דיפסיקינג (X)
צילום: דיפסיקינג (X)

הקרב על הבינה המלאכותית בסין: הצ'אטבוט של טנסנט עוקף את DeepSeek

הצ'אטבוטים הסינים מתרבים ומשתפרים ומהווים איוטם על המודלים המוכרים בארה"ב - על התחרות הגדולה ועל המשמעות לצרכן

עמית בר |
נושאים בכתבה דיפסיק עליבאבא

תחרות עזה בין החברות הסיניות על ההובלה בתחום הבינה המלאכותית. הצ'אטבוט Yuanbao AI של טנסנט עקף את DeepSeek והפך לאפליקציה החינמית המורדת ביותר באייפון בסין. המהלך הזה מסמן את ההסלמה בתחרות בין החברות הגדולות במדינה על שליטה בתחום הבינה המלאכותית, כאשר שלוש מתוך חמש האפליקציות הפופולריות ביותר בסין הן צ'אטבוטים מבוססי AI. האפליקציות האלו מתחרות גם באפליקציות AI האמריקאיות ומהוות במקרים מסוימים תחליף טוב. המשמעות היא מעגל רחב יותר של מתחרות בשוק ה-AI שעדיין לא ברור איך הוא יתפתח. זה עשוי להוביל לירידת מחירים גם מצד הגדולות, וזה כמובן טוב לצרכן. במקביל זה מזעזע את הבסיס של התעשייה - תעשיית השבבים. האפליקציות הסיניות מושתתות על פחות כוח עיבוד ועדיין מספקות תוצאות טובות בזכות אלגוריתם חכם יותר שמשמעותו - בדיקת חומרים רלבנטיים יותר ולא בדיקת כל החומרים, פוקוס על איכות ולא על כמות. מודלים כאלו זקוקים בהגדרה לפחות שבבים מתקדמים. כשאתם רואים את מניית אנביידה נופלת בשבועות האחרונים זה גם בגלל הסיבה הזו.

  


מה גרם לטנסנט לעקוף את המתחרות?

הכניסה של Yuanbao AI למקום הראשון לא הגיעה במקרה. טנסנט שילבה את טכנולוגיית Hunyuan AI שפותחה בתוך החברה יחד עם מודל R1 של DeepSeek, והציעה חוויית שימוש מתקדמת יותר. אבל היתרון המשמעותי של טנסנט הוא האקו-סיסטם הענק שלה.


החברה, שהיא לא רק שחקנית מובילה בעולמות הבינה המלאכותית, אלא גם בעלת האפליקציה הפופולרית WeChat (עם יותר מ-1.4 מיליארד משתמשים), הצליחה לנצל את השליטה שלה בשוק ולהטמיע את Yuanbao AI בפלטפורמות קיימות. WeChat, שהיא הרבה מעבר לאפליקציית מסרים - עם שירותי תשלומים, קניות, משחקים וניהול מידע - אפשרה לטנסנט להביא את הצ'אטבוט שלה ישירות למשתמשים קיימים בלי שהם יצטרכו להוריד אפליקציה חדשה.


גם בתחום הגיימינג טנסנט מנצלת את השליטה שלה, כשהיא שילבה את Yuanbao AI במשחק הפופולרי Peacekeeper Elite, שם הוא משמש כבן לוויה וירטואלי לשחקנים. בנוסף, טנסנט הציגה לאחרונה את Hunyuan Turbo, גרסה משודרגת של מנוע הבינה המלאכותית שלה, שמספקת תשובות מהירות יותר מ-DeepSeek.


התגובה של המתחרות: עליבאבא וביידו לא נשארות מאחור

עליבאבא, אחת המתחרות הגדולות של טנסנט, לא נשארה אדישה למהלך הזה. החברה הכריזה על השקעה של 53 מיליארד דולר בפיתוח בינה מלאכותית, והיא מנסה לקבוע את DeepSeek כסטנדרט שאליו היא שואפת. במקביל, ביידו השקיעה מיליארדים בפיתוח מודלי AI משלה, אך כרגע היא מתקשה להדביק את הקצב של טנסנט ועליבאבא.


איך החברות ירוויחו מהצ'אטבוטים?

נכון להיום, רוב השירותים הללו ניתנים ללא תשלום, ולרוב משוחררים בקוד פתוח - בדומה לגישת DeepSeek. השאלה הגדולה היא איך להפוך את ההצלחה הזאת למודל עסקי רווחי.


בעוד שטנסנט הצליחה למשוך הכי הרבה משתמשים, לא ברור איך היא תתרגם את זה להכנסות משמעותיות. המתחרות שלה, כמו עליבאבא וביידו, בנו אסטרטגיות מבוססות השקעות כבדות מאוד בטכנולוגיה, עם הציפייה שבעתיד הן יצליחו למכור שירותים מבוססי AI לממשלות, לתאגידים ולעסקים קטנים.

