الذكاء الاصطناعي المُدار في الولايات المتحدة الأمريكية: ما يغفله الجميع تقريبًا في الضجة الحالية حول الذكاء الاصطناعي

مخاطرة كبيرة، وتعقيد كبير: السبب الحقيقي وراء لجوء الشركات الأمريكية الآن إلى الاستعانة بمصادر خارجية لتطوير الذكاء الاصطناعي

عادةً ما يدور النقاش العام حول الذكاء الاصطناعي حول نماذج اللغة المذهلة، ومراكز البيانات الضخمة، وسباق التسلح بمليارات الدولارات بين عمالقة التكنولوجيا. لكن بعيدًا عن هذه الأضواء، يشهد الاقتصاد الأمريكي تحولًا هادئًا وعميقًا. لم يعد التركيز منصبًا على تطوير النماذج فحسب، بل على تشغيلها بسلاسة وأمان وربحية في الأعمال التجارية اليومية: ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي المُدار. وبسبب النقص الحاد في العمالة الماهرة، وارتفاع تكاليف التشغيل بشكل كبير، وتزايد تعقيد البيئة التنظيمية، تتخلى الشركات الأمريكية عن السيطرة على خوارزمياتها لصالح مزودي خدمات متخصصين. تتناول هذه المقالة أسباب ازدهار الذكاء الاصطناعي الحقيقي في قطاع الصيانة والتشغيل الذي يبدو غير ذي أهمية، وتُفنّد الخرافات المحيطة بأرقام المحللين الشائعة، وتكشف من هو المستفيد الحقيقي من هذا الاقتصاد الجديد للذكاء الاصطناعي.

لماذا تخلت الشركات الأمريكية منذ فترة طويلة عن السيطرة على خوارزمياتها الخاصة لصالح أطراف ثالثة؟

يدور النقاش العام حول الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بشكل شبه حصري حول نماذج اللغة، ومراكز البيانات، والتنافس بين كبرى شركات توفير المنصات. لكن ما يُغفل عنه هو سوقٌ ربما يكون أكثر أهميةً من الناحية الاقتصادية من التنافس على أقوى نموذج: ألا وهو تشغيل هذه الأنظمة في العمليات التجارية اليومية. لقد تحوّل الذكاء الاصطناعي المُدار، أي الإدارة المستمرة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية بموجب عقود، في غضون سنوات قليلة من موضوع متخصص إلى أحد أسرع قطاعات الخدمات الأمريكية نموًا. وأي شخص يرغب في فهم وجهة الاقتصاد الأمريكي في السنوات القادمة، عليه أن يسأل ليس فقط من يبني أفضل النماذج، بل أيضًا من يُشغّلها، ويراقبها، ويؤمّنها، ويتحمل مسؤوليتها في أوقات الأزمات.

من التجربة إلى التشغيل الإلزامي: كيف يعيد السوق تنظيم نفسه

قد يبدو الفرق بين تطبيق الذكاء الاصطناعي لمرة واحدة ونظام تشغيل مستمر فرقًا تقنيًا، ولكنه ذو أهمية اقتصادية بالغة. تنتهي استشارات التطبيق بتسليم نموذج أولي جاهز للعمل. أما الذكاء الاصطناعي المُدار فيبدأ من حيث ينتهي هذا التسليم، ويشمل المراقبة، والتشغيل المستمر لأنظمة التدريب والاستدلال، وعمليات الحوكمة، والتحكم في التكاليف، وتنسيق عمل الأنظمة المستقلة، والاستجابة للحوادث - كل ذلك ضمن مستويات الخدمة المتفق عليها تعاقديًا. هذا التحول ليس وليد الصدفة، بل هو النتيجة المنطقية لعملية نضج: فالشركات التي جربت في البداية مشاريع تجريبية تواجه الآن تحدي تشغيل أنظمة الإنتاج بشكل دائم وآمن واقتصادي، وقليل منها فقط يمتلك الكوادر الداخلية اللازمة لإنجاز ذلك بمفرده.

