الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا ينتقد ألمانيا: ما مدى جدية التحذير بشأن التخلف التكنولوجي؟

الذكاء الاصطناعي والصناعة: لماذا تحتاج ألمانيا إلى الانتقال بشكل أسرع من المعرفة إلى خلق القيمة

يُقدّم جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، المُصنّعة لرقائق الذكاء الاصطناعي، تقييمًا لاذعًا لألمانيا، مُشيرًا إلى تخلّفها التكنولوجي الكبير. هذا التصريح حادّ، ويأتي من رجل أعمال يستفيد شخصيًا من طفرة الذكاء الاصطناعي العالمية. ومع ذلك، فهو يُلامس وترًا حسّاسًا. لا تزال ألمانيا تمتلك قاعدة صناعية متينة، وبحوثًا عالية الأداء، وخبرة تقنية واسعة. في الوقت نفسه، غالبًا ما تكون بطيئة جدًا في ترجمة ذلك إلى منتجات رقمية ناجحة، وأعمال تجارية قابلة للتوسع، ومكاسب إنتاجية ملموسة. تتسع الفجوة مع المنافسين الدوليين، لا سيما في مجالات الذكاء الاصطناعي، والبرمجيات، ورأس المال التنموي، والبنية التحتية الرقمية.

لا يعني هذا أن ألمانيا قد وصلت إلى مرحلة النضج التكنولوجي. بل إنها تواجه تحدي كيفية دمج نقاط قوتها الصناعية مع التقنيات الرقمية الحديثة، على سبيل المثال، في مجالات الروبوتات والتصنيع الآلي وما يُسمى بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي. قد يُسهم التعاون مع شركة إنفيديا وشركاء صناعيين ألمان في هذا، ولكنه ينطوي أيضاً على مخاطر، مثل الاعتماد على موردين محددين. لذا، فإن العامل الحاسم ليس الاستثمار بأقصى قدر ممكن وبسرعة، بل تحويل الأبحاث والمشاريع التجريبية إلى تطبيقات عملية بكفاءة. تحذير هوانغ ليس حكماً نهائياً على مستقبل ألمانيا، ولكنه دافعٌ لإعادة النظر بجدية في وتيرة تنفيذها لهذه التقنيات.

إن ما يشلّ ألمانيا ليس التفكير، بل عدم القدرة على تحويل المعرفة بسرعة إلى قيمة مضافة

أثارت انتقادات جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، الحادة بشكل غير معتاد، حساسيةً بالغةً في الاقتصاد الألماني، إلا أن تعميماته الواسعة مبالغ فيها. فألمانيا ليست دولةً هامشيةً تقنياً، ولا متخلفةً عموماً. إذ لا تزال تمتلك قاعدةً صناعيةً واسعةً للغاية، وشركاتٍ قادرةً على المنافسة عالمياً، ومؤسساتٍ بحثيةً عالية الأداء، وخبراتٍ هندسيةً ثرية، وكثافةً عاليةً من مرافق الإنتاج الآلية. وفي عام 2025، سُجّلت 24,476 طلب براءة اختراع أوروبية في ألمانيا، محافظةً بذلك على ريادتها في أوروبا. وبوجود 449 روبوتاً صناعياً لكل 10,000 موظف في قطاع التصنيع، تفتخر ألمانيا أيضاً بأعلى كثافةٍ للروبوتات في أوروبا، وواحدةٍ من أعلى الكثافات على مستوى العالم.

مع ذلك، يجب أخذ تحذير هوانغ على محمل الجد من منظور اقتصادي. تكمن مشكلة ألمانيا ليس في نقص التكنولوجيا المطلق، بل في الفجوة المتزايدة بين القدرات العلمية والتكنولوجية وتطبيقها الفعال في السوق. تمتلك العديد من الشركات خبرات متقدمة في الهندسة الميكانيكية، والأتمتة، والمواد، وتكنولوجيا الاستشعار، وتخطيط الإنتاج، ومراقبة الجودة الصناعية. لكن عندما يتعلق الأمر بمنصات الحوسبة السحابية، والبرمجيات القابلة للتطوير، وأنظمة أشباه الموصلات، ونماذج الأعمال الرقمية، ونماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، وتمويل النمو عالي المخاطر، فإن تركيز خلق القيمة يتحول بشكل متزايد خارج أوروبا. لذا، فإن السؤال المحوري ليس ما إذا كانت ألمانيا لا تزال مبتكرة، بل ما إذا كانت قادرة على ترجمة قدرتها الابتكارية الحالية بسرعة كافية إلى تطبيقات إنتاجية، وشركات جديدة، ومنصات قابلة للتصدير، وإنتاجية اقتصادية إجمالية أعلى.

تشخيص هوانغ مبالغ فيه، ولكنه ليس بلا أساس

إنّ القول بأنّ إحدى أكثر الدول تقدماً تكنولوجياً قد تخلّفت كثيراً عن الركب، يبدو في البداية مبالغةً مثيرةً للجدل. فهو لا يصف تراجعاً صناعياً كاملاً، بل خسارةً نسبيةً في مكانتها في التقنيات الرقمية الرئيسية. ويعني مصطلح "نسبية" أنّ ألمانيا قد تُحسّن قدراتها، ومع ذلك قد تتخلف عن الركب إذا ما وسّعت اقتصادات أخرى نطاق قدراتها واستثماراتها وشركاتها بوتيرة أسرع بكثير. هذه الآلية تحديداً هي التي تُشكّل سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. فالتقدّم التكنولوجي لا يُقاس فقط بجودة البحوث التي تُجريها الدولة أو قدرتها على تقديم مشاريع تجريبية فردية، بل الأهم هو سرعة دمج رأس المال وقوة الحوسبة والبيانات والعمالة الماهرة وروح المبادرة لإنتاج منتجات قابلة للتسويق.