קיראו עוד ב"BizTech"

מה צפוי בהמשך? התחום הזה עדיין בשלבי התהוות, אבל יש כמה מגמות ברורות: טנסנט תמשיך לבסס את ההובלה שלה עם שילוב Yuanbao AI באפליקציות נוספות שלה. עליבאבא וביידו יחזקו את ההשקעות שלהן, וכנראה ישיקו גרסאות משופרות למנועי הבינה המלאכותית שלהן. הרגולציה הסינית צפויה להדביק את הקצב, מה שעלול להקשות על חלק מהחברות לחדש ולהתפתח במהירות כמו בעבר.

הקרב על השליטה בשוק הבינה המלאכותית הסיני רק מתחיל, אבל כבר עכשיו ברור שמי שתשלוט בתחום הזה בעתיד תשפיע באופן משמעותי על האופן שבו סינים - ואולי גם שאר העולם - יצרכו תוכן, ינהלו מידע, ויקבלו שירותים דיגיטליים.


שאלות ותשובות

מה ההבדל בין Yuanbao AI לבין הצ'אטבוטים האחרים?

Yuanbao AI מבוסס על שילוב של טכנולוגיית Hunyuan AI של טנסנט יחד עם מודל R1 של DeepSeek, מה שמאפשר לו להיות מהיר ומדויק יותר. אבל היתרון הגדול של טנסנט הוא האקו-סיסטם שלה, שמאפשר לה להטמיע את הצ'אטבוט ישירות בתוך WeChat, משחקים ואפליקציות קיימות.


למה עליבאבא משקיעה סכומים אדירים ב-AI?

עליבאבא מבינה שבינה מלאכותית היא העתיד של תחומי המסחר, הפרסום והטכנולוגיה, והיא רוצה להיות מובילה בתחום. השקעה של 53 מיליארד דולר אמורה לאפשר לה לפתח פלטפורמות מתקדמות שיוכלו להתחרות בטנסנט וביידו.


איך החברות האלו הולכות להרוויח מהצ'אטבוטים שלהן?

נכון להיום, רוב הצ'אטבוטים ניתנים לשימוש בחינם, מה שמעלה את השאלה איך בדיוק החברות יכניסו מהם כסף. האפשרויות הן מכירת גישה לשירותי AI מתקדמים, הטמעה במוצרים בתשלום, או פרסום מותאם אישית שמבוסס על הנתונים שהבוטים אוספים על המשתמשים.


למה הרגולציה בסין יכולה להשפיע על השוק הזה?

הממשלה הסינית כבר התחילה להטיל מגבלות על פלטפורמות AI כדי לוודא שהתוכן שהן מייצרות תואם את האג'נדה של המדינה. אם הרגולציה תהפוך למגבילה מדי, זה עלול לעכב חדשנות ולגרום לחברות הסיניות לפגר אחרי מתחרותיהן במערב.


מה צפוי לקרות בתחרות בין החברות בעתיד הקרוב?

קרב ה-AI בסין רק מתחמם, וכל החברות הגדולות הולכות להשקיע בו סכומי עתק.


טנסנט כנראה תמשיך להוביל, אבל תצטרך למצוא דרך להפוך את ההצלחה לרווחית.

עליבאבא תנסה להשוות את הרמה הטכנולוגית שלה ולהציע מוצרים מתחרים.

ביידו עשויה להשקיע יותר בפיתוח עצמי במקום להסתמך על טכנולוגיות חיצוניות.

עד כמה המגמה הזו תשפיע על שוק הבינה המלאכותית העולמי?

סין היא אחת המדינות המובילות בעולם בתחום הבינה המלאכותית, ואם אחת מהחברות הסיניות תצליח ליצור מודל AI שמשתווה לזה של OpenAI או גוגל, זה עשוי להשפיע דרמטית על כל השוק הבינלאומי.



הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
אילון מאסק וג'ף בזוס
צילום: טוויטר

כשהענן עולה לחלל: המרוץ החדש של מאסק ובזוס שעשוי לשנות את עולם הבינה המלאכותית

החלל תמיד היה זירת תחרות בין מעצמות ואנשי חזון, אבל המרוץ הנוכחי שונה מכל מה שראינו. אילון מאסק וג'ף בזוס, שני המיליארדרים שכבר שינו את תעשיית החלל, מתמקדים כעת ביעד חדש: להעביר את מרכזי הנתונים העצומים אל מעל לעננים. מדובר בפרויקט שנשמע כמו מדע בדיוני, אבל הוא כבר בשלבי פיתוח, ועשוי לשנות את הדרך שבה אנחנו חושבים על מחשוב, אנרגיה ובינה מלאכותית

