مشروع "شالوتبيت" و"الأوقات العصيبة": مذكرة داخلية لسام ألتمان تكشف عن أكبر أزمة تواجهها OpenAI

ومشكلة الـ 650 مليار دولار: لماذا من المتوقع أن تنجح OpenAI؟

في نوفمبر 2025، شهدت صناعة التكنولوجيا تحولاً جذرياً. لوقت طويل، اعتُبرت OpenAI ملكاً لا يُمس في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد - بمثابة داود يُظهر لعمالقة وادي السيليكون كيفية عمل الابتكار. لكن هذه الهالة من الحصانة بدأت تتبدد. مع إصدار Google Gemini 3 والظهور السريع لنماذج كلود من Anthropic، انقلبت الأمور. ما بدأ كمسيرة منتصرة نحو الذكاء الاصطناعي الفائق، تحول الآن بالنسبة لـ OpenAI إلى معركة وجودية ضد الركود التكنولوجي والواقع الاقتصادي.

الوضع متناقض: لم تكن OpenAI قط بهذه القيمة في سوق الأسهم، ومع ذلك لم تكن ريادتها التكنولوجية قط أكثر هشاشةً من الآن. وبينما تغامر شركة سام ألتمان، التي تبلغ قيمتها 500 مليار دولار، بدخول مجالٍ عادةً ما يكون حكرًا على شركات التكنولوجيا العملاقة العريقة، توجد فجوة خطيرة بين قيمتها السوقية وقدرتها على تحقيق الأرباح. فإيراداتها السنوية البالغة 13 مليار دولار تُمثل تناقضًا صارخًا مع الخسائر الفادحة والتزامات البنية التحتية التي تُقدر بمئات المليارات. لقد نجح نموذج النمو الطموح هذا طالما كانت OpenAI تُقدم أفضل منتج في السوق بلا منازع. لكن هذه الفرضية نفسها قد انهارت الآن.

مع جيميني 3، لم تكتفِ جوجل بمواكبة التكنولوجيا، بل تفوقت على OpenAI في مجالات حيوية. فمن خلال عودة التدريب المسبق والتكامل الشامل في نظامها البيئي الخاص، يُثبت عملاق محركات البحث أن الموارد المالية الكبيرة، والأجهزة الخاصة، وعقود الخبرة في معالجة البيانات، تتفوق في النهاية على ميزة الريادة التي تتمتع بها الشركات الناشئة. إن إعادة التنظيم الاستراتيجي المتسرعة لشركة OpenAI - التي يرمز إليها المشروع الداخلي "شالوتبيت" - تُعدّ اعترافًا بأن رهانها السابق على "نماذج التفكير" البحتة لم يُفلح.

تُحلل المقالة التالية تشريح هذا التحول في السلطة. وتُلقي الضوء على كيف أن سوء التقدير التقني، والتعاملات المالية المُعقدة، وتجدد المنافسة، تُشكل مزيجًا سامًا قد يُعيد تعريف ليس فقط مستقبل OpenAI، بل أيضًا هيكل صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

مناسب ل:

• هل هذه ثورة الذكاء الاصطناعي؟ جيميني 3.0 ضد أوبن إيه آي: لا يتعلق الأمر بالنموذج الأفضل، بل بالاستراتيجية الأفضل.

تكافح الطليعة السابقة للذكاء الاصطناعي من أجل مستقبلها - في حين تعمل جوجل على تغيير ميزان القوى بالقوة التكنولوجية الخام.

شهد السباق العالمي نحو الهيمنة على الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في نوفمبر 2025. فما اعتُبر لسنوات ريادةً راسخةً لشركة OpenAI، تحوّل في غضون أشهر إلى موقف دفاعي محفوف بالمخاطر. لم يُمثّل إطلاق جوجل لبرنامج Gemini 3 إنجازاً تكنولوجياً بارزاً فحسب، بل شكّل أيضاً تحدياً للافتراضات الأساسية حول بنية سوق الذكاء الاصطناعي. في مذكرة داخلية، حذّر سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، موظفيه من أوقات عصيبة قادمة، وأقرّ بأن التطورات الأخيرة التي حققتها جوجل قد تُشكّل رياحاً اقتصادية معاكسة مؤقتة للشركة. يكشف هذا التقييم الصريح، على غير العادة، عن هشاشة موقف بدا، حتى وقت قريب، عصياً على الصمود.

لا يتضح حجم هذا التحول إلا في سياق منطق تقييم القطاع. تُقدر قيمة OpenAI حاليًا بحوالي 500 مليار دولار، إلا أنها لا تُحقق سوى 13 مليار دولار من الإيرادات السنوية. ويستند هذا التباين الشديد بين القيمة السوقية والإيرادات الفعلية إلى افتراض النمو الهائل والتفوق التكنولوجي المُستدام. يُقوّض نموذج Gemini 3 من Google هذين الافتراضين في آنٍ واحد. يتفوق هذا النموذج على نموذج GPT-5.1 من OpenAI في جميع معايير التقييم القياسية تقريبًا، مما يُظهر قدراتٍ لا تزال OpenAI نفسها تسعى جاهدةً لتطويرها.

تمتد التداعيات الاقتصادية إلى ما هو أبعد من مجرد التحولات قصيرة الأجل في حصة السوق. تخسر OpenAI ما يقارب ثمانية مليارات دولار سنويًا، مسجلةً خسارة قدرها خمسة مليارات دولار العام الماضي. ولا يمكن تغطية هذا العجز إلا بتدفقات رأس المال المستمرة، والتي تعتمد بدورها على ثقة المستثمرين في ريادتها التكنولوجية. فإذا تآكلت هذه القيادة، ينهار منطق التمويل بأكمله. يشبه الوضع قطارًا فائق السرعة ينفد وقوده بينما لا يزال يسير بأقصى سرعته.

المصدر الأساسي للمذكرة الداخلية لسام ألتمان هو The Information، وهي مطبوعة إخبارية متخصصة في صناعة التكنولوجيا.

