كيف تساعد شركة ذكاء اصطناعي واحدة الشركات على التنقل في فوضى الرسوم الجمركية الجديدة التي فرضها ترامب بعد حكم المحكمة العليا

جيريمي كان

الأربعاء، 25 فبراير 2026 الساعة 4:39 صباحًا بتوقيت غرينتش+9 قراءة لمدة 6 دقائق

في هذا المقال:

ANTH.PVT

OPAI.PVT

مرحبًا ومرحبًا بكم في عين على الذكاء الاصطناعي. في هذا الإصدار… انتهى قمة الذكاء الاصطناعي الفوضوية في الهند ببعض الالتزامات الطوعية و$200 مليار للدولة المضيفة… تتهم أنثروبيك المنافسين الصينيين باستخدام إجابات كلاود لتعزيز نماذجهم… تطلق OpenAI تحالفًا مع شركات استشارية كبرى لبيع منصة وكيل الذكاء الاصطناعي فانتير… قد يكون إنفاق $650 مليار على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي هذا العام محفوفًا بالمخاطر… وربما لا تدع نموذج ذكاء اصطناعي ينصحك باستخدام الأسلحة النووية.

أولاً، تجمع العديد من أهم شخصيات عالم الذكاء الاصطناعي في نيودلهي، الهند، الأسبوع الماضي، لقمة تأثير الذكاء الاصطناعي العالمية. كانت اللقاءات أحيانًا فوضوية، كما أفادت زميلتي بي نولان، التي كانت على الأرض في دلهي. لكن، في النهاية، كان هناك بعض التحرك بشأن الالتزامات الطوعية لضمان توزيع فوائد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر عدلاً حول العالم. وضمن ذلك، حصلت الهند على استثمار جديد بقيمة $200 مليار في الذكاء الاصطناعي. يمكنك قراءة المزيد عن ما خرج من القمة من بي هنا.

بعد ذلك، لم تُطلق شركة الذكاء الاصطناعي الصينية ديبسيك بعد نموذج V4 الخاص بها—ومن المتوقع أن يظهر في أي لحظة—لكنها تثير الكثير من الجدل بالفعل.

بالأمس، زعمت أنثروبيك أنها اكتشفت ما وصفته بـ “حملة على نطاق صناعي” من قبل ديبسيك واثنين من مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية البارزة، مونشوت AI وMiniMax، لتقطير نماذج كلاود الخاصة بها. التقطير هو المصطلح الذي يستخدمه باحثو الذكاء الاصطناعي لوصف طريقة لتعزيز أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة، عادة الأضعف، من خلال تحسينها على مخرجات نموذج أكبر وأقوى. في هذه الحالة، تدعي أنثروبيك أن الشركات الصينية الثلاث أنشأت 24,000 حساب وهمي لتوليد 16 مليون تبادل مع كلاود، والتي استخدموها بعد ذلك لتدريب نماذجهم الخاصة، مخالفين شروط خدمة أنثروبيك. ( من هذه التبادلات، كانت ديبسيك مسؤولة فقط عن 150,000 منها، وفقًا لأنثروبيك، لكن الحسابات المرتبطة بدبسيك بدت مهتمة بشكل خاص بتقطير قدرات استنتاج كلاود.)

أيضًا بالأمس، ذكرت رويترز، نقلاً عن مسؤول حكومي أمريكي كبير مجهول الهوية، أن الولايات المتحدة تعتقد أن ديبسيك دربت V4 باستخدام أحدث جيل من وحدات معالجة الرسوميات Blackwell من Nvidia، وهو ما يُحتمل أن يكون انتهاكًا لقيود التصدير الأمريكية التي كان من المفترض أن تمنع الشركات الصينية من الحصول على أحدث شرائح Nvidia. وقالت القصة إن الولايات المتحدة تعتقد أن ديبسيك لديها مركز بيانات في منغوليا الداخلية مليء بـ Blackwells—على الرغم من أن الولايات المتحدة لم تكن متأكدة تمامًا من كيفية حصولها عليها.

بطريقة ما، ينبغي أن يُنظر إلى كلا القصتين على أنهما أخبار جيدة لصناعة الذكاء الاصطناعي الأمريكية. لفترة، كانت هناك رواية تتصاعد مفادها أن المختبرات الصينية كانت تلاحق بسرعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وربما تتجاوز الولايات المتحدة قريبًا. لكن إذا كانت المختبرات الصينية تلجأ إلى التقطير السري لمعادلة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية، فهناك خطر أقل بكثير في أن تفقد الشركات الأمريكية ميزتها عندما يتعلق الأمر بالأداء المتقدم. (الحصة السوقية مسألة أخرى؛ خارج الولايات المتحدة وأوروبا، زاد اعتماد النماذج الصينية لأنها مفتوحة المصدر وأرخص بكثير من نظيراتها الأمريكية. في النهاية، ليس الأداء فقط هو المهم، بل نسبة السعر إلى الأداء.) علاوة على ذلك، حاول الصينيون بشدة بناء شرائح ذكاء اصطناعي محلية تكون بمقدار قدرة شرائح Nvidia. التسريب إلى رويترز يبدو أنه يشير إلى أن تلك الجهود، التي تركز بشكل كبير على شركة Huawei الصينية لصناعة الأجهزة، لم تغلق الفجوة مع Blackwells من Nvidia بعد.

