تمثل ثورة النماذج اللغوية من Qwen 3.8 Max إلى Qwen 3.5 Efficiency تحوّل استراتيجي لصناعة الذكاء الاصطناعي من التركيز الحصري على "الحجم الهائل والقوة الحوسبية الفائقة" إلى "كفاءة التشغيل القصوى وخفض التكاليف وضبط ميزانيات التفكير الفوري". تقود شركة علي بابا (Alibaba) هذه الثورة عبر الموازنة الدقيقة بين أعلى مستويات الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيل المتكامل، وبين النماذج الهجينة والاقتصادية المصممة للتشغيل التجاري الفعّال بأسعار.
ففي ظل التصاعد المستمر للقيود والضوابط التي تفرضها الولايات المتحدة على تصدير المسرعات البرمجية والرقائق المتقدمة إلى الصين (وعلى رأسها رقائق Nvidia)، تتجه كبرى شركات التكنولوجيا الصينية نحو خيارين لا ثالث لهما، إما الاعتماد على حلول مؤقتة وسوق موازية، أو بناء منظومة مستقلة ومتكاملة من الصفر.
ولقد اختاًرت شركة علي بابا (Alibaba) المسار الثاني بثبات، حيث لم تكتفِ بتطوير رقاقة منفردة أو نموذج لغوي مستقلاً، بل عملت على بناء كداس عمودي كامل (Full Vertical Stack) يمتد من أشباه الموصلات والسيليكون، مرورا بالبنية التحتية السحابية، ووصولاً إلى الشبكات العصبية والنماذج الفائقة.
1. الأذرع الثلاثة لمنظومة علي بابا المتكاملة
تعتمد علي بابا في استراتيجيتها العمودية على التكامل بين ثلاثة أركان رئيسية:
- قسم تطوير الرقائق (T-Head / PingTouGe): المسؤول عن تصميم وإنتاج مسرعات أشباه الموصلات.
- علي بابا كلاود (Alibaba Cloud): البنية التحتية السحابية والمنصات التشغيلية للمؤسسات.
- عائلة نماذج كوين (Qwen / Tongyi Qianwen): النماذج اللغوية والتوليدية متعددة الوسائط.
يهدف هذا التكامل إلى تقليل الاعتماد على الموردين الخارجيين وضمان استمرارية التشغيل التجاري بكفاءة عالية تحت ضغط العقوبات.
2. معالج Xen Wu M890: مواصفات فنية وبنية مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي
كشفت علي بابا خلال القمة السنوية لـ Alibaba Cloud (مايو 2026) عن معالجها الجديد Xen Wu M890 الذي طوره قسم T-Head، وأعلنت أنه يقدم قفزة في الأداء تصل إلى 3 أضعاف مقارنة بالجيل السابق (Xen Wu 810E).
المواصفات الفنية الرئيسية للمعالج:
- الذاكرة: يحتوي على ذاكرة مدمجة فائقة السرعة وعالية النطاق التبادلي من نوع HBM بسعة 144 جيجابايت.
- مواصفات الربط (Interconnect): مزود بـ 8 منافذ ICN مستقلة تمنح نطاقًا تبادليًا مجمعًا يصل إلى 800 جيجابايت/ثانية، مما يتيح تجميع مئات المسرعات في عناقيد حوسبة (Clusters) لتدريب نماذج بمليارات أو ترليونات المعالم دون فقدان في سرعة نقل البيانات.
- الأداء السوقي: المحرك رقم 2 في السوق الصيني لمسرعات الذكاء الاصطناعي بعد سلسلة Ascend من شركة هواوي (Huawei).
التركيز على وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents)
إلى جانب الأحمال التقليدية مثل تدريب النماذج اللغوية، وتطوير أنظمة القيادة الذاتية، والنماذج متعددة الوسائط، صُمم المعالج بشكل أساسي ليناسب وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents). تتطلب هذه الأنظمة قدرات معمارية خاصة تتلخص في:
- سعة ذاكرة ضخمة: للتعامل مع سياقات طويلة وتذكر تسلسل الإجراءات والتحليلات.
- نقل بيانات سريع بين النماذج: حيث يعمل أكثر من نموذج عصبي معًا (نموذج للتخطيط، وآخر لتوليد الكود، وثالث للتحقق من النتائج).
- استجابة بذاكرة وصول منخفضة (Low Latency): للتعامل مع آلاف الطلبات المتزامنة في بيئات التشغيل الصناعية.
التطبيقات التجارية والعملاء
أشارت التقارير إلى دخول المعالج حيز الاستخدام الفلي لدى أكثر من 400 عميل تجاري، من أبرزهم:
- State Grid: شركة الكهرباء الوطنية الصينية.
- Xpeng Motors: شركة السيارات الكهربائية والقيادة الذاتية.
- China Telecom: عملاق الاتصالات الصيني.
3. خارطة الطريق طويلة المدى للرقائق (2026 - 2028)
لم تقتصر علي بابا على الإعلان عن منتج حالي، بل طرحت خارطة طريق زادية متعددة السنوات:
- Q3 2027: إطلاق معالج V900 الذي يستهدف تقديم زيادة 3 أضعاف في الأداء عن M890 (مما يحقق تحسنًا يتجاوز رتبة مقدار كاملة مقارنة بـ 810E).
- Q3 2028: إطلاق معالج J900.
يعكس الإعلان عن مواعيد محددة استقرار الخطط الهندسية وثقة الشركة في القدرة على تأمين السعة التصنيعية عبر سلاسل الإمداد على المدى الطويل.
4. ثورة النماذج اللغوية: من Qwen 3.8 Max إلى Qwen 3.5 Efficiency
نموذج Qwen 3.8 Max Preview (2.4 ترليون معالم)
أعلنت علي بابا عن النسخة المعاينة لنموذجها الرائد Qwen 3.8 Max Preview بحجم يبلغ 2.4 ترليون معالم (2.4 Trillion Parameters).
- تصنف الشركة هذا النموذج في المرتبة الثانية عالميًا خلف نموذج Claude Fable 5 من شركة Anthropic.
- يتاح النموذج حاليًا لمشتركي خطة التوكنات (Alibaba Token Plan) وعبر منصتي Coder و Coder Work.
- أعلنت الشركة عن نيتها فتح المصدر (Open Source) لأوزان النموذج لاحقًا لتوفير التشغيل المحلي والتعديل الدقيق (Fine-tuning) للمطورين.
نموذج Qwen 3.5 (كفاءة التشغيل بنظام MoE)
بالتوازي مع سباق الأحجام الضخمة، قدمت علي بابا نموذج Qwen 3.5 المكون من 397 مليار معالم والقائم على معماريّة مزيج الخبراء (Mixture of Experts - MoE):
- الفعالية الحوسبية: يتم تنشيط نحو 17 مليار معالم فقط لكل رمز برمجي/كلمة (Token)، مما يخفض التكلفة الحوسبية بشكل كبير.
- سرعة فك التشفير: تسريع عملية التشفير من 8.6 أضعاف إلى 19 ضعفًا مقارنة بالحلول السابقة.
- خفض التكاليف والذاكرة: تقليل تكلفة التشغيل بنسبة 60% وتقليل متطلبات الذاكرة للنصف بفضل دعم تنسيق FP8.
- الاندماج المبكر (Early Fusion): تم تدريب النموذج بشكل متزامن على النصوص والصور والفيديو، مما يسمح له بتحليل مقاطع فيديو تصل مدتها إلى ساعتين والتحكم في واجهات المستخدم الرسمية (GUIs) مباشرة.
5. ضخ استثماري بـ 53 مليار دولار والسياق الجيوسياسي
رفعت علي بابا استثماراتها المخصصة لبحوث وتطوير الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية إلى 53 مليار دولار أمريكي. وتعود الأسباب الاقتصادية والاستراتيجية لهذه الاستثمارات الضخمة إلى:
- الاستقلالية: حماية العمليات التجارية من أي عقوبات مستقبلية قد تفرضها الدول الغربية.
- تحسين التكلفة المتبادلة: ملاءمة الأجهزة مع البرمجيات مباشرة تتيح تقديم أسعار تنافسية للعملاء مقارنة بالشركات التي تشتري مكوناتها من أطراف ثالثة.
- تأسيس منظومة حماية محليّة: مع اتجاه التنافس بين واشنطن وبكين نحو تقسيم قطاع الذكاء الاصطناعي إلى تكتلات منظومة مغلقة (Tech Blocks).
المنظومة الوطنية الصينية والبدائل البرمجية
تتكامل خطوة علي بابا مع توجه عام داخل الصين يضم شركات مثل Huawei (عبر سلسلة Atlas وAscend) وBern وMetaX التي قدمت في مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي بشanghai طبقات برمجية محاكاة لـ Nvidia CUDA لسهولة نقل الأحمال إلى الرقائق الوطنية.
كما يتصل ذلك بالتطوير الصناعي، حيث صرحت وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات الصينية (MIIT) بأن إنتاج الروبوتات الشبيهة بالبشر (Humanoid Robots) قد يتجاوز 100,000 وحدة في عام 2026، مع تجاوز نسبة تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الصناعية الكبرى 30%، وهو ما يمثل سوقًا استهلاكيًا ضخمًا لمعالجات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
6. التحديات والقيود التي تظل قيد الاختبار
رغم الأرقام المعلنة، هناك نقاط تحافظ على التقييم الحذر لهذه الاستراتيجية:
- غياب اختبارات الأداء المستقلة (Independent Benchmarks): لا تزال كافة أرقام الأداء (مثل تفوق M890 بثلاثة أضعاف، وترتيب Qwen 3.8 Max خلف Claude Fable 5) صادرة عن علي بابا نفسها ودون مراجعة خارجية محايدة حتى الآن.
- سلاسل التوريد والطباعة الدقيقة (Lithography): تصنيع الرقائق بكميات تجارية ضخمة يعتمد على معدات طباعة دقيقة تخضع لحظر دولي صارم.
- الهيمنة البرمجية لـ CUDA: يواجه الانتقال إلى البيئات البرمجية الصينية مقاومة طبيعية من المطورين المعتادين على بيئة Nvidia CUDA.
الخلاصة
تقدم شركة علي بابا نموذجًا متكاملاً لبناء "الملاذ التكنولوجي المستقل" عبر التحكم الكامل في كافة طبقات الذكاء الاصطناعي. وسيكون العامان القادمان، وصولاً إلى إطلاق معالج V900 عام 2027، الفيصل في إثبات قدرة هذه المنظومة على منافسة الأداء العالمي وتلبية الطلب الصناعي المتزايد.
Alibaba's 2.4 Trillion Parameter AI Model Just Changed the Race
شكرا جزيلا لك