نُشرت المذكرة في الأصل بواسطة The Information في 20 نوفمبر 2025. عنوان المقال الأصلي هو "مذكرة ألتمان تتوقع "أجواءً صعبة" بسبب عودة جوجل إلى الواجهة" أو "الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI يستعد للرياح الاقتصادية المعاكسة المحتملة التي تلحق بجوجل التي استعادت عافيتها".

وقد التقطت العديد من وسائل الإعلام الأخرى لاحقًا نشر المذكرة التي نشرتها صحيفة "ذا إنفورميشن"، بما في ذلك:

• صحيفة تايمز أوف إنديا
• صحيفة إيكونوميك تايمز
• توقعات الأعمال
• مستقبلية

كانت المذكرة بحد ذاتها رسالة داخلية من سام ألتمان إلى موظفي OpenAI، ويبدو أنها سُرّبت لموقع The Information من مصدر داخل الشركة. في المذكرة، حذّر ألتمان من "رياح اقتصادية معاكسة مؤقتة" نتيجةً لتقدم جوجل، وصرّح بأنه يتوقع "أجواءً صعبة".

تشريح الاختراق التكنولوجي

يعتمد نجاح جوجل مع جيميني 3 على إعادة تقييم جذرية لمنهجية تطوير يُفترض أنها منهكة. اعتبر البعض في مجتمع البحث أن مرحلة ما قبل التدريب، وهي المرحلة الأساسية التي تتعلم فيها نماذج الذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات الضخمة، قد استُنفدت إلى حد كبير. يبدو أن مبادئ التوسع، التي وعدت لسنوات بتحسينات متوقعة في الأداء من خلال نماذج أكبر وبيانات أكثر، قد وصلت إلى حدودها المادية والاقتصادية. استجابت OpenAI بتحويل تركيزها الاستراتيجي إلى ما يُسمى بنماذج الاستدلال مثل o1، التي تُحسّن أدائها من خلال أوقات تفكير أطول أثناء الاستدلال.

ومع ذلك، أثبتت جوجل أن المعالج، الذي كان يُفترض أنه محكوم عليه بالفشل، لا يزال يتمتع بإمكانيات هائلة. لخص ديميس هاسابيس، رئيس جوجل ديب مايند، هذه الرؤية بإيجاز: على الرغم من عدم وجود قفزات هائلة في الأداء من جيل إلى جيل، إلا أن عوائد الاستثمار في التدريب المسبق لا تزال ممتازة. حقق جيميني 3 برو نسبة 91.9% على معيار GPQA Diamond للتفكير العلمي على مستوى الدكتوراه، متجاوزًا GPT-5.1 بنحو أربع نقاط مئوية. والأكثر إثارة للإعجاب هو أدائه في التفكير البصري المجرد: مع نسبة 31.1% على معيار ARC-AGI-2، ضاعف جيميني 3 أداء GPT-5.1 تقريبًا، متفوقًا على سابقه بأكثر من ستة أضعاف.

تتجلى الأهمية الاقتصادية لهذا التفوق التكنولوجي في مجالات تطبيقية ملموسة. ففي مجال حل المشكلات الخوارزمية، حقق Gemini 3 Pro تصنيف Elo بلغ 2439 على LiveCodeBench Pro، متفوقًا بنحو 200 نقطة على GPT-5.1. هذا ليس مقياسًا أكاديميًا، بل مؤشر مباشر على إنتاجية المطورين الذين يستخدمون هذه النماذج. في سوق تُولّد فيه OpenAI 70% من إيراداتها من الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات (API) وعملاء المؤسسات، يُترجم النقص التكنولوجي إلى خسائر فورية في الإيرادات.

ظهرت مشاكل التدريب المسبق لشركة OpenAI خلال تطوير GPT-5، حيث لم تعد تحسينات التوسع التقليدية فعّالة. أدركت الشركة أن الأساليب التقليدية لتحسين الأداء فقدت فعاليتها. استجابةً لذلك، طورت OpenAI GPT-5 بميزانية تدريب مسبق أقل بكثير من GPT-4.5، لكنها عوّضت ذلك بتحسين مكثف لما بعد التدريب باستخدام التعلم التعزيزي. أثبتت هذه الاستراتيجية نجاحها على المدى القصير، لكنها خلقت ثغرة هيكلية: تخصصت OpenAI في منهجية تُهمل، مع أنها تُولّد قدرات مبتكرة، أسس النموذج الأساسية.

إعادة التموضع الاستراتيجي ومشروع شالوتبيت

لا تقتصر مذكرة ألتمان على تشخيص المشكلة فحسب، بل تُحدد أيضًا استراتيجية OpenAI المضادة. ويتمثل جوهرها في تطوير نموذج جديد، يُسمى "شالوتبيت"، مُصمم خصيصًا لمعالجة أوجه القصور التي تم تحديدها قبل التدريب. الاسم بحد ذاته برمجي: ينمو الكراث بشكل سيئ في تربة الخث، والركيزة بعيدة كل البعد عن المثالية. وبذلك، تُشير OpenAI إلى إدراكها أن أساس نماذجها الحالية يعاني من نقاط ضعف لا يمكن معالجتها من خلال تحسين السطح.

يُعد تطوير شالوتبيت جزءًا من إعادة تنظيم استراتيجي أوسع نطاقًا. في مذكرته، يُشدد ألتمان على ضرورة التركيز على رهانات طموحة للغاية، حتى لو أدى ذلك إلى وضع OpenAI في وضع غير مواتٍ مؤقتًا. ومن هذه الرهانات أتمتة أبحاث الذكاء الاصطناعي نفسها، وهو نهجٌ شامل يهدف إلى تقصير دورات تطوير النماذج الجديدة بشكل كبير. هذا ليس مجرد تحسين للكفاءة، بل هو محاولة لتغيير قواعد اللعبة جذريًا: إذا استطاعت أنظمة الذكاء الاصطناعي تسريع تطورها، فقد يُقلل ذلك من المزايا الهيكلية للاعبين الراسخين ذوي الموارد الهائلة.

