Worldmodeldata من كامبريدج تجمع £7 ملايين لتدريب الذكاء الاصطناعي على الألعاب الفيديو

أقفلت شركة Worldmodeldata الناشئة، ومقرها في كامبريدج، جولة تمويل أولية بقيمة 7 ملايين جنيه إسترليني (حوالي 8 ملايين يورو) في يوليو 2026. قادت الجولة شركة Iona Star Capital ومقرها لندن. تتخصص الشركة في تحويل لعب الفيديو جيمز إلى بيانات تدريب لفئة جديدة من الذكاء الاصطناعي - "نماذج العالم"، والتي يجب أن تصف العالم فحسب، بل تفهم أيضاً كيف يستجيب للإجراءات.

لماذا تحتاج نماذج العالم إلى بيانات مختلفة

نماذج اللغة الكبيرة - ChatGPT و Claude و Gemini - تم تدريبها بشكل أساسي على النصوص. أتقنت اللغة والمعرفة ومنطق التفكير. لكن لهذا النهج حداً أساسياً: هذه الأنظمة تفتقر إلى فهم مدمج للفيزياء.

"نماذج العالم" - الحدود القادمة. هذه أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بعواقب الإجراءات الفيزيائية: ما الذي سيحدث إذا دفعت جسماً، أو ضغطت على رافعة، أو رميت شيئاً من ارتفاع. هذا الفهم ضروري للروبوتات والعملاء الصناعيين وأي أنظمة تعمل في الفضاء الحقيقي وليس الافتراضي.

التحدي الرئيسي هو البيانات. تسجيل التفاعلات الفيزيائية الحقيقية على نطاق واسع مكلف جداً: يتطلب روبوتات مزودة بأجهزة استشعار ومختبرات وعاملين مؤهلين وآلاف الساعات من التجارب في ظروف متنوعة. وجدت Worldmodeldata مساراً بديلاً.

لماذا تعتبر ألعاب الفيديو مصدراً للبيانات للذكاء الاصطناعي

محركات الألعاب هي في الأساس محاكاة فيزيائية. فهي تحاكي الجاذبية والتصادمات وديناميكيات السوائل ومرونة المواد وسلوك الأجسام تحت الحمل في الوقت الفعلي. كل ساعة من لعب الألعاب تحتوي على ملايين الأزواج "إجراء → رد فعل البيئة": اصطدمت السيارة بالجدار - تشوهت وفقاً لقوانين الفيزياء، قفزت الشخصية - هبطت بسرعة متنبأ بها، انسكبت السوائل - انتشرت وفقاً للديناميكا المائية المحاكاة.

تهم أيضاً التنوع: تخلق الألعاب الحديثة آلاف أنواع البيئات والأجسام - من محاكيات القيادة إلى الاستراتيجيات ذات الأنظمة الفيزيائية. هذه قاعدة بيانات جاهزة عن التفاعلات مع البيئة الفيزيائية، منظمة بالفعل بواسطة منطق اللعبة نفسه.

الحقائق الرئيسية للجولة:

• المبلغ: 7 ملايين جنيه إسترليني (~8 ملايين يورو)
• نوع التمويل: جولة أولية
• المستثمر الرئيسي: Iona Star Capital، لندن
• الشركة الناشئة: Worldmodeldata، كامبريدج، المملكة المتحدة

ماذا يعني هذا

سوق بيانات التدريب للذكاء الاصطناعي يشهد تحولاً. بعد سنوات من عصر الأجسام النصية والمجموعات البيانات المتعددة الأنماط، تقوم المختبرات الرائدة - Google DeepMind و Meta و OpenAI - بالبحث النشط عن نماذج عالمية للروبوتات والأنظمة العميلة. سيزداد الطلب على بيانات التدريب الدقيقة فيزيائياً والتفاعلية بالتوازي مع سوق الروبوتات الإنسانية والعملاء المستقلين.

الرهان من Worldmodeldata بسيط: العقود المتراكمة من لعب الألعاب - هذا مصدر قابل للتوسع لبيانات التفاعل الفيزيائي الذي لا يوجد في أي مكان آخر بحجم مماثل. إذا كان التنبؤ صحيحاً، ستتحول ألعاب الفيديو من الترفيه إلى البنية التحتية لتدريب الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي.

*يُعترف بـ Meta كمنظمة متطرفة وهي محظورة في الاتحاد الروسي.