الذكاء الاصطناعي يتأهب لعام 2026: من الضجيج إلى التطبيق العملي

إذا كان عام 2025 هو العام الذي خضع فيه الذكاء الاصطناعي لـ"فحص الواقع"، فإن عام 2026 سيكون عام التطبيق العملي لهذه التكنولوجيا. يتجه التركيز بالفعل بعيدًا عن بناء نماذج لغوية أكبر حجمًا نحو العمل الشاق لجعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للاستخدام.

عمليًا، يتضمن ذلك نشر نماذج أصغر حيثما تتناسب، ودمج الذكاء في الأجهزة المادية، وتصميم أنظمة تتكامل بسلاسة مع سير العمل البشري.

يرى الخبراء أن عام 2026 يمثل عامًا انتقاليًا، يتطور من التوسع بالقوة الغاشمة إلى البحث عن معماريات جديدة، ومن العروض المبهرة إلى عمليات النشر المستهدفة، ومن الوكلاء الذين يعدون بالاستقلالية إلى أولئك الذين يعززون بالفعل طريقة عمل البشر. الحفل لم ينتهِ بعد، لكن الصناعة بدأت تستعيد وعيها.

قوانين التوسع لن تجدي نفعًا

في عام 2012، أظهرت ورقة AlexNet البحثية التي قدمها أليكس كريزيفسكي وإيليا سوتسكيفر وجيفري هينتون كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي "تعلم" التعرف على الكائنات في الصور من خلال ملايين الأمثلة. كان هذا النهج مكلفًا من الناحية الحسابية، لكن وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) جعلته ممكنًا. كانت النتيجة عقدًا من البحث المكثف في الذكاء الاصطناعي، حيث عمل العلماء على ابتكار معماريات جديدة لمهام مختلفة.

بلغ هذا ذروته حوالي عام 2020 عندما أطلقت OpenAI نموذج GPT-3، الذي أظهر كيف أن مجرد تكبير النموذج 100 مرة يفتح قدرات مثل البرمجة والاستدلال دون الحاجة إلى تدريب صريح. يمثل هذا الانتقال إلى ما يسميه كيان كاتانفروش، الرئيس التنفيذي ومؤسس منصة وكلاء الذكاء الاصطناعي Workera، "عصر التوسع": فترة عرفت بالاعتقاد بأن المزيد من القدرة الحاسوبية والبيانات ونماذج المحولات الأكبر ستقود حتمًا الاختراقات الكبرى التالية في الذكاء الاصطناعي.

اليوم، يعتقد العديد من الباحثين أن صناعة الذكاء الاصطناعي بدأت تستنفد حدود قوانين التوسع، وستنتقل مرة أخرى إلى عصر البحث. يبدو أن حقبة التوسع الأعمى للذكاء الاصطناعي تقترب من نهايتها، لتفسح المجال أمام مرحلة أكثر نضجًا تركز على الابتكار المعماري.

لطالما جادل يان لوكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي السابق في ميتا، ضد الاعتماد المفرط على التوسع، وشدد على الحاجة لتطوير معماريات أفضل. وقال سوتسكيفر في مقابلة حديثة إن النماذج الحالية وصلت إلى مرحلة الاستقرار، ونتائج ما قبل التدريب تراجعت، مما يشير إلى الحاجة لأفكار جديدة.

"أعتقد أنه من المرجح جدًا في السنوات الخمس المقبلة أن نجد معمارية أفضل تمثل تحسينًا كبيرًا على المحولات،" هكذا صرح كاتانفروش. وأضاف: "وإذا لم نفعل، فلا يمكننا توقع الكثير من التحسن في النماذج."

Techcrunch event
سان فرانسيسكو | 13-15 أكتوبر 2026

أحيانًا الأقل هو الأكثر

تتميز النماذج اللغوية الكبيرة بقدرتها على تعميم المعرفة، لكن العديد من الخبراء يقولون إن الموجة التالية من تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ستقودها نماذج لغوية أصغر وأكثر مرونة يمكن ضبطها لحلول خاصة بالمجال.

"ستكون النماذج اللغوية الصغيرة (SLMs) المضبوطة بدقة هي الاتجاه الكبير وستصبح عنصرًا أساسيًا تستخدمه الشركات الناضجة في مجال الذكاء الاصطناعي في عام 2026، حيث ستدفع مزايا التكلفة والأداء استخدامها على حساب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) الجاهزة،" هكذا صرح آندي ماركوس، كبير مسؤولي البيانات في AT&T. "لقد رأينا بالفعل الشركات تعتمد بشكل متزايد على النماذج اللغوية الصغيرة لأنه، إذا تم ضبطها بشكل صحيح، فإنها تتطابق مع النماذج الأكبر والأكثر عمومية في الدقة لتطبيقات الأعمال المؤسسية، وتتفوق في التكلفة والسرعة."

