تطور صناعة الذكاء الاصطناعي وديناميكيات السياسات

وبحسب بيان Google، أطلقت الشركة اليوم نماذج Gemini 3.6 Flash وGemini 3.5 Flash-Lite، مع تحسين الكفاءة وخفض التكاليف مقارنةً بالجيل السابق. يستخدم Gemini 3.6 Flash عددًا أقل بنسبة 17% من رموز المخرجات مقارنةً بـ3.5 Flash، كما تم خفض التسعير من 9 دولارات إلى 7.50 دولارات لكل مليون رمز مخرجات، ما يجعله أكثر جدوى من حيث التكلفة لتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. ومع ذلك، لا يزال Gemini 3.5 Pro، الذي وعدت Google به في I/O 2026 في مايو للتسليم في يونيو، قيد الاختبار بعد أن أخفق في اجتياز معا

وفقًا لموقع Axios، فقد تجاوز إنفاق شركة Anthropic على أنشطة الضغط لصالح الحكومة الأمريكية في النصف الأول من عام 2026 بالفعل إجمالي ما أنفقته خلال السنة المالية 2025 كاملة.

وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال، قال الرئيس التنفيذي لشركة CoreWeave مؤخرًا إن الشركة تطرح بنية تحتية للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وإنها في الطريق الصحيح لبناء خدمات سحابية مهيأة للذكاء الاصطناعي. وأضاف الرئيس التنفيذي أيضًا أنه مع نمو إيرادات الحوسبة السحابية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، سيتراجع الأثر المحاسبي للاستهلاك.

رفعت شركة Advanced Micro Devices Inc. (AMD) سعرها المستهدف إلى 640 دولارًا من 511 دولارًا، وذلك من شركة GF Securities، قبل مؤتمر Advancing AI 2026 الذي يبدأ في 22 يوليو. وأكدت شركة الوساطة تصنيفها "شراء" ورفعت تقديرات إيراداتها للعام بالكامل إلى 52.3 مليار دولار لعام 2026 و82.2 مليار دولار لعام 2027، مشيرةً إلى مسرّعات MI450X وMI550X المرتقبة من AMD باعتبارها عوامل رئيسية متوقعة لتضييق الفجوة في العتاد مع شركة Nvidia Corp. (NVDA). وأشار محلل GF Securities جيف تشو إلى أنه يُتوقع على نطاق واسع أن

بحسب "The Information"، تعمل Google على تطوير شريحة خادم بتقليد Frozen v2 صُممت خصيصاً لتشغيل Gemini بسرعة وبكلفة أقل، من خلال تضمين جزء من بنية نموذج الذكاء الاصطناعي مباشرةً داخل السيليكون. ويتوقع المهندسون تحقيق تحسين في الكفاءة بنسبة 6 إلى 10 أضعاف مقارنةً بوحدات المعالجة الخاصة بالتعلم المعمق Tensor Processing Units الحالية، مع هدف طرحها في 2028. وارتفعت أسهم Alphabet بنحو 3% يوم الاثنين (21 يوليو) عقب التقرير، لتصل إلى 356 دولاراً خلال التداولات داخل اليوم، وذلك قبل إعلان الشركة عن نتائجها

رفعت كل من OpenAI وAnthropic إنفاقهما على الضغط (التواصل مع الجهات الحكومية) الفيدرالي إلى مستويات قياسية في الربع الثاني من 2026، وفقًا لإفصاحات الضغط الفيدرالي. أنفقت الشركتان المطورتان للذكاء الاصطناعي معًا 3.17 مليون دولار خلال الربع، بزيادة 23% عن أول ثلاثة أشهر من العام، إذ سعتا إلى التأثير في واشنطن قبيل الانتخابات النصفية وطرحيهما الأوليين (IPO) المرتقبين. أنفقت Anthropic 1.97 مليون دولار من أبريل إلى يونيو، بزيادة 26% عن الربع الأول، بينما أنفقت OpenAI 1.2 مليون دولار، أي بزيادة تقارب 1

وبحسب إفصاحات اتحادية عن ممارسة الضغط (التأثير)، أنفقت OpenAI وAnthropic مجتمعتين 3.17 ملايين دولار على ممارسة الضغط الفيدرالي خلال الربع الثاني من عام 2026، بزيادة قدرها 23% عن الربع الأول. أنفقت Anthropic 1.97 مليون دولار من أبريل إلى يونيو، بارتفاع 26% عن الربع الأول، بينما أنفقت OpenAI 1.2 مليون دولار، لتتجه للارتفاع بنحو 18%. وأفادت الشركات بأنها مارست الضغط بشأن الأمن السيبراني وحقوق النشر والحوسبة السحابية والمشتريات الدفاعية.

قالت إنفيديا يوم الثلاثاء إن وحدة المعالجة المركزية Vera الجديدة لدى الشركة يمكنها تقديم أداء أعلى يصل إلى 1.8x في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الوكيلية مقارنةً بوحدات المعالجة التقليدية x86. صُممت نوى Olympus المخصصة للرقاقة بهدف تعظيم أداء الخيط الواحد للأحمال الثقيلة على الفروع كثيرة التفرع والحساسة للكمون النموذجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلية، مع تحسينات في تنفيذ Python وتجميع الشيفرة وسير عمل البرامج التي تقودها الأدوات. وقالت إنفيديا إن الذكاء الاصطناعي الوكيل يغيّر عبء التنفيذ نحو وح

وفقًا إلى Nvidia، في 21 يوليو/تموز، حقق معالج Vera CPU سرعة تنظيم أعلى للمهام الخاصة بوكالة الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 2.2x مقارنةً بوحدات المعالجة المركزية المنافسة، مع دعم تنفيذ متزامن لوكلاء بنسبة إضافية 1.6x. أظهرت اختبارات أجرتها DeepInfra التحسينات في التعامل مع مهام الوكلاء المعقدة. تعالج DeepInfra نحو 50 تريليون رمز أسبوعيًا عبر منصتها، ينتج حوالي 30% منها عن تطبيقات وكيلية، ما يبرز تنامي الطلب على جدولة المعالجات المركزية بكفاءة ضمن مسارات استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي.

