طفرة الذكاء الاصطناعي في الصين ومائدة التصميم التي لا أحد يدقق فيها
في يناير 2026، تم إدراج ست شركات صينية في مجال الذكاء الاصطناعي والدوائر الإلكترونية في بورصة هونغ كونغ وتمكنت من جمع 3.6 مليار دولار في المجمل، وهو ما يمثل زيادة تقارب 60% مقارنة بمجموع الطروحات الأولية خلال الربع الأول من عام 2025 في نفس السوق. تضاعف سعر أسهم الشركات مثل MiniMax وZ.ai عند فتح التداول. كما حدثت إصدارات الأسهم للأفراد برامج تغطيها بأكثر من ألف مرة. حققت IDG Capital، أحد الداعمين الرئيسيين لشركة MiniMax، أرباح تزيد عن 300 مليون دولار على الورق. وشاركت HongShan، المديرة التي كانت تعمل سابقًا كـ Sequoia Capital China، في ثلاث من الطروحات الستة.
تحتفل العناوين السريعة بالسرعة، لكنني أفضل تدقيق الهيكل.
ما يكافئه السوق دون رؤية
الحجة وراء هذا التدفق من رأس المال تبدو فاتنة في بساطتها: لدى الصين نماذج لغوية خاصة بها، ولديها رقائق خاصة قيد التطوير، ولديها سوق محلية على نطاق قاري، ولديها الدولة تدعمها من الخلف. أفاد Baidu بنمو سنوي بلغ 48% في إيراداته من الأعمال الأساسية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الربع الرابع من عام 2025. أطلقت Alibaba نموذج Qwen 3.5 مع 397 مليار من المعاملات، ودعم لـ 201 لغة وأكثر من 700 مليون تنزيل على Hugging Face. تخطط Cambricon لزيادة إنتاجها من المسرعات الذكية ثلاث مرات في عام 2026، ليصل إلى 500,000 وحدة. أكمل Apollo Go، خدمة سيارات الأجرة الروبوتية التابعة لبيدو، 17 مليون رحلة عالمية ويعمل بالفعل في دبي ولديه اتفاقيات للبدء في لندن.
هذه المقاييس حقيقية، لكن للأسواق المالية سجل معروف في مكافأة الحجم دون تدقيق القابلية للهشاشة التي يعتمد عليها ذلك الحجم. وأضعف فرضية في هذه الطفرة ليست في الرقائق ولا في معاملات النماذج، ولكن في من يحدد أي المشاكل تستحق الحل، ولمن، وبأي معايير للنجاح.
عندما يُدرب نموذج كبير للغة على مجموعات نصية ضخمة، لا تظهر التحيزات كأخطاء واضحة. تظهر كقرارات تصميم تبدو محايدة حتى يصل المنتج إلى الأسواق حيث لا تنطبق الفرضيات للفرق التصميمية. يدعم Qwen 3.5 201 لغة، وهو أمر رائع هندسيًا. ولكن دعم لغة وفهم الإطارات الثقافية وهياكل القوة والاحتياجات الاقتصادية الفعلية لمن يتحدثونها هما حادثان مختلفان. فالتغطية اللغوية لا تعوض عن التنوع في مائدة التصميم.
الهيكل الاجتماعي وراء 3.6 مليار دولار
ما تكشفه هذه الطفرة، بوضوح نادر التحليل، هو نموذج رأس المال الاجتماعي الذي يعمل عليه النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في الصين. HongShan في ثلاث قوائم، وQiming Venture Partners وIDG Capital في قائمتين لكل منهما. نفس شبكة الثقة، نفس دوائر التحقق، نفس ملفات المستثمرين الذين يوافقون على نفس ملفات المؤسسين. وأوضح شين مينغ، المدير في Chanson & Co، أن المنظمين الصينيين يفضلون هونغ كونغ للطروحات الأولية ذات التقييمات العالية وغير المؤكدة لأن المستثمرين المؤسسيين يمتصون تقلبات السوق بشكل أفضل من المستثمرين الأفراد في السوق القارية. إنه حجة عقلانية تمامًا لإدارة المخاطر المالية.
لكن هناك خطر آخر لا تلتقي به تلك المنطق: خطر أن تتجاوز الشبكة المغلقة من التحقق قرارات المنتج. عندما تدعم نفس الأموال نفس أنواع الفرق التي تبني لأجل نفس المستخدمين المتخيلين، فإن رأس المال لا يموّل التقنية فحسب. بل يموّل رؤية معينة حول من هي هذه التقنية. وتصبح تلك الرؤية، عندما يتم ترميزها في نماذج تحتوي على 2.4 تريليون من المعاملات مثل ERNIE 5.0 من Baidu، أو في أنظمة القيادة الذاتية مثل Apollo Go التي تعمل بالفعل في الطرق العامة في دبي وتستعد لدخول لندن، ليس مجرد تفصيل تشغيلي. بل هي قرار حوكمة له عواقب على نطاق عالمي.
تمتلك الشبكات المتجانسة خاصية موثقة جيدًا: إنها فعالة بشكل استثنائي في التحرك بسرعة داخل الأراضي المعروفة. وهي عمياء هيكليًا تجاه الأراضي التي لا تعرفها. المشكلة ليست الكفاءة. المشكلة هي أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا تعمل فقط داخل الأراضي المعروفة للمنشئين. بل تعمل على العالم أجمع.
