التركيز الآن يتحول إلى تحقيق الدخل من خلال سير عمل المؤسسات، واجهات برمجة التطبيقات، أدوات البرمجة، والوكلاء الذكيين . يتوقع البنك أن تنمو الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) لنماذج اللغات الكبيرة الصينية الكبرى بنسبة تتراوح بين 4 إلى 7 مرات خلال عام 2026
.
يشير تحليل البنك إلى أن استراتيجيات المصادر المفتوحة تخلق فجوة هيكلية عميقة . التقرير الصادر في يوليو 2026 يرى أن الشركات التي تمتلك نماذج مفتوحة الأوزان (open-weight) على مستوى متطور (SOTA) يمكنها توليد 'قيمة اختيارية كبيرة' من خلال التسويق التجاري
. في المقابل، النماذج المتأخرة تصبح مجرد سلعة رخيصة وتفقد أي قدرة على التسعير
.
هذا يخلق دورة ذاتية التعزيز: النماذج القوية تجذب مستخدمين ومطورين أكثر، مما يولد بيانات وإيرادات أكثر، والتي تمول بدورها تحسينات إضافية للنموذج. أما النماذج الأضعف، حتى لو كانت مفتوحة المصدر، فتعلق في فخ القيمة المنخفضة حيث تُستخدم ولكن دون تحقيق أرباح فعالة .
يعتبر نموذج DeepSeek V4 Pro المثال الأوضح على الضغط السعري الشديد الذي يعيد تشكيل السوق:
يرى البنك أن السوق فسّر إطلاق V4 بشكل خاطئ على أنه تهديد تنافسي لشركات الذكاء الاصطناعي الصينية الأخرى، بينما جادل البنك بأنه عزز في الواقع ثلاثة من الأربعة أركان الرئيسية التي تدعم تسويق النماذج المحلية .
التعبير الأكثر وضوحًا عن نظرية 'الفائز يحصل على الأكثر' هو المعاملة المناقضة تمامًا لشركتين صينيتين رائدتين في مجال الذكاء الاصطناعي: Zhipu AI و MiniMax .
رفع جيه بي مورغان السعر المستهدف لسهم Zhipu ثلاث مرات متتالية:
كما رفع البنك توقعات إيرادات Zhipu بنسبة 26% إلى 42% للسنوات المالية 2026-2030 وخفض توقعات الخسائر الصافية المعدلة . قفز سهم Zhipu بنسبة تصل إلى 48% بعد الترقية الأولية
.
في الوقت نفسه، خفض جيه بي مورغان تصنيف MiniMax:
مبرر البنك: MiniMax لم تطلق نموذجًا محليًا جديدًا على مستوى متطور (SOTA) منذ نموذج M2 الخاص بها، ومن حيث قدرة النموذج الخالص، فهي تتخلف عن أقرانها . نموذجها M3 (الذي صدر في 1 يونيو) احتل المرتبة #4 على معيار Code Arena WebDev لكنه فشل في سد الفجوة مع النماذج الرائدة
. وأشار جيه بي مورغان إلى 'ضعف التوزيع والاعتراف بالعلامة التجارية' خارج حالة استخدام MiniMax الضيقة في مجال الترفيه
.
المقارنة واضحة: تكرار النموذج المستمر لـ Zhipu (خاصة GLM-5.2) أكسبها قوة تسعير وتصنيف 'زيادة الوزن'، بينما عدم قدرة MiniMax على مواكبة النماذج الرائدة أدى إلى تصنيف 'محايد' وخفض الهدف بنسبة 73% تقريبًا في شهر واحد فقط .
يأتي تحليل جيه بي مورغان على خلفية من التبني المتسارع بشكل ملحوظ لنماذج الذكاء الاصطناعي الصينية عالميًا.
هيمنة حركة OpenRouter: شكلت النماذج الصينية أكثر من 45% من حركة بيانات منصة OpenRouter بحلول أبريل 2026، مستحوذة على غالبية استهلاك الرموز على أكبر منصة تجميع ذكاء اصطناعي في العالم، وفقًا لبيانات أبرزها مايكل سيمباليست، الخبير الاستراتيجي في إدارة أصول جيه بي مورغان .
ميزة التكلفة مقابل النماذج الأمريكية الرائدة: تقدم النماذج الصينية تكاليف أقل بنسبة 60-90% من النماذج الأمريكية الرائدة مع اقتراب أدائها من المستويات المماثلة . نموذج DeepSeek V4 Pro وحده يقل سعره عن GPT-5.5 بنحو 12 ضعفًا على مدخلات الرموز
. الفجوة الاقتصادية أوسع ما تكون على أعباء العمل المؤسسية الثقيلة
.
Alibaba's Qwen: مفارقة التبني والإيرادات: أصبح نموذج Qwen من Alibaba نظام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الأكثر تحميلاً في العالم بحلول يناير 2026 . ومع ذلك، يشير جيه بي مورغان إلى أن Qwen يواجه صعوبات كبيرة في تحويل هذا التبني إلى إيرادات، مما يوضح التوتر الأساسي في ديناميكية 'الفائز يحصل على الأكثر'، حيث أن التبني من خلال المصادر المفتوحة لا يترجم تلقائيًا إلى قوة تسعير أو إيرادات مستدامة
. النظام البيئي الصيني للذكاء الاصطناعي بنى بسرعة 538 نموذج لغوي كبير مسجل (ارتفاعًا من 14 في أكتوبر 2023)، لكن الكثير من هذه القدرات تم توجيهها إلى نماذج مفتوحة المصدر ومنخفضة التكلفة تُقدم مجانًا أو شبه مجاني لتعظيم التبني
.