إلى DeepSeek وDark Side of the Moon وZhiyuan AI وMiniMax.

على السطح، جميعها تعمل على تطوير نماذج كبيرة، لكنها تمثل مسارات ريادية مختلفة تمامًا: بعضهم جاء من أبحاث أكاديمية رائدة، وبعضهم دفع نتائج الأبحاث الجامعية نحو الصناعة، وبعضهم جمع القوة الحاسوبية ورأس المال في التمويل الكمي، بينما يتمتع آخرون بمهارات في التمويل والمنتجات والتشغيل والتنظيم، مما يجعل فرقهم التقنية تتحول إلى شركات عالمية.

🇨🇳 الصين: من الأبحاث الأكاديمية والمختبرات إلى الهندسة الكمية

Dark Side of the Moon: تحويل ورقة بحثية غيرت الصناعة إلى منتج يمكن للجميع استخدامه

تأسست Dark Side of the Moon في عام 2023، ومنتجها Kimi هو واحد من أكثر المنتجات تميزًا في تطبيقات النماذج الكبيرة في الصين، حيث يركز نموذج Kimi K3 على تعدد الوسائط، والسياق الطويل، والبرمجة، والاستدلال العميق.

المؤسس يانغ تشي لين، وُلِد في عام 1992 في شانتو، غوانغدونغ، وتخرج من جامعة تسينغهوا، ثم حصل على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة كارنيجي ميلون، حيث درس تحت إشراف باحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية، وشارك في مرحلة الدكتوراه في أعمال مثل Transformer-XL وXLNet التي تم الاستشهاد بها على نطاق واسع لاحقًا، وعمل أيضًا في Google Brain وMeta في أبحاث الذكاء الاصطناعي.

بين رواد الأعمال في الصين، اتبع يانغ تشي لين المسار الأكثر تقليدية - حيث أثبت حكمته في الأوساط الأكاديمية أولاً، ثم حول هذه الحكمة إلى منتج يمكن للجميع استخدامه مباشرة. بالمقارنة مع مسار Zhiyuan الذي يميل أكثر نحو خدمات الشركات، كانت Dark Side of the Moon تستهدف من البداية السوق الاستهلاكية.

Zhiyuan AI: نموذج صناعي خرج من مختبر تسينغهوا

تأسست Zhiyuan AI في عام 2019، وهي ناتجة عن نظام مختبر هندسة المعرفة في جامعة تسينغهوا، وتمثل مسارها التكنولوجي سلسلة GLM، حيث تركز على النماذج الأساسية، وخدمات الشركات، ومنصات النماذج.

المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي تشانغ بينغ، درس في جامعة تسينغهوا في جميع مراحل دراسته، وعمل بين عامي 2005 و2020 على بناء مختبر هندسة المعرفة ومنصة AMiner الأكاديمية، دون أن يكون لديه خبرة في شركات الإنترنت الكبرى التقليدية.

ما يميز Zhiyuan AI هو نقطة انطلاقها - حيث لم تبدأ بمنتج ناجح واحد، بل حولت مجموعة من المعرفة الأكاديمية والشبكات الأكاديمية التي تراكمت على مدى عشر سنوات في مختبر جامعي إلى منصة نماذج أساسية يمكن تقديم خدماتها للجمهور. وهذا هو أكبر اختلاف بينها وبين Dark Side of the Moon: واحدة بدأت كمنصة، والأخرى كمنتج.

DeepSeek: استثمار الأموال المكتسبة من التداول الكمي في النماذج الكبيرة

تأسست DeepSeek في عام 2023، وتركز على النماذج الأساسية، وكفاءة التدريب، والأوزان المفتوحة، والنماذج الممثلة تشمل DeepSeek-V3 وR1 والسلسلة V4 اللاحقة.

المؤسس ليانغ وينفينغ، وُلِد في عام 1985 في ووتشوان، غوانغدونغ، ودرس الهندسة الإلكترونية في جامعة تشجيانغ، ثم حصل على درجة الماجستير في هندسة المعلومات والاتصالات، حيث كان بحثه يتعلق بالرؤية الآلية. لم يكن لديه خبرة في شركات كبيرة مثل هواوي أو تينسنت أو بايدو، بل غاص في التداول الكمي في مرحلة الدراسات العليا، ثم شارك في تأسيس شركة Huansheng Quant.