يبرز الوضع المالي لشركة OpenAI إلحاح هذه الاستراتيجية. يجب على الشركة تحقيق الربحية بحلول عام 2029 للوفاء بالتزاماتها المتعلقة بالبنية التحتية تجاه مايكروسوفت وشركاء آخرين. تبلغ هذه الالتزامات حوالي 60 مليار دولار سنويًا، مقارنةً بالتزامات البنية التحتية السحابية الحالية التي تتجاوز 650 مليار دولار خلال السنوات القليلة المقبلة. يُبرز التفاوت بين هذه الالتزامات والإيرادات الحالية البالغة 13 مليار دولار حجم المشكلة.

في الوقت نفسه، تنتهج OpenAI استراتيجية تنويع لتقليل اعتمادها على مايكروسوفت. يسمح تعديل الشراكة الذي أُعلن عنه في يناير 2025 لشركة OpenAI، ولأول مرة، بالاستفادة من موارد الحوسبة من منافسين مثل أوراكل. وبينما تحتفظ مايكروسوفت بحق الشفعة في الحصول على سعة جديدة، فقد تم كسر هذا الحق الحصري. بالنسبة لـ OpenAI، قد يعني هذا وصولاً أسرع إلى مجموعات وحدات معالجة الرسومات الضخمة اللازمة لتدريب النماذج الجديدة. من المقرر أن تستثمر مبادرة Stargate، وهي نتاج تعاون بين OpenAI وأوراكل وسوفت بنك ومايكروسوفت، 500 مليار دولار في مراكز البيانات على مدى أربع سنوات. وقد بدأ تشغيل أول منشأة في أبيلين، تكساس، مع مجموعات وحدات معالجة الرسومات Nvidia GB200.

الهشاشة الاقتصادية لنموذج الأعمال

تعتمد نماذج أعمال شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة على رهان ضمني على تأثيرات الشبكة والاحتكار التكنولوجي. وقد اتبعت OpenAI هذه الاستراتيجية بنجاح كبير: فقد وصل عدد مستخدمي ChatGPT النشطين أسبوعيًا إلى ما يقارب 700 إلى 800 مليون في نوفمبر 2025، أي ضعف عددهم في فبراير. وتعالج المنصة 2.5 مليار استعلام يوميًا، وتحتل المرتبة الخامسة بين أكثر المواقع زيارةً حول العالم. قد تبدو هذه القاعدة من المستخدمين في البداية بمثابة حصن منيع، لكن معدلات التحويل تكشف عن نقطة ضعف أساسية: يدفع حوالي 4% إلى 10% فقط من المستخدمين اشتراكًا.

لذا، تعتمد الجدوى الاقتصادية على افتراضين أساسيين: أولًا، أن قاعدة المستخدمين في نموّ مطرد، بحيث تُمكّن حتى معدلات التحويل الصغيرة من زيادة الإيرادات المطلقة؛ ثانيًا، أن التفوق التكنولوجي يُلزم المستخدمين بالمنصة، وأن تكاليف الانتقال إلى المنافسين لا تزال مرتفعة. يُقوّض برنامج جيميني 3 من جوجل كلا الافتراضين. فالتكافؤ التقني، أو حتى الدونية، يجعل OpenAI مُزوّدًا بديلًا في سوقٍ تتزايد فيه السلع.

يُفاقم هيكل التكلفة هذه المشكلة. يتطلب تدريب نماذج اللغات الكبيرة ونشرها عمليًا موارد حوسبة هائلة. تتجاوز ميزانيات الحوسبة لمشاريع OpenAI 450 مليار دولار أمريكي من عام 2024 إلى عام 2030، مع التزامات إجمالية تبلغ حوالي 650 مليار دولار أمريكي، بعضها يمتد إلى ما بعد عام 2030. يجب تبرير هذه الاستثمارات بالإيرادات، والتي تعتمد بدورها على حصتها السوقية. تنشأ حلقة مفرغة: إذا فقدت OpenAI حصتها السوقية، تنخفض الإيرادات، مما يحد من قدرتها على الاستثمار أكثر، وبالتالي يُضعف تنافسيتها التكنولوجية أكثر.

توضح التحليلات المقارنة حجم المشكلة. تُقدر قيمة شركة أنثروبيك، وهي منافس مباشر يستخدم نموذج كلود، حاليًا بـ 170 مليار دولار أمريكي، مع إيرادات سنوية متوقعة قدرها 4 مليارات دولار أمريكي. ستحتاج شركتا OpenAI وAnthropic معًا إلى تحقيق إيرادات مجمعة تتجاوز 300 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 لتبرير تقييماتهما الحالية - بافتراض هامش تدفق نقدي حر بنسبة 27%، وهو هامش مماثل لـ Alphabet أو Microsoft. وبالمقارنة، من المتوقع أن تحقق Nvidia، الشركة الرائدة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي، إيرادات قدرها 350 مليار دولار أمريكي فقط بحلول عام 2030.

جوجل كحامل ميزة هيكلية

يختلف موقع جوجل في سباق الذكاء الاصطناعي اختلافًا جوهريًا عن موقع OpenAI، نظرًا لاندماجها في منظومة راسخة ذات مصادر دخل متنوعة. تُحقق الشركة إيرادات سنوية تزيد عن 300 مليار دولار، معظمها من الإعلانات والخدمات السحابية، مما يُتيح اعتبار تطوير الذكاء الاصطناعي استثمارًا استراتيجيًا لا يتطلب بالضرورة تحقيق ربح على المدى القصير. تُمكّن هذه المتانة المالية جوجل من التجربة والاستثمار في مجالات تواجه فيها شركات الذكاء الاصطناعي المتخصصة، مثل OpenAI، ضغوطًا فورية لتحقيق الإيرادات.

