العقود الآجلة
وصول إلى مئات العقود الدائمة
TradFi
الذهب
منصّة واحدة للأصول التقليدية العالمية
الخیارات المتاحة
Hot
تداول خيارات الفانيلا على الطريقة الأوروبية
الحساب الموحد
زيادة كفاءة رأس المال إلى أقصى حد
التداول التجريبي
مقدمة حول تداول العقود الآجلة
استعد لتداول العقود الآجلة
أحداث مستقبلية
"انضم إلى الفعاليات لكسب المكافآت "
التداول التجريبي
استخدم الأموال الافتراضية لتجربة التداول بدون مخاطر
إطلاق
CandyDrop
اجمع الحلوى لتحصل على توزيعات مجانية.
منصة الإطلاق
-التخزين السريع، واربح رموزًا مميزة جديدة محتملة!
HODLer Airdrop
احتفظ بـ GT واحصل على توزيعات مجانية ضخمة مجانًا
Pre-IPOs
افتح الوصول الكامل إلى الاكتتابات العامة للأسهم العالمية
نقاط Alpha
تداول الأصول على السلسلة واكسب التوزيعات المجانية
نقاط العقود الآجلة
اكسب نقاط العقود الآجلة وطالب بمكافآت التوزيع المجاني
عروض ترويجية
AI
Gate AI
شريكك الذكي الشامل في الذكاء الاصطناعي
Gate AI Bot
استخدم Gate AI مباشرة في تطبيقك الاجتماعي
GateClaw
Gate الأزرق، جاهز للاستخدام
Gate for AI Agent
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، Gate MCP، Skills و CLI
Gate Skills Hub
أكثر من 10 آلاف مهارة
من المكتب إلى التداول، مكتبة المهارات الشاملة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية
GateRouter
ختر بذكاء من أكثر من 30 نموذج ذكاء اصطناعي، بدون أي رسوم إضافية 0%
لاحظت شيئًا مهمًا جدًا يحدث في خلفية صناعة الذكاء الاصطناعي الآن، وأعتقد أن معظم الناس يفوتهم الصورة الكبيرة.
قبل ثماني سنوات، كانت قصة ZTE درسًا قاسيًا حول الاعتماد التكنولوجي. حظر أمريكي واحد، وتوقفت شركة بـ 80 ألف موظف تمامًا. لكن ما يحدث الآن في مجال الذكاء الاصطناعي مختلف تمامًا، والصورة أعقد بكثير.
المشكلة الحقيقية لم تكن الرقائق دائمًا. عندما بدأت القيود على NVIDIA A100 و H100، اعتقد الجميع أن هذا هو الخنق. لكن الخنق الفعلي كان شيئًا يسمى CUDA. هذه المنصة البرمجية من NVIDIA أصبحت أساس كل شيء في الذكاء الاصطناعي العالمي. أكثر من 90% من مطوري الذكاء الاصطناعي عالميًا يعملون داخل هذا النظام البيئي. إنها عجلة مستدامة - كلما استخدمها أكثر الناس، ازدادت قيمتها.
لكن هنا يأتي الجزء المثير للاهتمام. بدلاً من محاولة منافسة NVIDIA مباشرة، اختارت الشركات الصينية طريقًا مختلفًا تمامًا.
أولاً، الخوارزميات. انتقلت الشركات الصينية إلى نماذج الخبراء المختلطة - بدلاً من تشغيل كل شيء، تفعل فقط الأجزاء ذات الصلة. DeepSeek V3 مثال مثالي: 671 مليار معامل، لكن يستخدم فقط 37 مليارًا أثناء الاستدلال. النتيجة؟ تكاليف تدريب أقل بـ 14 مرة من GPT-4، وأسعار واجهة برمجية أرخص بـ 25 إلى 75 مرة من منافسيها.
ثانيًا، الرقائق المحلية. ما يثير الانتباه حقًا هو أن الرقائق الصينية المحلية تجاوزت الآن مرحلة الاستدلال البسيط. في يناير 2026، تم تدريب أول نموذج صورة متقدم بالكامل على رقائق صينية محلية. في فبراير، تم تدريب نموذج ضخم على حوض حوسبة صيني كامل. هذا تحول نوعي - من القدرة على تشغيل النماذج إلى القدرة الفعلية على بناء نماذج جديدة.
أما بخصوص أسعار شرائح المياه الجديدة والبنية التحتية، فالوضع مثير للقلق للغاية بالنسبة للولايات المتحدة. الكهرباء هي الحد الأساسي للقوة الحسابية. الصين تنتج 2.5 مرة كهرباء أكثر من الولايات المتحدة، وتكاليفها الصناعية أقل بـ 4-5 مرات. في الوقت نفسه، تواجه الولايات المتحدة أزمة كهرباء حقيقية - فرجينيا وجورجيا وقفتا الموافقات على مراكز بيانات جديدة.
النتيجة؟ الذكاء الاصطناعي الصيني يخرج إلى العالم بهدوء. ليس كمنتج تقليدي، بل كرموز (tokens) - الوحدات الأساسية للمعالجة. يتم إنتاجها في مصانع الحوسبة الصينية وتنقل عبر الإنترنت إلى كل مكان. DeepSeek الآن يخدم 30% من الصين، 13.6% من الهند، 6.9% من إندونيسيا. في الدول الخاضعة للعقوبات، تمتلك حصة سوق بين 40-60%.
هناك تشابه غريب هنا مع قصة صناعة أشباه الموصلات اليابانية في الثمانينيات. اليابان كانت الأفضل في نظام عالمي يهيمن عليه آخرون، لكنها لم تبن نظامًا بيئيًا مستقلاً. عندما انسحبت الموجة، لم يبقَ لديها شيء. هذه المرة، الصين تختار طريقًا مختلفًا - بناء نظام بيئي مستقل حقًا من الألف إلى الياء.
تقارير الأرباح الأخيرة للشركات المحلية تحكي القصة الحقيقية. نصفها نار ونصفها ماء - إيرادات ضخمة لكن خسائر كبيرة. لكن هذه ليست فشل الإدارة. هذه ضريبة حرب لبناء استقلالية حقيقية.
السؤال الآن لم يعد "هل يمكننا البقاء على قيد الحياة؟" بل "كم يجب أن ندفع للبقاء على قيد الحياة بشكل مستقل؟" والإجابة نفسها هي التقدم.