أعلنت إنفيديا أن منصة Vera Rubin المصممة لمصانع الذكاء الاصطناعي على نطاق جيغاسكالي (gigascale) تتوسع عالميًا، إذ بدأت CoreWeave وGoogle Cloud وMicrosoft Azure وOracle Cloud الآن في نشر أنظمة Vera Rubin NVL72. وأوضحت الشركة أن اختبارات CoreWeave تُظهر أن Vera Rubin NVL72 يحقق إنتاجية رموز أعلى بمقدار 10 أضعاف لكل ميغاواط مقارنةً بـ Grace Blackwell NVL72. وقد وصلت المنصة إلى 350 عقدة مصنع في 30 دولة حول العالم، بينما تستهدف إنفيديا خفض تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتحسين كفاءة الطاقة.

وبحسب عدة محللين من BluBird Capital وWedbush وD.A. Davidson، أطلقت Moonshot AI الأسبوع الماضي نموذجها مفتوح الأوزان Kimi K3 يوم الخميس الماضي، بعدد 2.8 تريليون معاملة، متجاوزةً بعض النماذج الغربية، بما في ذلك OpenAI GPT-5.6 Sol وAnthropic Claude Fable 5، في بعض الاختبارات المعيارية. وبسبب تزايد الطلب، أوقفت الشركة تسجيل مستخدمين جدد خلال عطلة نهاية الأسبوع لإعطاء الأولوية لموارد الحوسبة لدى المستخدمين الحاليين. وأثار النموذج الأرخص، الذي يتقاضى 15 دولاراً عن كل مليون رمز، مقارنةً بسعر OpenAI الب

بحسب شركة Nvidia، في 21 يوليو أعلنت الشركة عن نظام التبديل Spectrum-6 (Ethernet) المصمم لتلبية احتياجات مصانع الذكاء الاصطناعي الضخمة من الجيل التالي، وذلك بالاعتماد على منصة Vera Rubin. يوفّر النظام سعة تبديل تبلغ 102.4 تيرا بت في الثانية، أي ضعف ما يقدمه سلفه، وهو مصمم لربط مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) ووحدات المعالجة المركزية (CPUs) مع دعم تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وتطبيقات الوكلاء، وأحمال الاستدلال (inference). ستعمل Spectrum-6 كعنصر أساسي في منصة Ethernet Spectru

وبحسب أخبار Bitcoin.com، أغلقت SpaceX (NASDAQ: SPCX) دون 120 دولارًا في 20 يوليو بعد سبعة أيام متتالية من الخسائر، لتتراجع بأكثر من 11% عن سعر طرحها الأولي البالغ 135 دولارًا، وبنحو 47% عن ذروة ما بعد إدراجها عند 225.64 دولارًا. وقد أدى هذا التراجع إلى محو أكثر من 1 تريليون دولار من القيمة السوقية. ونقل عن الخبير الاقتصادي بيتر شيف استشهاده بضعف SpaceX إلى جانب نموذج Kimi K3 التنافسي من Moonshot AI كدليل على أن تقييمات الذكاء الاصطناعي المتميزة غير مستدامة، حيث قال: "أسهم الذكاء الاصطناعي في فقا

وفقًا لإريك فورهيز، في 21 يوليو، أتاحت Venice API إمكانية الوصول إلى بيانات السلسلة بدون مفاتيح عبر Base وSolana وRobinhood Chain. ويمكن الآن للوكلاء استدعاء استدلال النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات دون الحاجة إلى بيانات اعتماد مصادقة إضافية.

في 21 يوليو من اليوم، اقترح مؤسس إيثريوم المشارك فيتاليك بوتيرين إنشاء لغة برمجة جديدة عالية المستوى تُترجم إلى أنظمة إثبات رسمية مثل Lean وHOL، بهدف تحسين قابلية قراءة التعريفات والنظريات بدلاً من تحسين عمليات الإثبات نفسها. ووفقاً لـPANews، قال بوتيرين إن اللغة تهدف إلى مساعدة البشر على فهم ما تُظهره رياضياً ومنطقياً عمليات الإثبات الصورية الشاملة واسعة النطاق التي ينتجها الذكاء الاصطناعي بشكل واضح، بما يمكّن القراء من تدقيق والتحقق بسهولة أكبر من الادعاءات المحددة التي يعرضها الذكاء الاصطناعي

بحسب «Guru Club»، بدأت رسمياً أول منصة بيانات للذكاء الاصطناعي الجسدي المطابقة للامتثال في الصين عملياتها في 21 يوليو. وهي تطوير مشترك بين «Shanghai Technology Exchange» و«Kexing Spacetime Technology» و«Unitree Robotics». وتُصنَّف المنصة بوصفها أول بنية تحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي الجسدي في البلاد والمخصصة للمؤسسات البحثية العالمية، مع تطبيق إدارة امتثال شاملة على مستوى دورة العمل منذ البداية. وتستفيد من خبرات «Unitree» في التحكم بحركة الروبوتات وتكييف المشاهد لتحسين جودة البيانات المجمعة وتو