مزايا التوزيع لا تقل أهمية. تُدمج جوجل نظام جيميني في محرك بحثها، الذي يُعالج مليارات الاستعلامات يوميًا، وفي جيميل الذي يستخدمه أكثر من 1.5 مليار مستخدم، وفي مستندات جوجل وجداول بياناتها ومجموعة أدوات Workspace بأكملها. هذا الانتشار الواسع يُتيح للمستخدمين فرصةً للتفاعل السلبي: إذ يصادف المستخدمون جيميني في سير عملهم الرقمي اليومي دون الحاجة للبحث النشط عن أدوات الذكاء الاصطناعي. حتى لو تفوق أداء GPT-5.1 أو Claude Sonnet 4.5 بشكل طفيف في معايير محددة، فإن جوجل تضع نموذجها أمام أعين مليارات المستخدمين.

يُعزز التكامل الرأسي التكنولوجي هذه المزايا. تُطوّر جوجل شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستخدام وحدات معالجة Tensor (TPUs)، وتُسيطر على البنية التحتية السحابية بأكملها، وتمتلك موارد تدريب فريدة مُكتسبة عبر عقود من جمع البيانات. يُقلّل هذا التحكّم في سلسلة القيمة بأكملها التكاليف ويُتيح تحسينات غير متاحة لمُزوّدي الخدمات الخارجيين. وكما عبّر أحد مُعلّقي Reddit بإيجاز: تُسيطر جوجل على الأجهزة، ومراكز البيانات، وقنوات التوزيع، والمعلومات نفسها.

تُحذّر السوابق التاريخية من المبالغة في تقدير الريادة السوقية المبكرة. فقد هيمن إنترنت إكسبلورر على سوق المتصفحات في أواخر التسعينيات بحصة سوقية تجاوزت 90%، وكان يُعتبر مُستعصيًا على التجاوز، لكنه هُمّش خلال عقد من الزمن أمام بدائل متفوقة تقنيًا. أما ياهو وAOL، اللتان كانتا تُمثّلان في السابق وسيلةً للوصول إلى الإنترنت، فقد حلّت محلهما جوجل وشركات أخرى. وغالبًا ما تكون مزايا الريادة في أسواق التكنولوجيا مؤقتة إذا لم يُتغلّب على عيوب هيكلية، مثل ضعف التكامل الرأسي أو الهشاشة المالية.

منظور المستثمر ومخاطر التقييم

يُمثل تقييم OpenAI البالغ 500 مليار دولار أمريكي أحد أشد التباينات بين الأرباح الحالية والقيمة السوقية في تاريخ صناعة التكنولوجيا. ويشير هذا التقييم إلى مضاعف إيرادات يبلغ حوالي 38، بينما تُتداول أسهم شركات التكنولوجيا العملاقة العريقة بمضاعفات تتراوح بين 5 و15. ويستند مبرر هذه الزيادة إلى افتراض أن OpenAI ستستحوذ على حصة غير متناسبة من سوق الذكاء الاصطناعي الناشئ.

يتزايد تحدي هذا الافتراض للتطورات التجريبية. تجاوزت جولة التمويل الأخيرة في مارس 2025، والتي قيّمت OpenAI بـ 300 مليار دولار، قيمة الاكتتاب خمسة أضعاف. أما الجولة التالية في نوفمبر، والتي رفعت قيمتها إلى 500 مليار دولار، فقد جُمعت بشكل رئيسي من خلال مبيعات ثانوية للأسهم الحالية، وليس من خلال ضخ رؤوس أموال جديدة. يشير هذا إلى تحول في التوجهات: إذ يستغل المستثمرون الأوائل فرص تحقيق أرباح جزئية، بينما يقل استعداد المستثمرين الجدد لتقديم رأس مال أولي إضافي.

لا مفر من تشبيه فقاعة الإنترنت بفقاعة الإنترنت. وقد صرّح سام ألتمان نفسه علنًا بتوقعه فقاعة ذكاء اصطناعي، مقارنًا ظروف السوق بظروف طفرة الإنترنت، ومحذرًا من نشوة المستثمرين المفرطة. في الوقت نفسه، يُتوقع إنفاق تريليونات الدولارات على توسيع مراكز البيانات، ويستجيب لمخاوف الاقتصاديين بحثّ الجميع على ترك OpenAI تقوم بدورها. يُذكّر هذا الخطاب بغطرسة أواخر التسعينيات، عندما تم تجاهل أسئلة التقييم الأساسية مع الإشارة إلى نموذج جديد.

حسب محللين من رويترز ومؤسسات أخرى، ستحتاج OpenAI وAnthropic إلى تحقيق إيرادات سنوية مجمعة تتجاوز 300 مليار دولار بحلول عام 2030 لتبرير تقييماتهما المجمعة. هذا يعني أن الشركتين معًا ستحتاجان إلى تحقيق إيرادات تعادل تقريبًا إيرادات Nvidia، الشركة الرائدة بلا منازع في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي. ونظرًا للمنافسة الشديدة من جوجل ومايكروسوفت وميتا والعديد من الشركات الأخرى، يبدو هذا السيناريو مستبعدًا بشكل متزايد.

يتفاقم الوضع بسبب التطورات في سوق الذكاء الاصطناعي الأوسع. أشارت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) إلى أن 95% من الشركات لا تحقق عوائد ملموسة على استثماراتها في الذكاء الاصطناعي التوليدي. وقد أدى هذا الاكتشاف إلى موجة بيع واسعة النطاق في قطاع التكنولوجيا في نوفمبر، حيث انخفضت أسهم إنفيديا بنسبة 3.5% وبالانتير بنحو 10%. وتتفاعل الأسواق بقلق متزايد مع أي مؤشر على عدم تحقق العوائد المرجوة من الذكاء الاصطناعي.

خبرتنا في الولايات المتحدة 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

نهضة عصر ما قبل التدريب والإنجازات الخوارزمية

يُمثل نجاح جوجل مع جيميني 3 إعادة تأهيل للتدريب المسبق كمصدر رئيسي لتحسين الأداء. يتناقض هذا التطور مع الروايات التي كانت تُعلن نهاية التوسع. الواقع أكثر تعقيدًا: فبينما لم يعد التدريب المسبق يُحقق قفزات هائلة، إلا أنه لا يزال من الممكن تحقيق تحسينات منهجية وكبيرة عند استخدام الأساليب الصحيحة.