تُظهر أرقام التمويل حجم المشكلة. فعلى الصعيد العالمي، تدفقت حوالي 258.7 مليار دولار أمريكي من رأس المال الاستثماري إلى شركات الذكاء الاصطناعي في عام 2025. ومن هذا المبلغ، ذهب ما يقارب 194 مليار دولار أمريكي، أي حوالي 75%، إلى شركات في الولايات المتحدة. وساهم الاتحاد الأوروبي بأكمله بحوالي 15.8 مليار دولار أمريكي، أي 6%. هذا التفاوت ليس مجرد تفصيل مالي، بل يؤثر على أماكن استقطاب المواهب، وبناء مراكز البيانات، وتدريب النماذج الجديدة، وتسويق براءات الاختراع، وتطور الشركات الناشئة لتصبح مزودي منصات عالمية.

مع ذلك، فإن انتقاد هوانغ مدفوعٌ أيضاً بالمصلحة الذاتية. تستفيد شركة إنفيديا عندما تشتري الحكومات ومزودو الخدمات السحابية والشركات الصناعية كميات كبيرة من رقائق الذكاء الاصطناعي وتقنيات الشبكات والبرمجيات بأسرع وقت ممكن. إن الرئيس التنفيذي الذي تبيع شركته البنية التحتية الأساسية لازدهار الذكاء الاصطناعي ليس مراقباً محايداً لسياسات التكنولوجيا. لذا، فإن دعوته إلى تسريع الإجراءات هي في آنٍ واحد تشخيصٌ للسياسة الاقتصادية وعرضٌ ترويجي. هذا لا يُبطل الانتقاد، ولكنه يستدعي تقييماً أكثر موضوعية. فالسرعة الأكبر لا تعني بالضرورة فائدة اقتصادية أكبر إذا تمت الاستثمارات دون حالات استخدام واضحة، أو منافسة، أو واجهات مفتوحة، أو تحليلات موثوقة للتكلفة والعائد.

ألمانيا قوية في مجال التكنولوجيا، لكنها ضعيفة في السرعة

يركز نظام الابتكار الألماني على الدقة والسلامة والموثوقية التقنية والعلاقات الصناعية طويلة الأمد. وقد حقق هذا النموذج نجاحًا باهرًا على مدى عقود. وهو مناسب بشكل خاص للصناعات التي تكون فيها الأعطال مكلفة أو خطيرة، ودورات حياة المنتجات طويلة، ويُقدّر العملاء الجودة الموثوقة. في مجالات الكيمياء والهندسة الميكانيكية وهندسة السيارات والهندسة الكهربائية والأتمتة الصناعية، غالبًا ما تنشأ المزايا التنافسية من آلاف التحسينات التدريجية. ويستطيع النظام الألماني تطوير المنتجات المادية المعقدة واعتمادها وتصنيعها ودعمها من خلال شبكات خدمات دولية.

مع ذلك، تتبع الأسواق الرقمية أحيانًا منطقًا مختلفًا. يمكن توزيع البرمجيات عالميًا بتكلفة هامشية منخفضة. وتزداد قيمة المنصات مع ازدياد عدد العملاء والمطورين ومصادر البيانات. وقد يكون التعلم السريع للسوق أهم من التصميم الأولي المثالي تقنيًا. في مجال الذكاء الاصطناعي، تُطوَّر النماذج والأدوات وعمليات الأعمال باستمرار في دورات قصيرة. ويكتسب من يتوسع مبكرًا البيانات وتجربة المستخدم والاحتفاظ بالمطورين ورأس المال. أما النظام الذي يتحوط من القرارات لسنوات، ويُحلل برامج التمويل بدقة متناهية، ويهدف إلى تقليل كل المخاطر مسبقًا، فيكون في وضع غير مواتٍ هيكليًا في مثل هذه الأسواق.

هذا يجعل اتهام هوانغ بالإفراط في التفكير مفهوماً. مع ذلك، يبقى هذا الاتهام غير مكتمل. فالمشكلة ليست في التحليل بحد ذاته، بل في مزيج من بطء إجراءات الموافقة، وتشتت المسؤوليات، وتعقيد شروط التمويل، وعدم وضوح اللوائح، وضعف التحول الرقمي الإداري، ومحدودية رأس المال اللازم للنمو، وثقافة مؤسسية غالباً ما تُعاقب الأخطاء بشدة أكبر من مكافأتها للتعلم. وتُشير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن الأعباء الإدارية الكبيرة، ونقص المهارات، والعوائق التنظيمية أمام المنافسة، تُضر بديناميكية الأعمال والابتكار ونمو الإنتاجية. لذا، فالمشكلة ليست في كثرة التفكير، بل في نقص القدرة التنظيمية الحاسمة.

إن النواة الصناعية ليست أثراً قديماً، بل هي أهم ميزة لألمانيا في مجال الذكاء الاصطناعي

لا ينبغي لألمانيا أن تسعى إلى المنافسة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال تقليد النموذج الأمريكي. فالمنافسة المباشرة على أكبر نموذج لغوي عالمي ستكون مكلفة ومحفوفة بالمخاطر، ونظرًا للقوة المالية للشركات الأمريكية، فإن فرص النجاح فيها محدودة. يكمن النفوذ الاستراتيجي بدلًا من ذلك في نقطة التقاء الأنظمة الرقمية والمادية. وهنا تحديدًا تمتلك ألمانيا أصولًا لا يمكن استنساخها على المدى القريب: مرافق إنتاج حقيقية، ومعرفة متعمقة بالعمليات، وبيانات صناعية، وآلات، وخبرة في مجال الاعتماد، وموردين متخصصين، وعلاقات وثيقة بين المصنّعين وعملاء الأعمال.

يشمل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي الأنظمة التي تستشعر بيئتها، وتتخذ القرارات، وتتحكم في الآلات أو المركبات. ويتضمن ذلك الروبوتات ذاتية التعلم، وأنظمة النقل ذاتية القيادة، وخلايا التصنيع الذكية، والتوائم الرقمية، ومراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وبيئات التدريب القائمة على المحاكاة. في هذه التطبيقات، لا يكفي نموذج لغوي قوي وحده. بل تُعدّ بيانات الاستشعار الدقيقة، والفهم الفيزيائي، والقدرة على العمل في الوقت الفعلي، والتحكم الآمن، والمعرفة المتخصصة، والتكامل القوي مع العمليات القائمة، عناصر أساسية. ويُعدّ الهيكل الصناعي الألماني مناسبًا تمامًا لهذا الغرض.

