تناول مسؤول تنفيذي في تينسنت، تانغ داوشينغ، انتقادات استراتيجية الذكاء الاصطناعي في مقابلة إعلامية في 5 يونيو، واصفًا المنافسة بأنها “سباق ماراثون لا سباق عدّو سريع”. وقال تانغ، وهو كبير المديرين التنفيذيين في مجموعة تينسنت ونائب الرئيس التنفيذي لمجموعة Cloud & Smart Industries ورئيسها، إنه رد بشكل منهجي على أسئلة السوق حول ما إذا كانت تينسنت “متأخرة” في تطوير الذكاء الاصطناعي. وأقرّ تانغ بوجود اختلافات على مراحل في وتيرة التقدم عبر وحدات الأعمال المتنوعة لدى تينسنت، لكنه شدد على النهج طويل الأمد للشركة. شملت المقابلة نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لدى تينسنت، وتحديات القدرة الحاسوبية، وتأثير ياو شونيو، الباحث السابق في OpenAI، الذي انضم إلى تينسنت في نهاية العام عن عمر 28 عامًا.
تانغ داوشينغ: المنافسة في الذكاء الاصطناعي ماراثون
افتتح تانغ داوشينغ رده بالقول: “أتذكر أن شونيو ذكر على المسرح أن مصطلح ‘النصف الثاني’ يُستخدم بشكل مبالغ فيه نوعًا ما؛ والآن يبدو الأمر أكثر كونه ماراثونًا، منافسة على مدى أطول”. وأقرّ بأن ما يزيد على ثلاث سنوات قد انقضت منذ إطلاق ChatGPT، شهدت خلالها الصناعة تغيّرات دراماتيكية. وأضاف: “بيئة أعمال تينسنت متنوعة جدًا، ونحن نقوم بأشياء كثيرة. كما أعتقد أنه من الصعب ضمان أن كل قطاع هو الأكثر تقدّمًا في الصناعة. من الطبيعي أن تتحرك أعمال مختلفة بشكل أسرع أو أبطأ في مراحل مختلفة”، قال تانغ.
استشهد تانغ برد تينسنت على موجة وكلاء الذكاء الاصطناعي المبكرة لهذا العام كمثال على التنفيذ السريع. وقال: “انظروا إليها من زاوية أخرى؛ على سبيل المثال، الموجة المبكرة لهذا العام، تُعَدّ تينسنت أيضًا باعتبارها صاحبة أسرع استجابة في السوق المحلية، والآن أصبح WorkBuddy أيضًا هو المنتج الأكثر شهرة في هذا المسار”. وأضاف أن فلسفة منتجات تينسنت هي “الاستمرار عبر الدورات عندما تحدد أن شيئًا ما ذا قيمة”.
ياو شونيو يركز على دمج النموذج بالمنتج
جلب وصول ياو شونيو، وفقًا لتانغ، ثلاثة تغييرات جوهرية على ذكاء تينسنت الاصطناعي. أولًا، دفع إلى التنسيق بين النماذج والمنتجات. وقال تانغ: “عندما كان Hunyuan في السابق شديد الاهتمام بالترتيبات الخارجية، تغيّر ذلك مباشرة إلى استخدام تجربة مستخدم المنتج باعتبارها المقياس الأساسي”.
ثانيًا، حسّن ياو جودة البيانات بشكل كبير. وقال تانغ: “كانت بياناتنا تبدو وفيرة، لكنها لم تكن بجودة كافية. في البداية، وقبل تدريب Hunyuan 3، كان جزء كبير من عمله يتمثل في تحسين جودة البيانات، بما في ذلك تقليص الكثير من البيانات التي كانت تبدو أنها ستزيد الحجم، لكنها لم تكن تقدم فائدة تذكر، بل كانت حتى ضارة لتدريب النموذج”.
ثالثًا، أدخل ياو فلسفة التبسيط. وقال تانغ: “إذا لم تفهم أهمية جودة البيانات وواصلت بشكل أعمى السعي للحصول على Tokens أكثر، فلن تتمكن من اتخاذ قرار قطع البيانات”. وشرح أنه في ظل تأثير قانون القياس Scaling Law، تجعل البنى المعقدة للنماذج، مع العديد من الحيل، عملية القياس أصعب، بينما تسمح البنى الأبسط مع قدرة حوسبية ومعلمات كافية بأن تظهر البيانات بالكامل إمكانات النموذج. ونسب تانغ إلى ياو “إسهامًا كبيرًا” في تقدم Hunyuan 3 رغم أنه ليس نموذجًا كبيرًا جدًا.
حاليًا، يستخدم نحو 80% من مستخدمي Yuanbao Hunyuan 3، وتُظهر معدلات الاحتفاظ بالمنتج تحسنًا واضحًا. وأفصح تانغ أن فريقا Yuanbao وHunyuan سينتقلان قريبًا إلى المبنى نفسه لتسهيل التواصل وتحقيق المواءمة.