تدمج بنية جيميني 3 العديد من الابتكارات الخوارزمية. يستخدم النموذج بنيةً تعتمد على مزيج من الخبراء، طوّرها جيف دين، كبير العلماء في جوجل ديب مايند. تُفعّل هذه البنية جزءًا صغيرًا فقط من معلمات كل استعلام، مما يُمكّن من تحقيق الكفاءة مع الحفاظ على سعة عالية. كما يُظهر جيميني 3 قدراتٍ في التكامل متعدد الوسائط تتجاوز مجرد ترجمة النصوص إلى الصور، لتشمل مهام التفكير البصري المعقدة.

يُمثل وضع التفكير العميق في جيميني 3 استجابة جوجل لنماذج التفكير المنطقي في OpenAI. فبدلاً من اعتبار التدريب المسبق والتفكير المنطقي نموذجين متنافسين، تدمج جوجل كليهما. يحقق التفكير العميق نسبة 41% في اختبار Humanity's Last Exam بدون أدوات مساعدة، و45.1% في ARC-AGI-2 مع تنفيذ التعليمات البرمجية. تُثبت هذه النتائج أن التناقض بين التدريب المسبق والحوسبة أثناء الاختبار تناقض خاطئ: فالأنظمة المثالية تجمع بين كلا النهجين.

لا يمكن المبالغة في أهمية هذه النتيجة لديناميكيات المنافسة. تخصصت OpenAI في الحوسبة التجريبية لأن التوسع قبل التدريب لم يعد فعالاً. تُثبت جوجل الآن أن التدريب قبل التدريب لا يزال واعداً إذا ما تم اتباعه بشكل صحيح. هذا يعني أن OpenAI لم تتخلف عن الركب التكنولوجي فحسب، بل اعتمدت استراتيجياً على منهجية أثبتت عدم اكتمالها.

عبّر ديميس هاسابيس عن هذه الرؤية المتكاملة في عدة مقابلات. وأكد أن الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام يتطلب ابتكارات متعددة، وليس مجرد التوسع. تشمل هذه الابتكارات أنظمة وكلاء قادرة على تتبع المهام المعقدة على مدى فترات زمنية طويلة، ونماذج عالمية تُطوّر تمثيلات داخلية للواقع المادي، وقدرات تعلم فوقي تُمكّن الأنظمة من التعميم من عدد محدود من الأمثلة. تستثمر جوجل بشكل منهجي في جميع هذه المجالات، بينما ركزت OpenAI بشكل أساسي على التفكير المنطقي.

مناسب ل:

• استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في مقارنة عالمية: مقارنة (الولايات المتحدة الأمريكية مقابل الاتحاد الأوروبي مقابل ألمانيا مقابل آسيا مقابل الصين)

دور نماذج الاستدلال وحدودها

يُمثل نموذج O1 من OpenAI وخلفاؤه نقلة نوعية جوهرية في تطوير الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التوسع بشكل أساسي عبر نماذج أكبر وبيانات تدريب أكثر، تستثمر هذه الأنظمة وقت الحوسبة أثناء الاستدلال لتطوير سلاسل تفكير أطول. وقد حقق هذا النهج نجاحًا باهرًا في مجالات محددة، لا سيما الرياضيات والبرمجة والمنطق الرسمي، حيث تُعدّ النتائج القابلة للتحقق بمثابة تغذية راجعة.

مع ذلك، تتزايد وضوح قيود هذا النهج. فقد أظهرت دراسة أجراها باحثو شركة آبل أن أداء نماذج الاستدلال يتراجع بشكل ملحوظ عند تعديل المسائل ولو بشكل طفيف. ويؤدي تغيير الأرقام أو الأسماء في المسائل الرياضية وحدها إلى انخفاض ملحوظ في الأداء. والأخطر من ذلك: أن إضافة معلومات غير ذات صلة منطقية، وإن كانت معقولة ظاهريًا، تسببت في انخفاض الأداء بنسبة 17.5% في إصدار o1-preview، و29.1% في إصدار o1-mini، وما يصل إلى 65.7% في النماذج ذات الأداء الأقل.

تشير هذه النتائج إلى أن نماذج الاستدلال لا تُطوّر في الواقع استراتيجيات عامة لحل المشكلات، بل تُحاكي في المقام الأول الأنماط المُكتسبة. وتتصرف هذه النماذج كطلاب حفظوا أنواعًا مُحددة من المشكلات، لكنهم يفشلون عند مواجهة صياغات مُختلفة قليلاً. هذا ليس مجرد نقد أكاديمي، بل له آثار عملية مباشرة: ففي التطبيقات العملية التي تتضمن مشكلات مُعقدة ومتعددة الجوانب دون صياغات مُوحدة، تظل هذه الأنظمة غير موثوقة.

يُفاقم هيكل تكلفة نماذج الاستدلال من محدوديتها. فعلى عكس النماذج التقليدية، حيث يُعدّ التدريب المسبق المرحلة الأكثر كثافةً في الحوسبة، تنعكس هذه العلاقة في نماذج الاستدلال. إذ يُصبح التدريب اللاحق والاستدلال عامل التكلفة السائد، مما يجعل التوسع صعبًا من الناحية الاقتصادية. ويتعيّن على OpenAI إنفاق قدر أكبر بكثير من الحوسبة لكل استعلام o1 مقارنةً باستعلامات GPT-4 المماثلة، دون أن يكون المستخدمون على استعداد لدفع مبلغ أكبر نسبيًا.

قد يكون دمج جوجل لقدرات الاستدلال في النماذج المُحسّنة للتدريب المسبق نهجًا أفضل. يحقق Gemini 3 المزود بـ Deep Think أداءً استدلاليًا مماثلًا أو أفضل من o1، ولكنه مبني على أساس أقوى. هذا يشير إلى أن البنية المثالية لا تستخدم الاستدلال كبديل للتدريب المسبق، بل كمُكمّل لنموذج أساسي قوي.

