الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA جنسن هوانج يصدر أحدث مقالة موقعة: "كعكة الذكاء الاصطناعي ذات الخمس طبقات"

الذكاء الاصطناعي هو أحد القوى القوية التي تشكل العالم اليوم. إنه ليس مجرد تطبيق ذكي، ولا نموذج واحد، بل هو بنية أساسية لا غنى عنها مثل الكهرباء والإنترنت.

يعتمد الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الحقيقية، والطاقة، والنظام الاقتصادي. يمكنه تحويل المواد الخام على نطاق واسع إلى ذكاء. ستستخدم كل شركة الذكاء الاصطناعي، وكل دولة أو منطقة ستطور الذكاء الاصطناعي.

لفهم سبب تطور الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، نحتاج إلى التفكير من المبادئ الأساسية وفهم التغيرات الجذرية التي حدثت في مجال الحوسبة.

من البرامج المعدة مسبقًا إلى الذكاء في الوقت الحقيقي

في تاريخ تطور تكنولوجيا الحوسبة، كانت البرامج عادةً معدة مسبقًا. يصف الإنسان خوارزمية، وتقوم الحاسبة بتنفيذها. يجب تصميم البيانات بعناية، وتخزينها في جداول، واسترجاعها عبر استعلامات دقيقة. أصبحت SQL ضرورية لأنها كانت تدير العالم في الماضي.

لكن الذكاء الاصطناعي كسر هذا النموذج.

أصبح لدينا لأول مرة حاسوب قادر على فهم المعلومات غير الهيكلية. يمكنه التعرف على الصور، وقراءة النصوص، والاستماع إلى الأصوات وفهم معانيها. يمكنه الاستنتاج بناءً على السياق والنوايا. والأهم من ذلك، يمكنه توليد الذكاء في الوقت الحقيقي.

كل استجابة يتم إنشاؤها بشكل جديد. كل إجابة تعتمد على السياق الذي تقدمه. ليست مجرد استرجاع لأوامر مخزنة، بل استنتاج وتوليد للذكاء حسب الحاجة.

نظرًا لأن الذكاء يُولد في الوقت الحقيقي، فإن البنية التحتية الحاسوبية وراءه يجب أن تُعاد تصميمها بالكامل.

الذكاء الاصطناعي هو البنية التحتية

من منظور صناعي، يمكن تقسيم بنية الذكاء الاصطناعي إلى خمس طبقات.

الطاقة

الطبقة الأساسية هي الطاقة. يتطلب الذكاء المولد في الوقت الحقيقي طاقة كهربائية فورية. كل رمز يتم توليده هو نتيجة تدفق الإلكترونات، وإدارة الحرارة، وتحويل الطاقة إلى حسابات. لا توجد طبقة تجريدية تحت هذه الطبقة. الطاقة هي المبدأ الأول لبنية الذكاء الاصطناعي، وهي العامل المحدد لقدرة النظام على توليد الذكاء.

الشريحة (الرقاقة)

فوق الطاقة تأتي الرقائق. تهدف هذه المعالجات إلى تحويل الطاقة بكفاءة إلى قدرة حسابية على نطاق واسع. تتطلب أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي معالجة موازية هائلة، وذاكرة عالية النطاق الترددي، واتصالات سريعة. تقدم الرقائق يحدد سرعة توسع الذكاء ومرونته.

البنية التحتية

فوق الرقائق تأتي البنية التحتية. وتشمل الأراضي، وتوفير الكهرباء، وأنظمة التبريد، والهياكل، والاتصالات الشبكية، وأنظمة تنظيم آلاف المعالجات في جهاز واحد. هذه الأنظمة هي مصانع الذكاء الاصطناعي. هدف تصميمها ليس تخزين المعلومات، بل إنتاج الذكاء.

النموذج

فوق البنية التحتية تأتي طبقة النماذج. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فهم أنواع متعددة من المعلومات: اللغة، والبيولوجيا، والكيمياء، والفيزياء، والمالية، والطب، والعالم الفيزيائي نفسه. نماذج اللغة ليست سوى فئة واحدة. وتحدث بعض أكثر الأعمال ثورية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي للبروتينات، والكيمياء، والمحاكاة الفيزيائية، وتقنيات الروبوتات، والأنظمة الذاتية.

التطبيق

أعلى الطبقات هو التطبيق، حيث يتم توليد القيمة الاقتصادية، مثل منصات تطوير الأدوية، والروبوتات الصناعية، والمساعدين القانونيين، والسيارات ذاتية القيادة. تعتبر السيارات ذاتية القيادة تطبيقًا واضحًا للذكاء الاصطناعي. والروبوتات البشرية الشكل تمثل تطبيقات مادية للذكاء الاصطناعي. نفس الهيكل، لكن نتائج مختلفة.

هذه هي بنية الكعكة ذات الخمس طبقات:

الطاقة → الرقائق → البنية التحتية → النماذج → التطبيق.

كل تطبيق ناجح يدفع كل طبقة أدناه، حتى يظل النظام يعمل بقوة الدفع الخاصة به.

لقد بدأنا للتو في عملية البناء هذه، وقد استثمرنا مئات المليارات من الدولارات، لكن لا تزال هناك حاجة لبناء بنية تحتية تقدر قيمتها بعشرات التريليونات من الدولارات.

