جوجل ونيفيديا يراهنان في الوقت نفسه، وتبلغ قيمتها 4 مليارات دولار بعد أربعة أشهر من التأسيس، فما سر نجاح هذه شركة الذكاء الاصطناعي؟

العنوان الأصلي: «جوجل ونفيديا يراهنان، هذه الشركة الناشئة بقيمة 4 مليارات دولار في مجال الذكاء الاصطناعي، تريد القضاء على العلماء مباشرة»

المؤلف الأصلي: هارلين ووك

المصدر الأصلي:

إعادة النشر: مارس فاينانس

في عام 1956، تجمع مجموعة من العلماء في دارتماوث، للمرة الأولى يناقشون بشكل رسمي «هل يمكن للآلات أن تفكر؟» كانوا متفائلين ظنًا منهم أن بإمكانهم حل هذه المشكلة خلال صيف واحد.

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

هذه الشركة تسمى Recursive Superintelligence.

استثمرت شركة جوجل فينتشرز GV بقيادة، وتبعتها نفيديا. مكانة هاتين الشركتين في منظومة الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى شرح. هما تتدخلان في الوقت نفسه، وتراهنان على شركة ناشئة لم تُعلن عن منتجها بعد، والمنطق وراء ذلك يستحق التحليل الدقيق.

01 «إزالة الإنسان من الحلقة»

لنبدأ بما تقوم به شركة Recursive Superintelligence تحديدًا.

تأسست على يد ريتشارد سوشر، العالم السابق في Salesforce، والفريق الأساسي من Google DeepMind وOpenAI. هذا ليس تركيبة غريبة — على مدى العامين الماضيين، خرج مهندسون وباحثون من المختبرات الكبرى لتأسيس شركات، وأصبح ذلك موجة واضحة.

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

يُعد ريتشارد سوشر أحد الشخصيات الرئيسية التي أدخلت طرق الشبكات العصبية بشكل فعلي 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 في مجال الذكاء 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 المؤسسي.

بعد مغادرته Salesforce، أسس في 2020 محرك بحث ذكي باسم You.com، وبلغت جولة التمويل من الفئة C في 2025، وتبلغ قيمتها 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 XX»، وكلها تتحدث عن «الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي».

لكن مدخل Recursive أكثر جرأة من معظم المنافسين.

مُهمتها الأساسية هي «الذكاء الاصطناعي ذاتي التعلم» — ليست جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً في الإجابة على الأسئلة، بل جعل الذكاء الاصطناعي ينجز كامل عملية البحث العلمي بشكل مستقل: اقتراح الفرضيات، تصميم التجارب، تقييم النتائج، وتوجيه التحسينات. بعبارة أخرى، تريد أن تزيل الباحثين البشر تمامًا من هذه الحلقة.

هذا ليس اتجاهًا جديدًا، لكن Recursive وضعته في سياق منطق تجاري واقعي جدًا. الآن، رواتب الباحثين في الذكاء الاصطناعي تتراوح بين 15 و20 مليون دولار سنويًا، وإذا استطاع نظام واحد إنجاز نفس العمل بتكلفة أقل وأسرع، فإن النموذج الاقتصادي للأبحاث المتقدمة سيتغير تمامًا.

المستثمرون واضح أنهم أدركوا هذا المنطق. وفقًا للتقارير، جولات التمويل كانت فائضة عن الحاجة، وربما تصل إلى 1 مليار دولار.

02 جوجل ونفيديا يراهنان في الوقت نفسه

GV استثمرت بشكل قيادي، وتبعتها نفيديا. هذا التشكيل الاستثماري بحد ذاته إشارة.

منطق جوجل 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 استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات علمية محددة، بينما Recursive تريد أن تفعل شيئًا أعمق — تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من دفع عملية الاكتشاف العلمي ذاتها بشكل مستقل. هذا يمثل تنافسًا لجوجل، لكنه أيضًا استثمار في رهان مضاد.