لقد رأينا هذه الحجة من قبل من شركة Mistral الفرنسية الناشئة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: فهي تجادل بأن نماذجها الصغيرة تقدم أداءً أفضل من النماذج الأكبر في العديد من المعايير بعد الضبط الدقيق. هذا التحول نحو الكفاءة يمثل نقطة انعطاف حاسمة في استراتيجيات تبني الذكاء الاصطناعي المؤسسي.

"كفاءة النماذج اللغوية الصغيرة وفعاليتها من حيث التكلفة وقابليتها للتكيف تجعلها مثالية للتطبيقات المخصصة حيث الدقة أمر بالغ الأهمية،" قال جون نايزلي، استراتيجي الذكاء الاصطناعي في ABBYY، وهي شركة ذكاء اصطناعي للمؤسسات مقرها أوستن.

بينما يرى ماركوس أن النماذج اللغوية الصغيرة ستكون مفتاحًا في عصر الوكلاء، يقول نايزلي إن طبيعة النماذج الصغيرة تعني أنها أفضل للنشر على الأجهزة المحلية، "وهو اتجاه تسارعه التطورات في الحوسبة الطرفية."

التعلم من خلال التجربة

Image Credits:World Labs/TechCrunch

البشر لا يتعلمون فقط من خلال اللغة؛ بل يتعلمون من خلال تجربة كيفية عمل العالم. لكن النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم العالم حقًا؛ إنها تتنبأ فقط بالكلمة أو الفكرة التالية. لهذا السبب يعتقد العديد من الباحثين أن القفزة الكبيرة التالية ستأتي من نماذج العالم: أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم كيف تتحرك الأشياء وتتفاعل في مساحات ثلاثية الأبعاد حتى تتمكن من التنبؤ واتخاذ الإجراءات. هذه النماذج تعد بمستقبل يتجاوز مجرد معالجة النصوص، لتمتد إلى فهم العالم المادي والتفاعل معه بعمق.

تتزايد المؤشرات على أن عام 2026 سيكون عامًا كبيرًا لنماذج العالم. غادر لوكون ميتا لبدء مختبره الخاص بنماذج العالم، ويقال إنه يسعى لتقييم بقيمة 5 مليارات دولار. تعمل DeepMind التابعة لجوجل على Genie، وفي أغسطس أطلقت أحدث نموذج لها يبني نماذج عالمية تفاعلية للأغراض العامة في الوقت الفعلي. إلى جانب عروض توضيحية من شركات ناشئة مثل Decart و Odyssey، أطلقت World Labs التابعة لـ Fei-Fei Li أول نموذج عالمي تجاري لها، Marble. وحصلت شركات وافدة جديدة مثل General Intuition في أكتوبر على جولة تمويل تأسيسية بقيمة 134 مليون دولار لتعليم الوكلاء التفكير المكاني، وفي ديسمبر أصدرت شركة Runway الناشئة لتوليد الفيديو أول نموذج عالمي لها، GWM-1.

بينما يرى الباحثون إمكانات طويلة الأمد في الروبوتات والاستقلالية، من المرجح أن يظهر التأثير القريب أولاً في ألعاب الفيديو. تتوقع PitchBook أن سوق نماذج العالم في الألعاب يمكن أن ينمو من 1.2 مليار دولار بين عامي 2022 و 2025 إلى 276 مليار دولار بحلول عام 2030، مدفوعًا بقدرة التكنولوجيا على توليد عوالم تفاعلية وشخصيات غير قابلة للعب أكثر واقعية.

صرح بيم دي ويت، مؤسس General Intuition، أن البيئات الافتراضية قد لا تعيد تشكيل الألعاب فحسب، بل ستصبح أيضًا ساحات اختبار حاسمة للجيل القادم من النماذج الأساسية.

أمة الوكلاء

فشل الوكلاء في الارتقاء إلى مستوى الضجيج في عام 2025، لكن سببًا كبيرًا لذلك هو صعوبة ربطهم بالأنظمة التي يتم فيها العمل فعليًا. بدون طريقة للوصول إلى الأدوات والسياق، ظل معظم الوكلاء محاصرين في سير عمل تجريبي.

أثبت بروتوكول سياق النموذج (MCP) من Anthropic، وهو "USB-C للذكاء الاصطناعي" الذي يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتحدث إلى الأدوات الخارجية مثل قواعد البيانات ومحركات البحث وواجهات برمجة التطبيقات، أنه النسيج الرابط المفقود، وسرعان ما أصبح المعيار. تبنت OpenAI ومايكروسوفت بروتوكول MCP علنًا، وتبرعت به Anthropic مؤخرًا إلى مؤسسة Agentic AI Foundation الجديدة التابعة لمؤسسة Linux، والتي تهدف إلى المساعدة في توحيد أدوات الوكلاء مفتوحة المصدر. بدأت جوجل أيضًا في إنشاء خوادم MCP المدارة الخاصة بها لربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بمنتجاتها وخدماتها.

