شركات التقنية الكبرى تضخ مليارات الدولارات في سباق الذكاء الاصطناعي

لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد تقنية جديدة تحاول شركات التكنولوجيا اكتشاف إمكاناتها. خلال السنوات الأخيرة، تحول إلى أحد أهم محاور المنافسة الاقتصادية والتكنولوجية عالميًا، وأصبح وراء موجة ضخمة من الاستثمارات في مراكز البيانات، والرقائق الإلكترونية، والحوسبة السحابية، والنماذج اللغوية، والروبوتات، والبرمجيات، والبنية التحتية الرقمية.

ويمكن ملاحظة حجم التحول من خلال الطريقة التي تتعامل بها شركات التكنولوجيا الكبرى مع الذكاء الاصطناعي. فالشركات التي كانت تنفق مليارات الدولارات على تطوير محركات البحث أو أنظمة التشغيل أو منصات التواصل أصبحت تنفق مبالغ ضخمة أيضًا على بناء قدرات الذكاء الاصطناعي.

أصبح اسم سباق الذكاء الاصطناعي مناسبًا لوصف هذه المرحلة؛ لأن المنافسة لم تعد بين نموذج وآخر فقط، بل أصبحت منافسة متعددة المستويات.

هناك سباق لتطوير أفضل النماذج.

وهناك سباق للحصول على أكبر قدرة حوسبية.

وهناك سباق لتأمين الرقائق.

وهناك منافسة على استقطاب أفضل الباحثين والمهندسين.

وهناك سباق لدمج AI داخل محركات البحث وأنظمة التشغيل والهواتف والخدمات السحابية وبرامج الشركات.

وفي الوقت نفسه، تتدفق استثمارات AI من شركات التكنولوجيا وصناديق الاستثمار والحكومات والشركات الناشئة والمستثمرين المؤسسيين.

هذا الحجم من الإنفاق يطرح سؤالًا مهمًا:

هل نحن أمام تحول اقتصادي حقيقي سيعيد تشكيل قطاع التكنولوجيا، أم أمام موجة استثمارية ضخمة تحمل معها مخاطر مبالغة في التقييمات والإنفاق؟

الإجابة ليست بسيطة.

فالذكاء الاصطناعي أثبت بالفعل قدرته على تغيير طريقة إنتاج البرمجيات والمحتوى وتحليل البيانات وخدمة العملاء والبحث العلمي، لكنه في الوقت نفسه يحتاج إلى بنية تحتية مكلفة جدًا، كما أن المنافسة على بناء نماذج أكثر قوة أصبحت تتطلب موارد مالية وحوسبية هائلة.

لذلك أصبح فهم سباق الذكاء الاصطناعي ضروريًا لفهم مستقبل قطاع التكنولوجيا والاقتصاد الرقمي.

اقرأ المزيد عن ارتفاع أسعار آبل

ما المقصود بسباق الذكاء الاصطناعي؟

المنافسة أكبر من مجرد تطوير Chatbot

عندما يسمع البعض مصطلح سباق الذكاء الاصطناعي، قد يتخيل منافسة بين ChatGPT وأدوات أخرى مشابهة.

لكن الصورة الحقيقية أوسع بكثير.

المنافسة تمتد من طبقة الرقائق الإلكترونية إلى مراكز البيانات، ثم البنية السحابية، ثم النماذج الأساسية، ثم التطبيقات النهائية التي يستخدمها الأفراد والشركات.

يمكن تصور منظومة الذكاء الاصطناعي على عدة طبقات.

طبقة الرقائق

نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى معالجات متخصصة قادرة على تنفيذ عدد هائل من العمليات الحسابية.

ولهذا أصبحت وحدات معالجة الرسومات والمعالجات المتخصصة للذكاء الاصطناعي من أهم الأصول في الصناعة.

كلما زادت قدرة الشركات على الوصول إلى هذه الرقائق، زادت قدرتها على تدريب وتشغيل نماذج أكبر.

طبقة مراكز البيانات

الرقائق وحدها لا تكفي.

