الشركات التي وجدت أخيرًا أن أعمالها قد سُلبت بواسطة شركات نماذج لغوية كبيرة تستخدم الذكاء الاصطناعي

الكاتب: يوتشو بانيوان؛ المصدر: جيكي بارك

في 1 يوليو، دخل الرئيس التنفيذي لشركة Palantir أليكس كارنفافيستوديو CNBC، وأطلق قنبلة بصوت يكاد يكون خارج السيطرة.

قال إن قطاع الذكاء الاصطناعي «مجنون إلى حد لا يصدق» (effing insane)، وإن رؤساء الشركات الأميركية تجاه OpenAI وAnthropic كانوا «غاضبين إلى حد بعيد» (livid). كما قال إن الشركات تقوم بأمر عبثي: تدفع جنونًا ثمن الرموز (tokens) بينما تمنح مورّدي النماذج أهم بيانات التشغيل لديها باليد. أما القيمة التجارية العائدة فتكاد تكون غير قابلة للقياس.

سألَ المذيع إن كان ما يحدث مجرد «تحميل المسؤولية» (甩锅). أجاب كارنف قائلًا: «لا، أنا فقط أُقرّر حقائق».

ارتفعت أسهم Palantir في ذلك اليوم بنسبة 9%. وحده هذا الرقم يُعدّ تصويتًا — يرى السوق أنه قال كثيرًا مما يريد الآخرون قوله لكنهم لم يجرؤوا على إخراجه.

هذه ليست مجرد انفلات عاطفة لدى شخص واحد. عندما يقصف رئيس شركة تتجاوز قيمتها مئة مليار دولار عالم النماذج الكبرى برمّته، في بث مباشر على مستوى وطني، وتمنح السوق ردود فعل إيجابية بصدق بالمال الحقيقي، فهذا يعني أن حالة مزاج جماعية وصلت إلى نقطة حرجة.

خلال العامين الماضيين، كان الجميع يتحدثون عن كيفية احتضان النماذج الكبرى. لكن الآن يبرز سؤال جديد — هل يقترب أي شركة أكثر من اللازم من النماذج الكبرى، بحيث قد يتمزق كل شيء فيها؟

**01 **من «الاندفاع» إلى «عدم السذاجة»

لنسترجع مطلع 2024. يمكن تلخيص موقف الشركات من النماذج الكبرى بأربع كلمات: «استخدمها أولًا».

مهما يكن عائد الاستثمار (ROI) أو إلى أين تتجه تدفقات البيانات، المهم ألا تتأخر عن الركب. في ذلك الوقت، كانت السردية السائدة: «ثورة الذكاء الاصطناعي جاءت، ومن لا يحتضنها سيُستبعد». تحت ضغوط هائلة، دفع كبار مسؤولي تقنية المعلومات (CIO) وتقنية المديرين التنفيذيين (CTO) بالذكاء الاصطناعي إلى كل حلقة من حلقات الأعمال يمكن إدخاله فيها. كانت هذه قرارات نموذجية تقودها «هستيريا تقنية».

في 2025، أصبحت عبارة «التطبيق الشامل» كلمة مفتاحية. شرعت الشركات بجدية في تضمين النماذج الكبرى داخل العمليات الأساسية للأعمال، فلم تعد مجرد عروض (demo) أو هاكاثونات داخلية. من خدمة العملاء إلى توليد الشيفرة، ومن تحليل السوق إلى تصميم المنتجات، توسعت عمق واتساع اختراق الذكاء الاصطناعي بشكل أُسّي.

لكن مع دخول 2026، يجري تحول عاطفي دقيق.

أظهرت بيانات بحثية من Salesforce أن نصف قادة تقنية المعلومات فقط يثقون في البنية التحتية للبيانات لدى شركتهم بما يكفي لدعم نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي. وفي تقرير بحثي صدر في مايو من هذا العام، استخدمت NTT DATA عبارة «يُصطدم بالجدار» بشكل مباشر — حيث تمر AI المؤسسية بعقبات بنيوية ناتجة عن متطلبات الخصوصية السيادية (data privacy and sovereignty). تتوقع Gartner أنه بحلول 2027 سيعتمد 35% من الدول على منصات ذكاء اصطناعي ذات طابع إقليمي، بينما لا يتجاوز هذا الرقم اليوم 5%.

