فخ الذكاء الاصطناعي للدولة: لماذا يمكن أن تشكل شركات مثل إنفيديا وبالانتير وسيسكو خطراً، ولماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُدار هو الحل الأمثل؟

فخ السيادة: لماذا يُعدّ وعد الذكاء الاصطناعي الجديد الذي تقدمه شركات التكنولوجيا الأمريكية العملاقة خطيرًا للغاية على السلطات الألمانية

هل هذا اعتماد مريح؟ الخطة السرية لشركات إنفيديا، وبالانتير، وسيسكو

يشهد قطاع الإدارة العامة تحولاً حاسماً نحو الرقمنة. فقد تعاونت ثلاث شركات أمريكية عملاقة في مجال التكنولوجيا، هي: إنفيديا، وبالانتير، وسيسكو، لتقديم عرض مغرٍ للمؤسسات الحكومية: حزمة ذكاء اصطناعي متكاملة ومجهزة مسبقاً، توفر كل شيء بدءاً من مركز البيانات ونموذجها وصولاً إلى وكيل ذكاء اصطناعي جاهز للاستخدام، كل ذلك من مصدر واحد. ويهدف ما يُسمى بـ"الذكاء الاصطناعي السيادي" إلى التخفيف من نقص العمالة الماهرة، وحل مشكلات التكامل المعقدة، وتسريع وتيرة تحديث المكاتب العامة بشكل كبير.

لكن هذه الميزة تنطوي على مخاطر استراتيجية جسيمة. إن إسناد إدارة الأجهزة، وبنية الشبكة، وعمليات النماذج، والمعرفة الدلالية الداخلية لوكالة حكومية إلى نظام بيئي احتكاري لا يُنشئ دولة ذات سيادة، بل يضعها في تبعية تكنولوجية غير مسبوقة. ولا يحمي وجود خادم محلي في أوروبا من احتكار الموردين. يُبين هذا التحليل الشامل لماذا يُهدد هذا النظام المتكامل الجديد قدرة الحكومات على العمل، ولماذا تحتاج السلطات الأوروبية بشكل عاجل إلى تبني بنية ذكاء اصطناعي مستقلة ومفتوحة ومُدارة.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• لا يوفر الخادم المحلي في أوروبا الحماية من احتكار الموردين بشكل كبير

تقوم شركات إنفيديا وبالانتير وسيسكو ببناء دولة الذكاء الاصطناعي

خدعة السيادة الكبرى: من يزود السلطات بمجموعة الذكاء الاصطناعي الكاملة يسيطر على أكثر من مجرد التكنولوجيا

يتجاوز التعاون بين إنفيديا وبالانتير وسيسكو مجرد شراكة أخرى في سوق الذكاء الاصطناعي سريع النمو. إذ تعمل الشركات الأمريكية الثلاث على دمج المكونات الرئيسية لسلسلة القيمة الرقمية في بنية مرجعية مشتركة: توفر إنفيديا نماذج الذكاء الاصطناعي وأجهزة الحوسبة، بينما تُزوّد ​​بالانتير طبقة البيانات والتطبيقات من خلال منصة Foundry للذكاء الاصطناعي، ونظام التشغيل Sovereign AI OS، وقاعدة بياناتها، في حين تُساهم سيسكو، بالتعاون مع سوبر مايكرو، بالبنية التحتية للخوادم والشبكات ومكونات الأمان والتبريد ومراقبة النظام. والنتيجة المرجوة هي بيئة مُجهزة مسبقًا إلى حد كبير، تُمكّن الوكالات الحكومية والمنظمات الخاضعة للتنظيم من بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بدءًا من مركز البيانات وصولًا إلى وكيل قابل للنشر.

من الناحية الاقتصادية، يُعدّ هذا النهج جذابًا للغاية. فلم تعد السلطات العامة بحاجة إلى اختيار حلول فردية متعددة، وربطها، وتشغيلها بثبات لسنوات. بل تحصل بدلًا من ذلك على بنية متكاملة، مُنسقة تقنيًا، ويمكن استخدامها في مراكز بياناتها الخاصة، وفي بيئات الحوسبة السحابية ومراكز البيانات المشتركة المُدارة. وبهذا، تُعالج شركات Nvidia وPalantir وCisco إحدى أكبر عقبات التحول الرقمي الحكومي: نقص العمالة الماهرة، وخبرات التكامل، ونماذج التشغيل القوية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة.

لكن هذه البساطة الظاهرية لها ثمنها. فعندما تتشابك الأجهزة والشبكات ونماذج البيانات ومنصات الذكاء الاصطناعي وعمليات النماذج والعمليات التجارية تشابكًا وثيقًا، يصبح من المستحيل إقامة علاقة تقليدية مع الموردين. وتنشأ تبعية استراتيجية تؤثر بشكل عميق على عمل المؤسسات الحكومية. ولهذا السبب تحديدًا يُعدّ مصطلح "بنية الذكاء الاصطناعي السيادية" إشكاليًا. إذ يمكن تثبيت نظام محليًا، وتأمينه تقنيًا، وتشغيله باستخدام بيانات أوروبية، ومع ذلك يظل معتمدًا قانونيًا واقتصاديًا وتقنيًا على مزودي الخدمات الأمريكيين.