مسار ليانغ وينفينغ هو الأكثر تميزًا بين هذه الشركات: لم يكن باحثًا أولاً ثم يبحث عن المال، بل جمع رأس المال والقدرة الحاسوبية من خلال الاستثمار الكمي، ثم استثمر هذه الموارد في تطوير النماذج الكبيرة. DeepSeek هي، بمعنى ما، نتاج "القدرة الحاسوبية المكتسبة من المال المالي، تُغذى إلى الذكاء الاصطناعي".

MiniMax: من مدير تقني في شركة كبيرة إلى رائد أعمال متعدد الوسائط

تأسست MiniMax في عام 2022، وهي شركة نماذج أساسية متعددة الوسائط، تغطي النصوص، والصوت، والصور، والفيديو، ومنتجاتها تشمل Hai Luo AI وXing Ye وغيرها.

المؤسس يان جينجي، حاصل على بكالوريوس في الرياضيات من جامعة جنوب شرق الصين، ودكتوراه في الذكاء الاصطناعي من معهد أبحاث الأتمتة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، وأكمل أبحاث ما بعد الدكتوراه في جامعة تسينغهوا. قبل بدء عمله، عمل لأكثر من ست سنوات في شركة SenseTime، حيث شغل منصب نائب الرئيس ونائب عميد المعهد.

يمتلك يان جينجي نوعين من الخبرات - تدريب أكاديمي قوي، وتجربة عملية في إدارة المنتجات وقيادة الفرق في فريق AI مثل SenseTime. اختار MiniMax اتباع مسار أكثر صعوبة في النماذج متعددة الوسائط، وهو نوع من الاختيار الطبيعي الناتج عن تداخل هذين النوعين من الخبرات.

🇺🇸 الولايات المتحدة: من الأبحاث الأساسية، وإدارة الأمان إلى دمج الموارد عبر الصناعات

Anthropic: أخ وأخت، نصفهما فيزيائي ونصفهما منظم

تأسست Anthropic في عام 2021، من قبل مجموعة من الباحثين الذين غادروا OpenAI، والمفهوم الأساسي هو "يجب أن يتقدم أمان الذكاء الاصطناعي بالتوازي مع تطوير القدرات"، والمنتج الرئيسي هو سلسلة Claude.

المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي داريو أمودي، درس الفيزياء في جامعة ستانفورد، ثم انتقل إلى جامعة برينستون لدراسة البيولوجيا الفيزيائية في مرحلة الدكتوراه. استمرت هذه الخلفية متعددة التخصصات في مسار أبحاثه - حيث انضم أولاً إلى Google Brain كعالم أبحاث كبير، ثم انتقل إلى OpenAI كنائب رئيس الأبحاث، وشارك في تدريب GPT-2 وGPT-3، وكان أيضًا أحد المشاركين الرئيسيين في أبحاث RLHF (التعلم المعزز القائم على ملاحظات البشر) في المراحل المبكرة. في عام 2021، غادر مع شقيقته دانييلا وعدد من زملائه في OpenAI لتأسيس Anthropic.

مسار دانييلا مختلف تمامًا. درست الأدب الإنجليزي في مرحلة البكالوريوس، ولم تدخل مباشرة إلى الصناعة التقنية بعد التخرج، بل عملت في البداية في وظائف تشغيلية في Stripe وOpenAI. في Anthropic، دورها ليس تدريب النماذج، بل بناء النظام الأساسي الذي يمكن أن يعمل بشكل آمن ومستقر - من التوظيف، وإدارة الشركة، إلى تنفيذ السياسات الأمنية.
هذا الثنائي الأخوي، يمثل إلى حد ما صورة مصغرة لشركة Anthropic: حيث يحتاج الأمر إلى شخص مثل داريو يمكنه الحكم على المسار التكنولوجي وفهم حدود قدرات النماذج، وكذلك شخص مثل دانييلا الذي يفهم التنظيم والعمليات وإدارة المخاطر.

OpenAI: شخص يجيد سرد القصص وآخر يفهم التقنية

تأسست OpenAI في عام 2015، وقدمت منتجات بارزة مثل ChatGPT وGPT وSora، وهي الشركة الأساسية التي أدخلت الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الجمهور.

سام ألتمان، ترك الدراسة بعد عامين من دراسة علوم الكمبيوتر في جامعة ستانفورد، وأسس شركة Loopt للتواصل الاجتماعي، ثم شغل منصب رئيس Y Combinator. لم تكن نقاط قوته في نشر الأوراق البحثية الرائدة، بل في جمع الأموال، وتقييم المنتجات، وتحفيز التنظيم، وسرد قصة تقنية جيدة.