تحتاج الشركات إلى مراكز بيانات ضخمة تحتوي على:

• خوادم.
• أنظمة تبريد.
• شبكات فائقة السرعة.
• مصادر كهرباء ضخمة.
• أنظمة تخزين.
• بنية أمنية.
• اتصالات متقدمة.

وهنا تظهر إحدى أهم نتائج استثمارات AI.

فالإنفاق على الذكاء الاصطناعي لا يذهب بالكامل إلى شركات تطوير النماذج، بل يمتد إلى شركات الطاقة ومراكز البيانات والشبكات والرقائق والمعدات.

طبقة النماذج الأساسية

في هذه الطبقة تتنافس شركات مثل OpenAI وGoogle وغيرها من المختبرات والشركات على تطوير نماذج قادرة على فهم النصوص والصور والصوت والفيديو والبرمجة وغيرها.

هذه النماذج هي المحرك الأساسي لكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

طبقة التطبيقات

بعد ذلك تأتي التطبيقات التي يستخدمها العملاء.

مثل:

• مساعدات الكتابة.
• أدوات البرمجة.
• البحث الذكي.
• خدمة العملاء.
• تحليل البيانات.
• التصميم.
• إنشاء الفيديو.
• التعليم.
• التسويق.

ولهذا فإن الشركة التي تملك نموذجًا قويًا ليست بالضرورة الشركة الوحيدة التي تستطيع تحقيق قيمة اقتصادية منه.

اقرأ المزيد عن تطوير Gemini الجديد

لماذا تنفق شركات التكنولوجيا كل هذه الأموال؟

لأن الذكاء الاصطناعي قد يصبح طبقة أساسية في الاقتصاد الرقمي

السبب الأساسي وراء ضخ مليارات الدولارات هو الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي قد يصبح تقنية أساسية مثل الحوسبة السحابية والإنترنت والهواتف الذكية.

إذا كان هذا الافتراض صحيحًا، فإن الشركة التي تمتلك أفضل البنية التحتية والنماذج والمنصات قد تحصل على ميزة تنافسية ضخمة.

ولهذا لا تريد شركات التكنولوجيا الكبرى الانتظار حتى يصبح السوق واضحًا بالكامل.

فإذا ثبت أن AI سيغير محركات البحث والبرمجيات والإعلانات وخدمات الشركات، فإن التأخر في الاستثمار قد يكون مكلفًا.

OpenAI ودورها في إشعال المنافسة

من شركة أبحاث إلى لاعب رئيسي

أصبحت OpenAI واحدة من أبرز الأسماء في سباق الذكاء الاصطناعي.

ساهم انتشار ChatGPT في جعل الذكاء الاصطناعي التوليدي موضوعًا جماهيريًا، وأظهر للشركات والمستخدمين إمكانية التعامل مع نموذج ذكاء اصطناعي عبر واجهة بسيطة نسبيًا.

لكن أهمية OpenAI لا تتعلق فقط بالتطبيق الذي يستخدمه الأفراد.

الشركة تعمل أيضًا على تطوير نماذج وخدمات يمكن استخدامها عبر واجهات برمجية ومنصات مختلفة، ما يجعلها جزءًا من البنية المتنامية لاقتصاد الذكاء الاصطناعي.

لماذا تحتاج OpenAI إلى استثمارات ضخمة؟

تطوير النماذج المتقدمة يحتاج إلى موارد حوسبية هائلة.

تدريب النموذج ليس العملية الوحيدة المكلفة.

هناك أيضًا:

• تشغيل النموذج للمستخدمين.
• تخزين البيانات.
• البنية التحتية.
• تطوير المنتجات.
• البحث والتطوير.
• توظيف الباحثين.
• الأمان.
• الاختبارات.
• تطوير النماذج الجديدة.

ومع زيادة عدد المستخدمين، تصبح تكلفة تشغيل الخدمات نفسها عاملًا مهمًا.

ولهذا فإن الشركات التي تقود سباق النماذج تحتاج إلى رأس مال ضخم.

Microsoft وعلاقة الاستثمار بالبنية السحابية

الاستثمار في AI ليس منفصلًا عن Cloud

من أهم الجوانب في المنافسة أن الذكاء الاصطناعي مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالحوسبة السحابية.

