سيادة الذكاء الاصطناعي للشركات: سلاح الذكاء الاصطناعي السري لأوروبا؟ كيف يُصبح قانون مثير للجدل فرصةً لمواجهة الهيمنة الأمريكية؟

هل تتفوق ميسترال على جوجل؟ لماذا تُعدّ النماذج المجانية مفتوحة المصدر فرصة أوروبا الوحيدة للاستقلال؟

تشهد أوروبا حاليًا دورةً غير مسبوقة من ترقية الذكاء الاصطناعي. مدفوعةً بالقدرة الثورية للذكاء الاصطناعي المُولِّد، تتزايد الاستثمارات بشكلٍ هائل، وتُبشّر التوقعات بنموٍّ هائل. لكن وراء واجهة الميزانيات التي تُقدّر بمليارات اليوروهات، يكمن واقعٌ مُهدِّد: فبدلاً من تعميم التكنولوجيا على نطاق واسع، يبرز نظامٌ اقتصاديٌّ ثنائيّ المستوى. فبينما تُوحّد الشركات الكبرى إنفاقها مع الشركات العالمية العملاقة، وتُصبح شديدة التبعية، فإنّ العمود الفقري للاقتصاد الأوروبي - الشركات الصغيرة والمتوسطة المُبتكرة - مُتخلّفةٌ تقنيًا واقتصاديًا.

ستتسارع هذه الفجوة بشكل كبير مع القفزة التكنولوجية القادمة: "الذكاء الاصطناعي للوكالات". فمتطلباته الصارمة للبنية التحتية تُجبر الشركات على التمسك بموردين محددين، وغالبًا ما تُحجب تكاليفه الحقيقية. ويُظهر تحليل دقيق لتكلفة الملكية الإجمالية (TCO) أن الطريق البسيط ظاهريًا إلى السحابة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الدائمة أغلى بأكثر من ضعف تكلفة بناء بنية تحتية مستقلة خاصة بها. ومن المفارقات أن قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الذي غالبًا ما يُنتقد لخنقه الابتكار، أصبح حافزًا لتغيير المسار: فمتطلباته الصارمة للشفافية والتحكم تجعل استخدام أنظمة "الصندوق الأسود" الملكية مخاطرة لا تُحصى.

يكمن حل هذه المعضلة الاستراتيجية الثلاثية، المتمثلة في التكلفة والتبعية والتنظيم، في التحول المستمر نحو تقنيات مفتوحة المصدر. تتيح نماذج عالية الأداء، مثل ميسترال أو لاما 3، التي تعمل على منصات مفتوحة، لأول مرة الجمع بين التميز التكنولوجي والكفاءة الاقتصادية والسيادة الرقمية. ولكن مع وضوح التكنولوجيا والاستراتيجية، تبرز نقطة الضعف الرئيسية: العنصر البشري. يُمثل النقص الحاد في العمالة الماهرة العقبة الأخيرة والأكبر في طريق أوروبا نحو المطالبة بسيادة الذكاء الاصطناعي، بل وصياغة هذه السيادة أيضًا.

مناسب ل:

• منصة الذكاء الاصطناعي الداخلية للشركة باعتبارها بنية تحتية استراتيجية وضرورة تجارية

معادلة سيادة الذكاء الاصطناعي: عملية التوازن الاقتصادي في أوروبا بين الهيمنة الضخمة والاكتفاء الرقمي

ما وراء الضجيج: لماذا سيتقرر مستقبل الذكاء الاصطناعي في أوروبا ليس في السحابة، بل من خلال التحكم الاستراتيجي والخبرة البشرية

الواقع الأوروبي الجديد للذكاء الاصطناعي: سوق غير متوازن

يشهد المشهد الاقتصادي الأوروبي تحولاً جذرياً، مدفوعاً باستثمارات هائلة في الذكاء الاصطناعي. وتشير توقعات الاقتصاد الكلي إلى التزام راسخ بالتحديثات التكنولوجية. وتتوقع التحليلات الحديثة أن الإنفاق على خدمات تكنولوجيا المعلومات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في أوروبا سيزداد بنسبة 21% بحلول عام 2025. وتؤكد شركات أبحاث السوق أن سوق الذكاء الاصطناعي الأوروبي يدخل مرحلة نمو سريع، مدفوعةً إلى حد كبير بالقدرة الهائلة للذكاء الاصطناعي المُولِّد (GenAI). وقد تطورت هذه التقنية من تطبيق متخصص إلى دورة استثمارية مركزية، مما أجبر مديري تكنولوجيا المعلومات على إعادة النظر جذرياً في تخطيطهم المستقبلي.

مع ذلك، تُخفي هذه الزيادة الكمية واقعًا عميقًا وخطيرًا هيكليًا. تُقدم نظرة مُفصلة على بيانات اعتماد يوروستات لعام ٢٠٢٤ صورةً مُقلقة عن الانتشار الفعلي. ففي الاتحاد الأوروبي، لم تتجاوز نسبة الشركات التي تضم عشرة موظفين أو أكثر التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي ١٣.٤٨٪ في عام ٢٠٢٤. وبينما يُمثل هذا زيادةً كبيرةً قدرها ٥.٤٥ نقطة مئوية مُقارنةً بعام ٢٠٢٣، فإن خط الأساس المنخفض يُظهر مدى التقدم الذي لا يزال أمامنا لتحقيق تطبيق واسع النطاق.

لا تكمن المشكلة الاقتصادية الحقيقية في متوسط ​​معدل التبني، بل في التشتت الشديد للسوق. تكشف بيانات يوروستات عن "فجوة تبني" خطيرة بين أحجام الشركات: فبينما تستخدم 41.17% من الشركات الكبيرة الذكاء الاصطناعي بالفعل، فإن 20.97% فقط من الشركات المتوسطة، و11.21% من الشركات الصغيرة، وهي نسبة كارثية، تستخدمه.

يكشف هذا عن تناقض جوهري: إذا زاد إجمالي الإنفاق على خدمات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بنسبة 21%، مع بقاء متوسط ​​التبني منخفضًا ومجزأً، فهذا يعني اقتصاديًا أن السوق بأكملها لا تشهد نموًا، بل إن عددًا قليلًا من اللاعبين المهيمنين بالفعل - 41% من الشركات الكبرى - يدمجون إنفاقهم بشكل كبير. ويدعم هذا الدمج ملاحظة تحول الشركات بشكل متزايد من الشراء المباشر لحلول الذكاء الاصطناعي إلى تطبيق حلول الشركاء. عمليًا، هؤلاء الشركاء هم شركات التكنولوجيا الفائقة العالمية ومنظوماتها البيئية.

لا يشير هذا التطور إلى انتعاش صحي واسع النطاق، بل إلى ظهور مجتمع اقتصادي ذي مستويين. فبينما تندمج الشركات الكبرى بعمق في منظومات مزودي التكنولوجيا لضمان تنافسيتها، فإن عصب الاقتصاد الألماني والأوروبي - الشركات الصغيرة والمتوسطة المبتكرة - يتخلف عن الركب التكنولوجي والاقتصادي. وبالتالي، فإن "مرحلة النمو السريع" ليست ديمقراطية للذكاء الاصطناعي بقدر ما هي تسريعٌ للاعتماد على الآخرين لمن يستطيعون تحمل تكلفته.

التحول النموذجي: من الطيارين المعزولين إلى "الذكاء الاصطناعي الوكيل"

بالتوازي مع هذه الديناميكية الكمية للسوق، تشهد التكنولوجيا نفسها نقلة نوعية، مما يُعزز آثارها الاستراتيجية بشكل جذري. لقد انتهى عصر مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية المنعزلة، التي تهدف أساسًا إلى زيادة الإنتاجية، ليحل محله مرحلة جديدة: "الذكاء الاصطناعي الوكيل". يُعرّف المحللون "المستقبل الوكيل" بأنه حالة لا تقتصر فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي على تنفيذ المهام فحسب، بل تعمل باستقلالية ووعي وقابلية للتوسع. يتعلق الأمر بتنسيق الذكاء الاصطناعي عبر الأنظمة والفرق وسلاسل القيمة بأكملها، بهدف إعادة تعريف نماذج الأعمال.

إن الاستعداد لتبني هذا النموذج الجديد مرتفع بشكل ملحوظ في عام ٢٠٢٥. يُظهر استطلاع رأي أن ٢٩٪ من المؤسسات أفادت باستخدامها بالفعل للذكاء الاصطناعي الوكيل، بينما تخطط ٤٤٪ أخرى لتطبيقه خلال العام المقبل. ٢٪ فقط من الشركات لا تفكر في استخدامه. تستهدف حالات الاستخدام الرئيسية جوهر عمليات الأعمال: ٥٧٪ من المستخدمين يخططون لنشره في خدمة العملاء، و٥٤٪ في المبيعات والتسويق، و٥٣٪ في تكنولوجيا المعلومات والأمن السيبراني. تدعم شركات التكنولوجيا العالمية هذا التوجه؛ حيث أشار ٨٨٪ من المديرين التنفيذيين في الولايات المتحدة إلى أنهم سيزيدون ميزانياتهم المخصصة للذكاء الاصطناعي في العام المقبل بفضل الذكاء الاصطناعي الوكيل.

لكن هذه النشوة تُقابلها حقيقة قاسية: الفراغ في التنفيذ. فرغم الرغبة الكبيرة في الاستثمار، تفتقر 62% من الشركات التي تُقيّم وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى نقطة انطلاق واضحة للتنفيذ. 32% من المشاريع التجريبية تتعثر ولا تصل إلى مرحلة الإنتاج.

السبب الجذري لهذا الفشل الواسع النطاق لا يكمن في البرمجيات بقدر ما يكمن في البنية التحتية المادية. أكثر من نصف مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية الحالية تعاني من الركود بسبب نقص قيود البنية التحتية. الذكاء الاصطناعي الوكيل ليس مجرد تحديث برمجي؛ بل يُحدث تحولاً جذرياً في متطلبات الشبكة. يُحذر محللو سيسكو من أن طلبات الذكاء الاصطناعي الوكيل تُولّد حركة مرور على الشبكة تصل إلى 25 ضعفاً مقارنةً بالطلبات التقليدية. تتطلب هذه الأنظمة بنية "حافة موحدة" جديدة ولامركزية، حيث من المتوقع أن تحتاج 75% من بيانات المؤسسات إلى المعالجة على الحافة في المستقبل - أي في مكان نشأتها، على سبيل المثال، في المصنع أو السيارة.

تُسبب هذه الأزمة في البنية التحتية مشكلة ثقة عميقة. وقد برز تباين كبير في التصورات: فبينما يدّعي 78% من كبار المديرين التنفيذيين امتلاكهم حوكمة قوية للذكاء الاصطناعي، لا يُوافق على ذلك سوى 58% من كبار المديرين الأقرب إلى التنفيذ. ومن المثير للاهتمام أن 78% من هؤلاء المديرين التنفيذيين - وهم أنفسهم الذين يُقرّون الميزانيات الضخمة - يُقرّون بعدم ثقتهم بالذكاء الاصطناعي الوكيل عندما يتخذ قرارات مستقلة.

هذا انعدام الثقة ليس نفسيًا بالدرجة الأولى، بل هو عرض مباشر لقصور البنية التحتية. تشكك الإدارة في الأنظمة لأن بنيتها التحتية غير مصممة لتحمل حمل الشبكة البالغ 25 ضعفًا أو لضمان المتانة والأمان اللازمين على الحافة. ​​هذه الفجوة تحديدًا - عدم القدرة على تشغيل الذكاء الاصطناعي الوكيل على بنيتها التحتية الخاصة - تُصبح أكبر مُسرّع لاحتكار الموردين. تُجبر الشركات الأوروبية الراغبة في اتخاذ هذه الخطوة الاستراتيجية على شراء بنية الحافة المطلوبة كخدمة مُدارة باهظة الثمن من نفس الشركات العملاقة التي تخشى هيمنتها بالفعل.

مفارقة عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي

تواجه الاستثمارات الضخمة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مشكلة اقتصادية رئيسية أخرى، ألا وهي مفارقة العائد على الاستثمار. فقد شهدت ميزانيات المبادرات الرقمية ارتفاعًا هائلًا. وتُظهر بيانات عام 2025 أن هذه الميزانيات قد ارتفعت من 7.5% من الإيرادات عام 2024 إلى 13.7% عام 2025. وبالنسبة لشركة نموذجية تبلغ إيراداتها 13.4 مليار دولار، فإن هذا يعادل ميزانية رقمية قدرها 1.8 مليار دولار. ويصب جزء كبير من هذا المبلغ، بمعدل 36%، مباشرةً في أتمتة الذكاء الاصطناعي.

رغم هذا التخصيص الضخم لرأس المال، غالبًا ما تظل العوائد غامضة، "بطيئة التحقق ويصعب قياسها"، كما كشف استطلاع أجرته ديلويت عام ٢٠٢٥ للمديرين التنفيذيين الأوروبيين. ويُعدّ هذا التباين بين المدخلات الضخمة والمخرجات غير الواضحة سمة أساسية لاقتصاد الذكاء الاصطناعي الحالي.

إحدى الظواهر التي تُوضح هذه المفارقة بوضوح هي ما يُسمى "الذكاء الاصطناعي الخفي". تُظهر دراسة ثاقبة أنه على الرغم من أن 40% فقط من الشركات حصلت على تراخيص رسمية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، فإن موظفي أكثر من 90% من الشركات يستخدمون أدوات ذكاء اصطناعي خاصة (مثل حسابات ChatGPT الشخصية) في مهام عملهم اليومية.

هذا السلوك يكشف الكثير من الناحية الاقتصادية. فهو يُظهر أنه في حين أن قيمة التكنولوجيا واضحة ومباشرة للموظف (وإلا لما استخدمها)، فإن الشركة لا تستحوذ على القيمة المُولّدة ولا تتحكم فيها ولا تستثمر فيها. لذا، فإن "الذكاء الاصطناعي الخفي" ليس مجرد مشكلة امتثال، بل هو مؤشر على فشل استراتيجية المشتريات والبنية التحتية والقيمة. غالبًا ما تستثمر الإدارة في مشاريع مرموقة مرئية ولكنها غير تحويلية إلى حد كبير، بينما تظل أكبر فرص عائد الاستثمار في تحسين وظائف الإدارة الخلفية تعاني من نقص التمويل.

تكمن صعوبة قياس عائد الاستثمار في طبيعة التحول نفسه. فإدخال الذكاء الاصطناعي ليس ترقيةً بسيطة؛ بل يُقارن بالتحول التاريخي من الطاقة البخارية إلى الكهرباء في المصانع. لم تتحقق الفوائد الكاملة للكهرباء بمجرد استبدال المحرك البخاري بمحرك كهربائي، بل فقط عندما أعادت الشركات تصميم خطوط إنتاجها وسير عملها بالكامل لتتلاءم مع مصدر الطاقة الجديد اللامركزي.

لهذا السبب، فإن مقاييس العائد على الاستثمار التقليدية التي تركز على توفير التكاليف أو مكاسب الإنتاجية تفشل. لذلك يدعو المحللون إلى تدابير تقييم بديلة. وتشمل هذه العائد على الموظف (ROE)، الذي يقيس التحسينات في تجربة الموظفين والاحتفاظ بهم، والعائد على المستقبل (ROF)، الذي يقيم الميزة الاستراتيجية طويلة الأجل والجدوى المستقبلية لنموذج الأعمال. في الوقت نفسه، يجب أن يلتقط التقييم التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) بالكامل، بما في ذلك التكاليف الخفية غالبًا لعمليات تدقيق الامتثال، وإعادة التدريب المستمر للنموذج، والنفقات الإدارية الداخلية. وبالتالي، غالبًا ما تكون مشكلة العائد على الاستثمار مشكلة في التكلفة الإجمالية للملكية: تتجنب الشركات نفقات التشغيل المتغيرة العالية (OpEx) للخدمات السحابية من أجل زيادة الإنتاجية التي يصعب قياسها، متجاهلة استثمار النفقات الرأسمالية (CapEx) في منصتها الخاصة التي يمكن أن تقنن الذكاء الاصطناعي الظلي وتتحكم في قيمته داخليًا.

حقيقة التكلفة الإجمالية للملكية: إعادة تقييم تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المتجدد

يرتبط النقاش الدائر حول عائد الاستثمار ارتباطًا وثيقًا بالقرار الأساسي المتعلق بالبنية التحتية الأساسية. يُعاد تقييم الخيار الاستراتيجي بين العمل محليًا (في مركز بيانات خاص) والسحابة العامة (مع مُحسِّن فائق التطور) اقتصاديًا وفقًا للمتطلبات المحددة للذكاء الاصطناعي التوليدي. إن مبدأ "السحابة أولاً"، الذي اعتُبر مقدسًا لسنوات، يُثبت بشكل متزايد أنه مغالطة اقتصادية فيما يتعلق بأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

يكمن الاختلاف الجوهري في هيكل التكلفة. فتكاليف السحابة هي نفقات تشغيلية متغيرة تعتمد على الاستخدام (OpEx). وتتزايد خطيًا مع وقت الحوسبة، أو مساحة التخزين، أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو حجم البيانات. أما تكاليف التشغيل المحلي، فهي في معظمها نفقات رأسمالية ثابتة (CapEx). فبعد استثمار أولي مرتفع، تنخفض التكلفة الهامشية لكل وحدة استخدام مع زيادة استخدام الأجهزة المحلية.

بالنسبة لأحمال العمل التقليدية المتقلبة، كانت السحابة لا تُضاهى. أما بالنسبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الجديدة والمستمرة - وخاصةً التدريب والنشر المستمر للنماذج (الاستدلال) - فإن هذا الوضع معكوس. يُظهر تحليل أجرته شركة لينوفو لتكلفة الملكية الإجمالية (TCO)، بمقارنة أحمال عمل وحدات معالجة الرسومات (المكافئة لبطاقات NVIDIA A100 على أنظمة AWS p5) على مدى خمس سنوات، نتائج واضحة. مع الاستخدام المتواصل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وهو أمر شائع في استدلال الذكاء الاصطناعي، تبلغ التكلفة الإجمالية للأجهزة المحلية حوالي 411,000 دولار أمريكي. تبلغ تكلفة نفس قوة الحوسبة في السحابة العامة حوالي 854,000 دولار أمريكي خلال نفس الفترة. وبالتالي، فإن تكاليف السحابة أكثر من الضعف.

إن القول بأن السحابة أكثر مرونة لا ينطبق إلا عند معدلات استخدام منخفضة للغاية. فإذا انخفض معدل الاستخدام إلى 30% في هذا السيناريو، ستنخفض تكاليف السحابة بشكل ملحوظ، لكنها ستظل أعلى من تكاليف التشغيل المحلي. أما بالنسبة للشركات التي ترغب في تشغيل الذكاء الاصطناعي بجدية وعلى نطاق واسع، فإن انخفاض معدل الاستخدام ليس هدفًا، بل مشكلة في الكفاءة. يُعد نموذج التشغيل الخطي للسحابة غير فعال اقتصاديًا لعمليات GenAI المستدامة.

تُفاقم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه التكلفة. تطلبت نماذج تدريب مثل Llama 3.1 طاقة حوسبة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) قدرها 39.3 مليون ساعة. نظريًا، قد تتجاوز تكلفة تشغيل هذا التدريب على وحدات AWS P5 (H100) 483 مليون دولار أمريكي، مع تجاهل تكاليف التخزين. توضح هذه الأرقام أن التدريب، وحتى الضبط الدقيق للنماذج الأساسية على نطاق واسع، عبر خدمات السحابة العامة، أمرٌ باهظ التكلفة بالنسبة لمعظم المؤسسات.

إلى جانب مجرد حساب التكلفة، يوفر النهج المحلي تحكمًا فائقًا في البيانات الحساسة والملكية الفكرية المهمة للأعمال. في السحابة، تزيد المعالجة الخارجية والبنية التحتية المشتركة من مخاطر خصوصية البيانات، مما يجعل الامتثال للمتطلبات التنظيمية (مثل اللائحة العامة لحماية البيانات أو القواعد الخاصة بالقطاع المالي والرعاية الصحية) أكثر تعقيدًا وتكلفة. وبالتالي، يُقدم تحليل التكلفة الإجمالية للملكية دليلًا اقتصاديًا على ضرورة إعادة التقييم: فالسيادة الرقمية ليست مجرد مصطلح سياسي، بل ضرورة مالية عملية.

النضال من أجل السيادة الرقمية كاستراتيجية اقتصادية

يكشف تحليل التكلفة الإجمالية للملكية أن اختيار البنية التحتية ينطوي على بُعدٍ سياسيٍّ صناعي. لم تعد "السيادة الرقمية" مطلبًا دفاعيًا أو سياسيًا بحتًا، بل استراتيجية اقتصادية هجومية لضمان المزايا التنافسية.

وضع ألمانيا في هذا السباق العالمي هش. يرسم تحليل أجراه مركز ZEW (المركز الأوروبي للبحوث الاقتصادية) صورة متباينة: فبينما تتصدر الشركات الألمانية استخدام الذكاء الاصطناعي في أوروبا، تعاني البلاد من ضعف في توفير حلول الذكاء الاصطناعي. تعاني ألمانيا من عجز تجاري كبير في منتجات وخدمات الذكاء الاصطناعي، وحصتها من طلبات براءات الاختراع العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي أقل بكثير من حصة الدول الرائدة.

تتفاقم هذه الفجوة الاستراتيجية نتيجةً لغياب الوعي بالمشكلة في القطاع الصناعي الأساسي، وتحديدًا الشركات الصغيرة والمتوسطة. تُظهر دراسة مشتركة أجرتها شركة أديسو ومعهد هاندلسبلات للأبحاث، أُجريت عام 2025، أن أربعًا من كل خمس شركات ألمانية تفتقر إلى استراتيجية مُحكمة للسيادة الرقمية. ويزيد من القلق أن غالبية هذه الشركات تُقرّ باعتمادها الكبير على الحلول الرقمية من مُزوّدين غير أوروبيين.

يُصبح هذا التباطؤ خطيرًا في ظل الديناميكيات العالمية. يُعيد تزايد التشرذم الجيوسياسي وتنامي "القومية التكنولوجية" تعريف قواعد المنافسة الصناعية. بالنسبة للصناعات الأوروبية الأساسية - التصنيع، والسيارات، والتمويل، والرعاية الصحية - أصبحت السيطرة على البيانات الملكية، وسلاسل التوريد، وأنظمة الذكاء الاصطناعي مسألة بقاء. يجب على أوروبا أن تنتقل من كونها "مستخدمًا سلبيًا" إلى "صانع فاعل" لمستقبلها الصناعي الرقمي.

يكمن الحل الاستراتيجي لهذا التحدي في مساحات البيانات الفيدرالية، كما تروج له مبادرات مثل منصة الصناعة 4.0 وGaia-X. تهدف منصة الصناعة 4.0 إلى إنشاء مساحات بيانات تُمكّن التعاون متعدد الأطراف القائم على الثقة والنزاهة وسيادة البيانات الفردية.

غايا-إكس، التي ستدخل مرحلة التنفيذ الفعلي في عام ٢٠٢٥ بأكثر من ١٨٠ مشروعًا في مجال البيانات، هي محاولة للارتقاء بهذه الرؤية إلى مستوى أوروبي شامل. الهدف واضح: كسر "هيمنة الجهات الفاعلة في أمريكا الشمالية" من خلال إنشاء بنية تحتية للبيانات موحدة، ومتوافقة، وآمنة، وتلتزم بالقيم والقواعد الأوروبية.

يجب تصحيح سوء فهم جوهري هنا: Gaia-X ليس "بديلاً سحابياً أوروبياً" يهدف إلى منافسة الشركات العملاقة مباشرةً، بل هو نظام تشغيل قائم على الثقة والتوافق التشغيلي. يوفر Gaia-X أطر الثقة والمعايير المفتوحة وآليات الامتثال التي تُمكّن شركة تصنيع سيارات ألمانية من ربط بنيتها التحتية المحلية (المفيدة اقتصادياً، وفقاً لتحليل التكلفة الإجمالية للملكية) بأمان مع أنظمة مورديها في مجمع بيانات سيادي خاص بكل قطاع.

إن 80% من الشركات الألمانية التي لا تمتلك استراتيجية للسيادة ترتكب خطأ اقتصاديا مزدوجا: فهي لا تتجاهل المخاطر الجيوسياسية الحادة فحسب، بل تتجاهل أيضا ميزة التكلفة الإجمالية للملكية الهائلة التي يمكن أن توفرها البنية الأساسية السيادية المصممة وفقا لمبادئ Gaia-X في عصر GenAI.

من الاعتماد على موفري الخدمات السحابية الكبار إلى إعادة اكتشاف البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الخاصة بك (محليًا)

قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي: عبء تنظيمي أم حافز للسيادة؟

يتدخل التنظيم الأوروبي الآن في هذا المزيج المعقد من الضغوط الاقتصادية والضرورات الاستراتيجية. وكثيرًا ما يُناقش قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي (اللائحة (الاتحاد الأوروبي) 2024/1689) على أنه مجرد عبء على الامتثال أو عائق أمام الابتكار. ومع ذلك، يُظهر تحليل اقتصادي أعمق أن قانون الذكاء الاصطناعي يُمثل حافزًا غير مقصود، ولكنه فعال، لتلك البنى السيادية للذكاء الاصطناعي، وهي ضرورية بالفعل لأسباب تتعلق بالتكلفة الإجمالية للملكية (TCO) واعتبارات استراتيجية.

يعتمد قانون الذكاء الاصطناعي نهجًا قائمًا على المخاطر، إذ يُصنّف أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات: مخاطر ضئيلة، ومحدودة، وعالية، وغير مقبولة. وتقترب المواعيد النهائية ذات الأهمية الاقتصادية بسرعة: فاعتبارًا من 2 فبراير 2025، سيتم حظر أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات "المخاطر غير المقبولة" (مثل التقييم الاجتماعي) في الاتحاد الأوروبي. إلا أن 2 أغسطس 2025 يُعدّ تاريخًا أكثر أهمية بكثير بالنسبة للقطاع. ففي هذا التاريخ، ستدخل قواعد الحوكمة والالتزامات المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة (GPAI)، وهي التقنية الأساسية التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي العام (GenAI)، حيز التنفيذ.

بالنسبة للشركات التي يتعين عليها تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها "عالية المخاطر" (مثلاً، في البنية التحتية الحيوية، أو التوظيف، أو التشخيص الطبي، أو التمويل)، تُصبح تكاليف الامتثال باهظة. تنص المواد من 8 إلى 17 من القانون على التزامات صارمة قبل طرح مثل هذا النظام في السوق. وتشمل هذه الالتزامات ما يلي:

• إنشاء أنظمة مناسبة لإدارة المخاطر والتخفيف من آثارها.
• ضمان الجودة العالية لمجموعات البيانات التدريبية والتحقق والاختبار، وخاصة للحد من التمييز.
• تنفيذ تسجيل النشاط المستمر لضمان إمكانية تتبع النتائج.
• إنشاء وثائق فنية مفصلة تحتوي على كافة المعلومات حول النظام والغرض منه.
• تنفيذ الرقابة البشرية الكافية.
• دليل على المستوى العالي من المتانة والأمن السيبراني والدقة.

تُشكّل هذه المتطلبات دافعًا ضمنيًا للحلول المحلية والحلول مفتوحة المصدر. والسؤال الحاسم الذي يطرحه كل رئيس تنفيذي ومدير معلومات هو: كيف يُمكن لشركة ألمانية تلبية متطلبات الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي إذا كانت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات خاصة "غير معروفة" من مُطوّر برمجيات ضخم غير أوروبي؟

كيف يُمكن إثبات "جودة مجموعات البيانات" إذا كانت بيانات تدريب النموذج الأمريكي سرًا تجاريًا؟ كيف يُمكن ضمان "التسجيل الكامل للتتبع" إذا لم يكن لديه وصول إلى سجلات استنتاجات المُزوّد؟ كيف يُمكنه إنشاء "وثائق فنية مُفصّلة" إذا لم يتم الكشف عن بنية النموذج؟

يُرسي قانون الذكاء الاصطناعي تفويضًا فعليًا بالشفافية وقابلية التدقيق والرقابة. يصعب، بل يستحيل، تلبية هذه المتطلبات مع الخدمات القياسية التي تُقدمها شركات الحوسبة السحابية الضخمة، أو قد يتطلب ذلك تكاليف إضافية باهظة ومخاطر قانونية. يُجبر الموعد النهائي في أغسطس 2025 الشركات الآن على اتخاذ قرار استراتيجي. وهكذا، يسلك قانون الذكاء الاصطناعي وتحليل التكلفة الإجمالية للملكية (انظر القسم 4) نفس المسار الاستراتيجي: بعيدًا عن السحابة المغلقة، نحو هياكل ذكاء اصطناعي قابلة للتحكم وشفافة وذات سيادة.

احتكار البائعين: الخطر الاستراتيجي للأنظمة البيئية الملكية

يُسلّط تحليل التكلفة الإجمالية للملكية ومتطلبات قانون الذكاء الاصطناعي الضوء على الخطر الاستراتيجي الذي يُشكّله التكامل العميق في منظومات الشركات العملاقة (مثل خدمات أمازون ويب، ومايكروسوفت أزور، ومنصة جوجل السحابية). ولا يُعدّ ما يُسمى بـ"احتكار الموردين" مجرد مشكلة تقنية، بل فخّ اقتصادي واستراتيجي. إذ تعتمد الشركات على خدمات خاصة، أو واجهات برمجة تطبيقات (APIs) مُحدّدة، أو صيغ بيانات، أو بنية تحتية مُتخصصة. ويصبح الانتقال إلى مُزوّد ​​آخر مُكلفًا للغاية أو مُستحيلًا تقنيًا.

آليات هذا الاحتجاز دقيقة لكنها فعّالة. وتتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في "التشابك التقني". توفر أجهزة Hyperscaler مجموعة واسعة من الخدمات المُحسّنة للغاية والخاصة (مثل قواعد البيانات المتخصصة مثل AWS DynamoDB أو أدوات التنسيق مثل AWS ECS). ويمكن استخدام هذه الخدمات بسلاسة ويسر داخل النظام البيئي. ومن الطبيعي أن يختار فريق التطوير، في ظل ضغط الوقت، هذه الأدوات الأصلية على المعايير المفتوحة والمحمولة (مثل PostgreSQL أو Kubernetes). ومع كل قرار من هذه القرارات، تتراجع قابلية نقل التطبيق بأكمله حتى يتطلب الترحيل إعادة كتابة كاملة.

الآلية الثانية هي تصاعد التكلفة. غالبًا ما تُغرى الشركات بالانتقال إلى السحابة بعروض سخية من أرصدة البدء المجانية والخصومات. ومع ذلك، بمجرد ترسيخ البنية التحتية وتكاليف نقل البيانات ("جاذبية البيانات") التي تُصعّب عملية الانتقال، تُرفع الأسعار أو تُغيّر الشروط.

إن جاذبية الشركات فائقة التوسيع هي استراتيجية متعمدة لإخفاء عيوب التكلفة الإجمالية للملكية طويلة الأمد التي تنشأ مع أحمال العمل المستمرة (كما هو موضح في القسم 4). بحلول الوقت الذي تصل فيه الشركة إلى مرحلة التوسع، حيث يكون الحل المحلي أرخص بنسبة تزيد عن 50%، تكون قد أصبحت بالفعل مقيدةً تقنيًا. تُمثل "أزمة البنية التحتية" التي تم تحليلها في القسم 2 خلال اعتماد الذكاء الاصطناعي الوكيل المحفز الأمثل لهذا القيد. تقدم الشركات فائقة التوسيع حلاً "بسيطًا" جاهزًا للتوصيل والتشغيل لمشكلة الحافة المعقدة - وهو حلٌّ متأصلٌ حتمًا في خدماتها الملكية وغير المحمولة.

تُعدّ التدابير المضادة الشائعة، مثل استراتيجيات السحابة المتعددة - أي الاستعانة بمزودي خدمات متعددين لتعزيز القدرة التفاوضية - وإعطاء الأولوية لقابلية نقل البيانات عبر الصيغ المفتوحة، تدابير مهمة، لكنها في نهاية المطاف مجرد تكتيكات دفاعية. فهي تُخفف الأعراض، لكنها لا تُعالج السبب الجذري للتبعية. يكمن الدفاع القوي الوحيد ضد احتكار الموردين في المستوى المعماري: الاستخدام المُستمر للبرمجيات مفتوحة المصدر والمعايير المفتوحة.

مناسب ل:

• مخاطر قفل البائع: لماذا يجب على الشركات تجنب التبعيات

المصدر المفتوح هو العمود الفقري لسيادة الذكاء الاصطناعي الأوروبية

يُعدّ الاستخدام المتسق للبرمجيات والنماذج مفتوحة المصدر الرافعة الاستراتيجية الحاسمة التي تُمكّن أوروبا من تحقيق سيادة الذكاء الاصطناعي الرشيدة اقتصاديًا والفعّالة تقنيًا. تُمثّل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs)، التي يُمكن الوصول إلى شيفرتها المصدرية، وغالبًا ما تكون آليات تدريبها، بحرية، وتعديلها وتوزيعها، البديل الاستراتيجي للنماذج المغلقة الملكية.

شهد سوق نماذج الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً لصالح البرمجيات مفتوحة المصدر. فمنذ بداية عام ٢٠٢٣، تضاعف عدد إصدارات النماذج مفتوحة المصدر تقريباً مقارنةً بنظيراتها ذات الملكية الخاصة. وتشير البيانات إلى أن الحلول المحلية، التي تعتمد في الغالب على نماذج مفتوحة المصدر، تسيطر بالفعل على أكثر من نصف سوق نماذج الذكاء الاصطناعي. ويؤكد هذا التوجه انتشار هذه النماذج في قطاع الأعمال: إذ تستخدم ٨٩٪ من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي مكونات مفتوحة المصدر بشكل أو بآخر.

المزايا الاقتصادية واضحة: يوفر المصدر المفتوح الشفافية، والقدرة الفائقة على التكيف (الضبط الدقيق)، وانخفاضًا كبيرًا في تكاليف التشغيل (نظرًا لعدم وجود رسوم رمزية تعتمد على الاستخدام)، وفوق كل ذلك، القضاء التام على خطر احتكار البائعين.

إن وجود نماذج قوية مفتوحة المصدر، مثل Llama 3 من Meta ونماذج Mistral (شركة أوروبية مقرها باريس)، يُمثل نقلة نوعية في مجال الحوسبة. تُظهر معايير الأداء تفوق Llama 3 في عمليات التفكير المعقدة، والحوارات متعددة الأدوار، والقدرات متعددة الوسائط (النص والصورة). من ناحية أخرى، تم تحسين عائلة نماذج Mistral لتحقيق الكفاءة، وانخفاض زمن الوصول، والتخصيص الفعال من حيث التكلفة، مما يجعلها مثالية للاستخدام في سيناريوهات الحوسبة الرشيقة أو الحوسبة الطرفية.

هذه النماذج، مع ذلك، ليست سوى "محركات". لتشغيلها بفعالية على نطاق صناعي، يلزم وجود منصات مفتوحة لعمليات التعلم الآلي (MLOps). أنظمة مثل Kubeflow، المبنية على معيار Kubernetes، المعيار الصناعي الفعلي، ضرورية لإدارة دورة حياة النظام بالكامل - من التدريب والضبط الدقيق إلى النشر والمراقبة - على بنيتك التحتية الخاصة بطريقة قابلة للتطوير وقابلة للنقل وآلية.

إن وجود هذه الحزم القوية مفتوحة المصدر (النموذج + المنصة) يحل المعضلة الاستراتيجية الثلاثية للصناعة الأوروبية. في السابق، واجهت شركة ألمانية خيارًا مستحيلًا: (أ) استخدام نماذج أمريكية باهظة الثمن واحتكارية ذات تكلفة إجمالية مرتفعة للملكية (TCO)، وخطر احتكار الموردين، ومشاكل الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي، أو (ب) الاعتماد على نماذج احتكارية أقل تنافسية.

بفضل ثورة البرمجيات مفتوحة المصدر، أصبح بإمكان الشركات الآن اختيار مسار ثالث ذي سيادة: تشغيل نموذج عالمي المستوى (مثل Llama 3 أو Mistral) على بنيتها التحتية المحلية (المتفوقة اقتصاديًا، وفقًا لتحليل التكلفة الإجمالية للملكية)، والتي تُدار بواسطة منصة مفتوحة (مثل Kubeflow) وقابلة للتشغيل البيني (وفقًا لمعايير Gaia-X)، بالإضافة إلى إمكانية التدقيق الكامل والشفافية (وفقًا لقانون الذكاء الاصطناعي). ينتقل القرار الاستراتيجي من سؤال "AWS، Azure، أو GCP؟" إلى السؤال التالي: "هل نستخدم Mistral لتطبيقات الحافة الفعّالة أم Llama 3 لعمليات المكتب الخلفي المعقدة على منصتنا القائمة على Kubeflow؟"

مناسب ل:

• Le Chat من Mistral AI – إجابة أوروبا على ChatGPT: هذا المساعد الذكي أسرع وأكثر أمانًا بشكل كبير!

عنق الزجاجة البشري: أزمة المهارات المزدوجة في ألمانيا

الحجج التكنولوجية والاقتصادية لاستراتيجية ذكاء اصطناعي مستقلة قوية. البنية التحتية (مفتوحة المصدر، محلية) متاحة ومتفوقة ماليًا. الضرورة التنظيمية (قانون الذكاء الاصطناعي) قائمة. ومع ذلك، يفشل تطبيق هذه الاستراتيجية بسبب عقبة أخيرة وحاسمة: رأس المال البشري. النقص المستمر في متخصصي تكنولوجيا المعلومات والمحترفين الرقميين بشكل عام هو العائق الرئيسي أمام تبني الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي في ألمانيا.

سوق العمل لمتخصصي الذكاء الاصطناعي متقلب للغاية. تُظهر بيانات شركة برايس ووترهاوس كوبرز (PwC) أن الوظائف الشاغرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في ألمانيا، بعد أن بلغت ذروتها عند 197 ألف وظيفة عام 2022، انخفضت إلى 147 ألف وظيفة بحلول عام 2024. لا يُعد هذا الانخفاض مؤشرًا على انحسار التوترات، بل يُشير إلى ارتباك استراتيجي. ويرتبط ارتباطًا وثيقًا بالفترة التي أدركت فيها الشركات، بعد موجة الضجيج الأولى (2022)، حقيقة مفارقة عائد الاستثمار (2023) والعقبات المتعلقة بالبنية التحتية (2024). تم توظيف علماء البيانات في حالة من الذعر، دون وجود البنية التحتية أو الاستراتيجية اللازمة لاستخدامهم المُنتج.

المشكلة الحقيقية ليست نقص الباحثين المتميزين، بل "فجوة الكفاءة" الأوسع. توظيف خبراء الذكاء الاصطناعي بأجور عالية لا جدوى منه إذا لم تتمكن بقية القوى العاملة من تطبيق العمليات الجديدة أو التفاعل مع الأنظمة. تؤكد دراسة هذا التناقض: فبينما يهتم 64% من الموظفين بتدريب الذكاء الاصطناعي، تفتقر العديد من الشركات إلى برامج واستراتيجيات عملية للتنفيذ.

هذه الندرة المزدوجة - نقص المتخصصين ونقص الخبرة الواسعة في مجال الذكاء الاصطناعي - تدفع تكاليف التوظيف للكفاءات القليلة المتاحة إلى مستويات باهظة. تعكس الرواتب في ألمانيا لعام ٢٠٢٥ هذه الندرة. يتراوح متوسط ​​دخل أخصائي الذكاء الاصطناعي في ألمانيا بين ٨٦,٦٥٨ و٨٩,٧٥٩ يورو. وتوضح نطاقات رواتب المتخصصين ذوي الخبرة (المستوى المتقدم، من ٦ إلى ١٠ سنوات خبرة) الحجم الكامل لتكاليف التوظيف هذه.

يوضح الجدول التالي معايير الرواتب للأدوار الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي في ألمانيا في عام 2025، استنادًا إلى تحليل بيانات السوق المختلفة.

معايير الرواتب لمحترفي الذكاء الاصطناعي في ألمانيا (الراتب السنوي الإجمالي، 2025)

معايير الرواتب لمحترفي الذكاء الاصطناعي في ألمانيا (الراتب السنوي الإجمالي، 2025) - الصورة: Xpert.Digital

بحلول عام ٢٠٢٥، ستكون معايير رواتب متخصصي الذكاء الاصطناعي في ألمانيا (الراتب السنوي الإجمالي) كما يلي: بالنسبة لعلماء البيانات المتخصصين في الذكاء الاصطناعي، يتراوح الراتب السنوي الإجمالي بين ٥٥,٠٠٠ و٧٠,٠٠٠ يورو للمستوى المبتدئ (من ٠ إلى سنتين)، وبين ٧٠,٠٠٠ و٩٠,٠٠٠ يورو للمستوى المتوسط ​​(من ٣ إلى ٥ سنوات)، وبين ٩٠,٠٠٠ و١٢٠,٠٠٠ يورو للمستوى المتقدم (من ٦ إلى ١٠ سنوات). أما مهندسو التعلم الآلي، فيتقاضون رواتب تتراوح بين ٥٨,٠٠٠ و٧٥,٠٠٠ يورو للمستوى المبتدئ، وبين ٧٥,٠٠٠ و٩٥,٠٠٠ يورو للمستوى المتوسط، وبين ٩٥,٠٠٠ و١٢٥,٠٠٠ يورو للمستوى المتقدم. يحصل علماء أبحاث الذكاء الاصطناعي على ما بين 60 ألف يورو و80 ألف يورو في المستوى المبتدئ، وما بين 80 ألف يورو و105 ألف يورو في المستوى المتوسط، وما بين 105 ألف يورو و140 ألف يورو في المستوى العالي.

تُعدّ تكاليف الموظفين المرتفعة هذه جزءًا لا يتجزأ من حساب التكلفة الإجمالية للملكية، ومن المفارقات أنها تُشكّل حجة قوية أخرى ضد السحابة العامة. فمن غير المنطقي اقتصاديًا توظيف فريق ذكاء اصطناعي كبير من ثمانية أشخاص بتكاليف موظفين تبلغ حوالي مليون يورو سنويًا، ثم تُعيق إنتاجيتهم بسبب التكاليف المتغيرة، أو القيود التقنية، أو زمن وصول واجهة برمجة التطبيقات (API) لمنصة سحابية. يتطلب رأس المال البشري الباهظ والنادر موارد مُحسّنة، وخاضعة للرقابة، وفعالة من حيث التكلفة (داخليًا) لتحقيق أقصى قيمة.

التحول في الممارسة العملية: استراتيجيات رواد الصناعة الألمان (بوش وسيمنز)

إن التحدي الاستراتيجي المُحدد - الحاجة إلى تحقيق التوازن بين التكلفة الإجمالية للملكية والسيادة وبناء الكفاءات - ليس مجرد تحدٍّ نظري، بل تُعالجه بالفعل شركات صناعية ألمانية رائدة بنشاط. تُمثل استراتيجيات شركات مثل بوش وسيمنز، ومشروعهما المشترك BSH Hausgeräte، نموذجًا يُحتذى به لكيفية نجاح التحول نحو الذكاء الاصطناعي السيادي عمليًا.

تُجري هذه الشركات استثمارات رأسمالية ضخمة وطويلة الأجل (CapEx) في قدراتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أعلنت شركة بوش عن خطط لاستثمار أكثر من 2.5 مليار يورو في الذكاء الاصطناعي بحلول نهاية عام 2027. ولا تُستخدم هذه الأموال بشكل أساسي لشراء خدمات سحابية، بل لتطوير خبرات داخلية ودمج الذكاء الاصطناعي كمكون أساسي في منتجاتها، مما يُمكّنها من ترجمة الابتكارات إلى تطبيقات أعمال واقعية بسرعة أكبر.

لا تركز استراتيجية هؤلاء الرواد على تطبيق إنتاجية داخلي، بل على "الذكاء الاصطناعي المدمج" أو "الذكاء الاصطناعي الطرفي" - أي دمج الذكاء الاصطناعي مباشرةً في المنتج لزيادة قيمة العميل. ويوضح مثالا بوش وBSH ذلك:

• يستخدم فرن Bosch Series 8 الذكاء الاصطناعي للتعرف تلقائيًا على أكثر من 80 طبقًا وتعيين طريقة الطهي ودرجة الحرارة المثالية.
• يستخدم سرير الأطفال الذكي "بوش ريفول" الذكاء الاصطناعي لمراقبة الوظائف الحيوية للطفل، مثل معدل ضربات القلب والتنفس، وينبه الوالدين في حالة وجود أي مخالفات.
• تكتشف أجهزة مسح الجدران المعتمدة على الذكاء الاصطناعي كابلات الطاقة أو الدعامات المعدنية في الجدار.

تتطلب حالات الاستخدام هذه استدلالًا موثوقًا وفوريًا مباشرةً على الجهاز (على الحافة)، بغض النظر عن اتصال إنترنت مستقر. وهي تُثبت الضرورة التقنية لبنية لامركزية (كما هو موضح في القسم الثاني)، ولا يُمكن تحقيقها إلا من خلال الاستثمار في قدرات خاصة وسيادية.

بالتوازي مع استثماراتها التكنولوجية، تُعالج هذه الشركات بشكلٍ استباقي مشكلة نقص الموارد البشرية (القسم 9) من خلال مبادرات تدريب داخلية واسعة النطاق. أطلقت شركة سيمنز "أكاديمية SiTecSkills" في عام 2022. وهذا ليس مجرد برنامج تدريب داخلي، بل هو منظومة مفتوحة مُصممة لتوفير التدريب المُستمر لجميع القوى العاملة - من الإنتاج والخدمات إلى المبيعات - بالإضافة إلى الشركاء الخارجيين في المجالات المُستقبلية مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والروبوتات.

لخصت شركة BSH (بوش وسيمنز للأجهزة المنزلية) فلسفة هذا النهج بإيجاز: لا يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي كـ"وحدة إضافية"، بل كجزء من استراتيجيتنا الشاملة. الهدف هو خلق "قيمة مضافة حقيقية لمستهلكينا"، تخضع لها جميع القرارات التكنولوجية.

يُقدم رواد هذه الصناعة دليلاً حياً على صحة جوهر هذا التحليل: فهم يحلون مفارقة عائد الاستثمار (القسم 3) بالسعي إلى تحقيق القيمة، لا في الوفورات الداخلية غير الواضحة، بل في ميزات المنتج الجديدة التي يدفع العميل ثمنها. ويُثبتون صحة حجج التكلفة الإجمالية للملكية (القسم 4) من خلال إنفاقات رأسمالية بمليارات الدولارات. ويعالجون أزمة المهارات (القسم 9) من خلال أكاديميات داخلية استراتيجية وقابلة للتوسع.

التوقعات الاستراتيجية: مسار أوروبا نحو سيادة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2026

يُفضي التحليل الاقتصادي لتطبيق الذكاء الاصطناعي في أوروبا بحلول عام ٢٠٢٥ إلى استنتاج واضح وعاجل. يقف الاقتصاد الأوروبي، وخاصةً الألماني، عند مفترق طرق يتسم بتناقضات اقتصادية وهيكلية عميقة.

أولاً، ثمة فجوة خطيرة في تبني الذكاء الاصطناعي. فبينما تُوحّد الشركات الكبرى إنفاقها على الذكاء الاصطناعي وتندمج بعمق في أنظمة الحوسبة السحابية الضخمة، تتخلف الشركات المتوسطة الحجم عن الركب التكنولوجي.

ثانيًا، تُسرّع القفزة التكنولوجية التالية، "الذكاء الاصطناعي الوكيل"، هذا الانقسام. فمتطلباته الهائلة للبنية التحتية (وخاصةً في مجال الحوسبة الطرفية) تُرهق معظم الشركات وتُسبب ضغطًا حادًا على مستوى المشكلات، مما يدفعها مباشرةً إلى الاحتكار مع مُزوّدين يُقدّمون حلولًا سريعة ولكن حصرية.

ثالثًا، تعاني العديد من الشركات من "مفارقة عائد الاستثمار"، التي تفاقمت بسبب ظاهرة "الذكاء الاصطناعي الخفي". فهي تستثمر بكثافة في التكنولوجيا، لكنها لا تستطيع قياس قيمتها لاعتمادها على مقاييس خاطئة واستراتيجية بنية تحتية غير مثالية اقتصاديًا.

يكشف تحليل بيانات هذه الدراسة عن مخرج من هذه المعضلة. فعلى عكس مبدأ "السحابة أولاً"، يُظهر تحليل التكلفة الإجمالية للملكية أن البنى التحتية السيادية المحلية أو الهجينة تتفوق اقتصاديًا على أحمال العمل المستمرة كثيفة الحوسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يمكن خفض التكاليف بأكثر من 50%.

يدعم الإطار التنظيمي لقانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي هذا النهجَ الاقتصادي الرشيد. تُعدّ متطلبات الامتثال الصارمة للشفافية وقابلية التدقيق والتسجيل، والتي ستدخل حيز التنفيذ على نماذج الذكاء الاصطناعي العام (GPAI) في أغسطس 2025، بمثابة تفويض فعلي للأنظمة المفتوحة والشفافة والقابلة للتدقيق، وهي متطلبات يصعب على واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الحصرية استيفاؤها.

الحل الاستراتيجي متاح تقنيًا واقتصاديًا: فهو يجمع بين منصات إدارة التعلم مفتوحة المصدر وعالية الأداء (مثل Mistral أو Llama 3)، ومنصات MLOps المفتوحة (مثل Kubeflow)، والمعايير المتوافقة (مثل Gaia-X). ويحل هذا الهيكل ثلاث مشكلات أساسية في آنٍ واحد: التكلفة الإجمالية للملكية، واحتكار الموردين، والامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي.

هذا يُحوّل بشكل حاسم مشكلة التكنولوجيا إلى مشكلة البشر. ويُمثّل نقص العمالة الماهرة في مختلف المجالات وبين المتخصصين، والذي يتجلى في الارتفاع الهائل في الرواتب، العقبة الأخيرة والأكبر.

يتجسد النموذج الاستراتيجي للشركات الصغيرة والمتوسطة الألمانية في رواد الصناعة مثل بوش وسيمنز: لا يكمن المستقبل في شراء الذكاء الاصطناعي كخدمة سحابية متغيرة، بل في بناء الذكاء الاصطناعي ككفاءة أساسية استراتيجية. وهذا يتطلب (1) إنفاقًا رأسماليًا في بنية تحتية خاصة وسيادية ومفتوحة للذكاء الاصطناعي، و(2) استثمارات موازية ضخمة في التدريب الشامل لقواها العاملة.

في عام 2026، لن يتم قياس النجاح في السباق العالمي للذكاء الاصطناعي للصناعة الأوروبية بحجم فواتير الحوسبة السحابية، ولكن من خلال عمق دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات الأساسية والسرعة التي تحتضن بها القوى العاملة هذا التحول.

خبرتنا العالمية في الصناعة والأعمال في تطوير الأعمال والمبيعات والتسويق - الصورة: Xpert.Digital

التركيز على الصناعة: B2B، والرقمنة (من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع المعزز)، والهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، والطاقات المتجددة والصناعة

المزيد عنها هنا:

• مركز إكسبيرت للأعمال

مركز موضوعي يضم رؤى وخبرات:

• منصة المعرفة حول الاقتصاد العالمي والإقليمي والابتكار والاتجاهات الخاصة بالصناعة
• مجموعة من التحليلات والاندفاعات والمعلومات الأساسية من مجالات تركيزنا
• مكان للخبرة والمعلومات حول التطورات الحالية في مجال الأعمال والتكنولوجيا
• مركز موضوعي للشركات التي ترغب في التعرف على الأسواق والرقمنة وابتكارات الصناعة

☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!

Konrad Wolfenstein

سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة تطوير الأعمال / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية

بُعدٌ جديدٌ للتحول الرقمي مع "الذكاء الاصطناعي المُدار" - منصة وحلول B2B | استشارات Xpert - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان وبدون حواجز دخول عالية.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة هي حلك الشامل والمريح للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التقنيات المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير الطويلة، ستحصل على حل جاهز مُصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص - غالبًا في غضون أيام قليلة.

الفوائد الرئيسية في لمحة:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق العملي في أيام، لا أشهر. نقدم حلولاً عملية تُحقق قيمة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن لك معالجة آمنة ومتوافقة مع القوانين دون مشاركة البيانات مع جهات خارجية.

💸 لا مخاطرة مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم الاستغناء تمامًا عن الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على عملك الأساسي: ركّز على ما تتقنه. نتولى جميع مراحل التنفيذ الفني، والتشغيل، والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 مواكب للمستقبل وقابل للتطوير: ينمو الذكاء الاصطناعي لديك معك. نضمن لك التحسين المستمر وقابلية التطوير، ونكيف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

المزيد عنها هنا:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعي: مفتاح القدرة التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية