كوين بيز تخفض التكاليف بنسبة 50% باستخدام الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الصيني، واستخدام Token ينمو بشكل أسي خلال الفترة نفسها.

قال برايان أرمسترونغ، الرئيس التنفيذي لـ Coinbase، في 26 يونيو إن Coinbase قد حددت كلاً من GLM 5.2 الذي أصدرته Zhipu AI مؤخرًا وKimi 2.7 من Moonshot AI (بكين يويزي آنميان) كنماذج لغوية كبيرة افتراضية للمهندسين داخل الشركة. كما انخفضت نفقات Coinbase على الذكاء الاصطناعي بنحو النصف، بينما استمر استخدام الرموز (Token) في النمو الأسي في نفس الفترة.

توزيع المهام وسيناريوهات استخدام GLM 5.2 و Kimi 2.7 في Coinbase

أوضح أرمسترونغ أن GLM 5.2 و Kimi 2.7 يُنشران بشكل أساسي في سيناريوهات المهام الروتينية، مثل مساعدة الكود القياسي وسير العمل الهندسي العام. أما المهام التي تتطلب تخطيطًا معقدًا، فيمكن للمهندسين اختيار النماذج المتطورة. وفي مرحلة مراجعة الكود، تتبنى Coinbase استراتيجية موازية متعددة النماذج، حيث تتحقق النماذج المختلفة من مخرجات بعضها البعض للحفاظ على معايير الجودة.

استراتيجية إعادة هيكلة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المكونة من ثلاث طبقات التي أعلنها أرمسترونغ

أرجع أرمسترونغ انخفاض نفقات Coinbase على الذكاء الاصطناعي بنحو النصف إلى إعادة هيكلة البنية التحتية على ثلاث طبقات:

التوجيه الذكي: يقوم النظام بمعالجة مسبقة للإشارات (prompts)، ويجمع بين نسبة الوصول إلى الذاكرة المؤقتة (cache hit rate) وتسعير النماذج، ويوزع المهام تلقائيًا إلى النموذج الأنسب والأكثر اقتصادًا.

التخزين المؤقت النشط: يتطلب أن تكون جميع الطلبات قادرة على التعامل مع الذاكرة المؤقتة، حيث ارتفعت نسبة الوصول إلى الذاكرة المؤقتة في LibreChat من 5% إلى 60%.

تقليل السياق: يوصي المهندسين بفتح محادثة جديدة وتضييق نطاق الملفات عند التبديل بين المهام لتقليل الرموز (Token) المهدرة.

هدف أرمسترونغ للتوسع المستدام في الذكاء الاصطناعي وتحديد موقع هذه الاستراتيجية

شدد أرمسترونغ على أن هدف تحسين التكلفة هذا ليس تقليل الاستخدام، بل توسيع نطاق اعتماد الذكاء الاصطناعي. وأوضح أن الهدف هو تمكين المهندسين من استخدام أي عدد من الرموز (Token) والنماذج بحرية دون سقف للتكلفة، مع ربط الاستخدام بالتأثير التجاري. ويعتقد أرمسترونغ أن هذا النموذج يمكن أن تستفيد منه أي شركة، والتصريحات المذكورة هي تصريحات عامة شخصية له.

الأسئلة الشائعة

ما هي الشركات التي تنتج GLM 5.2 و Kimi 2.7 على التوالي؟

GLM 5.2 هو أحدث نموذج أصدرته شركة الذكاء الاصطناعي الصينية Zhipu AI؛ وKimi 2.7 هو نموذج لغوي كبير من شركة Moonshot AI (بكين يويزي آنميان للتكنولوجيا المحدودة). تم إصدار كلا النموذجين كمصدر مفتوح، وأوضح أرمسترونغ أن Coinbase تنشرهما في سيناريوهات المهام الهندسية الروتينية، بينما لا تزال المهام المعقدة تستخدم النماذج المتطورة.

ما السبب الرئيسي لانخفاض نفقات Coinbase على الذكاء الاصطناعي بنحو النصف؟

وفقًا لتوضيح أرمسترونغ، فإن جوهر خفض التكلفة هو إعادة هيكلة البنية التحتية على ثلاث طبقات: التوجيه الذكي (توزيع المهام تلقائيًا إلى النموذج الأكثر اقتصادًا)، والتخزين المؤقت النشط (ارتفاع نسبة الوصول إلى الذاكرة المؤقتة في LibreChat من 5% إلى 60%)، وتقليل السياق (تقليل الرموز المهدرة). وبناءً على ذلك، فإن استخدام النماذج الصينية مفتوحة المصدر الأقل تكلفة ليحل محل استخدام بعض النماذج الأمريكية المتطورة في المهام الروتينية أدى إلى مزيد من الضغط على الإنفاق الإجمالي.

هل ذكر أرمسترونغ في تصريحاته العامة ترتيبات مراجعة أمن البيانات المتعلقة باستخدام النماذج الصينية مفتوحة المصدر؟

وفقًا للتصريح العام لأرمسترونغ بتاريخ 26 يونيو 2026، لم يذكر تفاصيل مراجعة أمن البيانات أو الترتيبات التنظيمية المتعلقة باعتماد GLM 5.2 و Kimi 2.7. Coinbase هي بورصة أصول مشفرة خاضعة للتنظيم في الولايات المتحدة، ولم يتم الكشف عن المحتوى المحدد للإطار التنظيمي ذي الصلة في هذا التصريح.