تحتاج الشركات التي تدرب نماذج ضخمة إلى موارد حوسبية يمكن توسيعها بسرعة.

وهنا تظهر أهمية شركات مثل Microsoft، التي يمكنها الجمع بين:

• البنية السحابية.
• مراكز البيانات.
• أدوات المؤسسات.
• البرمجيات.
• خدمات الذكاء الاصطناعي.

وهذا النموذج يوضح لماذا أصبحت شركات التكنولوجيا الكبرى في موقع قوي داخل السباق.

الشركة التي تملك البنية السحابية يمكنها ليس فقط تطوير AI، بل أيضًا بيع القدرة الحوسبية للشركات الأخرى التي تريد استخدام AI.

جوجل AI: المنافسة من داخل منظومة ضخمة

Google لا تبدأ من الصفر

عندما نتحدث عن جوجل AI، فإننا نتحدث عن شركة لديها عقود من الخبرة في البحث والبيانات والبنية التحتية والحوسبة.

تملك Google منظومة واسعة تشمل:

• البحث.
• YouTube.
• Android.
• Cloud.
• الإعلانات.
• الأجهزة.
• أدوات الإنتاجية.

وهذا يعطيها فرصًا ضخمة لدمج الذكاء الاصطناعي في منتجات يستخدمها مليارات الأشخاص.

لماذا يمثل AI تحديًا لجوجل؟

محرك البحث التقليدي يعتمد بشكل كبير على تقديم روابط ونتائج بحث وإعلانات.

لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يغير طريقة بحث المستخدم.

بدل كتابة سؤال ثم فتح عدة روابط، قد يحصل المستخدم على إجابة مركبة مباشرة.

وهذا التغيير يمكن أن يؤثر على:

• تجربة البحث.
• الإعلانات.
• حركة الزيارات للمواقع.
• نماذج الأعمال الرقمية.

ولهذا فإن سباق AI بالنسبة لجوجل ليس مجرد فرصة.

إنه أيضًا مسألة دفاع عن أحد أهم مصادر إيراداتها وموقعها في السوق.

لماذا تحتاج جوجل إلى استثمارات ضخمة في AI؟

البنية التحتية هي الأساس

تطوير نماذج قوية يحتاج إلى:

• معالجات.
• مراكز بيانات.
• شبكات.
• تخزين.
• كهرباء.
• مهندسين.
• باحثين.

Google تمتلك جزءًا كبيرًا من هذه البنية بالفعل، لكنها تحتاج إلى مواصلة التوسع لتلبية الطلب على خدمات الذكاء الاصطناعي.

وهنا يصبح الإنفاق الرأسمالي جزءًا أساسيًا من الاستراتيجية.

Nvidia والمستفيد الأكبر من جنون الحوسبة؟

الرقائق أصبحت قلب سباق الذكاء الاصطناعي

من أهم التحولات التي أحدثها AI أن الرقائق أصبحت في قلب النقاش حول مستقبل التكنولوجيا.

لأن تدريب وتشغيل النماذج الكبيرة يتطلب قدرة حسابية هائلة، أصبحت الشركات التي توفر معالجات الذكاء الاصطناعي ذات أهمية استراتيجية كبيرة.

وهنا برزت Nvidia بقوة.

نجاحها لا يعتمد فقط على بيع شريحة معينة.

بل على منظومة متكاملة تشمل:

• المعالجات.
• البرمجيات.
• أدوات التطوير.
• الشبكات.
• أنظمة الحوسبة.

وهذا يوضح أن استثمارات AI قد تستفيد منها شركات ليست مطورة للنماذج نفسها.

لماذا الرقائق مهمة إلى هذه الدرجة؟

لأن النموذج يحتاج إلى حوسبة

يمكن أن يكون لديك نموذج ممتاز من الناحية النظرية، لكنك تحتاج إلى القدرة على تدريبه وتشغيله.

كلما زادت:

• أعداد المستخدمين.
• طول المحادثات.
• حجم البيانات.
• تعقيد المهام.
• جودة النموذج.

زادت الحاجة إلى الحوسبة.

ولهذا أصبح توفير المعالجات أحد أهم الاختناقات في الصناعة.

