מרוץ הבינה המלאכותית נכנס לשלב חדש ומסחרר: ByteDance, החברה האם של TikTok, מפתחת לפי דיווח חדש מודל בינה מלאכותית שעשוי להגיע לעד 10 טריליון פרמטרים. אם הפרויקט יושלם בהיקף המתוכנן, יהיה זה אחד מניסיונות האימון השאפתניים ביותר שנחשפו עד היום, וקפיצה עצומה ביחס לדור הנוכחי של המודלים הסיניים הגדולים.
אבל הסיפור החשוב באמת אינו המספר 10 טריליון. המשמעות הגדולה נמצאת בשינוי המתחולל בתעשיית הבינה המלאכותית הסינית. סין כבר אינה מסתפקת בניסיון לייצר חלופות זולות למודלים של OpenAI, Anthropic והחברות האמריקניות האחרות. ענקיות הטכנולוגיה שלה עוברות לשלב שבו הן מנסות לבנות מודלי־על בקנה מידה המתחרה ישירות בחזית האמריקנית, להפעיל אותם עבור מאות מיליוני משתמשים ובמקביל למצוא דרך להפוך את ההשקעות האדירות האלה לעסק רווחי.
ByteDance נמצאת לפי הדיווחים בשלב האימון הראשוני והכבד של המודל, תהליך שעשוי להימשך חודשים לפני שלבי ההתאמה, הבדיקות וההכנה לשימוש מסחרי. החברה לא פרסמה מפרט רשמי מלא של הפרויקט, ולכן יש להתייחס במיוחד לנתון של 10 טריליון פרמטרים כאל היקף אפשרי של המודל ולא כאל נתון סופי של מוצר שכבר הושלם.
ועדיין, עצם העובדה שחברה בסדר הגודל של ByteDance מוכנה ללכת בכיוון הזה משמעותית מאוד. הדור הנוכחי של מודלי־העל הסיניים כבר מגיע להיקפים של טריליוני פרמטרים, וכעת מנסה החברה לבצע קפיצה נוספת ולהתקרב בהיקף וביכולת לדור הבא של המערכות האמריקניות.
צריך לסייג מיד נקודה חשובה: מספר הפרמטרים אינו מדד ישיר לאינטליגנציה. מודל המכיל פי שניים פרמטרים אינו בהכרח חכם פי שניים ולעיתים אינו טוב יותר בכלל. איכות המידע שעליו אומן, מבנה המערכת, שיטות האימון, יכולת ההסקה, ההתאמות שנעשות לאחר האימון והיעילות שבה המודל משתמש במשאביו חשובים לא פחות ולעיתים הרבה יותר.
בחלק מהמודלים החדשים גם לא כל הפרמטרים מופעלים בכל משימה. המערכת בנויה כך שרק קבוצות מסוימות של רכיבים מופעלות בהתאם לשאלה או למשימה. הדבר מאפשר לבנות מודלים עצומים בלי שכל בקשה של משתמש תחייב להפעיל את מלוא המפלצת החישובית.
לכן 10 טריליון הפרמטרים אינם מבטיחים ל־ByteDance את המודל החכם בעולם. אבל הם אומרים משהו חשוב מאוד על רמת השאפתנות הסינית.
מאחורי TikTok מסתתרת מעצמת בינה מלאכותית
במערב עדיין נוטים לזהות את ByteDance בעיקר עם TikTok. זו כבר תמונה חלקית מאוד של החברה. בשנים האחרונות היא בונה מערך עצום של מחקר ופיתוח בבינה מלאכותית, הכולל מודלים לשפה, יצירת תמונות ווידאו, מערכות המשלבות טקסט, קול ותמונה, שירותי ענן ותשתיות מחשוב.
חטיבת המחקר שלה הפכה לאחד ממוקדי הבינה המלאכותית החשובים בסין. במקביל מפעילה ByteDance את Doubao, שירות הבינה המלאכותית הצרכני שלה, שהגיע למאות מיליוני משתמשים. המשמעות עצומה: בניגוד לחברת הזנק שמפתחת מודל ורק אחר כך מתחילה לחפש קהל, ByteDance מחזיקה מראש באחת ממכונות הפצת התוכן הגדולות בעולם ובבסיס משתמשים סיני אדיר.