إيليا سوتسكيڤر هو نوع آخر من الأشخاص. يحمل درجة الدكتوراه في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر من جامعة تورنتو، حيث درس تحت إشراف رائد التعلم العميق جيفري هينتون، وعمل في Google Brain على إنجازات مهمة مثل AlexNet وSeq2Seq، وقاد مسار التدريب على نطاق واسع في OpenAI في مراحله المبكرة.

إذا كان إيليا هو من يحدد نوع النماذج التي يمكن أن تنتجها OpenAI، فإن سام هو من يحدد ما إذا كانت هذه الشركة ستبقى على قيد الحياة، وتحصل على الأموال، وتبيع التقنية. إن الجمع بين هذين الشخصين يمثل تقريبًا أنجح ممارسة لنموذج "العالم + المنظم" في وادي السيليكون.

xAI: إيلون ماسك ينقل مهاراته في صناعة السيارات والصواريخ إلى الذكاء الاصطناعي

تأسست xAI في عام 2023، والمنتج الرئيسي هو Grok، الذي يركز على المعلومات في الوقت الحقيقي، والاستدلال، ووسائط التوليد، ويرتبط ارتباطًا وثيقًا بمنصة X.

المؤسس إيلون ماسك وُلِد في بريتوريا، جنوب أفريقيا، ودرس الفيزياء والاقتصاد في الجامعة، ثم ترك برنامج الدراسات العليا في جامعة ستانفورد. على عكس مؤسسي الذكاء الاصطناعي الآخرين، لم يكن لديه خبرة في شركات كبيرة تقليدية، بل شارك في تأسيس شركات مثل Zip2 وPayPal وSpaceX وNeuralink، وترأس Tesla لفترة طويلة.

دخل ماسك مجال الذكاء الاصطناعي ليس من خلال الأبحاث أو المختبرات، بل من خلال دمج الموارد التي اكتسبها من الأعمال عبر الصناعات مثل الدفع، والسيارات الكهربائية، والفضاء، والاتصالات عبر الأقمار الصناعية، ومنصات التواصل الاجتماعي، وضخها مباشرة في القوة الحاسوبية والبيانات اللازمة لتدريب النماذج الكبيرة.

Google DeepMind: عبقري الشطرنج يسير في طريق من الألعاب إلى البروتين

تأسست Google DeepMind في عام 2010، وتم الاستحواذ عليها من قبل Google في عام 2014، وهي الآن المؤسسة الأساسية للبحث في الذكاء الاصطناعي في Google، وقد أطلقت AlphaGo وAlphaFold وGemini.

المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي ديميس هاسابيس وُلِد في لندن، المملكة المتحدة، وحصل على درجة الشرف في علوم الكمبيوتر من جامعة كامبريدج ودرجة الدكتوراه في علم الأعصاب المعرفي من جامعة لندن. كان لاعب شطرنج بارع في صغره، وشارك في تطوير لعبة "Theme Park" في سن السابعة عشر، ثم أسس شركة الألعاب Elixir Studios.

ساعدته الألعاب على تطوير حدسه حول الأنظمة المعقدة واتخاذ القرارات، بينما منحته علوم الأعصاب منظورًا بيولوجيًا لفهم "الذكاء" نفسه، ووفرت له علوم الكمبيوتر القدرة الهندسية لتحويل هذه الأفكار إلى واقع. نجاح AlphaGo وAlphaFold هو تقريبًا نتيجة تداخل هذه التجارب الثلاث - مما جعله يحصل على جائزة نوبل في الكيمياء في عام 2024.

أربع مسارات للمؤسسين: لا توجد قالب واحد لبدء عمل في الذكاء الاصطناعي

عند النظر إلى هذه الشركات الثماني، يمكن تقسيم خلفيات المؤسسين إلى أربع فئات.
الفئة الأولى: مؤسسو الأبحاث التقنية البحتة. يانغ تشي لين، يان جينجي، داريو أمودي، إيليا سوتسكيڤر، وديميس هاسابيس جميعهم يمتلكون تدريبًا بحثيًا منهجيًا، حيث يشتركون في القدرة على الحكم على المسار التكنولوجي، وقيادة فرق البحث، وتشكيل حواجز حقيقية في قدرات النماذج أو طرق التدريب. حيث يقترب يانغ تشي لين وإيليا من "كتابة ورقة بحثية غيرت الصناعة أولاً، ثم الانتقال إلى ريادة الأعمال"؛ بينما هاسابيس هو نتاج تداخل علوم الكمبيوتر والألعاب وعلوم الأعصاب.
الفئة الثانية: تحويل نتائج الأبحاث الجامعية إلى صناعة. تعتبر Zhiyuan AI النموذج الأكثر تمثيلًا، حيث تأتي قدراتها الأساسية مباشرة من تراكم سنوات في مختبر هندسة المعرفة في تسينغهوا. بينما تمتلك Dark Side of the Moon أيضًا جينات قوية من تسينغهوا والأبحاث الخارجية، لكن مسارها أكثر تجاريًا - حيث لم تتوقف عند تحويل النتائج الأكاديمية إلى خدمات للشركات، بل قامت مباشرة بإنشاء منتج موجه للجمهور.
الفئة الثالثة: دمج الرياضيات والهندسة ورأس المال. ينتمي ليانغ وينفينغ وماسك إلى هذه الفئة، لكن مصادر الموارد مختلفة تمامًا - حيث جمع ليانغ وينفينغ رأس المال والقدرة الحاسوبية من خلال الاستثمار الكمي، بينما استخدم ماسك الأعمال عبر الصناعات مثل الدفع، والسيارات، والفضاء، ومنصات التواصل الاجتماعي لجمع الموارد. النقطة المشتركة هي أن دخولهم إلى مجال الذكاء الاصطناعي لم يعتمد فقط على الخوارزميات نفسها.
الفئة الرابعة: المنظمون غير التقنيين والشركاء المؤسسون التقنيون. يمثل سام ألتمان ودانييلا أمودي هذا المسار. قد لا يكونوا أفضل الباحثين في النماذج، لكنهم يحددون ما إذا كانت الشركة ستتمكن من توظيف الأشخاص، وجمع الأموال، وبناء المنتجات، وتحمل ضغوط التنظيم، والبقاء متماسكة أثناء التوسع السريع.
لم تكن المنافسة في الذكاء الاصطناعي على الإطلاق مجرد "من لديه درجة دكتوراه في الكمبيوتر"، ولا "من يمكنه تدريب نماذج أكبر".
ما يحدد ما إذا كانت الشركة ستظل رائدة هو ما إذا كانت القدرة على البحث والهندسة والمنتجات ورأس المال والتنظيم يمكن أن تشكل حلقة مغلقة: العلماء يحددون الحد الأقصى التكنولوجي، وفريق الهندسة يحدد ما إذا كانت النماذج يمكن أن تُطبق، وفريق المنتجات يحدد ما إذا كان المستخدمون يرغبون في الاستخدام، ورأس المال يحدد القدرة الحاسوبية والاستثمار في المواهب، بينما تحدد التنظيمات والإدارة ما إذا كانت الشركة يمكن أن تعمل على المدى الطويل.
من هذا المنظور، لا توجد إجابة صحيحة واحدة لبدء عمل في الذكاء الاصطناعي.
يمكن للعلماء الأكاديميين، وفرق تحويل الأبحاث إلى صناعة، والمهندسين الكميين، ورجال الأعمال عبر الصناعات، وكذلك المنظمين التشغيليين، أن يجدوا مكانهم في هذه المنافسة.
من يستطيع دمج القدرات المختلفة في نظام، هو الأكثر احتمالًا ليصبح الفائز على المدى الطويل في موجة الذكاء الاصطناعي القادمة.

إخلاء مسؤولية: يُقدَّم هذا المحتوى لأغراض الترويج العام والمعلومات فقط، ولا يُعدّ نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية. لا تُعتبر أي أحداث أو مكافآت أو فعاليات عبر الإنترنت أو معلومات ذات صلة مذكورة هنا توصيةً أو دعوةً لشراء أو بيع أو تداول أو التعامل بأي شكل من الأشكال في أي أصول مشفرة أو استخدام أي خدمات. الأصول المشفرة شديدة التقلب وقد تؤدي إلى الخسارة. قد لا تتوفر خدمات WEEX وفعالياتها عبر الإنترنت في جميع المناطق، وتخضع للقوانين واللوائح وشروط الأهلية المعمول بها. أنت مسؤول عن ضمان توافق استخدامك لخدمات WEEX مع القوانين المحلية، وعن تقييم المخاطر بعناية قبل المشاركة في أي أنشطة متعلقة بالعملات المشفرة.