عبّر كارنف بوضوح أكبر عن هذا التحول. قال إن الشركات تنتقل من «tokenmaxxing»؛ أي الاستهلاك الأعمى للرموز، إلى طرح سؤال حقيقي عن عائد الاستثمار. «الفكرة الأساسية هي: لم يعد ينبغي إهدار الوقت على tokens.»

هذا ليس نفيًا للنماذج الكبرى، بل إن القطاع بأكمله ينتقل من «الاندفاع» إلى «عدم السذاجة». بعد انتهاء فترة الحماس، بدأت الشركات تنظر إلى سؤال جوهري بهدوء أكبر: ما الذي أعطيه، وما الذي أحصل عليه في المقابل—هل يمكن تسوية هذه المعادلة؟

**02 **عندما يتحول الشريك إلى منافس

كانت انتقادات كارنف ما تزال على مستوى نموذج الأعمال. لكن ما يجعل المرء يتصبب قلقًا حقيقيًا هو تهديد آخر أكثر مباشرة — قد يكون مزود خدمة الذكاء الاصطناعي الخاص بك يطوّر منتجه البديل اعتمادًا على البيانات التي تساهم بها وفهم السياقات التي تمنحها له.

ما حدث في أبريل 2026 جعل هذا القلق من مجرد نظرية إلى حقيقة واقعة.

في فبراير من هذا العام، كانت Figma وAnthropic ما تزالان تتعاونان على تطوير ميزة اسمها «Code to Canvas»، بهدف دمج الشيفرة التي يولدها Claude بسلاسة داخل سير العمل التصميمي لدى Figma. بدا الشريكان كأنهما شركاء حميمون.

في 14 أبريل، استقال الرئيس التنفيذي للمنتج لدى Anthropic Mike Krieger بهدوء من منصب عضوية مجلس إدارة Figma.

بعد ثلاثة أيام، أطلقت Anthropic Claude Design — أداة تصميم بالذكاء الاصطناعي يمكنها توليد نماذج أولية تفاعلية وPPT ومواد تسويق عبر اللغة الطبيعية مباشرة، لتستهدف بشكل دقيق صميم الأعمال لدى Figma.

انخفض سهم Figma في ذلك اليوم بنحو 8%.

تضمّن تقرير لاحق لـ Fast Company تفصيلًا مثيرًا للاهتمام: لدى Figma وAdobe وCanva وشركات أخرى علاقات تعاون طويلة الأمد مع Anthropic، لكن قبل إطلاق Claude Design، لم يتم إخطار أحد. وبشكل لا يُصدق، أدرك الجميع في لحظة متأخرة أن شريكهم في الذكاء الاصطناعي، تحت أنظارهم تمامًا، صار منافسًا.

يستحق هذا القصة التفكير العميق لأنها تكشف مشكلة بنيوية في عصر النماذج الكبرى أكثر خطورة من أي وقت مضى: عندما تتعاون بعمق مع شركة ذكاء اصطناعي، فإنك لا تمنحها بوابة الوصول إلى السوق فقط، بل تمنحها أيضًا فهمك الأساسي لمجريات السوق وسياقات المستخدم وبيانات احتياجاته.

لم تستطع Anthropic إنتاج Claude Design إلا إلى حد كبير لأنها فهمت بعمق، من خلال تعاونها مع شركات أدوات التصميم، سير عمل المصممين ونقاط ألمهم.

لكن إذا وسّعت دائرة النظر، فهذه ليست حبكة جديدة في تاريخ التكنولوجيا.

منذ سنوات، بدأت Amazon من منصات التجارة الإلكترونية لتطلق منتجات بعلامتها الخاصة، مستخدمة بيانات المنصة لتحديد أكثر الفئات ربحًا بدقة، ثم طرح منتجاتها الخاصة لتلتهم ببطء البائعين من الأطراف الثالثة. بدأت Microsoft من نظام التشغيل، ثم ضمت المتصفح وبرامج المكتب وأدوات التواصل الواحدة تلو الأخرى — فمات Netscape واضطُر Slack إلى بيع نفسه. ومن جهته، مدّ Google امتداده من محرك البحث إلى صفحات نتائج البحث التي تُجيب مباشرة عن أسئلة المستخدمين، فتم تهميش Yelp ومقدمي خدمات معلومات عمودية كثيرين.