البنية التحتية للطاقة تدخل سباق الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يستهلك كهرباء

من أكثر الجوانب التي بدأت تحظى بالاهتمام أن مراكز البيانات تحتاج إلى كميات كبيرة من الطاقة.

ومع بناء المزيد من مراكز البيانات لتشغيل نماذج AI، تصبح الطاقة والتبريد والشبكات الكهربائية جزءًا من المعادلة.

وهذا يعني أن أثر سباق الذكاء الاصطناعي يمتد إلى قطاعات مثل:

• الكهرباء.
• الطاقة المتجددة.
• أنظمة التبريد.
• العقارات الصناعية.
• شبكات الاتصال.
• المعدات الكهربائية.

وهنا يمكن رؤية سبب ضخامة موجة الاستثمار.

الشركات لا تبني مجرد برامج.

إنها تبني بنية تحتية كاملة.

هل كل استثمارات AI تذهب إلى شركات الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة: لا

عندما نسمع عن مليارات الدولارات التي يتم ضخها في الذكاء الاصطناعي، من الخطأ افتراض أن كل الأموال تذهب إلى شركات تطوير النماذج.

جزء كبير من الاستثمار قد يذهب إلى:

• مراكز البيانات.
• الرقائق.
• الشبكات.
• الخدمات السحابية.
• الطاقة.
• البرمجيات.
• الأمن السيبراني.
• الشركات الناشئة.

كما يمكن أن تستخدم الشركات الكبرى جزءًا من إنفاقها لتطوير البنية التحتية داخليًا.

اقرأ المزيد عن تحديث iOS الجديد

استثمارات AI والشركات الناشئة

لماذا تدفق رأس المال إلى الشركات الناشئة؟

ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أدى إلى خلق مساحة ضخمة للشركات الناشئة.

بعض الشركات لا تحاول بناء نموذج أساسي من الصفر.

بدلًا من ذلك، تبني تطبيقات فوق النماذج الموجودة.

مثل:

• أدوات للمحامين.
• أدوات للأطباء.
• أدوات للمبرمجين.
• أدوات للمسوقين.
• أدوات للمحاسبين.
• أدوات للمصممين.
• أدوات للشركات.

هذا يقلل حاجز الدخول مقارنة ببناء نموذج أساسي ضخم.

لكن هناك مشكلة

إذا كانت الشركة الناشئة تعتمد بالكامل على نموذج خارجي، فقد تكون معرضة لتغير الأسعار أو السياسات أو قدرات النموذج الذي تعتمد عليه.

لذلك أصبح امتلاك ميزة واضحة أمرًا ضروريًا.

هل يمكن لأي شركة أن تدخل سباق AI؟

ليس بنفس الطريقة

يمكن تقسيم الشركات إلى فئات.

الفئة الأولى: شركات لديها رأس مال وبنية تحتية ضخمة.

مثل شركات التكنولوجيا العملاقة.

الفئة الثانية: شركات AI متخصصة.

تركز على تطوير نماذج أو تقنيات محددة.

الفئة الثالثة: شركات تطبيقات.

تستخدم نماذج موجودة لبناء منتجات متخصصة.

الفئة الرابعة: شركات تقليدية.

تستخدم AI لتحسين عملياتها.

وهذه الفئة الأخيرة قد تكون الأكبر من حيث عدد الشركات.

الذكاء الاصطناعي يغير المنافسة بين شركات التكنولوجيا

من يملك النموذج لا يملك السوق بالضرورة

قد يكون لدى شركة نموذج قوي جدًا، لكن الوصول إلى العملاء يحتاج إلى منصة.

وهنا تظهر قوة الشركات الكبرى.

شركة لديها:

• نظام تشغيل.
• محرك بحث.
• بريد إلكتروني.
• Cloud.
• أدوات مكتبية.
• شبكة إعلانية.

يمكنها دمج AI في هذه الخدمات بسرعة.

ولهذا فإن المنافسة لا تعتمد على جودة النموذج فقط.

ميزة البيانات في سباق AI

البيانات عنصر مهم ولكنها ليست العامل الوحيد

البيانات لعبت دورًا مهمًا في تطور الذكاء الاصطناعي.