إن فجوة المهارات هذه، إلى جانب تزايد الضغوط التنظيمية والتعقيد الهائل لإدارة تكاليف الذكاء الاصطناعي وتغيرات النماذج بشكل مستمر، تدفع الطلب على العمليات المُدارة. وتُنتج شركات الحوسبة السحابية العملاقة، مثل أمازون ومايكروسوفت وجوجل وآي بي إم وأوراكل، عروضها الخاصة للاستدلال المُدار بشكل متزايد، بينما تتولى شركات تكامل الأنظمة وشركات الاستشارات التقليدية عمليات التشغيل والحوكمة وحالات الاستخدام الخاصة بكل قطاع. وينشأ نظام بيئي هجين بين هذين الجانبين، حيث توفر المنصة قوة الحوسبة، بينما يتحمل مزود الخدمة مسؤولية التشغيل السلس والمتوافق مع الأنظمة.

مليارات الدولارات مدعومة من واشنطن وول ستريت

لقد ساهم المناخ السياسي والاقتصادي خلال الاثني عشر شهرًا الماضية في تسريع هذا التوجه. ففي يونيو/حزيران 2026، أصدرت الحكومة أمرًا تنفيذيًا لتعزيز الابتكار المتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي وأمنه، ينص على الموافقة المسبقة الطوعية على النماذج عالية الأداء، وينشئ مركزًا لتبادل المعلومات حول الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي، إلى جانب توجيهات من وكالة الأمن السيبراني وأمن المعلومات (CISA) للوكالات الفيدرالية والبنية التحتية الحيوية. وفي ديسمبر/كانون الأول 2025، سعت الحكومة، من خلال أمر تنفيذي آخر وإدارة قانونية مُنشأة خصيصًا لهذا الغرض، إلى فرض إطار فيدرالي موحد بأقل قدر من الأعباء، مع الحفاظ في الوقت نفسه على قدرتها القانونية على مواجهة اللوائح المختلفة في الولايات. وبالنسبة للشركات التي تُشغّل أنظمة الذكاء الاصطناعي في ولايات متعددة، فإن هذا التزامن بين السياسة الفيدرالية وتنوع قوانين الولايات يخلق حالة من عدم اليقين القانوني، مما يزيد بدوره من الطلب على خدمات الحوكمة المتخصصة.

في الوقت نفسه، يرسم محللو السوق صورةً لنموٍّ هائل. تشير التوقعات المنشورة في مايو 2026 إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي للعام الحالي سيبلغ حوالي 2.59 تريليون دولار، بزيادة قدرها 47% مقارنةً بالعام السابق، مع توقعات بأن تُشكّل خدمات الذكاء الاصطناعي وحدها ما يقارب 585 مليار دولار. ويُحدّد المحللون المسؤولون صراحةً عام 2026 كنقطة تحوّل، حيث ينتقل عبء الاستثمار من النفقات الرأسمالية لشركات الحوسبة السحابية العملاقة إلى الميزانيات التشغيلية للشركات نفسها. ويدعم تحليلٌ للسوق، نُشر في أغسطس 2026، هذه الفرضية بملاحظةٍ لافتة: ففي وقتٍ مبكر من عام 2025، تجاوز الإنفاق على التشغيل المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي، أي الاستدلال المُدار، الإنفاق على تدريب نماذج جديدة لأول مرة، ليصل إلى 23.1 مليار دولار مقارنةً بـ 16.3 مليار دولار. ويُمثّل هذا التحوّل الانتقال من اقتصادٍ قائم على البحث إلى اقتصادٍ تشغيلي.

من يدفع الثمن حقاً: نظرة من وراء كتيبات الإعلانات الخاصة بالمحللين

على الرغم من جاذبية التصنيفات الواضحة، إلا أن البيانات المتاحة لا تصمد أمام التدقيق. فلا توجد إحصاءات رسمية موحدة حول القطاعات الأكثر إنفاقًا على تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة. وتتوصل شركات أبحاث السوق المختلفة إلى نتائج متضاربة، تبعًا لتعريفاتها ومنهجياتها. تشير إحدى الدراسات إلى ريادة قطاعي المال والتأمين، بحصة تزيد قليلًا عن ربع سوق أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة في الولايات المتحدة. بينما تُحدد دراسة أخرى، تستند إلى منظور رأس المال الاستثماري، قطاع الرعاية الصحية باعتباره القطاع الأكبر إنفاقًا في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، بحجم يُقدر بنحو 1.5 مليار دولار في عام 2025 وحده. ويُظهر تحليل ثالث، يستند إلى استطلاعات رسمية من مكتب الإحصاء الأمريكي، أن قطاع المعلومات يتصدر بنسبة تقل قليلًا عن 40%، يليه القطاع المالي بنسبة 34% تقريبًا، بينما يتخلف قطاع الرعاية الصحية بشكل ملحوظ في التطبيق العملي الفعلي.