لم تتغير القاعدة الحديدية في قطاع التكنولوجيا على الإطلاق: عندما تملك المنصة قدرًا كافيًا من البيانات وفهم المستخدمين، فإنها ستزحف صعودًا نحو المراحل السابقة.

في عصر النماذج الكبرى، تصبح هذه القاعدة أكثر حدّة، لأن اختراق المنصات التقليدية يتطلب وقتًا لتراكم الفهم، بينما النماذج الكبرى هي بطبيعتها «مُسرّع فهم». كل مرة تستدعي فيها واجهة برمجة التطبيقات (API)، وكل مرة تدخل فيها بيانات أعمالك إلى النموذج، تساعد مزود النموذج على فهم نطاقك بشكل أسرع وأعمق.

**03 **«حد روش» في عصر الذكاء الاصطناعي

في علم الفلك يوجد مفهوم اسمه «حد روش»؛ عندما يقترب جسم فلكي كثيرًا من نجم ذي كتلة كبيرة، تتجاوز قوى المد والجزر (التجاذب التفريقي) جاذبيته الخاصة، فيتمزق الجسم.

يسري هذا التشبيه على علاقة الشركات اليوم بالنماذج الكبرى بدقة مزعجة.

النماذج الكبرى هي «النجم ذو الكتلة الكبيرة». كل شركة تريد الاستفادة من «جاذبيته» للتسريع: تحسين الكفاءة، خفض التكاليف، والابتكار. لكن المشكلة هي أنه حين تقترب بما يكفي، تبدأ «مادتك» في أن تُسحب وتُنتزع. بياناتك، ومعرفتك (know-how)، وفهمك لاحتياجات المستخدمين، كلها تتجه — أثناء التعاون — إلى مركز الجاذبية.

فما حدود «مشاركة الرقص مع الذكاء الاصطناعي» دون أن يتم ابتلاعك في النهاية؟

طرحت هذه القضية بالفعل على طاولة النقاش في الولايات المتحدة. لكن إن كنت تظن أنها بعيدة عن الشركات الصينية، فقد تكون هذه مجرد خداع بصري.

تختلف وتيرة تطبيق الذكاء الاصطناعي بين الشركات في الصين والولايات المتحدة. وصلت الشركات الأميركية إلى مرحلة نشر واسعة وعميقة داخل الأعمال، بينما ما تزال الشركات الصينية إجمالًا تنتقل من تجارب نموذجية إلى التوسع على نطاق واسع. أظهرت نتائج بحث نشرتها IDC بالتعاون مع Lenovo في مارس من هذا العام أن 72% من الشركات المحلية أكملت تجارب «العوامل الذكية» (intelligent agents) وبدأت استخدامها رسميًا، وتم نشر الذكاء الاصطناعي في متوسط 3.5 سيناريو. لكن مركز التحدي تحرك أيضًا: من «نقص القدرة الحاسوبية، ونقص البيانات» إلى «عدم تحقق نتائج التطبيق بالمستوى المتوقع» و«عدم وضوح ROI».

بعبارة أخرى، تدخل الشركات الصينية مرحلة يقظة ذكاء اصطناعي مشابهة لما لدى الشركات الأميركية.

وجدت JiKePark مؤخرًا، خلال محادثات مع العديد من رواد الأعمال وشركات ذات أعمال تقليدية، ظاهرة مثيرة للاهتمام: تفكيرهم في هذه القضايا لا يأتي كثيرًا من شعور مباشر بالخطر مثل «الخوف من أن شركة النماذج ستسرق عملي»، بل لأنهم بعد إدخال الذكاء الاصطناعي فعلًا في الأعمال، بدأوا بشكل طبيعي يعيدون تعريف «ما هي القيمة الأساسية لدي في عصر الذكاء الاصطناعي».

ستنتهي هذه إعادة التعريف إلى قدرتين حاسمتين في النهاية.