יש לה גם יתרון שקשה לכמת במספרים: ניסיון עצום באלגוריתמים המבינים התנהגות אנושית. TikTok הפכה לתופעה עולמית במידה רבה משום ש־ByteDance הצליחה לבנות מערכת המסוגלת להבין במהירות מדהימה מה מעניין כל משתמש ולהתאים לו זרם תוכן אישי. המעבר ממערכת שמחליטה איזה סרטון להציג לאדם למערכת שמסוגלת לדבר איתו, ליצור עבורו תוכן ולבצע עבורו משימות הוא מבחינת החברה המשך טבעי למדי.
אלא שמודל של עד 10 טריליון פרמטרים אינו רק הישג מדעי. הוא מפעל תעשייתי.
אימון מערכת כזאת דורש תשתית מחשוב אדירה, עשרות אלפי מעבדים מתקדמים, מערכות תקשורת מהירות במיוחד ביניהם, כמויות עצומות של זיכרון, מרכזי נתונים, חשמל, קירור וצבא של מהנדסים וחוקרים. העלות יכולה להגיע לסכומים עצומים עוד לפני שהמשתמש הראשון שאל את המודל שאלה אחת.
וזה קורה כאשר סין עדיין מתמודדת עם מגבלות אמריקניות על גישה לשבבי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר. במשך שנים ניסתה וושינגטון להשתמש בשליטתה בטכנולוגיות מרכזיות בתעשיית השבבים כדי להאט את ההתקדמות הסינית. אלא שהתגובה בבייג׳ינג הייתה צפויה: השקעות עצומות בשבבים מקומיים, שיפור יעילות התוכנה, הקמת מרכזי מחשוב גדולים וחיפוש אחר דרכים להפיק יותר ביצועים גם מחומרה שאינה תמיד המתקדמת ביותר בעולם.
הקרב כבר אינו רק מי מחזיק בשבב הטוב ביותר. הוא גם מי מסוגל לבנות מערכת יעילה יותר סביב השבבים העומדים לרשותו.
עליבאבא שואלת את השאלה החשובה באמת: מי ישלם?
בזמן ש־ByteDance מנסה לדחוף את גבולות הגודל, Alibaba מתמודדת עם הבעיה שמטרידה כיום את כל תעשיית הבינה המלאכותית: כיצד הופכים את הדבר הזה לעסק רווחי.
משפחת Qwen הפכה לאחד מסיפורי ההצלחה הגדולים של הבינה המלאכותית הסינית. עליבאבא בחרה לאפשר גישה פתוחה יחסית לדגמים רבים ולאפשר למפתחים להוריד אותם, להתאים אותם לצורכיהם ואף להפעיל אותם על מחשבים ושרתים משלהם. האסטרטגיה הזאת סייעה ל־Qwen להתפשט במהירות בקרב מפתחים וחברות ולהפוך את עליבאבא לשחקנית גלובלית בתחום.
אלא שפתיחות אינה מבטלת את חשבון החשמל. מישהו צריך לרכוש את המעבדים, להקים את מרכז הנתונים, לשלם על הזיכרון, מערכות הקירור, התקשורת והתחזוקה. כאשר מיליוני משתמשים מתחילים להפעיל מודל שוב ושוב, הבעיה עוברת מן המעבדה ישירות למחלקת הכספים.
לכן עליבאבא מתקדמת לעבר מודל שבו משתמשים כבדים משלמים בהתאם להיקף השימוש. המשתמש המזדמן יכול לקבל גישה חופשית או זולה יחסית, בעוד חברות, מפתחים ולקוחות שמפעילים את המערכת בהיקפים גדולים נדרשים לשלם על משאבי המחשוב שהם צורכים.
זה עשוי להיות אחד השינויים החשובים ביותר בשוק הסיני. בשנים הראשונות של הבום הנוכחי התחרות התנהלה כמעט בכל מחיר. חברות רצו משתמשים, מפתחים ותשומת לב. מודלים ניתנו בחינם או במחירים נמוכים מאוד, והמסר היה ברור: קודם נבנה קהל עצום, אחר כך נמצא כיצד להרוויח ממנו.
אלא שבינה מלאכותית שונה מרשת חברתית רגילה. משתמש נוסף ברשת חברתית אינו מחייב בהכרח להפעיל עבורו מערך עצום של מעבדים בכל פעם שהוא מקליד משפט. משתמש כבד במודל מתקדם יכול לצרוך כמויות אדירות של כוח מחשוב.
הבעיה צפויה להחריף ככל שסוכני בינה מלאכותית יהפכו נפוצים יותר. סוכן כזה אינו רק משיב על שאלה. הוא יכול לקבל משימה, לאסוף מידע, לקרוא מסמכים, לכתוב תוכנה, לבדוק את התוצאה, לתקן טעויות ולחזור שוב ושוב אל המודל עד להשלמת המשימה. פעולה כזאת יכולה לדרוש הרבה יותר משאבים משיחה רגילה עם תוכנת בינה מלאכותית.
לכן התעשייה מגיעה לשלב שבו השאלה אינה רק מי בנה את המודל החכם ביותר, אלא מי מסוגל להפעיל אותו בזול מספיק כדי להרוויח ממנו.
כאן הסינים עלולים להיות מסוכנים במיוחד
DeepSeek כבר המחישה לעולם שהיתרון הסיני אינו חייב להגיע דווקא מן המודל הגדול ביותר. היא טלטלה את התעשייה כאשר הציגה יכולות מרשימות לצד טענות ליעילות גבוהה ולעלויות נמוכות יחסית. מאז הפכה יעילות החישוב לאחד משדות הקרב החשובים ביותר בענף.
עליבאבא פועלת באותו כיוון. הדורות החדשים של Qwen מתוכננים לא רק כדי להיות חכמים יותר אלא גם כדי להוזיל ולהאיץ את הפעלת המודל לאחר שסיים את האימון. החברה משקיעה במערכות שנועדו לנצל טוב יותר את החומרה, למנוע חישובים חוזרים מיותרים ולשרת מספר עצום של משתמשים בו־זמנית.
וזה עשוי להיות חשוב יותר מעוד טריליון פרמטרים. החברה שתנצח במרוץ הבינה המלאכותית אינה חייבת להיות זו שבנתה את המודל הגדול בעולם. היא יכולה להיות החברה שמצליחה לספק כמעט את אותה יכולת בעשירית מהמחיר.
המודל הסיני שונה מן האמריקני
כאן מתגלה הבדל אסטרטגי מעניין בין שתי התעשיות. OpenAI ו־Anthropic בנו את עסקיהן במידה רבה סביב מודלים סגורים. המשתמש אינו מקבל בדרך כלל את המודל המתקדם עצמו אלא גישה לשירות שמפעילה החברה. השליטה נשארת אצלה והיא גובה כסף על השימוש.
בסין התפתחה במקביל תרבות אגרסיבית יותר של פתיחת מודלים לשימוש ולהתאמה. עליבאבא, DeepSeek, Moonshot ושחקנים אחרים השתמשו בכך כדי להפיץ במהירות את הטכנולוגיה שלהם ברחבי העולם.
הדבר מעניק לסין יתרון מעניין. מפתח או חברה שאינם רוצים להיות תלויים לחלוטין ב־OpenAI או ב־Anthropic יכולים במקרים מסוימים לקחת מודל סיני, להפעיל אותו על שרתים משלהם, לבצע בו התאמות ולבנות עליו מוצר.
עבור ממשלות, בנקים, מערכות בריאות, תעשיות ביטחוניות וחברות המחזיקות מידע רגיש, האפשרות להפעיל מערכת בינה מלאכותית בתוך התשתית שלהן בלי לשלוח כל מסמך ושאלה לשירות חיצוני עשויה להיות אטרקטיבית במיוחד.
10 טריליון פרמטרים הם גם מסר לוושינגטון
מבחינת ארצות הברית, פרויקט ByteDance הוא עוד סימן לכך שהניסיון להאט את סין באמצעות מגבלות על חומרה לא עצר את המרוץ. הוא בהחלט הקשה עליו. שבבים מתקדמים הם משאב קריטי והשליטה האמריקנית בחלקים חשובים משרשרת הטכנולוגיה העולמית עדיין מעניקה לוושינגטון מנוף עצום. אבל במקום לגרום לסין לוותר, המגבלות העניקו לה גם תמריץ אדיר לפתח עצמאות.
Huawei מפתחת מאיצים משלה, חברות סיניות בונות תוכנה המותאמת לחומרה המקומית, הממשלה משקיעה סכומי עתק בתעשיית המוליכים למחצה וחברות הענק מקימות מרכזי נתונים עצומים.
ByteDance, Alibaba, Tencent, DeepSeek, Moonshot ושחקנים נוספים אינם מתחרים עוד רק בינם לבין עצמם. הם חלק ממאמץ רחב הרבה יותר להפוך את סין למעצמת בינה מלאכותית שאינה תלויה לחלוטין בטכנולוגיה אמריקנית.