لا تُعدّ هذه التباينات عشوائية، بل تعكس مشكلة جوهرية في التعريف. فكثيرًا ما يخلط من يتحدثون عن الإنفاق على الذكاء الاصطناعي التوليدي بين تراخيص البرامج، ومشاريع الاستشارات الفردية، وتكاليف البنية التحتية، والتشغيل الفعلي. كما أن من يتحدثون عن معدلات الاستخدام يقيسون شيئًا مختلفًا عن أولئك الذين يستفسرون عن حجم عقود العمليات المُسندة إلى جهات خارجية. علاوة على ذلك، تُظهر استطلاعات رسمية أجراها مكتب الإحصاء الأمريكي بين نهاية عام 2025 ومنتصف عام 2026 أن الاستخدام الإجمالي للذكاء الاصطناعي بين الشركات الأمريكية يتراوح بين 18 و22 بالمئة فقط، ويتركز بشكل كبير في الشركات الكبيرة التي تضم أكثر من 250 موظفًا، حيث يرتفع المعدل إلى حوالي 37 بالمئة. لذا، لا مجال للحديث عن انتشار واسع النطاق للذكاء الاصطناعي في الاقتصاد الأمريكي. فقد اقتصر الطلب على الذكاء الاصطناعي المُدار باحترافية حتى الآن على الشركات الكبيرة والصناعات كثيفة المعرفة، بينما لا تُقدم الشركات الصغيرة والمتوسطة، على الرغم من التسويق المكثف من قِبل العديد من الموردين، أي بيانات شراء موثوقة تقريبًا.

منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة - الصورة: Xpert.Digital

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان ودون عوائق دخول عالية.

تُعدّ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة حلاً شاملاً ومريحاً لمشاكل الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التكنولوجيا المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير المطولة، ستحصل على حل جاهز مصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص، غالباً في غضون أيام قليلة فقط.

المزايا الرئيسية باختصار:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق الجاهز للاستخدام في أيام، وليس شهورًا. نقدم حلولًا عملية تُحقق قيمة مضافة فورية.

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

💸 لا مخاطر مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم التخلص تماماً من الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على جوهر عملك: انصبّ اهتمامك على ما تُجيده. نحن نتولّى جميع جوانب التنفيذ التقني والتشغيل والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 حلول مستقبلية وقابلة للتطوير: يتطور نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك معك. نضمن التحسين المستمر وقابلية التوسع، ونقوم بتكييف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة

التنظيم كمحرك نمو خفي لمقدمي الخدمات التشغيلية

يكمن أحد المحركات الرئيسية، التي غالبًا ما يتم التقليل من شأنها، للطلب على خدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة باحترافية في البيئة التنظيمية نفسها. تخضع البنوك وشركات التأمين لمتطلبات صارمة لإدارة مخاطر النماذج منذ سنوات، والتي يطبقها المنظمون صراحةً على الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكلاء المستقلين أيضًا. وقد أعلنت هيئة تنظيم سوق الأوراق المالية عن عمليات تدقيق للأمن السيبراني لعام 2026 ستشمل بشكل صريح ضوابط الذكاء الاصطناعي. في مجال الرعاية الصحية، ينص المبدأ على أن أي معالجة لبيانات المرضى المحمية بواسطة نظام ذكاء اصطناعي تخضع لمتطلبات حماية البيانات نفسها المطبقة على أي معالجة أخرى. عمليًا، يعني هذا أن استخدام نماذج اللغة السحابية يتطلب اتفاقية رسمية مع مقدم الخدمة بشأن كيفية التعامل مع هذه البيانات. في حين لا يوجد قانون منفصل خاص بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، فإن اللوائح الحالية تُشكل عائقًا أمام دخول هذا المجال، مما يُجبر العديد من المستشفيات وشركات التأمين على الاستعانة بمصادر خارجية لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لدى مزودي خدمات متخصصين ومتوافقين بشكل واضح، بدلاً من إدارتها بأنفسهم.