الشركات التي لديها منصات ضخمة تمتلك كميات كبيرة من المعلومات التي يمكن أن تساعدها على فهم سلوك المستخدمين.

لكن وجود البيانات وحده لا يضمن بناء نموذج أفضل.

هناك عوامل أخرى مثل:

• جودة البيانات.
• البنية الحوسبية.
• الخوارزميات.
• الباحثون.
• طرق التدريب.
• التقييم.
• القدرة على تحويل التقنية إلى منتج.

الذكاء الاصطناعي والبحث على الإنترنت

واحدة من أكبر ساحات المنافسة

البحث يمثل أحد أهم المجالات التي يمكن أن يتغير فيها سلوك المستخدم بسبب AI.

المستخدم الذي كان يبحث عن:

“أفضل هاتف للتصوير”

قد يحصل مستقبلًا على إجابة مركبة تتضمن مقارنة بين عدة هواتف بدلًا من تصفح عشر صفحات.

هذا التغيير له آثار كبيرة على:

• محركات البحث.
• مواقع المحتوى.
• التجارة الإلكترونية.
• الإعلانات.
• SEO.

ولذلك أصبح الذكاء الاصطناعي مرتبطًا مباشرة بمستقبل الاقتصاد الرقمي.

ماذا يعني AI للشركات التي تعتمد على Google؟

تغيير سلوك البحث

إذا أصبح المستخدم يحصل على إجابات مباشرة من واجهة AI، فقد تتغير طريقة وصوله إلى المواقع.

هذا لا يعني بالضرورة نهاية SEO.

لكنه يعني أن الشركات قد تحتاج إلى التفكير في:

• ظهورها في نتائج البحث التقليدية.
• ظهورها في إجابات محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• بناء سمعة قوية.
• إنشاء محتوى أصلي.
• توفير معلومات موثوقة.

سباق AI وسوق البرمجيات

الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف Software

كان المستخدم يحتاج إلى تعلم طريقة التعامل مع البرنامج.

أما اليوم، يمكن أن يصبح التواصل باللغة الطبيعية واجهة للبرنامج.

مثلًا، بدل إنشاء تقرير يدويًا، قد يكتب المستخدم:

“حلل مبيعات الربع الأخير وحدد المنتجات التي انخفضت مبيعاتها بأكثر من 10%.”

إذا كان النظام متصلًا بالبيانات، يمكن أن يساعد AI في الوصول إلى النتيجة.

هذا التغيير قد يجعل البرمجيات أكثر سهولة.

Copilots: نموذج جديد للعمل

مساعد داخل البرنامج

بدأت فكرة Copilot تنتشر في العديد من المجالات.

المساعد الذكي يمكن أن يساعد المستخدم أثناء العمل بدل أن يكون تطبيقًا منفصلًا.

في البرمجة، يساعد في كتابة الكود.

في التسويق، يساعد في إعداد المحتوى.

في الأعمال، يساعد في تحليل المعلومات.

في خدمة العملاء، يساعد الموظف على صياغة الرد.

هذا النموذج قد يصبح أحد أهم طرق دمج AI في الشركات.

الذكاء الاصطناعي وسوق العمل

هل سيأخذ AI وظائف البشر؟

السؤال يثير الكثير من القلق.

لكن الصورة الأكثر تعقيدًا هي أن الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى:

• أتمتة بعض المهام.
• تغيير بعض الوظائف.
• إنشاء وظائف جديدة.
• زيادة إنتاجية بعض الموظفين.

قد لا تختفي وظيفة كاملة، لكن بعض المهام داخل الوظيفة قد تتغير.

مثلًا، كاتب المحتوى قد يقضي وقتًا أقل في كتابة المسودة الأولى ووقتًا أكبر في:

• البحث.
• التحرير.
• التحقق.
• الاستراتيجية.
• فهم الجمهور.

إنتاجية الموظفين في عصر AI

القيمة المحتملة ليست فقط في خفض التكاليف

يمكن أن يساعد AI الموظف على إنجاز المهمة بشكل أسرع.

لكن الشركات قد تستخدم الوقت الموفر لزيادة حجم العمل بدلًا من تقليل عدد الموظفين.