**04 **من يتحكم في «أساس الذكاء الاصطناعي»؟

القدرة الأولى، والأكثر واقعية والمتوافقة جدًا مع كلام كارنف، هي: على أي «أساس» تُشغَّل بياناتك ومنطق أعمالك؟

أكّد كارنف مرارًا في CNBC أن حسّاسيات التشغيل الأهم داخل الشركة لا ينبغي أن تتسرب إلى الصندوق الأسود لدى مزود نموذج طرف ثالث. وقد وضع Palantir كطبقة تطبيق توفر «ذكاء اصطناعي سيادي»؛ يمكن استخدام نموذج طرف آخر، لكن يجب أن تبقى البيانات داخل سياج الشركة، ويجب أن يتم النشر على بنية تحتية يمكن للشركة التحكم فيها.

ليس ذلك تشددًا غير عقلاني. في الواقع، يتوافق الإحساس لدى الشركات الصينية تمامًا مع ذلك. قال مسؤول البحث والتطوير في WPS 365 لدى Kingsoft Huang Weijie مؤخرًا جملة في محلها: «إن الشركات لا ينقصها اليوم عتاد ونماذج، بل ينقصها طبقة تطبيق ذكاء اصطناعي آمنة.»

وتؤكد بيانات IDC هذا الاتجاه. في نشر الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي للشركات، ينخفض نصيب الحوسبة السحابية العامة، وترتفع الحصة الإجمالية للسحابة الخاصة والنشر داخل المقر من 54% إلى 69%. تتحول عبارة «لا تخرج البيانات من النطاق» من مجرد شعار امتثال إلى أول شرط ترشيح عند اختيار المديرين التقنيين (CTO).

أطلق كارنف على ذلك اسم «التفكير الإدراكي السلعي» (commodity cognition). واعتقاده هو أن جودة النموذج نفسه تتجه إلى الاقتراب من حد التكافؤ، وأن القيمة المميزة الحقيقية ليست في طبقة النموذج، بل في طبقة التطبيقات التي تربط قدرات النموذج بسياقات الأعمال الخاصة بالشركة. مثال التحويل إلى منتج هو «محرك الذكاء الاصطناعي السيادي» الذي أطلقته Palantir بالتعاون مع NVIDIA: نموذج مفتوح المصدر مع طبقة أنطولوجيا Palantir الخاصة وإطارها للحوكمة، بما يسمح بتشغيل الذكاء الاصطناعي في بيئة قابلة للتحكم الكامل دون أن تخرج حتى بايت واحد من البيانات. وفي 2026 الربع الأول بلغت إيرادات Palantir 1.63 مليار دولار أمريكي، بنمو سنوي بلغ 85%. إلى حد ما، فهذا يمثل تصويت السوق لصالح هذه المسار.

توجد هنا إشارة تستحق الانتباه — مستقبلًا، ستصبح الشركات والحلول التي تساعد الشركات على تشغيل الذكاء الاصطناعي «على أساسها الخاص» أكثر جاذبية. في الصين، صار «دماغ ذكاء اصطناعي خاص» مسارًا حقيقيًا، ويعمل عدد من الشركات الناشئة حول هذا الاتجاه لتطوير منتجات. وهذا ليس هوسًا تقنيًا، بل اختيار عقلاني بعد أن فكرت الشركات بعمق.

**05 **لا تجعل المنظمة آلة «تكرار»

القدرة الثانية، وإن كانت أصعب في القياس، فإن JiKePark تشعر بها بشكل متزايد في تواصلها مع الشركات: عندما يصبح بإمكان الذكاء الاصطناعي استبدال عدد متزايد من حلقات التنفيذ، فما نوع «الأشخاص» الذي تحتاجه المنظمة؟

لقد سقطت بالفعل بعض الشركات الأسرع في هذا الفخ.

حين يتفوق الذكاء الاصطناعي بوضوح على البشر في بعض الحلقات، تكون فكرة «إلغاء دور البشر» طبيعية. لكن بعد أن تصبح المنظمة أرفع، تظهر مشكلة خفية — الشيء الذي يشغله الذكاء الاصطناعي هو جوهريًا «أفضل الممارسات» التي صيغت من قبل أولئك الناس في البيئة القديمة. عندما تتغير البيئة، ويتغير السوق، ويتغير المستخدمون، يستمر الذكاء الاصطناعي بإخلاص في تنفيذ منطق قديم، بينما لا يعود لدى المنظمة أشخاص كافون للإحساس بهذه التغيرات ودفع الأعمال نحو التطور.

