عرضت الصين لتوها أكبر نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه بالكامل بدون شرائح NVIDIA. كشفت شركة "ميتوان" عن LongCat-2,0، وهو نموذج لغة واسع مفتوح المصدر يحتوي على 1,6 تريليون معلمة. أدار عملاق توصيل الطعام الذي يتخذ من بكين مقراً له المشروع على أجهزة محلية من البداية إلى النهاية.
يُعيد هذا الإنجاز تشكيل نظرة صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية إلى توجه الصين نحو الاعتماد الذاتي التقني.
ماذا يُضيف LongCat-2,0 من ميتوان إلى سباق الذكاء الاصطناعي
يُعَدّ نموذج اللغة الكبير نظام ذكاء اصطناعي يتم تدريبه على مجموعات بيانات ضخمة. تعمل هذه الأنظمة على فهم وإنتاج والتفكير باللغة البشرية في مجالات متعددة. يحتل LongCat-2,0 مكانة بين أكبر النماذج على الإطلاق، مع 1,6 تريليون معلمة ونافذة سياق تصل إلى 1 مليون رمز.
صدر النموذج بينما تواصل الصين الدفع نحو الاعتماد الذاتي الكامل في البنية التحتية الحاسوبية الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، قالت ميتوان إن LongCat-2,0 هو أول نموذج في القطاع يحتوي على تريليون معلمة يتم تدريبُه وإجراء الاستدلال عليه بالكامل على الأجهزة المحلية. لذلك، يُعد المشروع علامة فارقة تقنية كبرى.
تابعونا على X للحصول على آخر الأخبار لحظة حدوثها.
اشرح أهمية التمييز الرئيسي هنا. اعتمد DeepSeek V4-pro على الشرائح المحلية فقط من أجل الاستدلال، وهي مهمة أخف تتمثل في الرد على أسئلة المستخدمين.
على النقيض من ذلك، استخدم LongCat-2,0 الأجهزة المحلية في كل من الاستدلال ومرحلة ما قبل التدريب الأكثر أهمية وصعوبة.
قالت ميتوان إن الكلاستر بُني حول وحدات ASIC فائقة السعة واسعة النطاق. هذه شرائح مخصصة لأعباء عمل محددة. علاوة على ذلك، استخدمت الشركة مكتبة الاتصالات الجماعية الخاصة بـ"هواوي" (HCCL) لإدارة التنسيق بين الشرائح على نطاق واسع. يشبه هذا النظام كيف تُنسق NCCL الخاصة بـNVIDIA مجموعات GPU لديها.
قال المحلل "يو تشن جين" على X بأن هذا يُذكره بكلام جينسن هوانغ في بودكاست "دوركيش"، الذي ذكر بأن الرقابة على تصدير معالجات Nvidia GPU لن توقف الصين، بل ستسرّع فقط تطوير الذكاء الاصطناعي المعتمد على الشرائح الصينية.
لماذا إطلاق LongCat-2,0 مهم على مستوى العالم
أظهر LongCat-2,0 أداءً قويًا عبر مؤشرات قياس عدة. تخطّى أداء نموذج Gemini 3,1 Pro الأقدم من جوجل في Terminal-Bench 2,1 و SWE-Bench Pro.
مع ذلك، لا يزال النموذج متأخرًا عن أنظمة الطليعة العالمية، بما في ذلك GPT-5,5 من OpenAI وOpus 4,8 من Anthropic في أصعب مهام التفكير والوكالة.
تفاعل مراقبو الصناعة على الفور. ذكر المحلل التقني تي بي هوانغ أن الإطلاق يضع حداً للمخاوف حول أطلس-950 سوبربودز الخاصة بـ هواوي. بالإضافة إلى ذلك، أشار الباحث من جامعة ليهاي هان تشي سن إلى أنه أول نموذج يتم تدريبه ليصل إلى أداء قريب من الحدود القصوى على 50 000 مسرع صيني محلي.
أشار الشريك الاستثماري ألفين فو إلى أنه إذا تمكنت الصين من توسيع نطاق التدريب المتقدم على السيليكون المحلي بهذا المستوى، فإن سباق الذكاء الحوسبي سيكون مفتوحاً على مصراعيه أكثر من أي وقت مضى.
تبقى عقبات كبيرة عبر مكدس الذكاء الاصطناعي الصيني الأوسع. أقرّت ميتيون بأن منظومتها البرمجية لا تزال متأخرة عن مجتمع وحدات معالجة الرسومات الناضج لـ نفيديا. علاوة على ذلك، شكّل الحد من الذاكرة العقبة الرئيسية أثناء مرحلة ما قبل التدريب. ونتيجة لذلك، تتمتع المسرعات المحلية بسعة ذاكرة أقل لكل جهاز مقارنةً بشريحة H800 المحظورة من نفيديا.
يتخذ الإشارة الأوسع طابعاً بنيوياً. تثبت نجاحات ميتيون أن التدريب على نطاق الحدود أصبح الآن قابلاً للتنفيذ تقنياً على العتاد الصيني.
قد يتقلص الفارق بين النماذج مفتوحة المصدر الصينية وأفضل الأنظمة الغربية المغلقة بشكل أسرع مما تنبأت به التوقعات الأخيرة.