مع تقليل بروتوكول MCP للاحتكاك في ربط الوكلاء بالأنظمة الحقيقية، من المرجح أن يكون عام 2026 هو العام الذي تنتقل فيه مهام الوكلاء أخيرًا من العروض التوضيحية إلى الممارسة اليومية. يبدو أن عام 2026 سيشهد أخيرًا تحقيق الوكلاء لإمكاناتهم الحقيقية، بعد سنوات من الوعود المعلقة.

يقول راجيف دهام، الشريك في Sapphire Ventures، إن هذه التطورات ستؤدي إلى تولي الحلول التي تعتمد على الوكلاء "أدوار أنظمة السجلات" عبر الصناعات.

"مع تولي وكلاء الصوت المزيد من المهام الشاملة مثل الاستقبال والتواصل مع العملاء، سيبدأون أيضًا في تشكيل الأنظمة الأساسية الكامنة،" قال دهام. "سنرى هذا في مجموعة متنوعة من القطاعات مثل الخدمات المنزلية، والتكنولوجيا العقارية، والرعاية الصحية، بالإضافة إلى الوظائف الأفقية مثل المبيعات وتكنولوجيا المعلومات والدعم."

التعزيز، لا الأتمتة

Image Credits:Photo by Igor Omilaev on Unsplash

بينما قد تثير المزيد من مهام الوكلاء مخاوف من تسريح العمال، فإن كاتانفروش من Workera ليس متأكدًا من أن هذه هي الرسالة.

"سيكون عام 2026 عام البشر،" هكذا قال.

في عام 2024، توقعت كل شركة ذكاء اصطناعي أنها ستقوم بأتمتة الوظائف بحيث لا تحتاج إلى البشر. لكن التكنولوجيا لم تصل إلى هذا الحد بعد، وفي اقتصاد غير مستقر، هذا ليس خطابًا شائعًا حقًا. يقول كاتانفروش إننا في العام المقبل سندرك أن "الذكاء الاصطناعي لم يعمل بشكل مستقل كما كنا نعتقد،" وسيركز الحديث أكثر على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز سير العمل البشري، بدلاً من استبداله. هذه الرؤية الجديدة تعيد تأكيد الدور المحوري للعنصر البشري في منظومة الذكاء الاصطناعي المتطورة.

وأضاف: "وأعتقد أن الكثير من الشركات ستبدأ في التوظيف،" مشيرًا إلى أنه يتوقع ظهور أدوار جديدة في حوكمة الذكاء الاصطناعي، والشفافية، والسلامة، وإدارة البيانات. "أنا متفائل جدًا بأن متوسط البطالة سيكون أقل من 4% العام المقبل."

"يريد الناس أن يكونوا فوق واجهة برمجة التطبيقات (API)، وليس تحتها، وأعتقد أن عام 2026 هو عام مهم لذلك،" أضاف دي ويت.

الذكاء الاصطناعي يصبح ماديًا

Image Credits:David Paul Morris/Bloomberg / Getty Images

يقول الخبراء إن التطورات في تقنيات مثل النماذج الصغيرة، ونماذج العالم، والحوسبة الطرفية ستمكن من المزيد من التطبيقات المادية للتعلم الآلي.

"سيصل الذكاء الاصطناعي المادي إلى التيار الرئيسي في عام 2026 مع بدء دخول فئات جديدة من الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار والأجهزة القابلة للارتداء، إلى السوق،" هكذا صرح فيكرام تانيجا، رئيس AT&T Ventures.

بينما تعد المركبات ذاتية القيادة والروبوتات حالات استخدام واضحة للذكاء الاصطناعي المادي وستستمر بلا شك في النمو في عام 2026، إلا أن التدريب والنشر المطلوب لا يزال مكلفًا. من ناحية أخرى، توفر الأجهزة القابلة للارتداء نقطة دخول أقل تكلفة مع قبول المستهلكين. بدأت النظارات الذكية مثل Ray Bans من Meta في شحن مساعدين يمكنهم الإجابة على الأسئلة حول ما تنظر إليه، وتعمل عوامل الشكل الجديدة مثل حلقات الصحة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والساعات الذكية على تطبيع الاستدلال المستمر والمحمول على الجسم. مع تزايد هذه الأجهزة، تتشكل ملامح مستقبل يتداخل فيه الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع حياتنا اليومية.

"سيعمل مقدمو الاتصال على تحسين بنيتهم التحتية للشبكة لدعم هذه الموجة الجديدة من الأجهزة، وسيكون أولئك الذين يتمتعون بالمرونة في كيفية تقديم الاتصال في أفضل وضع،" قال تانيجا.