جوجل وإنفيديا تراهنان، هذه الشركة التي تقدر قيمتها بـ 4 مليارات دولار في مجال الذكاء الاصطناعي، تريد القضاء على العلماء مباشرة

المؤلف | هولين موو وانغ

في عام 1956، تجمع مجموعة من العلماء في دارتماوث، للمرة الأولى يناقشون بشكل رسمي ما إذا كانت «الآلات يمكنها التفكير». وكانوا متفائلين ظنًا منهم أن بإمكانهم حل هذه المشكلة خلال صيف واحد.

بعد سبعين عامًا، لا تزال هذه المسألة بلا إجابة. لكن هناك شركة واحدة، تأسست منذ أربعة أشهر فقط، وحصلت على تمويل بقيمة 500 مليون دولار، وتقدر قيمتها بـ 4 مليارات دولار — فقط لأنها أعلنت أنها وجدت طريقًا لجعل الذكاء الاصطناعي يتعلم البحث بنفسه ويتطور ذاتيًا.

هذه الشركة تُدعى Recursive Superintelligence.

استثمرت شركة Google Ventures GV بقيادة، وNVIDIA أيضًا استثمرت. مكانة هاتين الشركتين في بيئة الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى شرح. كلاهما يضعان أموالهما معًا، ويراهنان على شركة ناشئة لم تُعلن عن منتجها بعد، والمنطق وراء ذلك يستحق التحليل الجدي.

01 «نقل الإنسان من الحلقة الدائرية»

لنبدأ بما تقوم به شركة Recursive Superintelligence تحديدًا.

الشركة أسسها ريتشارد سوشر، العالم السابق في Salesforce، والفريق الأساسي من Google DeepMind وOpenAI. هذا ليس تركيبة غريبة — خلال العامين الماضيين، خرج مهندسون وباحثون من المختبرات الرائدة وبدأوا مشاريعهم الخاصة، وأصبح ذلك موجة واضحة.

صفحة ريتشارد سوشر على X، ألتمن بالتأكيد تابع هذا الموهوب｜مصدر الصورة: X

سوشر ليس من نوع مؤسسي وادي السيليكون المعتادين «الذين يخرجون من الشركات الكبرى ليحصلوا على بركة»، وُلد عام 1983 في ألمانيا، وتعلم في جامعة ستانفورد على يد رواد الذكاء الاصطناعي أندرو نغ وخبير معالجة اللغة الطبيعية كريستوفر مانينغ، وأكمل أطروحته للدكتوراه عام 2014، وحصل على جائزة أفضل أطروحة دكتوراه في قسم الحاسوب بستانفورد.

يُعد سوشر أحد الشخصيات الرئيسية التي أدخلت منهج الشبكات العصبية بشكل حقيقي إلى مجال معالجة اللغة الطبيعية — أبحاثه المبكرة حول تمثيلات الكلمات، والسياق، وهندسة التلميحات، أسست تقنيات نماذج BERT وGPT الحالية، وقد تجاوزت استشهاداته في Google Scholar 180,000 مرة.

في سنة تخرجه، أسس شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي اسمها MetaMind، وبعد عامين استحوذت عليها Salesforce بشكل استراتيجي. ومنذ ذلك الحين، قاد استراتيجية Salesforce للذكاء الاصطناعي كعالم رئيسي ونائب رئيس تنفيذي، وأشرف على إطلاق منتجات مثل Einstein GPT وغيرها من حلول الذكاء الاصطناعي المؤسسية.

بعد مغادرته Salesforce، أسس في 2020 محرك بحث ذكي باسم You.com، وجمع تمويل الجولة C في 2025، وبلغت قيمته 1.5 مليار دولار. وهذه المرة، توجهت أنظاره من البحث إلى موضوعات أعمق.

Thinking Machines Lab، Safe Superintelligence، Ineffable Intelligence، Advanced Machine Intelligence Labs… كل شركة تحمل علامة «فريق النماذج الكبرى السابق»، وكلها تتحدث عن «الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي».

لكن نقطة دخول Recursive أكثر جرأة من معظم المنافسين.

مُهمتها الأساسية هي «الذكاء الاصطناعي ذاتي التعلم» — ليست جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً في الإجابة على الأسئلة، بل أن يُكمل بشكل مستقل كامل عملية البحث العلمي: من وضع الفرضيات، وتصميم التجارب، وتقييم النتائج، وتكرار الاتجاهات. بعبارة أخرى، تريد أن تزيل الباحث البشري تمامًا من هذا الحلقة الدائرية.