אדיר בן עמי |

בלו אוריג'ין, חברת החלל שבשליטת ג'ף בזוס, פועלת בשנה האחרונה לפיתוח טכנולוגיות שיאפשרו הקמת מרכזי נתונים במסלול סביב כדור הארץ, המיועדים בראש ובראשונה לאימון מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית. במקביל, ספייס אקס של אילון מאסק בוחנת שימוש בלווייני סטארלינק מהדור הבא כתשתית מבוזרת של כוח מחשוב, שתפעל כמעין רשת של מרכזי נתונים בחלל. השאלה היא לא רק מי יגיע ראשון, אלא האם הרעיון הזה בכלל בר ביצוע, ומה המחיר – הן הטכנולוגי והן האנושי.


למה בכלל לשלוח מחשבים לחלל?

הרעיון נשמע מופרך במבט ראשון. למה לקחת משהו שעובד היטב על הקרקע ולשלוח אותו למקום שהגישה אליו כרוכה במיליוני דולרים? התשובה טמונה בבעיה אחת גדולה: אנרגיה. מרכזי נתונים מודרניים, במיוחד אלה שמריצים מודלים של בינה מלאכותית, בולעים כמויות מטורפות של חשמל. אימון מודל AI מתקדם אחד יכול לדרוש חשמל שמספיק לכמה עיירות שלמות למשך חודשים. המחשבים האלה גם מפיקים חום רב, שדורש מערכות קירור ענקיות שצורכות עוד אנרגיה.

בחלל, המשוואה משתנה לחלוטין. השמש זורחת כמעט ללא הפסקה, והאנרגיה הסולארית זמינה בשפע. אין צורך במערכות קירור כי החום מתפזר אל החלל הקר. בנוסף, אין צורך בתשתיות ענק של חוות שרתים קרקעיות שצורכות קרקע ומשאבים. זה נשמע מושלם, אבל על מנת להגשים את החזון הזה נדרשים פתרונות לאתגרים הנדסיים מורכבים במיוחד.

כדי להגיע להיקף מחשוב המקביל למרכז נתונים גדול על הקרקע, בהספק של סדר גודל של גיגה־וואט, יידרש מערך של אלפי לוויינים במסלול, כאשר כל אחד מהם מצויד ביכולת חישוב של עשרות עד מאות קילוואט. מעבר לאתגרי השיגור עצמם, מדובר במערכת מורכבת שמציבה דרישות חריגות בתחומי התכנון, התחזוקה והבטיחות. כל לוויין נדרש לפעול בסביבה עתירת קרינה, להתמודד עם תנאי טמפרטורה קיצוניים ועם חלקיקי אבק חלל, ובמקביל לשמור על קישור תקשורת מהיר, רציף ואמין עם הקרקע ועם לוויינים אחרים במערך, כדי לאפשר העברת נתונים בקצבים גבוהים.

בין חלום למציאות

בלו אוריג'ין מתמקדת בפיתוח לוויינים מתקדמים שמשלבים מעבדים חזקים, מערכות אנרגיה סולארית ענקיות ומערכות תקשורת לייזר שיכולות להעביר נתונים במהירויות שמתקרבות לזו שיש במרכזי נתונים קרקעיים. החברה גם חוקרת כיצד לשדרג לוויינים שכבר נמצאים במסלול – אולי באמצעות רובוטים או חלליות שירות אוטונומיות. ספייס אקס, מצידה, מנסה למנף את רשת הסטארלינק הקיימת. הרעיון הוא לשדרג את הלוויינים הקיימים או להוסיף דור חדש שמותאם לחישוב AI, ולהשתמש ברשת הענקית כבר קיימת כדי ליצור תשתית מבוזרת של מחשוב.

עם זאת, הטכנולוגיה היא רק חלק מהפאזל. אחת השאלות הגדולות היא איך מבצעים תחזוקה בחלל. על הקרקע, אם שרת מתקלקל, טכנאי פשוט מגיע ומחליף אותו. בחלל, הדבר הזה הרבה יותר מסובך. צריך לתכנן מראש מערכות גיבוי, יכולת לתקן מרחוק, או אפילו לשלוח משימות תיקון רובוטיות. כל תקלה יכולה להפוך לוויין בשווי מיליוני דולרים לגוש מתכת חסר תועלת. השאלה האחרת היא תקשורת. כדי שמרכז נתונים בחלל יהיה שימושי, הוא צריך להיות מחובר למשתמשים על הקרקע בקו מהיר וללא תקלות. זה דורש תשתית קרקעית ענקית של תחנות קרקע, מערכות אנטנות ופרוטוקולי תקשורת מתקדמים. כל עיכוב של מילישנייה יכול להיות קריטי כשמדובר באימון מודלי AI בזמן אמת או בעיבוד נתונים רגישים.