إن نقطة البداية أقوى مما توحي به روايات التراجع. تُعد ألمانيا أكبر سوق للروبوتات في أوروبا، حيث بلغ عدد الروبوتات الصناعية العاملة فيها حوالي 278,881 روبوتًا في عام 2024. وقد تم تركيب ما يقرب من نصف القدرة الإنتاجية للروبوتات في أوروبا الغربية في ألمانيا. كما أن إنتاج براءات الاختراع لا يزال مرتفعًا، على الرغم من انخفاض طلبات براءات الاختراع الألمانية لدى مكتب براءات الاختراع الأوروبي بنسبة 2.2% في عام 2025 مقارنةً بالعام السابق. تُظهر هذه الأرقام قوة ألمانيا وفي الوقت نفسه تُشكل إشارة تحذيرية: فهي تمتلك موارد تكنولوجية هائلة، لكن استمرار ديناميكيتها ليس أمرًا مفروغًا منه.

يكمن الضعف الحقيقي في الانتقال من المشروع التجريبي إلى التطبيق واسع النطاق

تُنفَّذ حاليًا العديد من مبادرات الذكاء الاصطناعي في الشركات الألمانية. وغالبًا ما تظهر العقبات بعد المحاولة الأولى. يمكن إطلاق مشروع تجريبي بفريق صغير وبيانات محدودة وميزانية معقولة. مع ذلك، يتطلب الاستخدام الأمثل لهذه المبادرات توحيد معايير الوصول إلى البيانات، وأمن تكنولوجيا المعلومات، والمسؤولية التشغيلية، والتدريب، وتغييرات العمليات، وربط الأنظمة القديمة، ووضع أهداف اقتصادية قابلة للقياس. تتعثر العديد من المشاريع في هذه المرحلة الانتقالية بسبب عدم توافق المسؤوليات التقنية والتنظيمية والقانونية.

لذا، يُظهر تبني الذكاء الاصطناعي صورةً متباينة. فبحلول عام 2025، كانت 26% من الشركات الألمانية التي تضم عشرة موظفين على الأقل تستخدم تقنية واحدة على الأقل من تقنيات الذكاء الاصطناعي. أما بالنسبة للشركات الكبيرة التي تضم 250 موظفًا أو أكثر، فقد بلغت هذه النسبة 57%، وللشركات التي تضم من 50 إلى 249 موظفًا 36%، وللشركات الصغيرة التي تضم من 10 إلى 49 موظفًا 23%. وبذلك، تجاوزت ألمانيا متوسط ​​الاتحاد الأوروبي البالغ حوالي 20%، لكنها ظلت أقل بكثير من الدول الأوروبية الرائدة. فقد بلغت النسبة في الدنمارك 42%، وفي فنلندا 38%، وفي كل من السويد وبلجيكا 35%.

الصورة أقل إشراقاً بالنسبة للشركات المتوسطة الحجم، لأنها تشمل أيضاً الشركات الصغيرة جداً. فبحسب بيانات بنك التنمية الألماني (KfW)، تستخدم 20% من الشركات المتوسطة الحجم الذكاء الاصطناعي. ومعظم هذه التطبيقات سهلة الاستخدام، مثل معالجة اللغة الطبيعية أو التعرف على النصوص. بينما لا تتجاوز نسبة الشركات التي تستخدم تحليلات البيانات الأكثر تطوراً 3%، ونسبة ضئيلة جداً (1%) توظف الذكاء الاصطناعي في حركات الآلات ذاتية التشغيل. ولذلك، لا تزال التطبيقات ذات الصلة الوثيقة بالإنتاجية الصناعية نادرة.

علاوة على ذلك، يتباطأ معدل التحول الرقمي. إذ لم تُكمل سوى 30% من الشركات المتوسطة الحجم مشاريع التحول الرقمي خلال الفترة قيد الدراسة. وانخفضت النفقات المقابلة إلى 23.8 مليار يورو في عام 2024، أي بانخفاض قدره 8.1 مليار يورو مقارنةً بالعام السابق. وهذا يُعدّ ذا أهمية اقتصادية بالغة، لأن الذكاء الاصطناعي لا يُمكن توسيع نطاقه على أساس رقمي ضعيف. تحتاج الشركات إلى بيانات أساسية دقيقة، وأجهزة متصلة بشبكة، وبنى تحتية سحابية أو طرفية حديثة، وسير عمل رقمي. قد تتمكن الشركات التي تُهمل هذه المتطلبات الأساسية من إظهار قدرات الذكاء الاصطناعي، لكنها ستواجه صعوبة بالغة في تشغيله بكفاءة.

تحتاج الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى عوائد، لا إلى استعراضات تكنولوجية

غالبًا ما يركز النقاش السياسي على النماذج واسعة النطاق، والحواسيب العملاقة، والاستثمارات الضخمة. لكن بالنسبة للشركات الصناعية المتوسطة الحجم، تبرز أسئلة أخرى مهمة: هل يُقلل التطبيق من الهدر ووقت التوقف؟ هل يُقصر دورات التطوير؟ هل يُخفف العبء عن العمالة الماهرة النادرة؟ هل يُحسّن موثوقية التسليم، وكفاءة الطاقة، والصيانة؟ هل يُمكن دمجه بأمان في الآلات وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات الحالية؟ هل ستبقى البيانات ومعرفة العمليات قابلة للتحكم؟ بدون إجابات واضحة، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه يُضيف تعقيدًا، لا كأداة لزيادة الإنتاجية.