هذا ليس اتجاهًا جديدًا، لكن Recursive وضعته في سياق منطق تجاري واقعي جدًا. الآن، رواتب الباحثين في الذكاء الاصطناعي تصل إلى 15 مليون إلى 20 مليون دولار سنويًا، وإذا استطاع نظام واحد أن ينفذ نفس العمل بتكلفة أقل وسرعة أكبر، فإن نموذج الاقتصاد للبحث العلمي سيتغير تمامًا.

المستثمرون واضح أنهم رأوا هذا المنطق. جولة التمويل كانت مكتظة بالمشتركين، وربما تصل إلى 1 مليار دولار.

02 Google وNVIDIA يراهنان معًا

GV استثمرت بقيادة، وNVIDIA أيضًا استثمرت. هذا التشكيل الاستثماري بحد ذاته إشارة.

منطق Google ليس صعب الفهم. على مدى سنوات، كانت DeepMind من أهم الباحثين في مجال «الذكاء الاصطناعي من أجل العلم»، حيث طورت AlphaFold لحل مشكلة طي البروتينات، وAlphaGeometry التي هزمت أفضل المتسابقين في المسابقات الرياضية.

لكن مسار DeepMind هو حل مشاكل علمية محددة باستخدام الذكاء الاصطناعي، بينما Recursive تريد أن تفعل شيئًا أعمق — أن تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تتقدم بشكل مستقل في عملية الاكتشاف العلمي نفسها. هذا يمثل تنافسًا، لكنه أيضًا رهان على مستقبل الذكاء الاصطناعي.

الأهم من ذلك، أن Google أعلنت مؤخرًا عن اتفاقية تعاون مع Intel حول بنية تحتية متعددة الأجيال للذكاء الاصطناعي. هذا يدل على أن Google تسرع بشكل كامل في تطوير بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي. استثمارها في Recursive هو قطعة من هذه اللعبة الكبرى — حيث تريد Google أن تكون في المقدمة، وأي نموذج يتقدم.

أما NVIDIA، فموقفها أكثر مباشرة. عائق التعلم الذاتي للذكاء الاصطناعي ليس في الخوارزميات، بل في القدرة الحاسوبية. إذا أراد الذكاء الاصطناعي أن يجري تجارب ويكرر نماذجه بشكل مستقل، فحجم تجمعات GPU المطلوب يتضاعف بشكل أسي. استثمار NVIDIA في Recursive هو نوع من استثمار في طلباتها المستقبلية.

الاستثمار من قبل الشركتين يرسل أيضًا إشارة أكثر دقة — أن هذا المجال قد وصل إلى مرحلة «لا يمكن أن تتأخر في الاستثمار».

03 هل التقييم بقيمة 40 مليار دولار بعد أربعة أشهر معقول؟

عندما يرى الجميع رقم 4 مليارات دولار لأول مرة، يكون رد الفعل الأول غالبًا «مرة أخرى!».

فقاعة تقييمات الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ليست جديدة. مجرد ملف PDF، عرض توضيحي، بعض الشرائح، وأسماء من المختبرات الرائدة، يمكن أن تثير استثمارًا بمئات الملايين — وهذا لم يعد خرافة في وادي السيليكون ولندن، بل أصبح واقعًا يوميًا.

لكن، عند النظر عن كثب إلى حالة Recursive، هناك نقاط تميزها عن «وحوش PPT» العادية.

الأول، وزن الفريق المؤسس. ريتشارد سوشر لديه سجل أكاديمي حقيقي في مجال معالجة اللغة الطبيعية، وليس مجرد حزمة من الألقاب من الشركات الكبرى. خبرته في DeepMind وOpenAI تعني أنه على دراية حقيقية بمشاكل البحث المتقدمة.

الثاني، حقيقة أن التمويل كان فوق الطلب. هذا يدل على أن السوق يتطلب أكثر مما يُعرض، وأن المستثمرين يتسابقون للدخول، وليسوا مقتنعين فقط.

لكن، تقييم 40 مليار دولار لشركة لم تُطلق منتجًا بعد أربعة أشهر، يعتمد على التوقعات، وليس على الواقع. هو في الأساس دفع مقابل اتجاه، وليس مقابل منتج أو إيرادات.

هذه المنطق في التقييم أصبح أكثر انتشارًا في عصر الذكاء الاصطناعي، ويعكس خوف المستثمرين العميق من «فقدان فرصة OpenAI القادمة». Safe Superintelligence حصلت على تقييم مرتفع جدًا رغم عدم وجود منتج، واسم إيليا سوتسكيفر هو أصول قوية جدًا.

Recursive تسير على نفس الطريق. هذا ليس انتقادًا، بل ملاحظة موضوعية.

04 «الذكاء الذاتي» وما وراءه

اسم Recursive Superintelligence، في الواقع، يوضح طموح الشركة بشكل واضح.

«Recursive» تعني التكرار أو الاستدعاء الذاتي. في علوم الحاسوب، التكرار هو وظيفة تستدعي نفسها، وهو جوهر العديد من الخوارزميات المعقدة. عند تطبيقه على الذكاء الاصطناعي، «الذكاء الاصطناعي التكراري» يوحي بنظام يمكنه تحسين نفسه باستمرار، والتصاعد بشكل لولبي.

هذا المفهوم ليس جديدًا، وأقصاه هو «انفجار الذكاء» — أن يتجاوز نظام معين نقطة حرجة، ويبدأ في تسريع تطوره الذاتي بشكل مستقل، ليصل إلى مستوى ذكاء يفوق فهم البشر. هذا أحد أكبر المخاوف في مجال أمان الذكاء الاصطناعي.

لكن، ما تفعله Recursive الآن، لا يقترب من هذا المستوى. التفسير الأكثر واقعية هو أنها تحاول بناء نظام يمكنه قيادة دورة الاستكشاف العلمي بشكل مستقل، بهدف تقليل تكلفة البحث العلمي والزمن بشكل كبير.

إذا تمكنت من ذلك، فإن تأثيرها لن يقتصر على مجال الذكاء الاصطناعي فقط. بل قد يؤدي إلى مرحلة في مجالات مثل تطوير الأدوية، وعلوم المواد، والفيزياء، حيث يمكن أن تتقدم بسرعة دون تدخل بشري.

بالطبع، هذا «إذا» كبير.

من الادعاء إلى التنفيذ، المسافة بينهما ليست خطية في صناعة الذكاء الاصطناعي.

05 منطق الموجة

من النصف الثاني من 2025، بدأ موجة من خروج الباحثين من المختبرات الرائدة وبدء مشاريعهم الخاصة تتصاعد. Thinking Machines Lab، Safe Superintelligence، Ineffable Intelligence… القائمة تتوسع باستمرار.

Recursive هو أحدث وأعلى تقييم حاليًا في هذه الموجة.

السبب الهيكلي بسيط — المنافسة بين OpenAI، وAnthropic، وGoogle DeepMind جعلت هذه المختبرات الكبرى أشبه شركات كبيرة، مع مؤشرات أداء، وامتثال، وسياسات.

أما الباحثون الراغبون في استثمار الاتجاه الأكثر جرأة، فوجدوا أن العمل الحر يمنحهم حرية أكبر.

وفي الوقت نفسه، يعزز السوق المالي هذا الاتجاه. بالنسبة للباحثين في الشركات الكبرى، الآن هو أفضل وقت لبدء مشروع خاص — المستثمرون أكثر استعدادًا من أي وقت مضى لدفع ثمن «الاتجاه».

السؤال الأهم في هذه الموجة ليس «من سينجح»، بل «ما هو تعريف النجاح».

إذا أثبت Recursive في النهاية أن الذكاء الاصطناعي ذاتي التعلم ممكن، فسيغير قواعد اللعبة في البحث العلمي. وإذا لم ينجح، فإن 500 مليون دولار ستُهدر، وسيبقى مجرد مفهوم مفرط في التهويل.

هناك احتمالان حقيقيان.

أربعة أشهر، وتقييم بقيمة 40 مليار دولار، رقم يثير الحماسة ويحذر أيضًا. سباق التسلح في الذكاء الاصطناعي اليوم، حتى «كيفية إجراء البحث» أصبح ساحة للمنافسة.

العلماء الذين ناقشوا الصيف الماضي في دارتماوث، الآن يخططون لاستخدام الذكاء الاصطناعي للإجابة — باستخدام الذكاء الاصطناعي لبحث الذكاء الاصطناعي، والتوجه نحو الذكاء الفائق بشكل تكراري.

إلى أين ستؤدي هذه الطريق، لا أحد يعرف حقًا. لكن من الواضح أن Google وNVIDIA قررتا، بغض النظر عن الوجهة، ألا تتخلفا عن الركب.