מעל הכול מרחפת שאלת החשמל
יש מחיר נוסף למפלצות הבינה המלאכותית שאינו מופיע בדרך כלל בטבלאות הביצועים: אנרגיה.
העולם נכנס לעידן שבו מרכזי נתונים הופכים לצרכני חשמל בקנה מידה תעשייתי. אימון מודל עצום הוא רק חלק מן הבעיה. לאחר שהמערכת מושקת, מיליוני ואף מאות מיליוני משתמשים מתחילים להפעיל אותה מדי יום. כל שאלה, יצירת תמונה, סרטון, ניתוח מסמך או משימה מורכבת דורשים כוח מחשוב – וכוח מחשוב דורש חשמל וקירור.
זו הסיבה שמרוץ הבינה המלאכותית מתחבר כיום ישירות למרוץ אחר: הקמת תחנות כוח, הרחבת רשתות חשמל, בניית כורים גרעיניים, אגירת אנרגיה ומרכזי נתונים ענקיים. מי שרוצה להוביל בבינה מלאכותית אינו זקוק רק למדעני מחשב. הוא זקוק גם למהנדסי חשמל, לתחנות כוח, לקרקע, למים ולרשת המסוגלת להזרים כמויות עצומות של אנרגיה ללא הפסקה.
בינה מלאכותית כבר אינה רק תוכנה. היא הופכת לתשתית לאומית.
וזו אחת הסיבות שסין עשויה להיות יריבה מסוכנת במיוחד עבור ארצות הברית. היא מחזיקה ביכולת יוצאת דופן לבנות תשתיות בקנה מידה עצום ובמהירות שקשה למדינות מערביות לשחזר. כאשר בייג׳ינג מחליטה שהיא זקוקה למפעלים, קווי מתח, מרכזי נתונים או תחנות כוח, היא מסוגלת לגייס לכך ממשלה, בנקים, חברות ותעשייה במסגרת מאמץ לאומי.
סין כבר אינה שואלת אם היא יכולה להדביק את אמריקה
וזו המשמעות הרחבה של שני המהלכים המתרחשים במקביל.
ByteDance שואלת עד כמה גדול וחזק אפשר לבנות מודל. עליבאבא שואלת כיצד גורמים למיליוני אנשים וחברות להשתמש במודלים האלה – ולשלם מספיק כדי שהעסק יחזיק מעמד.
האחת מנסה לדחוף את גבולות החישוב. השנייה מנסה לפתור את הכלכלה שלו.
אם שתיהן יצליחו, התחרות בין סין לארצות הברית תשתנה. היא כבר לא תהיה סיפור שבו הסינים משחררים מודל זול כמה חודשים אחרי האמריקנים. היא תהיה מלחמה בין שתי מערכות תעשייתיות שלמות: שבבים, מרכזי נתונים, חשמל, מודלים, תוכנות, סוכנים חכמים, מאות מיליוני משתמשים ומודלים עסקיים המנסים להפוך את כל המערכת הזאת למכונת כסף.
OpenAI ו־Anthropic עדיין נמצאות בחזית העולמית, וההשוואה בין המודלים אינה יכולה להתבסס על מספר הפרמטרים בלבד. גם אין ודאות שמפלצת 10 הטריליון של ByteDance תגיע בסופו של דבר לשוק בדיוק בהיקף המתוכנן, או שמודל עצום כזה ינצח מערכות קטנות ויעילות ממנו.
אבל עצם הניסיון מספר את הסיפור.
לפני זמן לא רב שאלו בעולם אם סין מסוגלת להדביק את ארצות הברית בבינה מלאכותית. עכשיו אחת מחברות הטכנולוגיה הגדולות שלה מוכנה להמר על מודל שעשוי להגיע לעשרה טריליון פרמטרים, בעוד ענקית סינית אחרת מנסה לבנות סביב משפחת המודלים שלה מערכת מסחרית עולמית.
השאלה החדשה אינה רק מי יבנה את הבינה המלאכותית החכמה ביותר. השאלה היא מי יצליח לבנות אותה, לספק לה מספיק שבבים וחשמל, להפעיל אותה עבור מאות מיליוני בני אדם, להוזיל אותה מספיק כדי להפוך אותה למוצר המוני – ובסופו של דבר גם להרוויח ממנה.
והקרב הזה, בניגוד לדימוי שהיה מקובל עד לא מזמן במערב, כבר מזמן אינו משחק שבו אמריקה מתחרה רק בעצמה.
״עניין מרכזי״ חדשות וסקופים מאז 1999… מומלץ!