ديناميكيات المنافسة ومواكبة أنثروبيك

تُرسّخ عائلة كلود من أنثروبيك، وتحديدًا سونيت 4.5، مكانتها كقوة فعّالة في منافسة الذكاء الاصطناعي. حقّق كلود سونيت 4.5 نسبة 77.2% في اختبار SWE-bench Verified Benchmark لمشاكل هندسة البرمجيات العملية، مما يجعله النموذج الرائد في هذا المجال التطبيقي الحساس. مع الحوسبة المتوازية في وقت الاختبار، يرتفع هذا الأداء إلى 82%، وهو مستوى لا يُمكن لـ GPT-5.1 ولا Gemini 3 تحقيقه.

يُنشئ التركيز الاستراتيجي لشركة أنثروبيك على الأمن والتوافق بيئةً متخصصةً تتميز برغبةٍ مُلِحّةٍ في الدفع. تُولي الشركات في القطاعات شديدة التنظيم، مثل المالية والرعاية الصحية والأمن السيبراني، أولويةً متزايدةً للنماذج التي تُدمج آلياتٍ أمنيةً فعّالة بشكلٍ واضح. يُحقق برنامج كلود سونيت 4.5 نسبة 98.7% في معايير الأمان، ويُظهر انخفاضًا في الميل إلى التملق والخداع والسعي وراء السلطة والتحليل الوهمي. هذه الخصائص ليست مجرد ميزات تسويقية، بل تُعالج مخاوف حقيقية لدى عملاء المؤسسات.

إن قدرة Claude Sonnet 4.5 على تحمل مهام التفكير المنطقي المعقدة ومتعددة المراحل وتنفيذ الشيفرة البرمجية لأكثر من 30 ساعة، تجعله نموذجًا مثاليًا للوكلاء المستقلين. يشهد هذا السوق نموًا سريعًا، حيث تدير أنظمة الذكاء الاصطناعي سير العمل الموسّعة بشكل مستقل. تتنافس كل من OpenAI وGoogle في هذا القطاع، إلا أن Anthropic اكتسبت ميزةً بفضل تخصصها المبكر.

يعكس تسعير كلود هذا التموضع. بسعر ثلاثة دولارات لكل مليون رمز إدخال و15 دولارًا لكل مليون رمز إخراج، يقع كلود في شريحة الأسعار المتوسطة، أرخص من GPT-5.1 في العديد من حالات الاستخدام، ولكنه أغلى من بعض البدائل مفتوحة المصدر. يشير هيكل التسعير هذا إلى استراتيجية أنثروبيك: ليس في السوق الشامل من خلال الأسعار المنخفضة، بل في الشريحة المتميزة من خلال الجودة والأمان الفائقين.

يبدو تقييم أنثروبيك البالغ 170 مليار دولار، مع إيرادات سنوية متوقعة قدرها 4 مليارات دولار، أقل تطرفًا من تقييم أوبن إيه آي المتعدد، ولكنه يظل طموحًا. يختلف منطق المستثمرين: إذ تضع أنثروبيك نفسها كهدف استحواذ أو لاعب طويل الأجل في سوق احتكاري قليل، وليس كجهة مهيمنة على السوق. ومن المفارقات أن هذا الطموح الأكثر تواضعًا قد يكون أكثر استدامة من استراتيجية أوبن إيه آي القائمة على مبدأ "الكل أو لا شيء".

ندرة البيانات والحلول الاصطناعية

يُمثل الندرة المتزايدة لبيانات التدريب عالية الجودة تحديًا أساسيًا يواجه جميع مطوري الذكاء الاصطناعي. تُقدّر شركة Epoch AI أن النماذج تُدرّب حاليًا باستخدام ما بين 4.6 و17.2 تريليون رمز. وقد استُهلكت بالفعل غالبية نصوص الإنترنت المتاحة مجانًا. لم يعد من الممكن تحقيق تحسينات مستقبلية في الأداء بمجرد زيادة حجم مجموعات بيانات التدريب، بل يتطلب الأمر بيانات أعلى جودة أو أكثر تنوعًا.

تُناقش البيانات الاصطناعية، أي محتوى التدريب المُولّد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، كحلٍّ محتمل. هذا النهج مُتناقضٌ بطبيعته: إذ يجب تدريب النماذج على بيانات مُولّدة من نماذج سابقة. وهذا ينطوي على خطر انهيار النموذج، حيث تتفاقم الأخطاء والتحيزات على مرّ الأجيال. ومع ذلك، فإن مجموعات البيانات الاصطناعية المُنتقاة بعناية، مع مراعاة التنوع وضوابط الجودة، يُمكن أن تُولّد حالاتٍ نادرةً لا تحدث في البيانات الطبيعية.

تتمتع جوجل بمزايا هيكلية في جمع البيانات من خلال محرك بحثها، وجيميل، ويوتيوب، وخرائط جوجل، والعديد من الخدمات الأخرى التي تُنتج باستمرار بيانات جديدة ومتنوعة من صنع الإنسان. هذه التدفقات من البيانات ليست ضخمة فحسب، بل هي أيضًا مُهيكلة بشكل طولي، مما يُتيح تحديد الأنماط والتطورات الزمنية. تفتقر OpenAI إلى مصادر بيانات قابلة للمقارنة، إذ تعتمد بشكل متزايد على الشراكات مع الناشرين، واتفاقيات الترخيص مع شركات الإعلام، وتوليد البيانات الاصطناعية.

يُفاقم الوضع القانوني هذا التفاوت. فالدعاوى القضائية العديدة التي رفعها الناشرون والمؤلفون ضد OpenAI بتهمة انتهاك حقوق النشر قد تُقيّد الوصول إلى البيانات التاريخية وتجعل أنشطة استخراج البيانات المستقبلية محفوفة بالمخاطر القانونية. ويمكن لجوجل أن تُجادل بأن زحف المواقع الإلكترونية لفهرسة البحث ممارسة راسخة وسليمة قانونيًا تُفيد تطوير الذكاء الاصطناعي. ويُضيف هذا الغموض القانوني مخاطر إضافية إلى OpenAI لا تتحملها شركات التكنولوجيا العملاقة العريقة بنفس القدر.