حتى على المستوى الفيدرالي، لا يزال هناك نقص في قانون شامل للذكاء الاصطناعي. وبدلاً من ذلك، يتولى واضعو السياسات إدارة الأمور من خلال اللوائح التنفيذية وإطار تشريعي تم تقديمه في مارس 2026، بينما في الواقع، أصبح الإطار الطوعي للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا لإدارة مخاطر أنظمة الذكاء الاصطناعي هو المعيار الفعلي. ويُستكمل هذا الإطار بالمعيار الدولي ISO 42001، الذي تُقدمه الشركات بشكل متزايد لعملائها كدليل على الحوكمة السليمة. ويُعدّ الوضع الأوروبي الموازي مثيرًا للاهتمام: ففي صيف 2026، قام الاتحاد الأوروبي، في إطار ما يُسمى بـ"التحول الرقمي الشامل"، بتأجيل الالتزامات الرئيسية عالية المخاطر في قانون الذكاء الاصطناعي إلى نهاية عام 2027 وأغسطس 2028 على التوالي. يوفر هذا التأجيل راحة قصيرة الأجل للشركات الأمريكية التي لها عمليات في أوروبا، ولكنه لا يُغير بشكل كبير الحاجة الأساسية لخدمات الحوكمة في السوق الأمريكية المحلية، نظرًا لوجود لوائح قطاعية منفصلة، ​​وأحيانًا أكثر صرامة، سارية بالفعل هناك.

الأسماء الكبيرة في عالم الأعمال وتحولها الهادئ في موازين القوى

يؤكد استعراض أحدث البيانات المالية لشركات الاستشارات وخدمات تكنولوجيا المعلومات الكبرى تحولاً في موازين القوى داخل هذا القطاع. ففي إحدى أكبر شركات الاستشارات العالمية، نما حجم أعمالها في مجال الخدمات المستمرة إلى أكثر من تسعة مليارات دولار أمريكي في الربع الثالث من السنة المالية 2026، متجاوزاً بذلك نمو أعمالها الاستشارية التقليدية القائمة على المشاريع. وفي الفترة نفسها، سجلت إحدى الشركات التقنية الرائدة ارتفاعاً كبيراً في حجم الطلبات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بينما شهدت أعمالها الاستشارية التقليدية ركوداً، وهو نمط تكرر لدى منافسين آخرين. وفي أغسطس 2026، أعلنت شركة تقنية عريقة ومزود رائد لنماذج اللغة عن شراكة تهدف إلى طرح حلول مؤسسية آمنة بشكل مشترك، ما يشير إلى تزايد تداخل الأدوار بين مطوري النماذج ومقدمي خدمات التشغيل.

تتزايد فرص فوز مزودي خدمات تكنولوجيا المعلومات الهنود وشركات تكامل الأنظمة الأمريكية بعقود بمليارات الدولارات، لا سيما في القطاعين المالي والصحي. ويلعب تحديد ما إذا كانت الخدمات تُقدم محليًا في الولايات المتحدة أو عبر مراكز خارجية في الهند دورًا هامًا، لم يُوثق بشكل كافٍ حتى الآن، في الصناعات الحساسة والخاضعة للتنظيم. وتُجسد صفقة ضخمة بين مزود خدمات تكنولوجيا المعلومات وشركة تأمين صحي أمريكية كبيرة، كُشف عنها في يوليو 2026 وقُدرت قيمتها بأكثر من 500 مليون دولار أمريكي، مدى الترابط الوثيق بين الاستعانة بمصادر خارجية تقليدية في مجال تكنولوجيا المعلومات والتشغيل الجديد لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

السؤال الذي يتجاهله الجميع: هل تفشل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي حقاً؟

قلّما هيمنت أرقام على النقاش الدائر حول الفوائد الاقتصادية للذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي بقدر الادعاء بأن 95% من المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي التوليدي فشلت في تحقيق عائد استثماري ملموس. هذا الرقم، الذي يعود أصله إلى دراسة مرتبطة بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تكرر في عدد لا يحصى من التقارير الإعلامية وعروض المبيعات دون أي تحقق مستقل من المنهجية المستخدمة، أو حجم العينة، أو التعريف الدقيق للعائد الصفري. يشير النقاد إلى أن العديد من الدراسات التي أجرتها جهات بائعة واستشارية تُشير في الوقت نفسه إلى توفير في التكاليف يتراوح بين 25 و40% في مشاريع مختارة مُدارة بكفاءة، وهو ما يتناقض تمامًا مع الفشل شبه الشامل المفترض لهذه التقنية. لكن التفسير الأكثر ترجيحًا من الفشل الشامل لهذه التقنية هو أن الفرق بين مشروع تجريبي مُبهر ونظام مربح حقًا ومستدام التشغيل لا يكمن في النموذج نفسه، بل في غياب نموذج تشغيلي أساسي. هذه الفجوة بين العرض التجريبي والإنتاج هي أرض خصبة تجارية تزدهر عليها صناعة الذكاء الاصطناعي المُدار بأكملها.

بين الاستعانة بمصادر خارجية والتطوير الداخلي: حرب الخنادق الصامتة للشركات

لا تتبع جميع الشركات اتجاه الاستعانة بمصادر خارجية. فبينما تُظهر استطلاعات رأي المديرين التنفيذيين أن الغالبية العظمى من الشركات الأمريكية تنظر إلى الشركاء التشغيليين الخارجيين على أنهم مهمون، بل وحاسمون، لتوسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة، إلا أن هناك رأيًا مغايرًا يتبلور. إذ تتجه العلامات التجارية الكبيرة ذات الموارد المالية القوية بشكل متزايد إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي مخصصة خاصة بها بدلًا من البرامج الجاهزة، انطلاقًا من قناعتها الراسخة بأنه لا ينبغي تفويض القدرات الاستراتيجية الحيوية إلى جهات خارجية. ولا تسمح البيانات المتاحة حتى الآن بتحديد دقيق للنسبة الفعلية للأنظمة التي تُدار داخليًا مقارنةً بالعمليات المُستعان بمصادر خارجية، مما يُجبر النقاش العام على تبني منطق ثنائي غير مُجدٍ، على الرغم من أن الواقع في معظم الشركات يُرجح أن يكون نهجًا هجينًا.

ثمة مشكلة أخرى ذات صلة، تُناقش بشكل متزايد في أوساط الخبراء، تتعلق بتكاليف التشغيل الفعلية. فقد فشلت العديد من الشركات حتى الآن في ربط التكاليف الجارية لقوة الحوسبة واستخدام النماذج بشكل منهجي بمكاسب الإنتاجية الفعلية، مما أدى إلى ظهور مجال جديد يُسمى "إدارة التكاليف المالية للذكاء الاصطناعي" (AI FinOps)، وهو مُخصص حصريًا للإدارة المالية لتكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي. ويُشير مراقبو السوق الآن إلى هذه المسألة باعتبارها إحدى أهم مزايا مُقدمي خدمات التشغيل الاحترافية، إلى جانب ضمان الجودة المستمر، والحوكمة المُدمجة، والأتمتة القائمة على السياسات.

سوق العمل: السبب الحقيقي لموجة الاستعانة بمصادر خارجية

غالباً ما يكمن وراء قرار إسناد تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مزودي خدمات خارجيين، ببساطة، نقص المتخصصين الداخليين. تُظهر تحليلات سوق العمل من ربيع 2026 أن قطاع الرعاية الصحية، أحد القطاعات التي يُتوقع أن تكون في أمسّ الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي، هو من بين الأقل استعداداً لهذا التحول. في المقابل، تُشير استطلاعات الشركات من الربع الثالث من عام 2026 إلى أن الاستخدام الأسبوعي الفعلي لأدوات الذكاء الاصطناعي من قِبل الموظفين مرتفع بشكل خاص في القطاعات كثيفة المعرفة، مثل الخدمات المهنية وشركات البرمجيات، بينما هو أقل بكثير في قطاعات الرعاية الصحية والتصنيع والتعليم. يُفسر هذا التباين بين الطلب والخبرة سبب تحوّل الطلب على الخدمات التشغيلية بشكل متزايد من مجرد تطوير النماذج إلى القدرات التشغيلية والمعمارية: فالنقص لا يكمن في المتخصصين القادرين على تدريب نماذج جديدة بقدر ما يكمن في أولئك القادرين على ضمان تشغيل الأنظمة الحالية بشكل آمن واقتصادي، وبما يتوافق مع اللوائح.

