جوجل، تسرع في التحول نحو "الذكاء الاصطناعي القائم على الفعل" ... مع التركيز على TPU 8، وتراهن على منصة وكيل موحدة

تغير مركز سوق الذكاء الاصطناعي للشركات بسرعة. تشير التحليلات إلى أنه يتجه من مرحلة الإجابة على الأسئلة، وتوليد المحتوى، إلى عصر “الذكاء الاصطناعي الكياني” الذي ينفذ المهام الفعلية ويساعد في اتخاذ القرارات. أكد توماس كوريان، المدير التنفيذي لسحابة جوجل، أن هذا التغيير ليس مجرد إضافة وظائف، بل يتطلب إعادة تصميم للبنية التحتية والهندسة المعمارية للبرمجيات بشكل كامل.

في مؤتمر “جوجل كلاود نيكست 2026” الأخير، عرضت جوجل أيضًا الجيل القادم من TPU 8، ومنصة البيانات والذكاء الاصطناعي، ومنصة الكيانات الذكية. الرسالة الأساسية واضحة: من أشباه الموصلات إلى البنية التحتية السحابية، وطبقات البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات، يجب دمجها في نظام موحد لضمان تشغيل “الذكاء الاصطناعي القائم على الإجراءات” على نطاق واسع بشكل مستقر. واعتبر السوق أن جوجل قد دخلت رسميًا في سباق السيطرة على “الذكاء الاصطناعي الشامل”.

TPU 8 في الواجهة، هو في جوهره صراع “المنصة الموحدة”

من الظاهر أن الإعلان الأكثر لفتًا للانتباه هو TPU 8. على الرغم من أن جوجل ذكرت أن الشريحة الجديدة حققت تحسينات ملحوظة في الأداء وقابلية التوسع، إلا أن التركيز في الصناعة ليس على الأداء شبه الموصل فحسب، بل على دلالتها الاستراتيجية. لأن TPU هو الأساس الذي يمكن جوجل من تشغيل خدماتها الذكية بشكل أسرع وأقل تكلفة.

ومع ذلك، يصعب اعتبار ذلك مواجهة مباشرة مع نيفادا. لا يزال العديد من المطورين والشركات يعتمدون على نظام CUDA الخاص بنيفادا، وجوجل لا تنوي استبعاده، بل تسعى لتوسيع الخيارات. بعبارة أخرى، فإن TPU يبدو كوسيلة لجوجل لدمج الأجهزة والبرمجيات بشكل أكثر تكاملًا بهدف التميز، وليس كأداة لاستبدال نيفادا.

أشارت مؤسسات أبحاث السوق والمحللون إلى أن التركيز الحقيقي في هذا الإعلان ليس على TPU 8 بحد ذاته، بل على ربطه بسرد البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، ومنصة الكيانات الذكية. هذا يعني أن جوجل بدأت تربط بين أشباه الموصلات، البيانات، نماذج الذكاء الاصطناعي، وتنفيذ المهام في بنية متماسكة.

“البرمجيات كخدمة” من “البرمجيات التقليدية” إلى “البرمجيات الخدمية”

هذه التحولات تهز أيضًا إطار صناعة البرمجيات الحالي. فحين انتقلت من النشر المحلي إلى البرمجيات كخدمة، كان التغيير في طريقة تسليم البرمجيات ونماذج التشغيل؛ أما الآن، فيُعتقد أن البرمجيات تتطور إلى مرحلة “البرمجيات الخدمية” التي تنتج نتائج أعمال فعلية مباشرة.

جوهر هذا التحول هو الذكاء الاصطناعي الكياني. المشكلة أن إذا كانت الكيانات الذكية مقتصرة على أنظمة الأقسام، فإن قيمتها ستكون محدودة جدًا. على الرغم من أنها يمكن أن تؤدي المهام المتكررة بشكل تلقائي، إلا أنها يصعب أن تساهم في تحسين الأداء على مستوى الشركة بأكملها، مثل تقليل وقت التوظيف والتدريب، أو القضاء على الاختناقات بين تقديم العروض والتحصيل.

وفي النهاية، تحتاج الشركات إلى “طبقة ذكية” تربط بين بيانات متعددة وأنظمة أعمال مختلفة. يمكن اعتبار “دليل المعرفة” الذي أطلقته جوجل، والمعروف بـ(Knowledge Catalog)، بداية لهذا الاتجاه. يهدف هيكلها إلى وضع بيانات التحليل والبيانات التشغيلية للشركة في سياق واحد، لمساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم “ما يحدث الآن”.

تنافس منصات البيانات، وتوسعت الآن إلى “النسخ الرقمية”

يعتقد خبراء الصناعة أن مرحلة نضوج منصات البيانات تتجه من مجرد توليد تقارير إلى بناء “النسخ الرقمية للشركات”. النسخ الرقمية هي تمثيل رقمي فوري يعكس الأشخاص، والأصول، والعمليات، والنشاطات داخل الشركة. لكي تعتمد الكيانات الذكية على الحالة الحية للشركة بدلاً من المعلومات المجزأة غير الدقيقة، فهي بحاجة إلى هذا الهيكل.

في المراحل المبكرة، كان التركيز على بيانات الأقسام ونظم التقارير. ثم، أدت ظهور منصات مثل BigQuery وSnowflake وDatabricks إلى توسيع بيئة التحليل الذاتي، لكن كل قسم لا يزال يحتفظ بـ"حقيقته" الخاصة من البيانات. المرحلة التالية تتطلب تمثيل الأحداث والبيانات التشغيلية بشكل فوري، مما يسمح بنمذجة أكثر واقعية لنشاطات الشركة.

تعمل Salesforce وSAP أيضًا على هذا الاتجاه، لكن جوجل، من خلال دمج BigQuery وSpanner وطبقة البيانات الوصفية، أصبحت نادرة بين مزودي السحابة الكبار التي تمتلك منصة بيانات قادرة على المنافسة المباشرة مع Snowflake وDatabricks، وحصلت على اعتراف في السوق. استراتيجيتها للكيانات الذكية تعتمد على هذا الأساس من البيانات.

انتشار الكيانات الذكية يعتمد على “الأمان في التنفيذ”

أصعب تحديات الذكاء الاصطناعي للشركات تكمن في ربط مرونة الذكاء الاصطناعي التوليدي مع دقة أنظمة الشركات. فالذكاء الاصطناعي جيد في توليد النصوص والأفكار، لكن الأعمال الفعلية تتطلب قواعد واضحة، صلاحيات محددة، إمكانية التدقيق، وتحمل المسؤولية. لذلك، يعتقد الخبراء أن الكيانات الذكية تحتاج إلى طبقة “تنفيذية حاسمة” فوق قدراتها الإبداعية.

على سبيل المثال، حتى لو نفذت الكيانات هدفًا معينًا، يجب أن تُحدد الشروط التي يُسمح فيها بالسلوك، وما يجب استيفاؤه قبل وبعد التنفيذ، وكيفية تسجيل النتائج. فقط بوجود هذا الهيكل، يمكن بناء “ذكاء اصطناعي آمن”، وليس مجرد “ذكاء اصطناعي ذكي”.

وفي هذه العملية، تصبح مفاهيم مثل رسم خرائط المعرفة، وقواعد السلوك، والنسخ الرقمية الحية، ومنصات التشغيل الذاتية مهمة. باختصار، يتطلب الأمر أن يتجاوز الذكاء الاصطناعي مجرد الاعتماد على ملفات إكسل ولوحات البيانات، وأن يتمكن من استكشاف الحالة الفعلية للشركة وعلاقاتها، والعمل ضمن إطار القواعد.

مميزات جوجل وقيودها واضحة أيضًا

حققت جوجل تقدمًا مهمًا في استخراج البيانات، وإدارة الأثر البياناتي، ورسم خرائط المعرفة غير المنظمة، وتقييم الكيانات الذكية متعددة الخطوات. خاصة، أن وظيفتها التي تجمع حالات فشل الكيانات الذكية وتقترح تحسينات، تُعتبر تجاوزًا للعروض التقديمية البسيطة، وتعد محاولة للانتقال إلى مرحلة “تشغيل الكيانات الذكية”.

لكن هناك تحديات كثيرة أيضًا. أكبرها هو دمج الكيانات المتماثلة الموجودة في أنظمة مختلفة. على سبيل المثال، إذا كانت “العميل” معرفًا بشكل مختلف في أنظمة إدارة علاقات العملاء، والمالية، وخدمة العملاء، واللوجستيات، فسيكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي فهمها ككيان موحد. يرى بعض الخبراء أن مجرد قواعد جودة البيانات وقاموس المصطلحات التجارية غير كافٍ، بل يحتاج الأمر إلى قواعد تعبر عن العمليات التجارية الفعلية.

تحدٍ آخر هو التقاط “السبب” وراء قرارات الخبراء البشريين. تعمل جوجل على تعزيز قدرات عرض كيف توصل الكيانات الذكية إلى استنتاجاتها، لكن ذلك وحده لا يكفي لاستبدال حكم الموظفين المتمرسين. فالحالات الاستثنائية التي لا يمكن تفسيرها بقواعد، والأولويات المتضاربة، والأحكام المستندة إلى السياق، لا تزال تعتمد بشكل كبير على خبرة الإنسان.

البرمجة لذكاء الكيانات تفتح جولة جديدة من المنافسة

ساحة المنافسة على منصات الكيانات الذكية تتسع لـ"البرمجة". يعتقد الخبراء أن أسرع طريق نحو كيانات معرفية عامة هو برمجتها. لأن الكيانات التي تتفاعل مع العالم الخارجي تحتاج في النهاية إلى استدعاء أدوات متنوعة، وفي هذه العملية، تصبح القدرة على كتابة، وتعديل، وتنفيذ الكود حاسمة.

نماذج مثل Claude Code من Anthropic، وCodex من OpenAI، هي أمثلة على ذلك. لم تضع جوجل منتج برمجة مستقل في الواجهة، بل دمجته ضمن استراتيجيتها.