بصراحة، قد تكون منظمة مُلئت بالذكاء الاصطناعي لكن تم تفريغها من البشر مجرد تكرار عالي الكفاءة للماضي.

هذا لا يعني أنه لا ينبغي استبدال التنفيذ بالذكاء الاصطناعي. بل يعني أنه عندما يتولى الذكاء الاصطناعي المزيد والمزيد من طبقات التنفيذ، تحتاج الشركات إلى نوع آخر من الأشخاص: ليس أولئك الذين ينفذون مهام محددة بمعناها التقليدي، بل أولئك القادرين على «توجيه» الذكاء الاصطناعي. تتطلب هذه الأدوار فهم الصورة الكاملة للأعمال، والقدرة على الحكم إن كانت المخرجات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي ما تزال تنطبق على الواقع المتغير، ورؤية احتمالات جديدة تتجاوز «الحل الأمثل» الذي يقترحه الذكاء الاصطناعي.

بدأت بعض الشركات المتقدمة بالفعل في التفكير بجدية في هذه القضية. ووجدت أن المنافسة الحقيقية بعد وجود الذكاء الاصطناعي ليست «كم من الناس استبدلتهم بالذكاء الاصطناعي»، بل «هل يستطيع الأشخاص لديك توجيه الذكاء الاصطناعي لعمل ما لم تكن تقدر عليه من قبل». إذا كان كل ما يحدث هو أن الذكاء الاصطناعي يواصل الأتمتة داخل بيانات تاريخية ويُكرر باستمرار، فأنت في جوهر الأمر تُحبس نفسك داخل لقطة من الماضي.

قد لا تقل أهمية انقلاب هذا الإدراك عن أهمية السيادة على البيانات. عندما يُسوّى الذكاء الاصطناعي الحواجز التقنية، يصبح «حكم الإنسان» و«قدرة تطور المنظمة» أصعب الأشياء في النسخ. أدركت بعض الشركات ذلك، وبعضها لم تدرك بعد. لكن هذه النقطة الفاصلة قد تصبح واضحة جدًا خلال العام أو العامين القادمين.

**06 **القطاع يحتاج «شركات ذكاء اصطناعي جديدة»

خلال العامين الماضيين، سيطر على القطاع افتراض ضمني مفاده أن قيمة عصر الذكاء الاصطناعي في النهاية ستتركز لدى شركات النماذج. وأن كل من يقترب أكثر من النماذج ستكون قيمته أعلى.

هذا الافتراض يهتز الآن.

في CNBC، أشار كارنف بالفعل إلى حقيقة — إذ إن «النموذج نفسه» يتجه إلى أن يصبح «فكرًا إدراكيًا سلعيًا». ومع تضيق الفجوة بين قدرات النماذج لدى مختلف الشركات، لم تعد الميزة التنافسية في طبقة النموذج. إن هيكل صناعة لا يملك فيه سوى نموذج الشركات القابلية للسيطرة لن يكون غير صحي للشركات فقط، بل سيقيد أيضًا سرعة تطور صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

ما تحتاجه الشركات ليس نموذجًا أقوى. بل تحتاج إلى منظومة كاملة: تتعامل مع القلق المرتبط بالسيادة على البيانات، وتحمي حواجز المنافسة من أن يتم «سحبها» عبر قنوات الاحتواء، وتضمن أن يُدمج الذكاء الاصطناعي في الأعمال دون أن يفلت زمامه. هذه الاحتياجات تخلق سوقًا أكثر تعقيدًا من مجرد «بيع tokens».

هناك إشارات واضحة على عدة اتجاهات.

تتحول «بنية تحتية للذكاء الاصطناعي السيادي» إلى مسار حقيقي يجمع أموالًا كبيرة. ليس مجرد مفهوم. فحسب: في النصف الأول من 2026 وحده، لدى أوروبا ثلاث شركات تعمل على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي السيادي (Nebius وnScale وAtlasEsge)، وقد جمعت مجتمعة أكثر من 11.8 مليار دولار. وفي غضون أيام قليلة فقط، حصلت Valarian في لندن على 50 مليون دولار في جولة A، وللشركة هدف محدد للغاية: إضافة طبقة «تحكم سيادي» بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والبيانات الحساسة، لتحديد أي ذكاء اصطناعي يمكنه لمس أي بيانات، وتحت أي شروط. لم تكن هناك حاجة لهذا النوع من الحل قبل عامين تقريبًا، والآن تتراص الحكومات والشركات الكبرى في طابور للحصول عليه.