الأهم من ذلك، أن جوجل أعلنت مؤخرًا، في بداية الشهر، عن تعاون مع إنتل في بنية تحتية متعددة الأجيال للذكاء الاصطناعي. هذا يدل على أن استراتيجيتها في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتسارع بشكل شامل. استثمارها في Recursive هو قطعة من هذه اللعبة الكبرى — من سيكون في المقدمة، سواء على نماذجها الحالية أو القادمة، جوجل تريد أن تكون جزءًا.

أما نفيديا، فاستراتيجيتها أكثر مباشرة. قيد أنملة أن قيود الذكاء الاصطناعي ذاتي التعلم ليست في الخوارزميات، بل في القدرة الحاسوبية. إذا أراد الذكاء الاصطناعي أن يجري تجارب ويكرر نماذجه بشكل مستقل، فسيحتاج إلى تجمعات GPU ضخمة تتزايد أعدادها بشكل أسي. استثمار نفيديا في Recursive هو في الواقع استثمار في طلباتها المستقبلية.

الاثنان معًا يرسلان إشارة أكثر دقة — أن هذا المجال، ربما وصل إلى مرحلة «لا يمكن أن تتأخر في الاستثمار».

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

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

فقاعة تقييم الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ليست جديدة في العامين الأخيرين. مجرد ملف PDF، أو عرض توضيحي، أو بعض الشرائح، مع أسماء من المختبرات الكبرى، يمكن أن تثير استثمارًا بمليارات الدولارات — هذا لم يعد خرافة في وادي السيليكون ولندن، بل أصبح واقعًا يوميًا.

لكن، عند النظر عن كثب في 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 غلاف من «الشركات الكبرى». خبرة الفريق في DeepMind وOpenAI تعني أنهم على دراية حقيقية بمشكلات البحث المتقدمة.

الثاني، حقيقة التمويل الفائض عن الحاجة. هذا يدل على أن السوق يتطلب أكثر مما يُعرض، وأن المستثمرين يتسابقون للدخول، وليسوا مقتنعين فقط.

لكن، تقييم 4 مليارات 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 المنطقية في التقييم أصبحت أكثر انتشارًا في عصر الذكاء الاصطناعي، وتقوم على خوف المستثمرين من «فقدان فرصة OpenAI التالية». Safe Superintelligence حصلت على تقييم مرتفع جدًا، رغم عدم وجود منتج تقريبًا، واسم إيليا سوتسكييف هو أصولها الأهم.

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 التداخل. 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 باستمرار تحسين نفسه، والتصاعد بشكل لولبي.

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

لكن ما تفعله Recursive الآن، لا يبدو أنه وصل إلى ذلك المستوى بعد. التفسير الأكثر واقعية هو أنها تحاول بناء نظام قادر على دفع دورة الاكتشاف العلمي بشكل مستقل، بهدف تقليل التكاليف البشرية والزمنية للبحث العلمي بشكل كبير.

إذا تمكنت من ذلك، فإن تأثيرها لن يقتصر على مجال الذكاء الاصطناعي فقط. بل قد يشمل تطوير الأدوية، وعلوم المواد، والفيزياء، وغيرها — حيث قد نشهد مرحلة «تقدم سريع بدون مشاركة العلماء البشر».

بالطبع، هذا «إذا» كبير.

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

05 منطق الموجة

من النصف الثاني من 2025، بدأت موجة من الباحثين من المختبرات الكبرى تخرج وتؤسس شركات ناشئة واحدة تلو الأخرى. Thinking Machines Lab، Safe Superintelligence، Ineffable Intelligence… هذه القائمة تتوسع باستمرار.

شركة Recursive هي الأحدث، وأعلى قيمة تقييم حاليًا.

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 أكثر 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 للاستثمار في مشروعهم الخاص — فالمستثمرون 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.

الاحتمالان حقيقيان.

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

العلماء في دارتماوث ناقشوا الصيف كله، والآن هناك من يخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي للإجابة — باستخدام الذكاء الاصطناعي لدراسة الذكاء الاصطناعي، باستخدام التكرار نحو الذكاء الفائق.

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