مثلًا:

موظف التسويق الذي كان ينتج 10 أفكار حملات في الشهر يمكنه الآن اختبار عدد أكبر.

إذا أدى ذلك إلى تجارب أكثر، فقد تزيد فرص اكتشاف حملات ناجحة.

وهذا أحد الأسباب التي تجعل الشركات تستثمر بقوة.

لماذا تضخ شركات التكنولوجيا مليارات الدولارات الآن؟

الخوف من التأخر

في الأسواق التقنية، قد يكون التأخر مكلفًا.

إذا نجحت تقنية جديدة وأصبحت معيارًا في الصناعة، فإن الشركة التي لم تستثمر فيها مبكرًا قد تواجه صعوبة في اللحاق بالمنافسين.

لذلك يمكن أن يكون جزء من الإنفاق الحالي مدفوعًا بمبدأ:

لا نريد أن نكون آخر من يدخل السوق.

اقتصاد الحجم في الذكاء الاصطناعي

الشركات الأكبر قد تمتلك ميزة واضحة

عند بناء نموذج ضخم، يمكن أن تكون التكلفة الأولية مرتفعة جدًا.

وهذا يجعل الشركات ذات رأس المال الكبير في وضع أفضل نسبيًا.

يمكنها الاستثمار في:

• الباحثين.
• الرقائق.
• مراكز البيانات.
• التجارب.
• عمليات التدريب.

لكن الحجم لا يضمن النجاح.

الشركات الصغيرة قد تكون أسرع وأكثر تركيزًا على سوق محدد.

اقرأ المزيد عن أدوات AI الجديدة

هل الإنفاق الحالي على AI مستدام؟

سؤال مهم للمستثمرين

الاستثمار الكبير لا يعني تلقائيًا تحقيق أرباح كبيرة.

يجب أن يتحول الإنفاق في النهاية إلى إيرادات أو ميزة استراتيجية.

وهنا تظهر عدة أسئلة:

هل سيدفع العملاء مقابل خدمات AI؟

كم ستبلغ تكلفة تشغيل النماذج؟

هل ستنخفض تكلفة الحوسبة مع الوقت؟

هل سيصبح AI جزءًا من المنتجات الحالية أم منتجًا جديدًا؟

هل ستتمكن الشركات من استرداد تكاليف مراكز البيانات والرقائق؟

هذه الأسئلة ستكون حاسمة خلال السنوات المقبلة.

خطر فقاعة الذكاء الاصطناعي

لماذا يتحدث البعض عن احتمال وجود فقاعة؟

لأن حجم الأموال المتدفقة إلى القطاع كبير جدًا، ولأن بعض الشركات تحصل على تقييمات مرتفعة بناءً على توقعات نمو مستقبلية.

وهذا ليس جديدًا في عالم التكنولوجيا.

ظهرت موجات استثمارية ضخمة في تقنيات مختلفة عبر التاريخ، وبعضها أدى إلى شركات ناجحة جدًا، بينما فشلت شركات أخرى.

وجود فقاعة في بعض أجزاء السوق لا يعني أن التقنية نفسها غير حقيقية.

يمكن أن تكون التكنولوجيا ثورية وفي الوقت نفسه تكون بعض التقييمات مبالغًا فيها.

الفرق بين قيمة التقنية وقيمة الشركة

تقنية ممتازة لا تعني استثمارًا ممتازًا

قد تكون الشركة تمتلك تقنية قوية، لكن:

• تكلفة تشغيلها مرتفعة.
• المنافسة شديدة.
• هامش الربح منخفض.
• العملاء غير مستعدين للدفع.
• المنتج سهل التقليد.

لذلك يجب الفصل بين:

نجاح الذكاء الاصطناعي كتقنية

و

نجاح كل شركة تعمل في المجال.

المنافسة بين النماذج

ليس هناك نموذج واحد لكل شيء

تختلف النماذج في:

• القدرة على الاستدلال.
• الكتابة.
• البرمجة.
• الصور.
• الصوت.
• السرعة.
• التكلفة.
• طول السياق.
• القدرة على تنفيذ المهام.