لذا، ينبغي أن تركز استراتيجية الذكاء الاصطناعي في ألمانيا بشكل أقل على المشاريع الفردية المبهرة، وأكثر على الحلول القابلة للتكرار والمخصصة لكل قطاع. فشركة تصنيع آلات متوسطة الحجم لا تحتاج إلى نموذج عام لكل مهمة ممكنة، بل تحتاج إلى أنظمة موثوقة للتوثيق الفني، وإعداد عروض الأسعار، وتشخيص الأعطال، والتصميم، وتخطيط الإنتاج، والصيانة عن بُعد. وتستفيد شركة الخدمات اللوجستية من تحسين تخطيط المسارات، والتنبؤ بالمخزون، والكشف البصري عن الأضرار، وإدارة القوى العاملة بكفاءة. ويمكن لموردي قطع غيار السيارات استخدام الذكاء الاصطناعي في مراقبة الجودة، وتدفق المواد، والمحاكاة، والصيانة التنبؤية.

ينجم الأثر الاقتصادي عن آلاف التطبيقات من هذا النوع. فهي لا تزيد من كفاءة الشركات فحسب، بل تُسهم أيضاً في التخفيف من نقص العمالة الناتج عن التغيرات الديموغرافية. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي يُكمّل الموظفين الحاليين، ويُتيح الوصول إلى المعرفة الإجرائية، ويُقلل من المهام الروتينية. إن أي استراتيجية تُركز فقط على استبدال العمل ستُثير مقاومة وتؤدي إلى فقدان خبرات عملية قيّمة. لذا، يتطلب التنفيذ الناجح تخطيطاً مُتكاملاً للتكنولوجيا والتدريب والتطوير التنظيمي.

تمثل الشراكة مع شركة Nvidia فرصة وشرطاً في آن واحد

يركز التعاون المزمع بين الحكومة الألمانية وشركة إنفيديا وشركاء صناعيين ألمان على مجالين رئيسيين: تطوير نماذج ذكاء اصطناعي عالية الأداء للتطبيقات الصناعية، وإرساء أسس الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، لا سيما لتدريب الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة. ومن المقرر استثمار مئات الملايين من اليورو، بشكل أساسي في القدرات الحاسوبية وتدريب النماذج. وإلى جانب الرقائق الإلكترونية، ستساهم إنفيديا أيضاً بكوادر هندسية متخصصة. وتشمل الشركات المشاركة سيمنز وأودي وبلاك فورست لابز.

هذا النهج معقول من حيث المبدأ. لا يمكن لألمانيا الاستفادة من قاعدة بياناتها الصناعية إلا إذا توفرت لديها القدرة الحاسوبية الكافية، والبرمجيات، والخبرات اللازمة. يمكن للتعاون أن يُسرّع وتيرة التطوير، ويُسهّل الوصول إلى البنية التحتية الحديثة، ويجمع الشركات التي قد تكون صغيرة جدًا أو بطيئة جدًا بمفردها. كما يُمكنه أن يُرسل إشارةً مفادها أن الذكاء الاصطناعي الصناعي لا يُعامل كمجال بحثي متخصص، بل كأولوية في السياسة الاقتصادية.

في الوقت نفسه، يبرز تناقض استراتيجي. تسعى ألمانيا إلى تعزيز سيادتها الرقمية، لكنها في سبيل ذلك تعتمد على تكنولوجيا شركة أمريكية تهيمن على سوق مُسرّعات الذكاء الاصطناعي. في هذا السياق، لا يمكن للسيادة أن تعني الاكتفاء الذاتي التام. ففي المستقبل المنظور، لن تتمكن ألمانيا من تصنيع جميع الرقائق ذات الصلة بنفسها، ولن تسيطر على كامل بنية الحوسبة السحابية والبرمجيات. يتمثل النهج الأكثر واقعية في السيادة المتدرجة: إذ يجب أن تكون الشركات قادرة على تغيير مزودي الخدمات، واستخدام واجهات مفتوحة، والتحكم في البيانات الحساسة، وتطوير النماذج بشكل مستقل، وتشغيل الأنظمة الحيوية حتى في ظل الظروف الجيوسياسية أو التجارية المتغيرة.

لذا، تُعدّ الشراكة مع إنفيديا مفيدة إذا ساهمت في بناء القدرات وتعزيز المنافسة. لكنّها ستكون إشكالية إذا خصصت الأموال العامة لدعم مبيعات مورد واحد، مما يُنشئ تبعيات طويلة الأمد على الأجهزة والبرامج الاحتكارية. لذلك، ينبغي أن تضمن شروط التمويل قابلية التشغيل البيني، والمعايير المفتوحة، ومؤشرات الأداء الشفافة، وإمكانية الوصول للشركات الصغيرة والمتوسطة. ولا يقلّ أهميةً عن ذلك، وجود بنية لا تستبعد مصنّعي الرقائق الأوروبيين، وشركات الحوسبة السحابية، والمؤسسات البحثية، ومشاريع المصادر المفتوحة.

Xpert.Digital هي منصة صناعية B2B تعتمد على البيانات بقيادة Konrad Wolfenstein . تعمل الشركة كحل خارجي شبه داخلي للشركاء الصناعيين، حيث تسد الثغرات التشغيلية في التسويق والمحتوى والمبيعات - دون الحاجة إلى موارد إضافية من جانب العميل.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الفجوات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات – أعمال ذكية قائمة على المحتوى

يمكن للنماذج الصناعية المفتوحة أن تجعل السيادة أمراً عملياً

يهدف مشروع نماذج مؤسسة المصادر المفتوحة السيادية، أو "سوفي" اختصارًا، إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة عالية الأداء، قابلة للتدريب والتشغيل والتحكم في ألمانيا. يربط المشروع بين المؤسسات البحثية والجامعات وشركات الذكاء الاصطناعي، ويستفيد من سحابة الذكاء الاصطناعي الصناعية التابعة لشركة دويتشه تيليكوم. وقد حظيت المرحلة الأولى من التمويل بدعم قدره 20 مليون يورو.

يُعدّ النهج المفتوح ذا أهمية استراتيجية بالغة، إذ تختلف متطلبات المستخدمين الصناعيين عن متطلبات المستخدمين الأفراد لبرامج الدردشة الآلية المتاحة مجانًا. فهم بحاجة إلى نماذج شفافة، وتدفقات بيانات قابلة للتحكم، وقابلية صيانة طويلة الأمد، وقابلية للتكيف مع المصطلحات والمعايير والعمليات المتخصصة. مع ذلك، لا تكفي أوزان النماذج المفتوحة وحدها لحل هذه المشكلات. فبيانات التدريب عالية الجودة، والتراخيص الشفافة، والأدوات الفعّالة، وعمليات التدقيق الأمني، والتمويل المستدام، ومجتمع مطورين نشط، كلها عناصر أساسية.

يعتمد النجاح الاقتصادي أيضًا على ما إذا كان مشروع البحث يُسهم في بناء بيئة متكاملة. لا يكتسب النموذج قيمة اقتصادية إلا عندما تستخدمه الشركات بكفاءة، ويُطوّر مزودو الخدمات تطبيقاته، ويستطيع العمال المهرة العمل به. في الماضي، دأبت ألمانيا على تمويل مشاريع تجريبية وتحالفات بحثية دون إنتاج منتجات قابلة للتوسع بشكل مستدام. لذا، لا ينبغي قياس نجاح Soofi بشكل أساسي بعدد النماذج المنشورة، بل الأهم هو الاستخدام الصناعي، ومكاسب الإنتاجية القابلة للقياس، وعدد المطورين النشطين، والتكامل مع برامج المؤسسات، وإمكانية التصدير، والحد من الاعتماديات أحادية الجانب.

رأس المال هو الذي يحدد أي الابتكارات ستؤتي ثمارها

لا تبدأ مشكلة التمويل في ألمانيا مع تأسيس الشركات، بل غالباً مع نموها. تتوفر الخبرات العلمية والبرامج الحكومية والتمويل الأولي. مع ذلك، عندما تحتاج شركة ما إلى مئات الملايين من اليورو لبناء قدرات حاسوبية، أو التوسع دولياً، أو الإنتاج الضخم للأجهزة الصناعية، سرعان ما يصبح سوق رأس المال المحلي غير كافٍ. عندئذٍ، يستحوذ المستثمرون الأجانب على جزء كبير من التمويل، أو تنقل الشركات الناجحة عملياتها إلى الولايات المتحدة.

يشهد سوق رأس المال الاستثماري الألماني نموًا ملحوظًا. ففي عام 2025، استُثمر حوالي 7.2 مليار يورو في الشركات الناشئة الألمانية. ومن هذا المبلغ، وُجّه ما يقارب 2.9 مليار يورو إلى شركات الذكاء الاصطناعي، أي ما يعادل خُمسَي إجمالي حجم الاستثمار، وهو رقم قياسي لألمانيا. ومع ذلك، فإن إجمالي حجم رأس المال الاستثماري الألماني، مُقاسًا كنسبة مئوية من الناتج الاقتصادي، كان أقل بقليل من متوسط ​​الاتحاد الأوروبي البالغ 0.18%، حيث بلغ 0.16%. وبالمقارنة مع الولايات المتحدة، لا يزال هذا الحجم محدودًا.

لا تكمن المشكلة في حجم رأس المال فحسب، بل في هيكله أيضاً. فشركات الذكاء الاصطناعي والروبوتات وأشباه الموصلات والتكنولوجيا الصناعية المتقدمة تتطلب دورات تطوير طويلة، واستثمارات أولية ضخمة، ومستثمرين ذوي خبرة فنية. ويُعدّ النظام المالي الأوروبي، الذي يتمحور حول البنوك، أقل ملاءمة للاستثمارات غير الملموسة وغير المؤكدة وطويلة الأجل. ويشير البنك المركزي الأوروبي إلى أن أسواق رأس المال الاستثماري والائتمان الخاص في أوروبا غير كافية لتمويل حجم الفرص المتاحة في مجال الذكاء الاصطناعي.

لذا، يجب أن تُحفّز السياسات الفعّالة رؤوس أموال النمو الخاصة، لا أن تستبدلها برؤوس أموال عامة. ويمكن لصناديق التقاعد وشركات التأمين والمكاتب العائلية والمستثمرين الصناعيين أن يشاركوا بشكل أكبر في صناديق النمو الأوروبية، شريطة تصميم اللوائح وتقاسم المخاطر والحوافز بشكل مناسب. ولا ينبغي استخدام الأموال العامة لتعميم الخسائر على نطاق واسع. ومع ذلك، يمكنها هيكلة المخاطر من خلال الاستثمارات الأساسية والضمانات والصناديق المشتركة بطريقة تُشجع الجهات الفاعلة من القطاع الخاص على الاستثمار. والأهم من ذلك، يجب تخصيص رأس المال بناءً على الجودة الفنية وفرص السوق، وليس على أساس الظهور السياسي.

التنظيم ليس هو العدو، ولكن تطبيقه قد يخنق الابتكار

غالباً ما يُبسّط التباين بين الابتكار الأمريكي واللوائح الأوروبية. فالقواعد الموثوقة تُعزز الثقة، وتحمي الاستثمارات، وتحدّ من المخاطر. لا سيما في مجالات الصناعة والطب والنقل والبنية التحتية الحيوية، حيث تُعدّ السلامة والمسؤولية وحماية البيانات من الأولويات الأساسية. فنظام التوصيات المعيب مُزعج، بينما يُمكن لنظام التحكم المعيب في الآلات أو المركبات أن يُعرّض الأرواح للخطر ويُسبب أضراراً جسيمة.

تنشأ المشكلة عندما تكون القواعد غير واضحة أو متناقضة أو يصعب تطبيقها إداريًا. تستطيع الشركات الكبرى إنشاء أقسام متخصصة في الشؤون القانونية وحماية البيانات والامتثال. وتواجه الشركات الصغيرة والناشئة نفس التحديات مع عدد أقل بكثير من الموظفين. ونتيجة لذلك، قد تُعزز اللوائح التنظيمية، دون قصد، مكانة الشركات القائمة في السوق. فليس وجود القواعد بحد ذاته، بل التكاليف الثابتة المرتفعة للامتثال التنظيمي هي التي تُصبح عائقًا أمام دخول السوق.

لذا، تحتاج ألمانيا إلى هياكل موافقة واستشارات أسرع وأكثر كفاءة. ينبغي أن تتمكن الشركات من الحصول على معلومات ملزمة في وقت مبكر حول المتطلبات التي تنطبق على حالة استخدام محددة. يمكن لإجراءات الاختبار الموحدة، وبيئات الاختبار التنظيمية، والشهادات المعترف بها بشكل متبادل أن تقلل الوقت والتكاليف. لا تقل أهمية عن ذلك رقمنة الإدارة العامة. يبدو من المتناقض تشجيع الشركات على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بينما لا تزال العمليات الحكومية تتسم بالأوراق، وفترات انقطاع التواصل الإعلامي، وإدخالات البيانات المتعددة.

تُعدّ الطاقة وقوة الحوسبة جزءًا من السياسة الصناعية

تتطلب نماذج ومحاكاة الذكاء الاصطناعي قدرة حاسوبية هائلة. لذا، بالنسبة لألمانيا، لن يكون عدد مراكز البيانات هو العامل الحاسم فحسب، بل تكاليفها، وربطها بشبكة الكهرباء، وإمدادات الطاقة، وجدواها الاقتصادية أيضًا. فارتفاع أسعار الكهرباء، وطول إجراءات ربط الشبكة، ومشاكل التراخيص المحلية، كلها عوامل قد تعيق الاستثمارات الرقمية، فضلًا عن نقص رأس المال. إن البنية التحتية للحوسبة ليست مجرد سحابة افتراضية، بل تتكون من مبانٍ، ورقائق إلكترونية، وأنظمة تبريد، وخطوط كهرباء، ومحولات، وكوادر مؤهلة.

يجب أن تدمج استراتيجية السياسة الصناعية مراكز البيانات مع سياسات الطاقة والشبكات والتدفئة. ينبغي تحديد مواقع يمكن فيها الجمع بفعالية بين توليد الطاقة المتجددة، وشبكات الطاقة عالية الأداء، واستخدام الحرارة المهدرة، وربط البيانات. يمكن لإدارة الأحمال المرنة أن تساعد في مواءمة الطلب على الكهرباء مع توافر الطاقة المتجددة. يُعدّ استخدام الحرارة المهدرة جذابًا بشكل خاص من الناحية التقنية والاقتصادية عند وجود شبكات تدفئة مناسبة ومستهلكين مستمرين. مع ذلك، فإن الوعود العامة غير كافية؛ إذ يتطلب كل مشروع بنية تحتية واقعية ودراسات جدوى اقتصادية.

في الوقت نفسه، يجب ألا تصبح القدرة الحاسوبية غاية في حد ذاتها. فشراء آلاف المعالجات لا يضمن زيادة الإنتاجية تلقائيًا. فبدون جودة البيانات، والكوادر المؤهلة، والبرمجيات، والتطبيقات العملية، تبقى المرافق باهظة الثمن غير مستغلة بالشكل الأمثل. لذا، ينبغي ربط التمويل الحكومي بالاستخدام، وإمكانية الوصول، والنتائج القابلة للقياس. تحتاج الجامعات والشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة إلى نماذج وصول شفافة، بينما يتطلب المستخدمون الصناعيون سعة موثوقة وضمانات لحماية البيانات.

الموهبة موجودة، لكن النظام لا يستغلها باستمرار

تزخر ألمانيا بجامعات تقنية مرموقة، ومراكز بحثية رائدة، وأنظمة تدريب مهني مزدوجة. ولولا هذه البنية التحتية، لما كان هذا المستوى المرتفع من نشاط براءات الاختراع والأتمتة الصناعية ممكناً. ومع ذلك، تعاني قطاعات عديدة من نقص في مطوري البرمجيات، ومهندسي البيانات، والمتخصصين في الهندسة الكهربائية، والخبراء في مجال الروبوتات، وأشباه الموصلات، وعمليات الذكاء الاصطناعي. ويُفاقم التغير الديموغرافي من حدة المنافسة على العمالة المؤهلة.

لا يكمن الحل ببساطة في تدريب المزيد من علماء الحاسوب. يتطلب الذكاء الاصطناعي الصناعي فرقًا متعددة التخصصات. يحتاج المهندسون الميكانيكيون إلى فهم البيانات وقيود النماذج؛ ويحتاج مطورو البرمجيات إلى معرفة العمليات؛ ويجب أن يكون العمال المهرة قادرين على تشغيل الأنظمة ومراقبتها وتحسينها. لذا، يُعد التعليم المستمر عاملًا استراتيجيًا في الإنتاج. ينبغي أن يكون أكثر توافقًا مع سير العمل في العالم الحقيقي، وألا يقتصر على التركيز على أساسيات الذكاء الاصطناعي العامة.

يُعدّ استقطاب المواهب الدولية أمراً بالغ الأهمية. ويمكن لتسريع إجراءات التأشيرات، وتوفير الخدمات الإدارية باللغة الإنجليزية، والاعتراف الموثوق بالشهادات، وتوفير مسارات وظيفية جذابة، أن تُحسّن من مكانة ألمانيا. وفي الوقت نفسه، يجب منح الباحثين ورواد الأعمال فرصاً أفضل لتأسيس شركات من داخل الجامعات. كما يجب ألا تتعثر عملية نقل التكنولوجيا بسبب المفاوضات المطولة حول براءات الاختراع، وحصص الملكية، وحقوق الاستخدام.

ألمانيا ليست بحاجة إلى نسخة من وادي السيليكون

غالباً ما يرتبط السعي لتحقيق تقدم أسرع بالرغبة في تبني الممارسات الأمريكية، وهو ما يُعدّ قصر نظر استراتيجي. تكمن قوة ألمانيا لا في تقليد وادي السيليكون ثقافياً، بل في الجمع بين عمقها الصناعي وموثوقيتها التقنية وقابليتها للتوسع الرقمي. يمكن للنموذج الألماني أو الأوروبي أن يجمع بين معايير السلامة الأكثر صرامة، والمشاركة في اتخاذ القرارات، وحماية البيانات، والابتكار السريع، شريطة أن تكون العمليات منظمة بوضوح وتُمكّن من اتخاذ قرارات حاسمة.

ينبغي لألمانيا التمييز بين ثلاثة مستويات في هذا الصدد. فالاستقلال التام غير واقعي بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية والرقائق الإلكترونية؛ إذ تُعدّ الشراكات وسلاسل التوريد المتنوعة ضرورية. أما بالنسبة للنماذج الصناعية وأنظمة المحاكاة والمنصات المتخصصة في قطاعات محددة، فتتوفر فرص واقعية لتقديم حلول رائدة عالميًا. وعند تطبيق هذه الحلول في المصانع والخدمات اللوجستية والطاقة والنقل والإدارة، تستطيع ألمانيا تحقيق مكاسب إنتاجية سريعة للغاية.

يمنع هذا التركيز توزيع الموارد الشحيحة بشكل رمزي. فليس كل بلد بحاجة إلى نموذج عالمي متطور خاص به. مع ذلك، تحتاج ألمانيا إلى خبرة محلية كافية، وقدرة حاسوبية، وتقنية مفتوحة المصدر لتتمكن من اختبار الأنظمة الأجنبية وتكييفها، واستبدالها عند الضرورة. لذا، فإن السيادة التكنولوجية ليست اكتفاءً ذاتيًا، بل هي قدرة استراتيجية.

يُطلق على المقياس الاقتصادي اسم الإنتاجية

لا يكمن الاختبار الحاسم في عدد استراتيجيات الذكاء الاصطناعي، أو مراكز البيانات، أو المؤتمرات، بل في تطور الإنتاجية. فقد نما الناتج الاقتصادي الحقيقي لألمانيا بنسبة 0.2% فقط في عام 2025. وفي قطاع التصنيع، انخفضت القيمة المضافة الإجمالية المعدلة حسب الأسعار للعام الثالث على التوالي، بنسبة 1.3% في عام 2025. وواجه قطاعا السيارات والهندسة الميكانيكية، على وجه الخصوص، ضغوطًا تنافسية عالمية متزايدة. في هذا السياق، لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي الصناعي مشروعًا للتفاخر، بل أداةً محتملة لتحقيق استقرار خلق القيمة والدخل.

لن يتحقق هذا التأثير تلقائيًا. تحتاج الشركات إلى إعادة تصميم العمليات، وإعادة توزيع المهام، وتدريب موظفيها. إن مجرد تطبيق الذكاء الاصطناعي على سير العمل غير الفعال قد يؤدي فقط إلى رقمنة الهدر. تتحقق مكاسب الإنتاجية عند دمج التكنولوجيا مع التغيير التنظيمي، والذي يشمل تحديد المسؤوليات بشكل أوضح، وتحسين البيانات، وتسريع عملية اتخاذ القرارات، والاستعداد لإلغاء العمليات التي لم تعد تخدم غرضًا.

لذا، فإن بنك التنمية الألماني (KfW) محقٌ في تأكيده على أن ألمانيا ليست بحاجة لأن تصبح رائدة عالميًا في تطوير أكبر النماذج على المدى القريب، بل أن تكون الدولة الرائدة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة والشركات الصغيرة والمتوسطة. هذا المنظور أكثر إقناعًا من الناحية الاقتصادية من مجرد التنافس الرمزي على حجم النموذج. مع ذلك، لا ينبغي أن يكون هذا ذريعةً للتخلي عن البحث العلمي المحلي، والنماذج المفتوحة، والبنية التحتية. فالدولة التي تركز فقط على التطبيقات ستكون معتمدة على أسعار ولوائح وقرارات المنتجات التي يتخذها مزودو المنصات الأجنبية.

ما يهم الآن في السياسة الاقتصادية

تحتاج ألمانيا إلى خطة تنفيذية تتضمن أولويات محددة وقابلة للتحقق. أولاً، يجب تحسين البنية التحتية الرقمية في الشركات الصغيرة والمتوسطة. وينبغي أن تدعم برامج التمويل بشكل مشترك الاستثمارات في جودة البيانات، والواجهات، وأنظمة الحوسبة السحابية والحافة، والأمن السيبراني، والتدريب المستمر. ثانياً، هناك حاجة إلى منصات ذكاء اصطناعي متخصصة في قطاعات محددة، تُمكّن الشركات من استخدام النماذج وغرف البيانات وبيئات الاختبار دون الحاجة إلى بناء كل مكون تقني بنفسها.

ثالثًا، ينبغي للحكومة أن تلعب دور العميل الأول المُطالب. إذ يُمكن للمشتريات العامة أن تُوفر للشركات الناشئة نماذج وفرصًا للتوسع إذا ما أصبحت الإجراءات أسرع وأكثر ملاءمة للابتكار. رابعًا، يجب توسيع نطاق تمويل النمو وأسواق التخارج لتمكين شركات التكنولوجيا الناجحة من البقاء والتوسع في أوروبا. خامسًا، تحتاج البنية التحتية الحيوية للذكاء الاصطناعي إلى واجهات مفتوحة، وإمكانية تغيير مزودي الخدمة، وتحكم واضح في البيانات.

سادساً، ينبغي توسيع نطاق المختبرات العملية للروبوتات والأنظمة المستقلة والذكاء الاصطناعي الصناعي بشكل كبير. يجب أن تتمكن الشركات من اختبار التقنيات في ظل ظروف محكمة قبل حسم جميع المسائل التنظيمية بشكل نهائي. سابعاً، ينبغي تقييم كل استثمار عام رئيسي في الذكاء الاصطناعي بناءً على نتائج ملموسة: عدد المستخدمين المنتجين، واستغلال الطاقة الإنتاجية، والاستثمارات الخاصة اللاحقة، وخفض التكاليف، والمنتجات الجديدة، والصادرات، والوقت اللازم لطرح المنتج في السوق.

لكن الأهم من ذلك كله هو التغيير المؤسسي. يجب توحيد المسؤوليات، وجعل المواعيد النهائية ملزمة، واتخاذ القرارات بشفافية. لا تفتقر ألمانيا إلى وثائق استراتيجية، إنما ينقصها منظمات تتحمل المسؤولية، وتستطيع إنهاء المشاريع إذا لم تكن فعّالة، وقادرة على تكرار المناهج الناجحة بسرعة.

الحجة المضادة: ألمانيا ليست بطيئة للغاية لأنها تفكر كثيراً

يتضمن نقد هوانغ ملاحظة وجيهة، ولكنه يقدم تفسيراً مبسطاً للغاية. لم تتخلف ألمانيا تكنولوجياً لأن المهندسين أو الشركات أو الهيئات الحكومية تتسم بالدقة المفرطة بطبيعتها. فالدقة لا تزال ميزة تنافسية في العديد من التطبيقات الصناعية. إنما تتخلف البلاد عندما تصبح الدقة المفرطة ذريعةً لعدم وضوح المسؤوليات، وغياب تحديد الأولويات، والتنسيق المفرط.

من الخطأ أيضاً اعتبار كل تنظيم عائقاً أمام الابتكار، وكل استثمار سريع تقدماً. فالازدهار العالمي للذكاء الاصطناعي ينطوي على تجاوزات، واستثمارات خاطئة، ومخاطر تركيز عالية. وتشيخ الأجهزة بسرعة، ونماذج الأعمال غير واضحة أحياناً، كما أن فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي مبالغ فيها في بعض المجالات. لذا، لا ينبغي لألمانيا أن تنفق مليارات الدولارات بشكل أعمى لمجرد إظهار العزم.

الإجابة الأنسب لسؤال هوانغ هي: يجب على ألمانيا التحرك بسرعة أكبر، ولكن ليس بتهور. عليها استغلال قوتها الصناعية بدلاً من تقليد استراتيجيات المنصات الأمريكية. عليها الاستفادة من التكنولوجيا الأجنبية دون الاعتماد كلياً على مزودين محددين. عليها تشجيع النماذج المفتوحة دون الخلط بين مشاريع البحث والأسواق العاملة. وعليها تصميم الأنظمة بطريقة لا تحقق الأمن على حساب الركود.

يجب أن يتحول التحذير إلى صدمة مثمرة

قد يكون النقد اللاذع من الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا مفيدًا إذا لم يتحول إلى استياء أو نشاط محموم. الوضع التكنولوجي في ألمانيا أكثر خطورة مما توحي به التطمينات، ولكنه أفضل من سيناريوهات نهاية العالم. لا تزال البلاد تمتلك أصولًا صناعية وعلمية وهندسية ذات قيمة استثنائية. في الوقت نفسه، قد تتضاءل أهمية هذه المزايا إذا تركزت البرمجيات والبيانات والرقائق والمنصات ورأس المال اللازم للنمو بشكل دائم في أماكن أخرى.

قد يُمثل التعاون المُزمع في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي والفيزيائي خطوةً هامة. إلا أن نجاحه لا يعتمد على مكانة الشركات المُشاركة أو حجم الاستثمارات المُعلنة. فالمهم هو قدرة الشركات المتوسطة والكبيرة على تطوير تطبيقات فعّالة بوتيرة أسرع، وتوليد المعرفة والقيمة المُضافة في ألمانيا، والحفاظ على مستوى معقول من الاعتماد على مُزودي الخدمات.

لذا، لا تواجه ألمانيا خياراً بين التفكير والفعل. بل عليها أن تُحسن التفكير، وتتخذ قراراتها بوضوح أكبر، وتُنفذها بسرعة أكبر. صحيح أن ريادتها الصناعية لا تزال قائمة، لكنها ليست مضمونة. ففي ظل التطور التكنولوجي المتسارع، لا تفقد الدولة مكانتها بمجرد إغلاق مصانعها، بل بمجرد أن تستخدم الدول الأخرى التقنيات نفسها لابتكار منتجات وشركات جديدة، وتحقيق مكاسب إنتاجية أسرع.

لذا، لا ينبغي التعامل مع نداء هوانغ كحكم موضوعي ولا كمجرد استفزاز. إنه وصف دقيق لمشكلة اقتصادية حقيقية: تمتلك ألمانيا المعرفة ورأس المال والشركات والمواهب، لكنها تُوظّف هذه الموارد ببطء شديد. إذا ربطت جمهورية ألمانيا الاتحادية قاعدتها الصناعية بالذكاء الاصطناعي القابل للتطوير، والبنية التحتية الحديثة، ورأس المال اللازم للنمو، والمؤسسات الحاسمة، فبإمكانها أن تلعب دورًا رائدًا في الموجة التكنولوجية القادمة. أما إذا اقتصر دورها، مرة أخرى، على الإعلان عن البرامج وتوزيع المسؤوليات وإدارة المخاطر، فسيتحول التخلف النسبي إلى تراجع هيكلي.

في مجال الأعمال الصناعية بين الشركات، نادراً ما تنشأ علاقات تجارية مستدامة بين عشية وضحاها. بل تتطور تدريجياً من خلال الشفافية، والأهمية المهنية، والتواصل المستمر، وبناء الثقة المتنامية. ويُعالج نموذج Xpert.Digital ذو المراحل الأربع هذا الأمر تحديداً: فهو يُقدم مساراً منظماً يبدأ بنقطة دخول سهلة، ويمكن تطويره إلى تعاون أعمق في تنمية الأعمال عند الحاجة.

بدلاً من الاعتماد على وعود تسويقية براقة، يضع هذا النموذج العلاقة في صميم اهتمامه. تبدأ الشركات بمقاييس محددة بوضوح وسهلة الحساب، ثم تقرر، بناءً على خبرتها، مدى رغبتها في توسيع نطاق التعاون. ومن العوامل الرئيسية في هذه العملية السلسة لبناء الثقة: أن المنصة تتجنب تماماً الإعلانات المزعجة، بحيث يبقى التركيز التحريري منصباً بالكامل على خبرة الشركات.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• من الشفافية إلى الثقة: مسارك القابل للتوسع مع Xpert.Digital

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

 

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا wolfenstein@xpert.digital:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

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