تينسنت تطلق أكثر من 20 أداة لوكلاء سيناريوهات عمودية للذكاء الاصطناعي
أطلقت تينسنت أدوات وكلاء كفاءة للذكاء الاصطناعي تغطي أكثر من 20 سيناريو عموديًا، مع اعتبار WorkBuddy وCodeBuddy منتجات رائدة. وقال تانغ: “لطالما كانت تينسنت شديدة التركيز على تجربة المنتج، وتلبية احتياجات المستخدمين، وتقديم قيمة لهم. تحتاج هذه الأهداف جميعها إلى منتجات تكون بمثابة حوامل ليحصل المستخدمون على هذه القيمة، لذلك عندما ينظر الناس إلى تينسنت، يقولون عادة إن تينسنت شركة منتجات. هذا جزء من الحمض النووي لفريقنا؛ ولا أعتقد أن هناك تغييرًا كبيرًا سيحدث في عصر الذكاء الاصطناعي”.
اعتمدت تينسنت استراتيجية نموذج مفتوح لوكلاء الذكاء الاصطناعي. وقال تانغ: “اليوم، بالنسبة إلى CodeBuddy وWorkBuddy، نتبنى أيضًا استراتيجية نموذج مفتوح. وبما أن هذه الأدوات العامة تحتاج إلى دعم سيناريوهات متنوعة لمؤسسات ومستخدمين مختلفين، نأمل أن نمنح المستخدمين صلاحية اختيار النموذج”.
وبخصوص علاقة WorkBuddy بتطبيق Enterprise WeChat، قال تانغ إن الكيانين سيعيشان معًا ويتطوران معًا. وأضاف: “سيركز Enterprise WeChat أكثر على التواصل داخل المؤسسة من شخص إلى شخص، أو من شخص إلى خدمة، أو الاتصال المباشر بـ OA مع بعض إجراءات الموافقة. لكن يمكننا أيضًا تصور أوضاع عمل مستقبلية يكون فيها جزء أكبر من التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي؛ ونأمل أن يوفر WorkBuddy تجربة منتج أكثر طبيعية بوصفه منتجًا أصيلًا للذكاء الاصطناعي”.
تينسنت تواجه عنق زجاجة في إمدادات وحدات GPU
أقرّ تانغ عدة مرات بأن تينسنت تواجه حاليًا عنق زجاجة شديدًا في إمدادات القدرة الحاسوبية. وقال: “في تقاريرنا المالية لعدة أرباع سابقة، طرح عدد من المستثمرين أسئلة ذات صلة. كنا باستمرار في حالة لا تكون فيها القدرة الحاسوبية للبنية التحتية كافية تمامًا. ومع محدودية الموارد، نميل إلى تلبية الاحتياجات الداخلية، بما في ذلك تدريب Hunyuan، واحتياجات WeChat، واحتياجات الاجتماعات، وغيرها. يستهلك Yuanbao أيضًا قدرًا كبيرًا من موارد القدرة الحاسوبية”.
وأوضح أن القدرة الحاسوبية الفعلية لوحدات GPU المخصصة لخدمات السحابة للعملاء عبر مختلف الصناعات تتضمن حالات معيارية، لكنها لا تستطيع تغطية جميع احتياجات العملاء بالكامل. وأضاف: “خلال السنتين إلى الثلاث سنوات الماضية، ظللنا نُعطي الأولوية لخدمة المنتجات الداخلية بشكل جيد. وبالواقع، فإن المنتجات الداخلية تخدم أيضًا مستخدمين خارجيين، لذا فإن هذه الأولوية لدى تينسنت مرتفعة إلى حد ما مقارنة بتأجير وحدات GPU”.
وأعرب تانغ عن توقعاته لتوافر مزيد من القدرة الحاسوبية المحلية في النصف الثاني من العام. وقال: “نتطلع كثيرًا إلى وصول مزيد من القدرة الحاسوبية المحلية في النصف الثاني من العام لدعم أعمال السحابة. ومع وصول مزيد من القدرة الحاسوبية المحلية في النصف الثاني، ومع تلبية الاحتياجات الداخلية، يمكننا أيضًا خدمة الأطراف الخارجية. هذه خطتنا الحالية”.
وحول ما إذا كانت تينسنت ستزيد الاستثمار في تطوير الرقائق الخاصة بها، قال تانغ: “أولًا، إن تصميم الرقائق بأنفسنا لا يحل مشكلة القدرة الإنتاجية. وبما أنني أتعامل مع العديد من مصنعي الرقائق والشركاء، أعتقد أنه لا توجد شركة اليوم تمتلك قدرة إنتاجية كافية لتلبية الطلب في السوق اليوم، لذا فإن هذين الأمرين منفصلان في الأساس. إن نهجنا الحالي أو استراتيجية الجمع بين هذا النظام البيئي تسمح لنا بالفعل بالتعاون مع المزيد من مصنعي الرقائق، وتجعل الجميع أكثر استعدادًا لتبنّي تينسنت باعتبارها معيارًا لعرض القدرة الحاسوبية”.
تينسنت لا تضع أهدافًا للتسويق التجاري لوكلاء الذكاء الاصطناعي
قال تانغ بوضوح إن أعمال ذكاء تينسنت الاصطناعي تعطي حاليًا الأولوية لتحسين تجربة المنتج بدل السعي إلى إيرادات التسويق التجاري. وقال: “بالنسبة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل WorkBuddy وCodeBuddy، ما زلنا في فترة الاستثمار؛ ولم نحدد أهدافًا للتسويق التجاري لفريق Buddy”. وأضاف: “لا يُعد عدد مكالمات الوكيل مقياسًا للتسويق التجاري، بل هو مقياس للاستخدام. التسويق التجاري ليس تركيزنا الحالي؛ ما زلنا بحاجة إلى تحسين المنتج جيدًا، وخدمة عدد أكبر من المستخدمين، وإثبات أنه أداة يمكنها خلق قيمة للجميع وتحسين كفاءة العمل”.
وأقرّ بأن التسويق التجاري يضمن تنظيمًا ضروريًا. وقال تانغ: “وبما أن موارد القدرة الحاسوبية محدودة، فإن كيفية فرز من يحتاجون هذا المنتج أكثر ويُدركون القيمة التي يخلقها—قيمة تستحق الدفع للحصول على القدرة الحاسوبية—أعتقد أيضًا أنها مسألة يحتاج منتجو الوكلاء إلى أخذها في الاعتبار ضمن عملية تطويرهم”.
وبخصوص حرب الأسعار التي تشهدها النماذج الكبيرة في الصناعة، قال تانغ إن الاتجاه العام في الصناعة يأمل أن تنخفض باستمرار تكاليف استدلال Tokens، ما يساعد على تعميم استخدام الذكاء الاصطناعي وتطبيق قدراته على المزيد من السيناريوهات. ومع ذلك، تختلف استراتيجيات التسعير باختلاف مواصفات النماذج. وقال: “الآن يصنع العديد من المصنّعين نماذج بمواصفات مختلفة؛ يمكن للتي تمتلك عددًا أقل نسبيًا من المعلمات تلبية سيناريوهات ذات متطلبات أعلى من حيث فعالية التكلفة، لكن في الوقت نفسه، هناك بعض المشكلات الصعبة تحديدًا التي تحتاج إلى نماذج أكبر بتكاليف أعلى، وستختلف استراتيجيات تسعير الجميع تبعًا لذلك”.
وأقر تانغ بأنه في اتجاهات المنافسة بين الذكاء الاصطناعي وخدمات السحابة، ما تزال تينسنت في مرحلة الاستثمار وبناء المنتجات. وقال: “المنافسون يتقدمون فعليًا علينا في التخطيط التجاري؛ وأسلوبنا مختلف جدًا”.
الأسئلة الشائعة
ماذا قال تانغ داوشينغ عن وتيرة تطوير تينسنت للذكاء الاصطناعي في 5 يونيو؟
ذكر تانغ داوشينغ في مقابلة إعلامية في 5 يونيو أن المنافسة في الذكاء الاصطناعي هي ماراثون وليست سباقًا سريعًا. وأقرّ بأنه توجد اختلافات على أساس المراحل في تقدم تينسنت للذكاء الاصطناعي عبر وحدات أعمالها المتنوعة، لكنه أكد نهج الشركة طويل الأمد. وقدّم تانغ رد تينسنت السريع على موجة وكلاء الذكاء الاصطناعي المبكرة لهذا العام باعتباره دليلًا على قدرة الشركة على التنفيذ، مشيرًا إلى أن WorkBuddy أصبح المنتج الأكثر شهرة في مساره.
ما التغييرات التي جلبها ياو شونيو على ذكاء تينسنت الاصطناعي بعد انضمامه؟
وفقًا لتانغ داوشينغ، جلب ياو شونيو ثلاثة تغييرات جوهرية: دفع التنسيق بين النموذج والمنتج عبر تحويل تركيز Hunyuan من الترتيبات الخارجية إلى مقاييس تجربة المستخدم؛ وتحسين جودة البيانات بشكل كبير عبر قطع بيانات تدريب منخفضة القيمة؛ وإدخال فلسفة تبسيط تُعطي الأولوية للبنى الأبسط ذات قدرة حوسبية كافية بدل النماذج المعقدة ذات العديد من الحيل التقنية. حاليًا، يستخدم نحو 80% من مستخدمي Yuanbao Hunyuan 3، مع تحسن معدلات الاحتفاظ.
ما تحديات القدرة الحاسوبية التي تواجهها تينسنت في أعمالها الخاصة بالذكاء الاصطناعي؟
أقرّ تانغ داوشينغ بأن تينسنت تواجه عنق زجاجة شديدًا في إمدادات وحدات GPU، مع عدم كفاية القدرة الحاسوبية للبنية التحتية باستمرار. وتُعطي الشركة الأولوية للاحتياجات الداخلية بما في ذلك تدريب Hunyuan وWeChat والاجتماعات وYuanbao بدل تأجير قدرة GPU للعملاء في السحابة الخارجية. وأعرب تانغ عن توقعه لزيادة القدرة الحاسوبية المحلية في النصف الثاني من العام لتلبية احتياجات داخلية ومتطلبات خدمات السحابة الخارجية.