وتصبح «بوابات الذكاء الاصطناعي» وطبقات الإعداد/التنسيق (orchestration) جزءًا لا غنى عنه في بنية ذكاء اصطناعي الشركات. عندما تستخدم مؤسسة في الوقت نفسه OpenAI وAnthropic ونماذج مفتوحة المصدر، إضافة إلى نماذج مخصصة تم ضبطها (fine-tuned) لديها، فمن سيقوم بتوحيد التوجيه (routing)، والتحكم في التكلفة، وإدارة الأذونات، وإجراء التدقيق (audit)؟ في عصر البرمجيات التقليدي كان هذا الموقع يسمى «الوسيط» (middleware)، بينما في عصر الذكاء الاصطناعي يُسمّى «بوابة» أو «طبقة تنسيق». لا تبدو جذابة، لكنها البنية التحتية الأساسية التي تقود الشركة من «استخدام الذكاء الاصطناعي» إلى «التحكم الجيد فيه». وما تقوم به Palantir جوهريًا هو هذه الطبقة، لكنها طبقتها بنسخة أثقل. وبالنسبة للحلول الأخف والأكثر ملاءمة للشركات ذات الأحجام المختلفة، تكون المساحة ضخمة جدًا.

على طبقة التطبيق، تتطور حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بالقطاعات العمودية أيضًا من «وضع قشرة» إلى «تعمق». في الماضي، كانت الكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجرد تغليف خارجي لـ GPT. لكن الآن، القادرون على الصمود فعليًا هم الذين يفهمون بعمق know-how الخاص بقطاع بعينه، ويربطون قدرات الذكاء الاصطناعي بمنطق الصناعة ارتباطًا وثيقًا. ليست قيمة هذه الشركات في النموذج، بل في الإدراك الصناعي — وهو الشيء الذي يصعب على شركات النماذج الحصول عليه عبر التدريب.

حتى على مستوى «الناس»، تظهر أسواق خدمات جديدة. ومع وعي مزيد من الشركات بأنها لا تحتاج إلى مزيد من أدوات الذكاء الاصطناعي، بل تحتاج إلى أشخاص «يقودون الذكاء الاصطناعي» ومعه منهجيات تنظيمية داعمة، تتضح بسرعة أيضًا احتياجات الاستشارات لتغيير تنظيمات عصر الذكاء الاصطناعي، وتدريب المواهب، وإعادة تصميم العمليات.

في النهاية، صناعة تملك «طبقة نموذج» فقط ستكون هشة. والشيء القادر حقًا على جعل صناعة الذكاء الاصطناعي تتقدم أسرع وبشكل أكثر صحة هو منظومة أكثر أبعادًا. داخل هذه المنظومة: من يصنع النماذج، ومن يبني البنية التحتية للسيادة، ومن يقدم البوابات والحوكمة، ومن يصمم تطبيقات عميقة للقطاعات العمودية، ومن يساعد الشركات على إعادة تشكيل قدراتها التنظيمية. كل طبقة ترد على الاحتياج الحقيقي للشركات في مسار التحول من «احتضان» الذكاء الاصطناعي إلى «قيادته».

خلال السنة الماضية، أصبحت هذه الاحتياجات من غامضة إلى أكثر وضوحًا. وبعد ذلك، قد يشهد القادم موجة انفجار واضحة للجيل الجديد من الحلول ومقدمي الخدمات والمنتجات التي ستنشأ حول هذه الاحتياجات.

بالعودة إلى استعارة حد روش. إن العثور على مسار آمن ليس شأن شركة واحدة فقط. عندما يبدأ النظام البيئي كاملًا في تنمية قوى خارج نطاق النموذج، عندها فقط تحصل الشركات على الثقة الحقيقية في ألا يتمزقها الذكاء الاصطناعي.