استمرار القصة  

استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في رسم خرائط سلاسل التوريد العالمية

الآن، نتحول إلى خبر كبير آخر من الأسبوع الماضي: إلغاء المحكمة العليا لرسوم ترامب الجمركية “يوم التحرير”. هذا الخبر يوم الجمعة جعلني أفكر على الفور في حديثي قبل بضعة أسابيع مع إيفان سميث، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة ألتا، وهي شركة ناشئة مقرها نيويورك أنشأت ما تصفه بأنه “رسم بياني معرفي” مدعوم بالذكاء الاصطناعي لسلسلة التوريد العالمية بأكملها. الشركة التي عمرها سبع سنوات جمعت حوالي $340 مليون في رأس المال المغامر حتى الآن وتقول إنها على المسار لتجاوز $100 مليون في الإيرادات السنوية هذا العام.

المنتج الأساسي لشركة ألتا هو في الأساس خريطة للاقتصاد العالمي: أي الشركات تصنع ماذا، وأين، ولمن، باستخدام مدخلات من أين. تجمع الشركة بيانات التجارة المتاحة علنًا—فواتير الشحن، بيانات الشحن، تسجيلات الشركات—وتربطها معًا في صورة محدثة باستمرار للروابط بين مئات الملايين من الشركات والمنشآت حول العالم. لكن القيمة الحقيقية لمنصة ألتا، وفقًا لسميث، تأتي من ما يحدث عندما يتصل عملاؤها، مثل عملاق الشحن Maersk أو جنرال موتورز أو إدارة الجمارك وحماية الحدود الأمريكية، بمنصة ألتا. لأنه عندها، تُضاف جميع بياناتهم أيضًا إلى رسم المعرفة.

اليوم، حوالي 60% من المعلومات الموجودة في خريطة سلسلة التوريد العالمية من ألتا تأتي من البيانات التي يحصل عليها من عملائه، يقول سميث. وعلى الرغم من أن بعض العملاء المحتملين قد عارضوا مشاركة معلومات سلسلة التوريد مع المنافسين، يقول سميث إن معظم الشركات تدرك أن القدرة على تحسين سلاسل التوريد، والتخطيط لمرونتها، ومحاكاة الصدمات المختلفة يفوق بكثير تكلفة معرفة المنافسين بمورديهم. “إذا كنت تعتقد أن وجود علاقات مورديك هو مصدر ميزتك التنافسية الحصرية في القرن الواحد والعشرين، فحظًا سعيدًا لك،” يقول سميث.

‘التعقيد سيزداد على الأرجح سوءًا’

ماذا علاقة كل هذا بقرار الرسوم الجمركية الأسبوع الماضي؟ كل شيء. لأن أحد المنتجات الرئيسية لشركة ألتا هو في الواقع نظام إدارة رسوم جمركية مدعوم بالذكاء الاصطناعي. وصف سميث سير عمل “وكيل” يُؤتمت مهمة تحديد رموز النظام المنسق (HS) للبضائع—وهو التصنيف الذي يحدد معدل الرسوم الجمركية المطبق على أي وارد—بالإضافة إلى حساب بلد المنشأ وفقًا لقواعد التجارة، وهو أمر أصبح معقدًا بشكل هائل في عصر الشحن العابر للحدود والتملص من الرسوم الجمركية. أضف إلى ذلك مخطط سيناريو للرسوم الجمركية يسمح للشركات بمحاكاة تأثير تغيير قواعد التجارة عبر شبكة مورديها الموسعة بالكامل. تقول الشركة إن استخدام حاسبة الرسوم الجمركية من ألتا ارتفع بنسبة 213% في الأسبوع الماضي، وفقًا للتقارير. حوالي 50% من تلك الحسابات كانت تتعلق بمقالات تحتوي على معادن، في حين كانت 32% لمنتجات بلد منشأها الصين.

في رسالة إلكترونية، قال سميث إنه يعتقد أنه بعد حكم المحكمة العليا، ستجد إدارة ترامب ببساطة سلطات قانونية جديدة لفرض الرسوم الجمركية. “قد لا تنخفض المعدلات الفعلية كثيرًا، وسيزداد التعقيد على الأرجح سوءًا،” يقول سميث. على وجه الخصوص، قال إنه يراقب “تكديس الرسوم الجمركية”، وهو تطبيق رسوم جمركية متعددة ومختلفة على منتج واحد عند وصوله إلى الحدود استنادًا إلى منشأ مكوناته المختلفة. “مع انتقال الرسوم إلى المكونات والفرعيات، يصبح التعرض أعمق في سلسلة التوريد، ومعظم الشركات لا تعرف فعليًا ما هو موجود في مدخلات Tier 2 وTier 3 الخاصة بها،” كتب.

أو، على الأقل، لم تكن تعرف قبل أن يأتي ألتا وذكاؤه الاصطناعي.

ومع ذلك، إليكم المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي.

جيريمي كان
jeremy.kahn@fortune.com
@jeremyakahn

تم نشر هذه القصة أصلاً على Fortune.com

الشروط وسياسة الخصوصية

لوحة تحكم الخصوصية

مزيد من المعلومات