لماذا توحد شركات إنفيديا وبالانتير وسيسكو جهودها الآن؟

تُقدّم الشركات الثلاث نقاط قوة مختلفة لكنها متكاملة. تهيمن شركة إنفيديا على أجزاء كبيرة من البنية التحتية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي التوليدي. لا تقتصر الشركة على توريد معالجات الرسومات فحسب، بل تُقدّم منصات متكاملة بشكل متزايد تشمل مُسرّعات، وتقنية الشبكات، وبرمجيات النظام، والمكتبات، ونماذج الذكاء الاصطناعي. وبهذا، تجاوزت إنفيديا منذ زمن بعيد مجال صناعة أشباه الموصلات التقليدية. لا تهدف الشركة إلى بيع الرقائق فحسب، بل إلى تحديد الأساس التكنولوجي الذي تُطوّر عليه الشركات والحكومات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

تتمتع شركة بالانتير، بدورها، بخبرة طويلة في دمج مجموعات البيانات المتنوعة من الوكالات الحكومية، والمنظمات الأمنية، والجيش، والصناعة، وسلاسل التوريد في أنظمة تشغيلية مشتركة. ولا تكمن قوتها الأساسية في نموذج اللغة فحسب، بل في الربط بين البيانات، والصلاحيات، والعمليات، والقرارات. إذ يرسم نموذج بالانتير الأنطولوجي خريطة رقمية لعناصر المؤسسة، وعلاقاتها، ومسارات عملها. وهذا يُمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي ليس فقط من توليد النصوص، بل أيضاً، ضمن أدوار محددة، من الوصول إلى عمليات الأعمال الواقعية، وتحليل العلاقات، وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ.

تُكمّل سيسكو هذه الطبقة بالبنية التحتية الأساسية لاستمرارية العمليات الحكومية. ويشمل ذلك شبكات عالية الأداء، وميزات أمنية، وأنظمة قياس عن بُعد، وإمكانية المراقبة، وربط مراكز البيانات الموزعة. وبالتعاون مع سوبر مايكرو، يُمكن نشر أنظمة معالجة رسومية عالية الكثافة، مُبرّدة بالهواء أو السائل. ويُظهر الدعم المُخطط له لأنظمة إنفيديا الجديدة، مثل Vera Rubin NVL72 وHGX Rubin NVL8، أن هذه البنية لا تستهدف التطبيقات الحالية فحسب، بل صُممت أيضًا للجيل القادم من النماذج وأنظمة الوكلاء كثيفة الحوسبة.

يتبع هذا النهج المشترك منطقًا اقتصاديًا واضحًا، حيث تُعزز كل طبقة إضافية قيمة الطبقات الأخرى. تصبح أجهزة Nvidia أكثر جاذبية عندما توفر Palantir تطبيقات جاهزة للاستخدام الفوري. كما تتحسن أداء منصة Palantir عند تشغيلها على أنظمة Nvidia القياسية. في المقابل، تستطيع Cisco تسويق بنيتها التحتية كأساس آمن ومتوافق مع المعايير الحكومية لنظام ذكاء اصطناعي متكامل. يتم دمج المنتجات الفردية في حزمة يصعب على العملاء مقارنتها، لكنها أسهل في الشراء والنشر.

من معالج الرسومات إلى قرار الحكومة

يربط هذا التصميم المعماري طبقات تقنية متعددة كانت تُشترى وتُشغّل بشكل منفصل في السابق. في الطبقة الدنيا توجد مراكز البيانات، وأنظمة معالجة الرسومات، والشبكات، والتخزين، والتبريد، ومكونات الأمان. وفوق هذه الطبقات تقع مكتبات برامج Nvidia، وأدوات التحسين، ونماذج Nemotron المفتوحة، المصممة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الوكلاء. تدمج Palantir هذه النماذج في Foundry وAIP ونظام التشغيل Sovereign AI OS، وتربطها بعلم الوجود الخاص بكل مؤسسة.

يشير مصطلح "الأنطولوجيا" إلى ما هو أبعد من مجرد قاعدة بيانات. فهو يصف نموذجًا دلاليًا للمؤسسة: حيث تُمثَّل الأفراد والمواقع والمركبات والمواد والعمليات والقدرات والحقوق والمخاطر والتبعيات ككائنات مترابطة. وهذا يُمكّن نظام الذكاء الاصطناعي من إدراك أن تأخيرًا محددًا في التسليم لا يؤثر على طلبية واحدة فحسب، بل يُعرِّض خط الإنتاج أو الجاهزية التشغيلية أو خدمة حكومية للخطر. وبالتالي، لا يقتصر عمل النظام على المستندات فحسب، بل يعمل ضمن تمثيل رقمي لعمليات العالم الحقيقي.

يُتيح هذا إمكانات إنتاجية هائلة للسلطات العامة. إذ يُمكن تسريع إجراءات الموافقة، وتحليل ملفات القضايا بطريقة منهجية، وتخطيط الموارد بكفاءة أكبر، وإنشاء ملفات تعريف شاملة للوضع من مصادر بيانات متعددة. وفي الأجهزة الأمنية، يُمكن للموظفين فرز كميات كبيرة من المعلومات مسبقًا وإبراز العلاقات ذات الصلة. وفي مجال المشتريات، يُمكن تحليل سلاسل التوريد ومخزونات قطع الغيار ومخاطر العقود بشكل مستمر. ولا تقتصر الفوائد الاقتصادية على توفير تكاليف الموظفين فحسب، بل تتعداها إلى تقليل أوقات المعالجة، وتحسين عملية اتخاذ القرارات، وزيادة الاستفادة من البيانات المتاحة.

مع ذلك، فإن هذا التكامل العميق يجعل النظام أكثر حساسية من برامج المكاتب العادية. فكل من يتحكم في النموذج الدلالي للمؤسسة يكتسب فهمًا عميقًا لمنطق بياناتها، وأولوياتها، وأدوارها، وعمليات صنع القرار فيها. وهكذا، تصبح المنصة بمثابة جهاز عصبي رقمي. ولن يكون استبدالها بعد بضع سنوات كاستبدال برنامج معالجة النصوص، بل أشبه بنقل وظائف تنظيمية أساسية.

تُسمى استراتيجية السوق الجديدة بالتكامل الرأسي

تُعالج شركات Nvidia وPalantir وCisco مشكلة هيكلية في سوق الذكاء الاصطناعي. تمتلك العديد من المؤسسات البيانات والميزانيات وحالات الاستخدام الملموسة، لكنها تُعاني من صعوبة التنفيذ. تكمن العديد من المهام التقنية والتنظيمية بين نموذج لغوي عالي الأداء ونظام إنتاج متوافق مع القوانين: يجب تنظيف البيانات، وتحديد الصلاحيات، وتكييف النماذج، وتطوير الواجهات، ومراقبة النتائج، وتلبية متطلبات الأمان. في القطاعات الخاضعة للتنظيم، يزداد التعقيد نظرًا لضرورة تتبع القرارات، وتوثيق الوصول، والتحكم في المخاطر التشغيلية.

تحوّل البنية المرجعية هذا التعقيد إلى عرض موحد. اقتصاديًا، يُمثل هذا شكلًا من أشكال التكامل الرأسي، مع احتفاظ الشركات المشاركة باستقلاليتها القانونية. وتغطي هذه الشركات مجتمعةً أجزاءً كبيرة من سلسلة القيمة، مما يقلل من عدد نقاط التسليم. ويؤدي ذلك إلى خفض تكاليف التكامل وتسريع المشاريع، ولكنه في الوقت نفسه ينقل قوة السوق إلى مُقدمي الحزمة الكاملة.

هذا التأثير معروف جيدًا في أسواق التكنولوجيا الأخرى. فكلما زاد تكامل أنظمة التشغيل والتطبيقات وتنسيقات البيانات والأجهزة، ارتفعت تكاليف التبديل. في البداية، يبدو النظام المتكامل أرخص نظرًا لزوال مشاكل التوافق. ولكن لاحقًا، ترتفع تكاليف التوسعات والتراخيص وعمليات النقل والتخصيص. وبذلك، يستطيع المورّد الاستحواذ على حصة متزايدة من الأرباح الاقتصادية، لأن العميل يكاد لا يستطيع التهديد بالتبديل.

بالنسبة لشركات إنفيديا وبالانتير وسيسكو، لا يقتصر هذا التعاون على كونه مشروعًا تقنيًا فحسب، بل هو استراتيجية لترسيخ وجود طويل الأمد في الأسواق الحكومية والمنظمة. تتميز الوكالات الحكومية بدورات استخدام طويلة، ومتطلبات صارمة، وبطء في تغيير الموردين. يمكن للشركات التي ترسخ نفسها مبكرًا كمعيار معماري أن تستفيد لسنوات عديدة من الصيانة، وتوسيع القدرات، وتراخيص البرامج، والاستشارات، وحالات الاستخدام الجديدة. لم تُعلن الأسعار المحددة بعد، ولكن مع نماذج المنصات هذه، تكمن القيمة الاقتصادية الأكبر عادةً في الإيرادات المتكررة بدلاً من تسليم الأجهزة لمرة واحدة.

لماذا تتقبل الوكالات الحكومية بشكل خاص نظام إدارة المحتوى المتكامل؟

تواجه الإدارة العامة ضغوطًا كبيرة للتحديث. ويتوقع المواطنون والشركات خدمات رقمية، وإجراءات سريعة، واستخدامًا أمثل للمعلومات المتاحة. في الوقت نفسه، تفتقر العديد من المناطق إلى الكوادر المؤهلة، ومنصات البيانات الحديثة، والمعايير التقنية الموحدة. وتتوزع البيانات في تطبيقات متخصصة وأنظمة ملفات ومستويات حكومية مختلفة. وتتوزع المسؤوليات، وتستغرق المشاريع وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تكون المساءلة عن النظام ككل غير واضحة.

في ظل هذه الظروف، تُعدّ حزمة الذكاء الاصطناعي الجاهزة بمثابة حلٍّ سريع. فبدلاً من قضاء سنوات في بناء منصاتهم الخاصة، يمكن للسلطات الاعتماد على مزيج متطور من القدرة الحاسوبية، وتكامل البيانات، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويتعهد مقدمو الخدمات بتقليل المخاطر التقنية وتسريع بدء تشغيل المشاريع التجريبية بشكل منتظم. وتُعدّ هذه السرعة جذابة بشكل خاص للمشاريع ذات الأهمية السياسية، حيث يمكن إثبات نجاحها خلال دورة تشريعية واحدة.

علاوة على ذلك، يوفر اتحاد الموردين الكبير هيكل مسؤولية واضحًا. ففي حال تعطل نظام ما أو ظهور نتائج غير مرضية في نموذج معين، لا تضطر السلطات إلى التوسط بين عشرة مزودي خدمات صغار. إذ يمكن لشركات مثل Nvidia وPalantir وCisco وSupermicro العمل كنظام بيئي متكامل تقنيًا. ويساهم هذا التوحيد في تقليل المخاطر التشغيلية وتبسيط عملية التخطيط.

مع ذلك، لا ينبغي الخلط بين هذه الميزة والفعالية الاستراتيجية من حيث التكلفة. قد يصبح التنفيذ السريع مكلفًا على المدى الطويل إذا أصبحت نماذج البيانات وسير العمل والإجراءات المتخصصة مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالمنصات الاحتكارية لدرجة تجعل البدائل شبه مستحيلة. غالبًا ما يُقيّم عملاء القطاع العام المشاريع بناءً على تكاليف الاقتناء والتنفيذ. إلا أن المقياس الأكثر ملاءمة هو التكلفة الإجمالية على مدى عشر أو خمس عشرة سنة، بما في ذلك زيادات التراخيص، وقدرات الحوسبة الإضافية، وتغييرات النماذج، وترحيل البيانات، والتدريب، واستراتيجيات الخروج المحتملة.

السيادة أكثر من مجرد خادم في ألمانيا

يستخدم تسويق مفهوم بنية الذكاء الاصطناعي السيادية مصطلحًا جذابًا سياسيًا ولكنه غامض تقنيًا. تتألف السيادة الرقمية من عدة طبقات، تشمل التحكم في البيانات، ومفاتيح التشفير، والهويات، والبرمجيات، والنماذج، والواجهات، والأجهزة، والموظفين التشغيليين، والاختصاص القضائي. يمكن لمزود الخدمة تأمين طبقات فردية مع الحفاظ على تبعيات كبيرة على مستويات أخرى.