الذكاء الفائق باعتباره رهانًا طويل الأمد

تُشدد مذكرة ألتمان مرارًا وتكرارًا على ضرورة التركيز على تحقيق الذكاء الفائق، رغم الضغوط التنافسية قصيرة الأجل. يُعدّ هذا الخطاب استراتيجيًا: فهو يُبرر الاستثمارات والخسائر الحالية بالإشارة إلى مكاسب تحويلية في المستقبل. يشير الذكاء الفائق إلى أنظمة ذكاء اصطناعي افتراضية تتفوق على الذكاء البشري في جميع المجالات ذات الصلة، ولديها القدرة على تسريع تطورها الذاتي.

تتفاوت تقديرات الخبراء لتوقيت هذا التطور بشكل كبير. تشير تحليلات أكثر من 8500 تنبؤ إلى أن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، وهو مقدمة للذكاء الفائق، سيتم بين عامي 2040 و2045. وتتوقع بعض الشخصيات البارزة، مثل داريو أمودي من أنثروبيك وإيلون ماسك، تواريخ أبكر بكثير، في بعض الحالات بين عامي 2026 و2029. وقد حدد سام ألتمان نفسه عام 2029 كتاريخ مستهدف.

تكمن الأهمية الاقتصادية لهذا النقاش في منطق التقييم: إذا كان تحقيق الذكاء الفائق ممكنًا خلال خمس سنوات، وظلت OpenAI رائدة في تطويره، فهذا يُبرر تقريبًا أي تقييم حالي. ومع ذلك، إذا كان الذكاء الفائق على بُعد 20 عامًا أو لم تحافظ OpenAI على ريادتها، فإن أساس التقييم ينهار. وبالتالي، لا يراهن المستثمرون على التكنولوجيا فحسب، بل يراهنون أيضًا على جداول زمنية محددة ومواقع سوقية في سيناريوهات مستقبلية افتراضية.

إن أتمتة أبحاث الذكاء الاصطناعي، التي يحددها ألتمان كمحور رئيسي، قد تُختصر هذه الجداول الزمنية. فالأنظمة التي تُولّد فرضيات، وتُصمّم تجارب، وتُدرّب نماذج، وتُفسّر نتائج بشكل مستقل، ستُسرّع عملية التطوير بشكل كبير. وتعمل جوجل ديب مايند على مناهج مُماثلة، لا سيما من خلال دمج خوارزميات تخطيط مُشابهة لخوارزمية ألفاغو في نماذج اللغة. والسؤال ليس ما إذا كان سيتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الفوقي هذه، بل من سيُطبّقها أولاً.

هيكل السوق وتشكيل القلة الاحتكارية

يتطور سوق الذكاء الاصطناعي بسرعة ليتحول إلى احتكار قلة، مع وجود ثلاثة إلى خمسة لاعبين مهيمنين. تمتلك OpenAI وGoogle وAnthropic وMicrosoft وMeta الموارد المالية والكفاءات التقنية والبنية التحتية اللازمة للبقاء في صدارة المنافسة. لكن عوائق الدخول أصبحت الآن باهظة: إذ يكلف تدريب نموذج متطور مئات الملايين من الدولارات، ويتطلب الوصول إلى آلاف وحدات معالجة الرسومات المتطورة، ويتطلب فرقًا من الباحثين المتميزين.

تُقدم نماذج مفتوحة المصدر، مثل لاما وميسترال من ميتا وأولمو من ألين إيه آي، بدائل لحالات استخدام محددة، لكنها تتخلف عن نماذج الريادة الحصرية من حيث الأداء المطلق. تكمن أهميتها في المقام الأول في إتاحة قدرات الذكاء الاصطناعي للمطورين دون الحاجة إلى ميزانيات ضخمة، وفي خلق ضغط تنافسي يُخفف من أسعار الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات.

تُطوّر الصين في الوقت نفسه نظامها البيئي المستقل للذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع شركات مثل علي بابا كوين، وبايدو إرني، وبايت دانس، وغيرها. وتقترب هذه النماذج بشكل متزايد من التكافؤ مع الأنظمة الغربية، إلا أنها منفصلة جزئيًا عن السوق العالمية بسبب اختلاف الأطر التنظيمية، ومحدودية الوصول إلى الرقاقات المتطورة بسبب ضوابط التصدير، والحواجز اللغوية. وقد يؤدي البعد الجيوسياسي لتطوير الذكاء الاصطناعي إلى نشوء أنظمة بيئية موازية، مهيمنة إقليميًا، على غرار الإنترنت المُجزّأ.

بالنسبة لشركة OpenAI، يعني هذا الاحتكار القلة عدم استقرار المراكز الهامشية. فإما أن تُرسّخ الشركة مكانتها بشكل مستدام كواحدة من الأنظمة الرائدة القليلة، أو تُنحّى إلى مستوى ثانٍ يكاد يكون من المستحيل الترقية منه بسبب كثافة رأس المال. يُدرك المستثمرون هذه الديناميكية، مما يُفسر التقلب الشديد في التقييم: فمع النتائج الثنائية، تُعاد تقييم الاحتمالات باستمرار، وتؤدي التغييرات الطفيفة في تقييم الاحتمالات إلى تحولات كبيرة في التقييم.

التكامل الرأسي كضرورة استراتيجية

يُشير ترخيص مايكروسوفت لحقوق الملكية الفكرية لتصميم شرائح وأنظمة OpenAI في نوفمبر 2025 إلى إعادة تنظيم استراتيجي. تمنح هذه الاتفاقية مايكروسوفت وصولاً شاملاً إلى محفظة تصميم شرائح OpenAI الخاصة، وقد تُقلل بشكل كبير من دورات تطوير مايكروسوفت لمعالجات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. ويُعدّ هذا جزءًا من توجه أوسع نحو التكامل الرأسي، حيث يسعى مزودو الخدمات السحابية الرائدون إلى اكتساب سيطرة أكبر على أساسيات أجهزتهم.