على مستوى العالم، نرى أن مصانع الرقائق، ومصانع الحواسيب، ومصانع الذكاء الاصطناعي تُبنى على نطاق غير مسبوق. هذا يتحول إلى أكبر مشروع بنية تحتية في تاريخ البشرية.

العمالة اللازمة لهذا البناء هائلة. تحتاج مصانع الذكاء الاصطناعي إلى كهربائيين، وسباكين، وعمال صلب، وفنيي شبكات، وموظفي تركيب، ومشغلين. هذه وظائف تقنية عالية الأجر، وتطلب حالياً أكثر من العرض. المشاركة في هذا التحول لا تتطلب شهادة دكتوراه في علوم الحاسوب.

وفي الوقت نفسه، يرفع الذكاء الاصطناعي من إنتاجية الاقتصاد المعرفي بأكمله. على سبيل المثال، في الأشعة، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة في تفسير الصور، لكن الطلب على أطباء الأشعة لا يزال في تزايد. هذا ليس تناقضًا.

وظيفة طبيب الأشعة هي رعاية المرضى، وتفسير الصور هو جزء من عمله فقط. عندما يتولى الذكاء الاصطناعي المزيد من الأعمال الروتينية، يمكن لأطباء الأشعة التركيز على الحكم، والتواصل، والرعاية. ستزداد كفاءة المستشفيات، وسيتمكنون من خدمة المزيد من المرضى، وتوظيف المزيد من الموظفين.

زيادة الإنتاجية تخلق القدرة الإنتاجية، وتوسيع القدرة يدفع النمو.

ما التغييرات خلال العام الماضي؟

خلال العام الماضي، تجاوز الذكاء الاصطناعي عتبة مهمة. تحسن أداء النماذج بشكل ملحوظ، وأصبحت قابلة للاستخدام على نطاق واسع. زادت قدرات الاستنتاج، وتقلصت الظواهر الوهمية، وتحسنت قدرات التطبيق العملي بشكل كبير. بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في خلق قيمة اقتصادية حقيقية للمرة الأولى.

أظهرت تطبيقات في مجالات تطوير الأدوية، واللوجستيات، وخدمة العملاء، وتطوير البرمجيات، والتصنيع توافقًا قويًا مع السوق. هذه التطبيقات تخلق تأثيرًا قويًا على كل طبقة من البنية التحتية أدناه.

تلعب النماذج المفتوحة المصدر دورًا رئيسيًا في ذلك. معظم النماذج على مستوى العالم مجانية ومفتوحة. يعتمد الباحثون، والشركات الناشئة، والشركات، وحتى الدول على النماذج المفتوحة للمشاركة في الذكاء الاصطناعي المتقدم. عندما تصل النماذج المفتوحة إلى مستوى متقدم، فإنها لا تغير فقط مجال البرمجيات، بل تثير الطلب على كامل سلسلة التقنية.

مثال جيد هو DeepSeek-R1. من خلال فتح نماذج استنتاج قوية على نطاق واسع، سرّعت انتشار التطبيقات، وزادت الطلب على التدريب، والبنية التحتية، والرقاقات، والطاقة.

الرسالة الأساسية

عندما تعتبر الذكاء الاصطناعي بنية أساسية لا غنى عنها، يصبح تأثيره واضحًا.

بدأ الذكاء الاصطناعي مع نماذج اللغة الكبيرة مثل Transformer، لكن معناه يتجاوز ذلك بكثير. إنها ثورة صناعية تعيد تشكيل طرق إنتاج واستهلاك الطاقة، وتصميم المصانع، وتنظيم العمل، ومسارات النمو الاقتصادي.

اليوم، تُبنى مصانع الذكاء الاصطناعي، لأن الذكاء أصبح يُولد في الوقت الحقيقي. تُعاد تصميم الرقائق، لأن الكفاءة تحدد سرعة توسع الذكاء. الطاقة أصبحت عنصرًا أساسيًا، لأنها تحدد بشكل جذري الحد الأقصى لحجم إنتاج الذكاء. تتسارع التطبيقات، لأن النماذج الأساسية تجاوزت العتبة، وأصبحت قابلة للاستخدام على نطاق واسع.

كل طبقة تعزز الأخرى.

لهذا السبب، فإن حجم بناء الذكاء الاصطناعي ضخم، ويمكنه أن يؤثر على العديد من الصناعات، ولن يقتصر على بلد واحد أو منطقة أو مجال واحد. ستستخدم كل شركة الذكاء الاصطناعي، وكل دولة ستطوره.

نحن لا نزال في المرحلة المبكرة. معظم البنى التحتية لم تُبنَ بعد، ومعظم القوى العاملة لم تتلقَ التدريب، ومعظم الفرص لم تُستغل بعد.

لكن الاتجاه واضح.

الذكاء الاصطناعي يتجه ليصبح البنية التحتية للعالم الحديث. والاختيارات التي نقوم بها الآن، وسرعة البناء، ومدى المشاركة، وكيفية نشره بمسؤولية، ستحدد مستقبل هذا العصر.

سيتم عقد مؤتمر NVIDIA GTC في 16-19 مارس 2026 في سان خوسيه، كاليفورنيا، وعلى الإنترنت، وندعوكم لاستكشاف الإمكانيات غير المحدودة للذكاء الاصطناعي في الجيل القادم.