يُحسّن التشغيل المحلي في مركز بيانات مملوك للحكومة التحكم في الأنظمة المادية وتدفقات البيانات. مع ذلك، لا يمنع هذا تلقائيًا بقاء تحديثات البرامج أو التراخيص أو التوقيعات أو خدمات الدعم أو مكونات النماذج الاحتكارية تابعةً للشركة المصنعة. وبالمثل، فإن منطقة سحابية أوروبية تُشغّلها شركة أمريكية لا تُعادل الاستقلال القانوني الأوروبي. فموقع التخزين المادي يُجيب فقط على سؤال مكان وجود البيانات، ولا يُجيب على سؤال الشركة التي لديها حق الوصول التقني إليها أو القوانين التي تحكمها.

يُمكن لقانون CLOUD الأمريكي إجبار الشركات الأمريكية على تسليم البيانات التي بحوزتها أو تحت سيطرتها، حتى لو كانت هذه البيانات مخزنة خارج الولايات المتحدة. وهذا يُنشئ تعارضًا قانونيًا للسلطات الأوروبية بين التزامات حماية البيانات الوطنية والأوروبية من جهة، ومطالب الكشف المحتملة من الولايات المتحدة من جهة أخرى.

حتى مع ازدياد صعوبة الوصول تقنيًا، يبقى الاعتماد الاستراتيجي قائمًا. فبإمكان أي مصنّع أجنبي تغيير خصائص المنتج أو أسعاره أو شروط الترخيص. وفي حال نشوب أزمة جيوسياسية، قد تؤثر ضوابط التصدير أو العقوبات أو التوجيهات السياسية على توافر الأجهزة والبرامج. لذا، لا تعني السيادة الحقيقية الاكتفاء الذاتي التام، بل القدرة على مواصلة الوظائف الحيوية دون تكاليف أو انقطاعات غير مقبولة.

تكمن قوة شركة بالانتير أيضاً في كونها أكبر مخاطرها

تُعدّ شركة بالانتير ذات أهمية بالغة لهذا التعاون، إذ تسدّ الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي وعملية صنع القرار المؤسسي. تعمل منصة Foundry على توحيد البيانات والعمليات، بينما تُدمج منصة AIP الذكاء الاصطناعي التوليدي والفاعل في التطبيقات العملية، وتُوفّر منصة Ontology السياق التنظيمي. وبهذه الطريقة تحديدًا، لا يقتصر دور النموذج على صياغة إجابات عامة فحسب، بل يتعداه إلى الاستجابة للظروف والحقوق ومسارات العمل الخاصة بالجهة المعنية.

تُفسر هذه القدرة سبب نجاح بالانتير مع الأجهزة الأمنية والقوات المسلحة والشركات الصناعية الكبرى. تحتاج المؤسسات المعقدة إلى أنظمة تربط البيانات من مصادر متعددة وتُوفر وعيًا قويًا بالوضع. في الأزمات والعمليات العسكرية وسلاسل التوريد والإغاثة في حالات الكوارث، تُعد السرعة عاملًا حاسمًا. تتمتع المنصة التي تُصوّر العلاقات ذات الصلة في الوقت الفعلي تقريبًا بقيمة تشغيلية عالية.

لكنّ البنية نفسها قد تُركّز السلطة. فعندما تتقارب كميات متزايدة من البيانات الشخصية والتشغيلية والإدارية في نموذج واحد، تظهر إمكانيات تحليلية لم تكن متوقعة في عملية جمع البيانات الأصلية. ولذلك، يُحذّر النقاد منذ سنوات من توسّع نطاق مراقبة الدولة، ومن خطر إنشاء ملفات تعريف شاملة للأفراد والعلاقات من مجموعات بيانات فردية عديدة.

لا تقتصر المشكلة على شركة بالانتير وحدها، فأي منصة بيانات قوية قابلة لإساءة الاستخدام. يكمن الاختلاف في نطاق وعمق التكامل. فكلما زاد اعتماد الوظائف الحكومية على نفس البنية، ازدادت أهمية وجود حدود قانونية واضحة، وإشراف مستقل، وتسجيل البيانات، وتحديد الغرض، والفصل التقني. لا يمكن لأي جهة حكومية الاعتماد على مورد لمعالجة هذه القضايا من خلال تصميم المنتج. يجب أن يبقى الإشراف على سيادة القانون خارج المنصة.

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

لا تبيع شركة Nvidia قوة الحوسبة فحسب، بل تبيع معيارًا أيضًا

يُعدّ تعاون Nvidia جزءًا من استراتيجية تتجاوز مجرد بيع أنظمة معالجة الرسومات الجديدة. فمن يضع البنية المرجعية للذكاء الاصطناعي الحكومي يؤثر على مكتبات البرامج، وتنسيقات النماذج، وتصميمات الشبكات، والعمليات التشغيلية. وكلما كانت التطبيقات مُحسّنة بشكل أفضل لمنصة Nvidia، زادت احتمالية اعتماد التحسينات المستقبلية على أجهزة Nvidia.

تهدف نماذج نيموترون المفتوحة إلى سد الفجوة بين الخدمات الاحتكارية والتشغيل الداخلي القابل للتحكم. إذ يمكن للجهات الحكومية تشغيل النماذج ضمن بيئتها الخاصة، وربطها ببياناتها الداخلية، وإعادة تدريبها لمهام محددة. ويمثل هذا تحسينًا ملحوظًا مقارنةً بخدمات الواجهة الخارجية بالكامل، نظرًا لإمكانية التحكم بشكل أدق في تدفق البيانات وسلوك النموذج.

لا تكفي أوزان النماذج المفتوحة وحدها لإنشاء بنية تحتية مفتوحة. فقد يعتمد التدريب والاستدلال على سلاسل أدوات احتكارية، ومكتبات مُحسّنة، وأجهزة محددة. وحتى لو كان النموذج نظريًا يعمل على مُسرّعات بديلة، فإن انخفاض الأداء، أو نقص الدعم، أو ارتفاع تكاليف الترحيل قد تجعل التبديل غير مُجدٍ. لذا، يجب تقييم الانفتاح على عدة مستويات: أوزان النماذج، والتراخيص، والواجهات، وبيئات التشغيل، وتنسيقات البيانات، وقابلية نقل الأجهزة.

موقف شركة إنفيديا مفهوم من منظور تجاري، إذ تستغل الشركة ريادتها التكنولوجية لتأسيس منصتها الخاصة كمعيار صناعي. أما بالنسبة للجهات الحكومية، فإن هذا التطور يحمل في طياته جوانب متباينة. فبينما تستفيد هذه الجهات على المدى القصير من الأداء العالي والنظام البيئي المتكامل، إلا أنها مطالبة على المدى البعيد بمنع أي مورد من السيطرة على الأسعار والتطوير التكنولوجي وتوافر موارد الحوسبة الحيوية.

تقوم شركتا سيسكو وسوبر مايكرو بجعل هذه الحزمة مناسبة للاستخدام الحكومي

غالبًا ما يتم تجاهل شركة سيسكو في النقاشات العامة نظرًا لتركيز الاهتمام عادةً على نماذج الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات. مع ذلك، يُعدّ مستوى الشبكة والأمن لا يقل أهميةً عن مستوى سيسكو لضمان استقرار العمليات الحكومية. إذ تنقل أنظمة الذكاء الاصطناعي الضخمة كميات هائلة من البيانات بين وحدات التخزين ومجموعات وحدات معالجة الرسومات والتطبيقات. حتى الاختناقات البسيطة قد تُقلل بشكل كبير من استغلال موارد الحوسبة باهظة الثمن. في الوقت نفسه، يجب التحكم في الوصول، واكتشاف أي خلل، ومراقبة حالات التشغيل باستمرار.

تتمتع سيسكو بخبرة واسعة في شبكات المؤسسات والهيئات الحكومية المعقدة، وهياكل الأمن، وأنظمة المراقبة. وتُكمّل سوبر مايكرو هذه الكفاءات بأنظمة خوادم عالية الكثافة وتقنيات تبريد متنوعة. يكتسب التبريد السائل أهمية متزايدة نظرًا لاستهلاك أجيال وحدات معالجة الرسومات القادمة كميات هائلة من الطاقة والحرارة. وهذا ما يجعل الطاقة وتكنولوجيا المباني عنصرًا استراتيجيًا في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.

بالنسبة للجهات الحكومية، يعني هذا أن برنامج الذكاء الاصطناعي ليس مجرد شراء عدد قليل من الخوادم. بل يجب التخطيط بشكل متكامل لإمدادات الطاقة، والتبريد، والتشغيل في حالات الطوارئ، والأمن المادي، وسعة الشبكة، وتوافر قطع الغيار. يمكن لمجموعة متكاملة من المكونات أن تقلل من هذه المخاطر لأنها متوافقة مسبقًا. مع ذلك، قد تحدّ هذه المجموعة من الخيارات إذا اقتصرت التوسعات المستقبلية على التركيبات المعتمدة فقط.

لذا، يجب أن يراعي التقييم الاقتصادي الكفاءة التقنية ومرونة التوريد. يمكن لنظام عالي الكفاءة أن يحقق تكاليف تشغيل أقل لكل وحدة من قوة الحوسبة. مع ذلك، إذا اقتصر عدد الموردين المتوافقين على عدد قليل، تنشأ مخاطر التركيز. لذلك، تحتاج الجهات الحكومية إلى مواصفات معمارية تسمح باستخدام خوادم وشبكات ومسرعات بديلة دون المساس بالأمن والاستقرار التشغيلي.

السعر الذي يتم التقليل من شأنه لاحتكار الموردين

لا يقتصر التقييد بمورد واحد على الحالات التي يمنع فيها العقد تغيير الموردين، بل ينشأ عندما يصبح التغيير مكلفًا للغاية من الناحية التقنية أو التنظيمية أو المالية، لدرجة تجعله شبه مستحيل. في حالة أنظمة الذكاء الاصطناعي الحكومية، قد يحدث هذا التقييد في آنٍ واحد على مستويات متعددة: من خلال الأنطولوجيات الاحتكارية، والنماذج المصممة خصيصًا، وقنوات البيانات الفردية، وأنظمة الأدوار والصلاحيات، والتدريب، وتغييرات العمليات، والأجهزة الأساسية.

تُعدّ قاعدة المعرفة ذات قيمة بالغة لمزود الخدمة. فمع كل حالة استخدام جديدة، تُترجم المزيد من المعارف الحكومية إلى عناصر وقواعد وسير عمل خاصة بالمنصة. ولا يُمكن تصدير هذا الهيكل بسهولة. فحتى لو بقيت البيانات الأولية متاحة، سيفتقر مزود الخدمة الجديد إلى النموذج الدلالي الذي بُني على مر السنين. ولن يقتصر الترحيل على العمل التقني فحسب، بل سيتطلب أيضًا تنسيقًا متجددًا مع العديد من الإدارات الحكومية.

ينتج عن ذلك وضع تفاوضي غير متكافئ. في البداية، يتنافس العديد من مقدمي الخدمات على المشروع. بعد التنفيذ، يتقلص عدد البدائل المتاحة. ويصبح من الصعب مقاومة ارتفاع الأسعار، أو إضافة وحدات إضافية، أو نماذج ترخيص جديدة. وهذا يمثل مشكلة خاصة للحكومة، إذ لا يمكن ببساطة إيقاف الخدمات العامة عند ارتفاع التكاليف.

لذا، يجب أن يتضمن تحليل التكلفة والعائد السليم بندًا خاصًا بالقيود التعاقدية. ويشمل هذا البند أحكامًا تتعلق بتصدير البيانات، والتوثيق، والتشغيل المتوازي، ونقل النماذج، وإعادة التأهيل. علاوة على ذلك، ينبغي أن تنص العقود على حقوق انسحاب ملزمة، وواجهات موحدة، وإمكانية الوصول الكامل إلى البروتوكول، وقابلية نقل نماذج الأعمال. فبدون هذه الضمانات، قد تتحول عملية شراء فعالة على المدى القصير إلى تبعية مكلفة على المدى الطويل.

لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُدار بشكل مستقل خيارًا أفضل؟

يُقدّم نظام الذكاء الاصطناعي المُدار بشكل مستقل حلاً وسطاً بين التشغيل الداخلي الكامل والاعتماد التام على بنية تقنية عالمية متكاملة. تتم إدارة البيئة التقنية باحترافية، بينما تبقى البيانات والمفاتيح والنماذج وقرارات البنية الاستراتيجية تحت سيطرة الجهة المختصة أو جهة راعية أوروبية. يتولى المشغل مسؤولية المراقبة والتحديثات والتوسع وإدارة الأمن ونشر النماذج دون أن يصبح مسؤولاً عن منطق العمل.

يُعدّ هذا النموذج مفيدًا بشكل خاص للهيئات العامة، إذ يتطلب تشغيل الذكاء الاصطناعي داخليًا بالكامل موارد ضخمة. وتستلزم البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي متخصصين في تجميع وحدات معالجة الرسومات، وعمليات التعلم الآلي، والأمن السيبراني، وتقييم النماذج، وحماية البيانات. وتعجز العديد من الإدارات العامة عن تطوير هذه الكفاءات بالسرعة الكافية داخليًا. ويمكن لمزود خدمات الذكاء الاصطناعي المُدار في أوروبا تجميع هذه القدرات وإتاحتها لعدد من عملاء القطاع العام. وهذا يُحقق وفورات الحجم دون الحاجة إلى التنازل عن البيانات وسلطة اتخاذ القرار لشركة منصات غير أوروبية.

يكمن الاختلاف الجوهري في بنية التبادلية. ينبغي دمج النماذج عبر واجهات موحدة، وتخزين البيانات بتنسيقات مفتوحة، وفصل التطبيقات عن العلامة التجارية للنموذج المعني. يتيح هذا للوكالة الاختيار بين النماذج الأوروبية أو الأمريكية أو نماذجها الخاصة، حسب المهمة. يمكن تشغيل التطبيقات الحساسة بالكامل في بيئة مُحكمة، بينما يمكن للمهام الأقل حساسية الاستعانة بخدمات خارجية.

لذا، لا يعني الذكاء الاصطناعي المُدار تطوير جميع التقنيات داخليًا. فالسيادة لا تنبع من الاكتفاء الذاتي، بل من حرية الاختيار، والقدرة على التحكم، واستراتيجية خروج واقعية. وتبقى السلطة ذات سيادة إذا استطاعت تغيير مزودي الخدمات، واستبدال النماذج، وتصدير البيانات بالكامل، ونقل العمليات إلى بيئة أوروبية أخرى عند الضرورة.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• ينبغي دمج النماذج عبر واجهات موحدة، وينبغي تخزين البيانات بتنسيقات مفتوحة، وينبغي فصل التطبيقات عن العلامة التجارية الخاصة بالنموذج

إن الاختصاص القضائي الأوروبي ليس تفصيلاً بسيطاً

لا يضمن وجود مشغل أوروبي بالضرورة أمنًا تامًا، ولكنه يُغير المشهد القانوني جذريًا. فعندما تكون الشركات والموظفون وإدارة المفاتيح والضوابط التقنية موجودة بالكامل داخل الاتحاد الأوروبي، تُطبق معايير حماية البيانات والأمن والإدارة الأوروبية دون تعقيدات القوانين الأمريكية التي تُطبق خارج حدود الاتحاد. وبالنسبة للسلطات التي تتعامل مع معلومات بالغة الحساسية، تُمثل هذه الولاية القضائية الواضحة ميزة اقتصادية جوهرية.

يُقلل اليقين القانوني من المخاطر. فانتهاكات البيانات، أو عمليات النقل غير المصرح بها، أو الوصول غير المُسوى إلى البيانات من دول ثالثة، قد تُؤدي إلى توقف الإجراءات القانونية، وإثارة أزمات سياسية، واستلزام تعديلات مُكلفة. وغالبًا ما تُؤدي بنية لا تُدمج تدابير حماية البيانات وسريتها إلا بأثر رجعي إلى تكاليف إجمالية أعلى من نظام يُراعي هذه المتطلبات منذ البداية.

يمكن للأساليب التقنية، كالحوسبة السرية، أن تعزز الرقابة القانونية بشكل أكبر. وهذا يحمي البيانات ليس فقط أثناء التخزين والنقل، بل أيضاً أثناء المعالجة. وبالاقتران مع إدارة المفاتيح التي يحتفظ بها العميل أو جهة أوروبية مستقلة وصيةً، يمكن تقييد وصول مشغل البنية التحتية بشكل كبير.

لا تُغني هذه الإجراءات عن المبادئ القانونية السليمة والتنظيم المسؤول. مع ذلك، فهي تُقلل من عدد الجهات التي يجب الوثوق بها. ينبغي أن يكون هذا هو المبدأ التوجيهي للذكاء الاصطناعي الحكومي: ليس تقديم أكبر قدر ممكن من الوعود من جهة واحدة، بل تقليل الافتراضات الضرورية تقنيًا للثقة قدر الإمكان.

النماذج المفتوحة وحدها لا تكفي

يُحسّن توفر نماذج اللغة المفتوحة من موقف الوكالات الحكومية التفاوضي. إذ يُمكن تشغيل هذه النماذج واختبارها وتكييفها واستبدالها محليًا حسب الحاجة. مع ذلك، من الخطأ مساواة أوزان النماذج المفتوحة بالسيادة الرقمية الكاملة. فالنموذج يبقى معتمدًا على أدوات التدريب، وبيئات التشغيل، وفلاتر الأمان، وقواعد بيانات المتجهات، وأنظمة التنسيق، والأجهزة.

لذا، يجب أن تغطي استراتيجية الذكاء الاصطناعي المُدارة والفعّالة دورة الحياة بأكملها. ويشمل ذلك اختيار النماذج وتقييمها، ومصدر بيانات التدريب وجودتها، وإعادة التدريب، والمراقبة التشغيلية، وتوثيق التغييرات، والإيقاف الآمن للوظائف المعيبة. كما تحتاج الجهات المختصة إلى مجموعات اختبار خاصة بها لتقييم الدقة والتحيزات والهلوسات والمخاطر الأمنية بشكل مستقل عن المورّد.

علاوة على ذلك، يُعدّ الفصل بين النموذج الأساسي والخبرة المتخصصة أمرًا بالغ الأهمية. ينبغي أن يظل نموذج اللغة العام قابلاً للتبادل، بينما تُخزّن المعلومات الخاصة بالجهة في قواعد بيانات مُدارة، أو مخططات معرفية، أو أنظمة استرجاع. إذا دُمجت الخبرة المتخصصة بشكل مُفرط في نموذج واحد، سيزداد الاعتماد عليها. في المقابل، إذا فُصلت بوضوح ووُفرت عبر واجهات موحدة، يُمكن للجهة التبديل بين النماذج دون الحاجة إلى إعادة بناء قاعدة معارفها بالكامل.

لذا، فإن البديل الأوروبي الأفضل لا يكمن ببساطة في استبدال شركات Nvidia وPalantir وCisco بثلاث شركات أوروبية تقدم منتجات مغلقة مماثلة. بل الأهم هو وجود بنية مفتوحة تتنافس فيها شركات متعددة، ولا تسيطر فيها أي جهة بمفردها على جميع الطبقات.

مساحات بيانات موحدة بدلاً من سلطة البيانات المركزية

من خلال منصة Gaia-X ومساحات البيانات الخاصة بكل قطاع، تتبنى أوروبا نهجًا يختلف اختلافًا جوهريًا عن المنصات المركزية. فليس من الضروري تجميع البيانات في موقع مركزي، بل تبقى مع أصحابها ويتم تبادلها بطريقة مُحكمة وفقًا لقواعد وهويات ومعايير تقنية موحدة. والهدف هو إنشاء نظام بيئي اتحادي يُعزز قابلية التشغيل البيني والمنافسة.

يُعدّ هذا المبدأ ذا أهمية خاصة للسلطات العامة، إذ تُوزّع البيانات الحكومية تقليديًا على مستويات وولايات قضائية مختلفة. ويتعين على الحكومات الفيدرالية وحكومات الولايات والحكومات المحلية، فضلًا عن المؤسسات العامة، التعاون دون التخلي تمامًا عن مسؤولياتها. ويُتيح النهج الموحد التحكم في الوصول بناءً على الغرض والدور والفترة الزمنية، مع تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي المشتركة في الوقت نفسه.

من الناحية الاقتصادية، يمنع نظام الاتحاد مشغل منصة واحدة من أن يصبح الوسيط الحتمي لجميع تدفقات البيانات. إذ يمكن للمزودين تبادل الخدمات الفردية مع الحفاظ على الهويات والسياسات وعقود البيانات دون تغيير. وهذا بدوره يزيد من حدة المنافسة، ويقلل على المدى البعيد من مخاطر الأسعار المرتفعة.

مع ذلك، فإن إنشاء نظام اتحادي يتطلب جهداً أكبر من شراء حزمة برمجية جاهزة. إذ يجب الاتفاق على المعايير، وتوضيح المسؤوليات، وصيانة واجهات الربط. قد يكون الإعداد في البداية أكثر تكلفة وأبطأ، لكن في النهاية، يتم إنشاء بنية تحتية لا تقتصر قيمتها على مزود واحد، بل تُحفظ كرأس مال رقمي مشترك للقطاع العام.

مسار واقعي دون التضحية بالتكنولوجيا

لا ينبغي للاستراتيجية المسؤولة أن تستبعد التكنولوجيا الأمريكية بشكل قاطع، ولا أن تجعلها أساسًا لجميع العمليات الحكومية دون تمحيص. قد تكون أجهزة Nvidia الخيار التقني الأمثل لبعض أحمال العمل. ويمكن لشركة Palantir أن توفر مزايا تشغيلية كبيرة في تطبيقات محددة وواضحة المعالم. كما يمكن لشركة Cisco أن توفر شبكات موثوقة وميزات أمان متقدمة. ويكمن العامل الحاسم في الظروف التي يتم فيها نشر هذه المكونات.

ينبغي على السلطات أولاً تصنيف التطبيقات وفقًا لمتطلبات حمايتها وأهميتها الاستراتيجية. ويمكن أن تخضع خدمات المعرفة العامة، والترجمة، أو المعلومات المتاحة للجمهور لنماذج تشغيل مختلفة عن تلك المستخدمة في بيانات الشرطة، أو الضرائب، أو الصحة، أو الاستخبارات. وكلما زادت حساسية الوظيفة وأهميتها، كلما زادت ضرورة تقييم الضوابط القانونية، وإمكانية الوصول الذاتي التقني، وخيارات الانسحاب.

بالنسبة للعمليات الأساسية الحساسة، يُوصى باستخدام منصة ذكاء اصطناعي مُدارة تحت سيطرة أوروبية، تتميز بإدارة مفاتيحها الخاصة، وواجهات مفتوحة، وخيارات نماذج متعددة. يمكن استخدام مكونات أمريكية ضمن هذه المنصة، شريطة أن تظل قابلة للتبديل ولا تسمح بالوصول غير المُتحكم به إلى البيانات. أما بالنسبة للتطبيقات الأقل حساسية، فتُعد خدمات الحوسبة السحابية الخارجية خيارًا مناسبًا، شريطة ضمان تقليل البيانات، وتسجيلها، وسياسات حذف واضحة.

تُعدّ هذه الاستراتيجية متعددة المراحل أكثر جدوى اقتصادياً من الاستبعاد التام ذي الدوافع الأيديولوجية. فهي تستفيد من المنتجات الرائدة المتوفرة حالياً دون التخلي عن جميع آليات التحكم. وفي الوقت نفسه، تخلق طلباً على المشغلين والمكاملين ومطوري النماذج الأوروبيين، مما يعزز تدريجياً النظام البيئي المحلي.

يجب على الدولة أن تحتفظ بقوتها التفاوضية

لا يكمن السؤال المحوري في السياسة الاقتصادية في قدرة شركات مثل إنفيديا وبالانتير وسيسكو على توفير تكنولوجيا عالية الأداء، فهي قادرة على ذلك. بل يكمن السؤال الأهم في ما إذا كانت الدولة ستظل قادرة، حتى بعد عشر سنوات، على اتخاذ قراراتها بحرية بشأن الموردين والنماذج والبيانات وأساليب التشغيل. فإذا فُقدت هذه الحرية، ستتحول الكفاءة التقنية إلى تبعية استراتيجية.

لذا، ينبغي على عملاء القطاع العام ألا يكتفوا بوصف الوظائف، بل عليهم أيضاً جعل المبادئ المعمارية ملزمة. وتشمل هذه المبادئ واجهات برمجة مفتوحة، وتنسيقات بيانات قابلة للنقل، وتصنيفات موثقة، وهويات مستقلة عن الموردين، ومفاتيح تشفير مملوكة للعميل، واختبارات ترحيل دورية. يجب ألا تكون استراتيجية الخروج ملحقاً نظرياً، بل يجب اختبارها عملياً أثناء العمليات الجارية.

لا يقل أهمية عن ذلك بناء الخبرات الداخلية. فمن الصعب على أي جهة حكومية تُفوّض جميع القرارات المعمارية إلى مزودين خارجيين تقييم أدائهم. لذا، تحتاج الحكومة إلى فرق داخلية تُدرك نماذج البيانات، ومخاطر الذكاء الاصطناعي، وهياكل التكاليف، وبنى الأمن السيبراني. ينبغي أن يُخفف الذكاء الاصطناعي المُدار من عبء العمل التشغيلي، لكن لا ينبغي أن يحل محل القدرة على إدارته.

في نهاية المطاف، تحتاج أوروبا إلى عمليات شراء مشتركة وتوسيع نطاقها. فمن الصعب على البلديات أو السلطات المحلية الصغيرة ممارسة نفوذها السوقي في مواجهة الشركات العالمية. ويمكن للمنصات والأطر ومراكز الخبرة المشتركة أن تجمع الطلب وتفتح أسواقًا مستقرة للموردين الأوروبيين. وبهذه الطريقة فقط يمكن أن يظهر بديل ليس مرغوبًا فيه سياسيًا فحسب، بل فعال تقنيًا وتنافسي من حيث السعر أيضًا.

المنظور الواضح: الراحة ليست سيادة بعد

تُعدّ حزمة الذكاء الاصطناعي المشتركة من إنفيديا وبالانتير وسيسكو حلاً تقنياً بالغ الأهمية، لأنها تُعالج مشكلة واقعية. فالهيئات الحكومية بحاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة وآمنة وفعّالة، لا مجرد نماذج أو خوادم منفردة. ويمكن لدمج قوة الحوسبة لدى إنفيديا ونماذج نيموترون، ومنصة Foundry وAIP ونظام التشغيل Sovereign AI OS وOntology من بالانتير، إلى جانب البنية التحتية لشركتي سيسكو وسوبر مايكرو، أن يُقلّل من أوقات النشر ويُمكّن من تطبيق تطبيقات متطورة.

هذه الميزة تحديدًا تجعل العرض محفوفًا بالمخاطر الاستراتيجية. فكلما غطى تحالف من مزودي الخدمات سلسلة القيمة التقنية بشكل كامل، زادت التبعية. ويبقى نظام البرمجيات المتكامل المثبت محليًا في الولايات المتحدة نظامًا متكاملًا أمريكيًا. قد يوفر هذا النظام إمكانية تخزين البيانات، لكنه لا يوفر استقلالًا قانونيًا وتقنيًا كاملًا. وبالتالي، فإن مصطلح "السيادة" يصف في المقام الأول التحكم داخل النظام، وليس التحرر منه.

بالنسبة للسلطات الأوروبية والألمانية، يُعدّ الذكاء الاصطناعي المُدار بشكل مستقلّ، بالتالي، البنية المستهدفة الأفضل. فهو يجمع بين التشغيل الاحترافي والاختصاص القضائي الأوروبي، والتحكم المستقل في المفاتيح، والمعايير المفتوحة، والنماذج القابلة للتبادل. ورغم أنه يتطلب في البداية مزيدًا من التخطيط والخبرة المؤسسية، إلا أنه يحمي القدرة التفاوضية والمنافسة، وقدرة الدولة على العمل على المدى الطويل.

لا ينبغي التعامل مع شركات Nvidia وPalantir وCisco كخصوم. فمنتجاتها قد تُشكّل لبنات بناء قيّمة، ولكن يجب ألا تُصبح الركيزة الوحيدة للدولة الرقمية. تستخدم الحكومات ذات السيادة التكنولوجيا المتقدمة دون التخلي عن سلطتها في اتخاذ القرارات. صحيح أن من يحصل على كامل منظومة الذكاء الاصطناعي من مزود واحد يحقق سرعةً في المدى القصير، إلا أن من يتحكم في البنية التحتية، والصلاحيات، واستراتيجية الخروج، يكتسب السيادة على المدى البعيد.

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