ولهذا قد لا يكون السؤال:

“من لديه أفضل نموذج؟”

بل:

“أي نموذج أفضل لهذه المهمة وبهذه التكلفة؟”

وهذا يفتح المجال أمام أكثر من لاعب.

OpenAI ضد Google AI: هل يمكن تحديد فائز؟

المنافسة ليست مباراة واحدة

مقارنة OpenAI وGoogle AI لا ينبغي أن تكون على أساس نموذج واحد أو اختبار واحد.

Google تمتلك منظومة ضخمة جدًا من المنتجات والبنية التحتية.

OpenAI تتمتع بتركيز قوي على تطوير النماذج والمنتجات التفاعلية.

كما توجد شركات أخرى مهمة في السوق.

لذلك قد يكون المستقبل متعدد اللاعبين.

قد تنجح شركة في البحث.

وأخرى في البرمجة.

وأخرى في تطبيقات المؤسسات.

وأخرى في الروبوتات.

لماذا تحتاج الشركات إلى الاستثمار في AI حتى لو لم تكن شركات تقنية؟

لأن المنافسة ستصل إلى كل القطاعات

شركة عقارات يمكنها استخدام AI لتحليل العملاء.

شركة تجارة إلكترونية يمكنها استخدامه لتحسين توصيات المنتجات.

شركة تصنيع يمكنها استخدامه في الصيانة التنبؤية.

شركة تسويق يمكنها استخدامه في إنتاج المحتوى والتحليل.

شركة تعليم يمكنها استخدامه في التخصيص.

شركة لوجستية يمكنها استخدامه في تحسين العمليات.

وهكذا يصبح الذكاء الاصطناعي أداة إنتاجية وليس مجرد منتج تقني.

AI في التسويق والإعلانات

أحد أكبر مصادر القيمة المحتملة

الإعلانات الرقمية تعتمد على:

• تحليل الجمهور.
• إنشاء المحتوى.
• التخصيص.
• التنبؤ.
• الاختبار.

وهذه كلها مجالات يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فيها.

يمكن استخدام AI لإنشاء عدد أكبر من نسخ الإعلان واختبار رسائل مختلفة وتحليل النتائج.

لكن القيمة الحقيقية تأتي عندما يرتبط AI ببيانات الأداء.

AI في التجارة الإلكترونية

من البحث إلى الشراء

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير تجربة التسوق.

مثلًا، بدل البحث عن منتج باستخدام كلمة محددة، يمكن للمستخدم وصف احتياجه:

“أريد هدية عملية لشخص يسافر كثيرًا وميزانيتي 100 دولار.”

يمكن للنظام اقتراح منتجات.

هذا النوع من البحث قد يغير طريقة بناء المتاجر الإلكترونية.

الذكاء الاصطناعي والروبوتات

المرحلة التالية قد تتجاوز الشاشة

لم يعد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي محصورًا في النصوص والصور.

هناك اهتمام متزايد بالروبوتات القادرة على استخدام AI لفهم البيئة وتنفيذ المهام.

إذا نجحت هذه التقنية على نطاق واسع، فقد يصبح تأثير AI أكبر بكثير.

لكن الروبوتات تواجه تحديات مختلفة:

• تكلفة الأجهزة.
• السلامة.
• الطاقة.
• الدقة.
• الحركة.
• البيئة الواقعية.

ولهذا فإن الاستثمار في هذا المجال قد يستمر بالتوازي مع النماذج اللغوية.

الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

من البرمجة إلى اكتشافات جديدة

يمكن أن يساعد AI في:

• تحليل البيانات.
• دراسة البروتينات.
• اكتشاف مركبات.
• محاكاة الأنظمة.
• تحليل الأوراق العلمية.
• أتمتة التجارب.

وهذا يجعل الاستثمار في AI يتجاوز تطبيقات المستهلكين.

يمكن أن يصبح أداة في البحث العلمي والصناعات المتقدمة.

الحكومات تدخل المنافسة

سباق الذكاء الاصطناعي أصبح قضية استراتيجية

بعض الحكومات تنظر إلى AI على أنه أكثر من مجرد قطاع اقتصادي.

الذكاء الاصطناعي مرتبط بـ:

• الأمن.
• الدفاع.
• الاقتصاد.
• الصناعة.
• التعليم.
• البنية الرقمية.