ما الذي يُناقش علنًا وما الذي يهم حقًا

الأمر اللافت للنظر هو التناقض بين ما يُثار حوله الاهتمام في وسائل التواصل الاجتماعي والنقاش العام، وبين ما يُقرر فعلياً في عمليات الشراء لدى الشركات. يركز النقاش العام بشكل شبه حصري على مراكز البيانات، واستهلاك الكهرباء، والحجم الهائل لاستثمارات البنية التحتية التي تقوم بها شركات المنصات الكبرى، بينما لا يحظى السؤال الجوهري حول الجهة المسؤولة فعلياً عن التشغيل السلس للأنظمة المُطبقة في المستشفيات أو فروع البنوك إلا باهتمام ضئيل. في الوقت نفسه، تظهر عروض جديدة في الشريحة الدنيا من السوق، غالباً ما تُسوّقها الشركات الناشئة، لما يُسمى بموظفي الذكاء الاصطناعي المُدارين. يهدف هؤلاء الموظفون إلى تخفيف الأعباء عن الشركات الصغيرة والمتوسطة، مثل عيادات طب الأسنان أو مقدمي الخدمات المحليين، من مهام بسيطة كجدولة المواعيد ودعم العملاء. يبقى مدى جدوى نماذج الأعمال هذه، بعيداً عن مجرد وعود تسويقية، غير واضح، نظراً لغياب بيانات موثوقة حول الإيرادات والاحتفاظ بالعملاء.

ومن اللافت للنظر أيضاً تزايد الشكوك تجاه النماذج غير الأمريكية ومراكز العمليات الخارجية فيما يتعلق ببيانات الشركات السرية. ومن المرجح أن يصبح هذا التفضيل للهياكل التشغيلية المحلية والشفافة عاملاً حاسماً في تمييز مزودي الخدمات في القطاعات الخاضعة للتنظيم على المدى المتوسط، ممن يستطيعون إثبات قدرتهم على معالجة البيانات الحساسة حصراً داخل الولايات المتحدة.

رهان على السيطرة بدلاً من الإبداع

تُروى القصة الاقتصادية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة حاليًا في فصلين. يتناول الفصل الأول، الذي حظي باهتمام جماهيري كبير، النماذج المتطورة باستمرار والاستثمارات الضخمة في البنية التحتية. أما الفصل الثاني، والذي قد يكون أكثر أهمية من الناحية الاقتصادية، فيتناول الجهة التي ستُشغّل هذه النماذج بمسؤولية وأمان وكفاءة اقتصادية في الحياة اليومية بعد تجاوزها المرحلة التجريبية. تشير البيانات المتاحة إلى أن القيمة الحقيقية المُضافة تتجه بشكل متزايد نحو هذا المجال الثاني، الأقل بريقًا، مدفوعًا بنقص العمالة الماهرة، والضغوط التنظيمية، والإدراك البسيط بأن النموذج الأولي المُبهر لا يُعد نموذجًا تجاريًا مربحًا. بالنسبة للمزودين أو الشركات الساعية للنجاح في هذا السوق، لا يكمن السؤال في تحديد النموذج الأكثر ذكاءً، بل في تحديد الجهة القادرة على تشغيله بكفاءة وموثوقية وامتثالًا للمعايير وبتكلفة معقولة. هذا، وليس حجم نموذج اللغة التالي، هو ما سيُحدد في نهاية المطاف من سيربح حقًا في هذا الاقتصاد الجديد.

على الرغم من ديناميكية السوق، يُنصح بالحذر. تستند بيانات السوق المتاحة في المقام الأول إلى دراسات تجارية تُجريها شركات استشارية وتحليلية كبيرة، وتختلف تعريفاتها للذكاء الاصطناعي المُدار اختلافًا كبيرًا، ونادرًا ما تُفصح عن النسبة الفعلية التي تُعزى إلى العمليات التشغيلية البحتة مقارنةً بالبرمجيات أو البنية التحتية أو الخدمات الاستشارية الفردية. حتى الآن، لا يوجد تصنيف موثوق ومتسق منهجيًا ومُدقّق بشكل مستقل للقطاعات الأكثر طلبًا على الذكاء الاصطناعي المُدار. ينبغي على أي شخص يتخذ قرارات استثمارية سليمة بناءً على هذه التصنيفات أن يُدرك هذا القصور المنهجي وأن يُمعن النظر في الافتراضات الأساسية لكل دراسة على حدة قبل اعتبارها حقائق مُسلّمة.

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر البريد الإلكتروني wolfenstein∂xpert.digital أو

اتصل بي على الرقم +49 7348 4088 965 .

لينكد إن