تُطوّر جوجل وحدات معالجة الرسومات (TPUs) منذ سنوات، مُتحكّمةً بذلك في كامل البنية، من السيليكون إلى البرمجيات. تُطوّر أمازون رقاقات Trainium وInferentia الخاصة بها. تُستثمر مايكروسوفت بكثافة في مُسرّعات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يعكس هذا التوجه نحو السيليكون المُخصّص إدراكًا بأن وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للأغراض العامة ليست مثالية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المُحدّدة. يُمكن للرقاقات المُخصّصة تحقيق كفاءة أفضل بكثير لعمليات مُحدّدة، مما يُخفّض التكاليف ويُحسّن الأداء.

تفتقر OpenAI إلى هذا التكامل الرأسي. تعتمد الشركة على موردي شرائح خارجيين، أبرزهم Nvidia، وتستخدم بنية تحتية سحابية من Microsoft وOracle وغيرهما. تُسبب هذه التبعيات تكاليف باهظة وثغرات استراتيجية. قد تكون الشراكة مع Microsoft لترخيص الملكية الفكرية خطوة أولى نحو سد هذه الفجوة، لكن تطوير أجهزتها الخاصة يستغرق سنوات ويتطلب خبرة لا تزال OpenAI بحاجة إلى اكتسابها.

الآثار الاقتصادية كبيرة. يمكن لمشغلي النماذج، الذين يمتلكون أجهزة تحكم خاصة بهم، خفض تكاليفهم بمراحل عديدة، مما يتيح استراتيجيات تسعير أكثر تنافسية، أو، بدلاً من ذلك، ضمان هوامش ربح أعلى. يمكن لجوجل أن تقدم جيميني بأسعار تُسبب خسائر لشركة OpenAI، لأنها قادرة على خفض تكاليفها بشكل كبير من خلال استخدام TPU. هذا ليس احتمالاً نظرياً، بل هو واقع عملي يؤثر بالفعل على ديناميكيات السوق.

من Netscape وYahoo إلى OpenAI: هل يعيد التاريخ نفسه؟

تُشير تطورات عام ٢٠٢٥ إلى نهاية حقبة من الريادة المُطلقة لرواد قطاع الذكاء الاصطناعي. تواجه شركة OpenAI، كلاعبٍ محوري في ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي، تحدياتٍ جوهريةً تتمثل في التكافؤ التكنولوجي، والثغرات الهيكلية لشركات التكنولوجيا العملاقة العريقة، والهشاشة المالية. تواجه الشركة تحديًا في إدارة الأزمات المتزامنة: مواكبة جوجل تكنولوجيًا، وضمان الاستدامة المالية رغم الخسائر الفادحة، وإعادة التموضع الاستراتيجي في سوقٍ مُوحّدة، ومواجهة التعقيدات التشغيلية للنمو السريع.

يُظهر نجاح جوجل مع جيميني 3 أنه في الأسواق كثيفة التكنولوجيا، غالبًا ما تُقدم وفرة الموارد والتكامل الرأسي ورأس المال المرن مزايا هيكلية تُضاهي الابتكار المرن. وتُعدّ القدرة على تحمل الخسائر لسنوات ريثما تنضج المنتجات وتتحقق وفورات الحجم ميزةً لا تُقدر بثمن. يجب على OpenAI وشركات الذكاء الاصطناعي المماثلة، المتخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي فقط، تحقيق الربحية ضمن الأطر الزمنية التي تُمليها توقعات المستثمرين، بينما يُمكن لجوجل إجراء التجارب حتى تصبح الحلول جاهزةً تمامًا للسوق.

من المرجح أن يتميز مستقبل سوق الذكاء الاصطناعي باحتكارٍ من ثلاثة إلى خمسة مزودين مهيمنين، يشغل كلٌ منهم تخصصاتٍ استراتيجيةً مختلفة. جوجل كشركةٍ عامة متكاملة رأسيًا ذات توزيعٍ متميز، ومايكروسوفت كمُدمجٍ مُركزٍ على المؤسسات، وأنثروبيك كمتخصصةٍ في الأمن والتوافق، وميتا كمُدافعٍ عن برمجيات المصدر المفتوح في منظومات المطورين. لا يزال وضع OpenAI المستقبلي في هذه المجموعة غير مؤكد، ويعتمد بشكلٍ حاسم على ما إذا كان مشروع Shallotpeat سيُعالج أوجه القصور المُحددة في مرحلة ما قبل التدريب، وما إذا كانت الشركة قادرةً على بناء ميزةٍ تنافسيةٍ مستدامةٍ تتجاوز ريادتها التاريخية لعلامتها التجارية.

بالنسبة للمستثمرين وعملاء الشركات وخبراء التكنولوجيا، تعني هذه إعادة الهيكلة إعادة تقييم للمخاطر والفرص. ويزداد التشكيك في افتراض أن رواد السوق الأوائل سيدافعون عن مواقعهم. إن سرعة التغير التكنولوجي، وكثافة رأس المال في الأبحاث المتطورة، وقوة قنوات التوزيع الراسخة، كلها عوامل تُنشئ ديناميكية غالبًا ما تكون فيها المزايا الهيكلية أهم من قيادة الابتكار التاريخية. وستُظهر السنوات القادمة ما إذا كان رواد الابتكار الرشيق يمتلكون الموارد والرؤية الاستراتيجية اللازمة لمواجهة القوة الساحقة لشركات التكنولوجيا العملاقة، أم أن قصة نتسكيب وياهو وغيرهما من رواد الإنترنت الأوائل ستتكرر في عصر الذكاء الاصطناعي.

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

☑️ 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

استفد من الخبرة الواسعة التي تقدمها Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة | البحث والتطوير، والواقع المعزز، والعلاقات العامة، وتحسين الرؤية الرقمية - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط