وهذا العام، تم تكرار النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر في الصين بشكل مكثف: بدءاً بـ DeepSeek/R1 في يناير/كانون الثاني، تليها الإصدارات المتعاقبة من Alibaba Qwen، وMoonshot، وZ.ai، وMiniMax، وما إلى ذلك. توفر النماذج المذكورة أعلاه عموماً إصدارات مفتوحة المصدر/مفتوحة الوزن يمكن تنزيلها وتعديلها مجاناً، مما يعزز تطوير النماذج العالمية مفتوحة المصدر. في الولايات المتحدة، تشعر الشركات المصنعة التي التزمت منذ فترة طويلة باستراتيجية المصادر المغلقة بالضغط، واستجابت شركة OpenAI بإطلاق أول نموذج مفتوح المصدر لها، gpt-oss، في أغسطس.
يوضح تاريخ العلوم والتكنولوجيا أن المعركة من أجل المعايير لا يتم حسمها دائمًا من خلال "أقوى التكنولوجيا"، ولكن التوفر والمرونة غالبًا ما يكونان المفتاح. ولهذا السبب، جذب تقدم الصين في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر انتباه الحكومة والشركات الأمريكية. كما اقترحت خطة عمل الذكاء الاصطناعي الأمريكية التي صدرت في يوليو أنه من المتوقع أن تصبح النماذج مفتوحة المصدر معايير عالمية في بعض السيناريوهات التجارية والأكاديمية، ودعت الولايات المتحدة إلى إنشاء ما يسمى "نموذج مفتوح المصدر يعتمد على القيم الأمريكية".
فيما يتعلق بنموذج الأعمال، يتمتع الفائزون بالمصادر المفتوحة بعوائد مباشرة محدودة على المدى القصير، لكن يمكنهم تحقيق الدخل من الخدمات الداعمة (التطبيقات والسحابة وسلاسل الأدوات) من خلال الجزء المجاني، تمامًا مثل نظام Android/Linux البيئي. لقد تبنى مجتمع البحث منذ فترة طويلة المصادر المفتوحة لتسريع تطور التقنيات المتطورة؛ وتشجع الصين أيضًا البحث والتطوير مفتوح المصدر في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التشغيل، وهندسة أشباه الموصلات، والبرمجيات الهندسية.
يتوسع الاعتماد على جانب المؤسسة. قام بنك سنغافورة الصيني الخارجي (OCBC) بتطوير حوالي 30 أداة داخلية تعتمد على نماذج مفتوحة المصدر: Gemma لتلخيص المستندات، وQwen للمساعدة في كتابة التعليمات البرمجية، وDeepSeek لتحليل السوق. وتتمثل استراتيجيتها في تجنب الانغلاق على نموذج واحد، والتحول إلى الإصدارات الجديدة في أي وقت، وتفضيل النماذج المألوفة لدى معظم المطورين والتي يسهل الحصول على الدعم الفني.
فيما يتعلق بتجربة الأداء، أشارت منظمة التقييم الاصطناعي التابعة لجهة خارجية إلى أنه منذ نوفمبر من العام الماضي، في الدرجات الشاملة للتقييمات الموثوقة، كانت درجات التشغيل الإجمالية للنماذج الكبيرة في الصين ذات الأوزان العامة أعلى من أقوى النماذج مفتوحة المصدر الحالية في الولايات المتحدة؛ في إحدى مقارناته، نسخة Qwen3 أفضل من gpt-oss. أفاد العديد من المهندسين الآسيويين أيضًا أنه في السياق الثقافي الصيني والإقليمي، تتمتع بعض النماذج الصينية بفهم أفضل للنوايا الضمنية والتعبيرات المهذبة. عندما قام شينيتشي أوسامي، وهو مهندس في يوكوهاما باليابان، ببناء روبوت لخدمة العملاء لعملاء التجزئة، اختار Qwen بسبب فهمه الأفضل للتعبيرات الدقيقة.
تمتد المنافسة الصناعية من حروب الأسعار مغلقة المصدر إلى المنافسة على المستخدمين في النظام البيئي مفتوح المصدر. يقول الباحثون إن الشركات الصينية غالبًا ما تعطي الأولوية لزيادة إلمام المستخدم ثم تقوم بالتسويق مع الخدمات الداعمة. خلال فترة النافذة، تتاح للشركات الناشئة الفرصة لتجميع المستخدمين بسرعة، لكن المنصات الكبيرة تتمتع بسيولة أكبر. وقد زعم أندرو إنج، رئيس شركة DeepLearning.AI الناشئة في وادي السليكون، في مدونة حديثة أن المنافسة الشرسة من شأنها أن تقضي على مجموعة من اللاعبين، ولكنها ستؤدي أيضاً إلى إنشاء شركات أقوى.