ولهذا بدأت دول عديدة في الاستثمار في البنية التحتية والبحث والتطوير والمهارات.

وهذا يضيف طبقة جديدة إلى المنافسة بين شركات التكنولوجيا.

لماذا أصبحت مراكز البيانات أصلًا استراتيجيًا؟

الحوسبة أصبحت موردًا اقتصاديًا

في عصر الإنترنت، كانت البيانات ومواقع الخوادم مهمة.

أما في عصر الذكاء الاصطناعي، أصبحت القدرة على تشغيل الحوسبة المتقدمة موردًا استراتيجيًا.

الشركة التي تمتلك:

• مراكز بيانات.
• كهرباء.
• شبكات.
• رقائق.
• أنظمة تبريد.

يمكنها توفير القدرة اللازمة لتطوير وتشغيل AI.

وهذا يفسر جزءًا من الإنفاق الرأسمالي الضخم.

ماذا يعني ذلك للمستثمرين؟

لا تنظر إلى AI كشركة واحدة

من الخطأ النظر إلى قطاع الذكاء الاصطناعي على أنه مجموعة شركات تطبيقات فقط.

هناك سلسلة قيمة كاملة.

يمكن أن تشمل:

الرقائق → الخوادم → الشبكات → مراكز البيانات → السحابة → النماذج → التطبيقات → الخدمات.

كل طبقة قد تستفيد بطريقة مختلفة.

لكن المخاطر تختلف أيضًا.

ماذا يعني سباق الذكاء الاصطناعي للمستهلك؟

خدمات أكثر ذكاءً

بالنسبة للمستخدم العادي، قد يظهر أثر المنافسة في:

• الهواتف.
• محركات البحث.
• تطبيقات المراسلة.
• برامج العمل.
• التعليم.
• التسوق.
• أدوات التصميم.

ومع اشتداد المنافسة، من المتوقع أن تستمر الشركات في إضافة ميزات AI إلى منتجاتها.

هل سيصبح AI ميزة عادية؟

مثلما أصبح الإنترنت جزءًا من كل شيء

في البداية كان وجود موقع إلكتروني ميزة.

ثم أصبح أمرًا أساسيًا.

ثم أصبحت الخدمات السحابية جزءًا طبيعيًا من الشركات.

وقد يحدث شيء مشابه مع الذكاء الاصطناعي.

في المستقبل قد لا نتحدث عن:

“شركة تستخدم AI.”

بل قد يصبح السؤال:

“كيف تستخدم الشركة AI؟”

اقرأ المزيد عن دردشة واتساب الخاصة بالذكاء الاصطناعي

يكشف سباق الذكاء الاصطناعي عن تحول أوسع من مجرد المنافسة بين نماذج الذكاء الاصطناعي.

إنه سباق على البنية التحتية والحوسبة والرقائق ومراكز البيانات والباحثين والعملاء والمنصات.

وتوضح استثمارات شركات مثل OpenAI وشركات التكنولوجيا الكبرى واهتمام Google AI وغيرها من اللاعبين أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا أساسيًا من الاستراتيجية المستقبلية لقطاع التكنولوجيا.

لكن ضخ مليارات الدولارات لا يعني أن كل استثمار سيحقق عائدًا مرتفعًا.

التحدي الحقيقي خلال المرحلة المقبلة سيكون تحويل هذه الاستثمارات إلى:

• منتجات مفيدة.
• إيرادات مستدامة.
• إنتاجية أعلى.
• تطبيقات حقيقية.
• مزايا تنافسية طويلة الأجل.

وفي الوقت نفسه، ستظل تكلفة الحوسبة والطاقة والرقائق من أهم العوامل التي تحدد شكل السوق.

لذلك فإن المرحلة المقبلة من المنافسة قد تكون أكثر أهمية من المرحلة التي شهدت ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي للجمهور.

فالسباق لم يعد فقط حول من يستطيع إنشاء نموذج أكثر ذكاءً.

بل أصبح حول من يستطيع بناء النظام الاقتصادي والتقني الكامل القادر على تشغيل الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي وتحويله إلى قيمة حقيقية.