الثمن الحقيقي لنقاط الضعف على نطاق واسع
اسمحوا لي بالحديث عن الآليات. عندما يتم تدريب نموذج ذكاء اصطناعي مع تحيزات تمثيلية، فإن تلك التحيزات لا تختفي مع مرور الوقت. إنها تتضاعف. النظام الذاتي القيادة الذي تم تدريبه بشكل رئيسي على أنماط حركة المرور في المدن الصينية والذي يتم نشره لاحقًا في دبي أو لندن ليس مجرد تحدٍ هندسي للتكيف. بل هو نظام سيتخذ قرارات في ثوانٍ حول الافتراضات الضمنية للسلوك المروري والبياني التي لم يتم التحقق منها في تلك البيئات بواسطة أشخاص يعرفون تلك البيئات.
وليس هذا حجة ضد التوسع العالمي لـ Apollo Go. بل هو حجة تتطلب أن تكون الفرق التي تصمم تلك الأنظمة متنوعة بشكل كاف للكشف عن نقاط الضعف قبل أن يكتشفها النظام في الطريق العام. إن تنوع الفكر والخلفية في فريق هندسة الذكاء الاصطناعي ليس مجرد قيمة رمزية. بل هو آلية لاكتشاف الأخطاء. الفريق المتجانس يتشارك نفس نقاط الضعف، مما يعني أن أخطاء الفريق تصبح أخطاء النظام، وأخطاء النظام تتضخم لتصل إلى ملايين المستخدمين.
ينطبق نفس التحليل على نماذج اللغة. تم تنزيل Qwen 3.5 700 مليون مرة على Hugging Face وأنتجت أكثر من 180,000 نموذج فرعي. كل نموذج فرعي يرث التحيزات من النموذج الأساسي، مضخمة أو مقللة وفقًا لقرارات الفريق الذي يعدّلها. السؤال حول من كان يجلس في المائدة عندما تم تحديد معايير جودة مجموعة التدريب لـ Qwen 3.5 ليس سؤالًا عن المسؤولية الاجتماعية للشركات. إنه سؤال عن الهندسة المالية: النماذج الفرعية ذات التحيزات غير المكتشفة تولد التزامات سمعة وتنظيمية ستصل في مرحلة ما إلى الحسابات المالية.
إن الـ 3.6 مليار دولار التي تم جمعها في هونغ كونغ تراهن جزئيًا على أن ذلك لن يحدث. أو على الأقل أن ذلك لن يحدث قبل أن تجد الأموال طريقها للخروج.
رأس المال الاجتماعي الذي لا تبنيه هذه الطفرة
هناك نوع من رأس المال الذي لا يظهر في أي نشرة طرح أولي ويحدد قدرة الشركات التكنولوجية على التحمل على المدى الطويل في أي سوق عالمي: القدرة على بناء الثقة الحقيقية مع المجتمعات التي لا تشبه المؤسسين. هذا الرأس المال لا يُبنى من خلال توظيف فريق تنوع وشمولية بعد عملية الطرح. بل يُبنى عندما تشمل المعايير حول من يصمم، ومن يُصادق، ومن يتخذ قرارات المنتج وجهات نظر تكشف المشاكل قبل أن تصل إلى السوق.
الرواية السائدة حول طفرة الذكاء الاصطناعي في الصين تتحدث عن الجغرافيا السياسية، والرقائق، والمعاملات والضوابط الأمريكية للصادرات. كل تلك المتغيرات مهمة. لكن المتغير الذي سيحدد أي من هذه الشركات ستظل ذات صلة في 2030 ليس عدد المسرعات التي تصنعها Cambricon ولا عدد المعاملات التي تحتوي عليها ERNIE. بل هو ما إذا كانت الفرق التي تبني هذه الأنظمة متنوعة بما فيه الكفاية لتكتشف أخطاءها الخاصة قبل أن تصل تلك الأخطاء إلى نطاق واسع.
تقيم الأسواق إمكانات هذه النماذج بعلاوة تبلغ 40% مقابل مؤشر ناسداك 100. هذه العلاوة تفترض أن التقنية ستعمل. لكنها لا تحتسب تكلفة أن تعمل بشكل خاطئ بالنسبة للمستخدمين الذين لم يتخيلهم أي شخص في الفريق التصميمي.
المرة المقبلة التي يتفقد فيها مدير تنفيذي خطوط الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لشركته، ينبغي أن يتضمن تحليل العناية الواجبة سؤالًا لا يظهر اليوم في أي استبيان قياسي: من هم أعضاء الفريق الذي يحدد معايير نجاح النموذج. إذا كان الجميع من نوع معين من المؤسسات، من نفس الدائرة لتمويل المشاريع ومن نفس السوق المصدر، فإن المنتج لا يعاني من عدم التنوع. بل يعاني من مشكلة سطحية من المخاطر غير المدققة. وهذه المشكلة لا تختفي عندما يتوسع النموذج. بل تتضاعف معه. المدير التنفيذي الذي يراقب طاولته في اجتماع الاستراتيجية المقبل ويجد أن الجميع يفكر بنفس الطريقة، ويعيش تجارب مشابهة، ويستند إلى نفس الفرضيات، لديه بالفعل الجواب حول سبب تأخر شركته في اكتشاف الخطأ القادم في المنتج الذي لن يرحم السوق.
