ثلاث نقاط تحوّل في الذكاء الاصطناعي: من ChatGPT إلى الوكلاء والذكاء الفيزيائي

في مؤتمر عُقد في سان فرانسيسكو في مارس، وصف جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة NVIDIA، ثلاث نقاط تحوّل حاسمة في تطور الذكاء الاصطناعي خلال السنتين الماضيتين. وخلاصته الأساسية هي أن الحوسبة لم تعد مورداً مساعداً، بل تحولت إلى أساس اقتصاد جديد يؤثر فيه الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على إيرادات الشركات وعلى الناتج المحلي الإجمالي للدول. وكل نقطة تحوّل غيّرت جذرياً فائدة هذه التقنية، وحجم الرموز المستهلكة، واستهلاك الطاقة الكهربائية. ويرى هوانغ أن صناعة تطوير البرمجيات ستتحول قريباً بالكامل إلى نموذج مدفوع بالرموز.

لماذا نمت NVIDIA بسرعة فائقة

منذ البداية، لم تُركّز NVIDIA على شرائح منفصلة، بل على بناء منظومة حوسبية كاملة — من الخوارزميات إلى البنية المعمارية والنظام البيئي. وحتى في عصر ألعاب الفيديو، كانت الشركة تضع أساس نهج السيطرة الكاملة: خوارزميات منخفضة المستوى، وتكامل عميق مع محركات البرمجيات، وبنية معمارية شاملة للنظام.

وقد صُممت ثقافة الشركة منذ البداية لتحديث كامل المنظومة سنوياً — من المعالجات والوصلات إلى البنية المعمارية. ولا يمكن إدخال الابتكارات بهذه السرعة إلا من خلال السيطرة الكاملة على جميع المستويات. فحين تمتلك شركة البنية التحتية بأكملها، يمكنها تغييرها كل عام، بدلاً من الاضطرار إلى التنسيق بين مكونات من موردين مختلفين.

ثلاث نقاط تحوّل في الذكاء الاصطناعي

الأولى: الذكاء الاصطناعي التوليدي. وهو القدرة على ترجمة المعلومات من صيغة إلى أخرى وتوليد الرموز تلقائياً. وقد بقي GPT-3 موجوداً لفترة طويلة كنموذج فقط، إلى أن تم تغليفه بواجهة سهلة الاستخدام هي ChatGPT. لكن الأنظمة التوليدية كانت تعاني من الهلوسة — فهي لم تكن تعتمد على سياق حديث أو بيانات موثقة.

الثانية: الذكاء الاصطناعي الاستدلالي (نموذج O1). ظهر الاعتماد على البحث والحقائق وتقنية RAG (التوليد المعزَّز بالاسترجاع). وتعلّم الذكاء الاصطناعي التوليد الشرطي: حيث تُصاغ الإجابة بناءً على السياق والحقيقة المرجعية. وظهرت قدرات التحليل الذاتي والتصحيح الذاتي في الزمن الحقيقي. وارتفعت الفائدة بشكل حاد، وتضاعف حجم الرموز المُولَّدة مئات المرات، وزاد استهلاك الحوسبة ألف مرة. وتحوّل ChatGPT من وسيلة تسلية إلى أداة موثوقة.

الثالثة، الحالية: الذكاء الاصطناعي الوكيلي. يستطيع الذكاء الاصطناعي الآن التعامل مع الملفات والأدوات، وإجراء عمليات البحث، والتخطيط، وتنفيذ مهام معقّدة. وقد تغيّرت طبيعة الطلبات: فبدلاً من الأسئلة، ظهرت أوامر مثل «أنشئ» و«نفّذ». وأصبحت الوكلاء تقرأ الوثائق بشكل ذاتي، وتستكشف الويب، وتستخدم الأدوات. ويستهلك الوكيل الواحد رموزاً أكثر بمليون مرة من روبوت المحادثة السابق، ويعمل بشكل متواصل في الخلفية. وأصبح OpenClaw أسرع مشروع مفتوح المصدر نمواً في التاريخ، متجاوزاً نظام Linux من حيث عدد التنزيلات في غضون ثلاثة أسابيع فقط.

اقتصاد الرموز والتحول إلى النموذج المدفوع بالرموز

يقترح هوانغ النظر إلى مراكز البيانات ليس كمستودعات للبيانات، بل كمصانع للذكاء الاصطناعي يكون ناتجها الرئيسي هو الرموز. فكلما زادت القدرة الحوسبية، زاد عدد الرموز، وزادت الإيرادات. وترتبط كمية القدرة الحوسبية ارتباطاً مباشراً بإيرادات الشركات وبالناتج المحلي الإجمالي للدول.

والمقياس الأساسي هو عدد الرموز لكل واط (tokens per watt). ومع محدودية القدرة الكهربائية المتاحة (1 إلى 2 غيغاواط لكل مصنع)، تحدّد كفاءة البنية المعمارية مستوى إيرادات الشركة في العام التالي. وأصبح اختيار البنية الحاسوبية قراراً يُتخذ على مستوى الرئيس التنفيذي.

وبحسب تنبؤات هوانغ، سيؤدي هذا إلى تحول جذري في صناعة تكنولوجيا المعلومات بأكملها. فهي اليوم تعتمد بشكل أساسي على استئجار الأدوات. أما غداً، فستُنشئ كل شركة برمجيات وكلاءها الخاصين — من خلال الجمع بين النماذج المفتوحة والمغلقة، وتوظيف «عمال رقميين»، وتأجير رموز متخصصة. وستتحول صناعة تُقدَّر بتريليونات الدولارات ولم تكن تستهلك تقريباً أي رموز، إلى أحد أكبر مستهلكيها، مما يخلق طلباً هائلاً وجديداً كلياً على الحوسبة. وقد حوّلت صناعة الإنترنت بالفعل كامل نفقاتها الرأسمالية (CapEx) إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الحدود المقبلة: الذكاء الفيزيائي

في السنوات المقبلة، ستتراجع أنظمة الوكلاء إلى الخلفية. وستحل محلها موجة الذكاء الفيزيائي، الذي يتطلب فهم قوانين الفيزياء والعلاقات السببية والجذب والقصور الذاتي وثبات الأجسام — أي الفهم الأساسي بأن الأجسام تبقى موجودة حتى عندما تختفي من مجال الرؤية.

وتعمل NVIDIA بنشاط على تطوير نماذج في هذا المجال: من محاكاة الفيزياء إلى الروبوتات وعلم الأحياء الرقمي. وفي غضون عامين إلى ثلاثة أعوام، سيصبح الذكاء الفيزيائي الموضوع الرئيسي للعقد المقبل. وسيفتح الباب لتطبيق الذكاء الاصطناعي خارج مراكز البيانات — في الروبوتات والتصنيع والنقل ذاتي القيادة والعالم الحقيقي. ويرى هوانغ أنه لا يمكن إيقاف نمو الحوسبة. وفي المستقبل، ستحتاج كل شركة إلى قدرة حوسبية لتحقيق الإيرادات، وستحتاج كل دولة إليها للحفاظ على القدرة التنافسية لاقتصادها الوطني.