وبحسب Citrini Research، في 16 يونيو، تقوم كل من AMD وApple في الوقت نفسه بتطوير بدائل تعتمد على الذاكرة الفلاشية لتحل محل DRAM في منتجات الذكاء الاصطناعي. استحوذت AMD على MEXT لتحسين أداء التخزين الفلاشي القريب من مستويات DRAM، ما يقلل تكاليف الذاكرة في مراكز البيانات؛ كما طورت Apple تقنية "LLM in a flash" لتحقيق تحسين مماثل على حافة الجهاز. تشير أحدث أبحاث Citrini إلى أن متطلبات KV cache في استدلال الذكاء الاصطناعي، واستهلاك HBM لما نسبته 25% من القدرة الإنتاجية لـ DRAM، يخلقان ضغوطًا كبيرة على

وفقاً لـChainCatcher، أصدرت DGrid AI ورقة بحثها الأحدث "PoQ-Judge" اليوم، مقدمةً إطاراً لتقييم الجودة متعدد البنى يزيل الحاجة إلى إجابات مرجعية. وقد حقق الإطار معامل ارتباط قدره 0.747 مع درجات التقييم البشري على مجموعات الاختبار المنفصلة، مع خفض تكاليف التقييم بأكثر من 72% عبر التقييم المتسلسل والمعايرة الآنية للأوزان. يشير PoQ (Proof of Quality) إلى آلية الإجماع الحصرية لشركة DGrid، المصممة لمنع نشر نماذج منخفضة الجودة والتلاعب بالبيانات على مستوى البروتوكول.

وفقاً لـ BlockBeats، في 15 يونيو، أغلق مؤشر هانغ سينغ مرتفعاً بنسبة 0.5%، بينما اكتسب مؤشر هانغ سينغ للتقنية 1.28%. وقد قادت أسهم نماذج اللغات الواسعة المكاسب، إذ قفزت Zhipu بأكثر من 32.5% وارتفعت MiniMax-W بنسبة 6.7%. صعدت Sumseed، المدرجة اليوم في بورصة هونغ كونغ الرئيسية، بنسبة 193% في يوم تداولها الأول. وقد دفعت الطفرة جزئياً إلى حد من المزاح بالسوق، إذ يتطابق رمز السهم الخاص بالشركة LLM مع اختصار نماذج اللغات الكبيرة، ما أثار اهتمام المستثمرين الأفراد بأسهم مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

بحسب Guru Club، أعلنت Yunzhisheng (9678.HK) اليوم (15 يونيو) أن نموذجها الأصلي لوكيل الذكاء الاصطناعي U2 أصبح متاحًا للمطورين. وقد تصدّر النموذج ضمن أفضل 8 عالميًا في أحدث معيار LLM Stats Score. على عكس النماذج التقليدية، صُمّم U2 لتنفيذ المهام بشكل مستمر، إذ يستطيع التعامل مع سير عمل من 100+ خطوة بشكل مستقل. وقد تسعّرت الشركة الوصول إلى النموذج بسعر 1.9 يوان مقابل 1.8 مليار ائتمان، بهدف جعل الذكاء الاصطناعي المتقدم في متناول الجميع لبناء التطبيقات ونشرها.

استناداً إلى بيانات Bitget، أدرجت ليوليانغ ماي (06658.HK، والرمز LLM) في يونيو 15 في السوق الرئيسية لبورصة هونغ كونغ. وأثار رمز سهم شركة الوجبات الخفيفة المطابق لـ"النموذج اللغوي الكبير" نشاطاً متداولاً مرتبطاً بالذكاء الاصطناعي. سُعرت الأسهم عند 43.58 HKD وافتتحت حول 95 HKD، بارتفاع 118%، ثم ارتفعت لاحقاً إلى 124.9 HKD، مسجّلة مكسباً في اليوم الأول بلغ 186.6%.

كسر محلل Citrini جيوكان الاعتقاد بأن بإمكان الدول استيراد نماذج اللغة الكبيرة الأمريكية واستخدامها مباشرة، إذ يكشف ذلك مخاطر إمكانية قيام الولايات المتحدة بإيقاف الوصول في أي وقت.

بحسب Beating، حذّر الاستراتيجي الكلي Andreas Steno Larsen مؤخراً من حدوث انعطافة هبوطية في مؤشر إنفاق Silicon Data لرمز LLM، الذي يتتبع متوسط الدفعة مقابل مليون رمز عبر السوق. بلغ المؤشر ذروته في أواخر مايو 2026 بعد أن ارتفع بشكل حاد في وقت سابق من العام. وأبرز Larsen أن تسعير الرموز يُعد مؤشراً أساسياً لدورة الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بأكملها؛ وقد يعني استمرار الانخفاض نهاية الإنفاق الحالي على رقائق الذاكرة والعتاد وبناء مراكز البيانات. يعكس هذا التحول تغييراً أوسع في توجهات إ

وفقاً لـ BlockBeats، كشفت Aethir النقاب اليوم (4 يونيو) عن Aethir Mesh، وهي منصة لواجهات برمجة التطبيقات لنماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر، مبنية على بنيتها التحتية اللامركزية لوحدات معالجة الرسوميات. توفر المنصة نقاط نهاية موحدة لواجهات برمجة التطبيقات لأبرز نماذج مفتوحة المصدر، بما في ذلك DeepSeek V4 وKimi K2.6 وGLM-5.1 وMiniMax-M2.5 وQwen3.6-27B. على عكس حلول تجميع التوجيه مثل OpenRouter، تقدم Aethir Mesh خدمات الاستدلال مباشرة من القدرة الحاسوبية الأصلية لدى Aethir، ما يلغي زيادات الربح التي

بحسب الإعلان الرسمي من Aethir، أطلقت منصة الحوسبة السحابية لبطاقات الرسوم اللامركزية Aethir Mesh، وهي منصة API مفتوحة المصدر لنماذج اللغات الكبيرة تعمل على بنية وحدات GPU الخاصة بها. تدعم المنصة الآن نماذج سائدة، بما في ذلك DeepSeek V4 وKimi K2.6 وGLM-5.1 وMiniMax-M2.5 وQwen3.6-27B، عبر نقاط نهاية API موحدة.

وفقاً لـ Guru Club، كشف مبرمج في 3 يونيو أن شركته تخلّت عن مشروع ذكاء اصطناعي شامل (full-stack) بعد أن وصلت تكاليف التوكنات الشهرية لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) إلى 400,000 دولار. ذكر المطوّر أن الشركة لا تستطيع الاستمرار في تحمل هذه النفقات، وأن المبادرة المقرّرة تواجه انهياراً رغم التعهدات الطموحة السابقة. كما تعرض المشروع لوقوع حوادث إنتاج متكررة باستمرار وتأخر متواصل في المتطلبات، ما أثار مخاوف بشأن العائد على الاستثمار.