الذكاء الاصطناعي
هل يتصدر جهاز جيميني من جوجل الآن سباق الذكاء الاصطناعي؟
تلتزم Securities.io بمعايير تحريرية صارمة، وقد تتلقى تعويضات عن الروابط المُراجعة. لسنا مستشارين استثماريين مُسجلين، وهذه ليست نصيحة استثمارية. يُرجى الاطلاع على كشف التابعة لها.
لقد وُصِفَ تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بحق بأنه سباق، حيث تتنافس الشركات الناشئة الخاصة مثل OpenAI وAnthropic وجهاً لوجه مع عمالقة التكنولوجيا مثل مايكروسوفت. (MSFT -2.51٪) وجوجل (GOOGL -2.34٪)لقد تم تمويل هذا السباق بمئات المليارات من الدولارات من الاستثمارات، ليس فقط في تطوير البرمجيات، ولكن أيضًا في الإنفاق الرأسمالي الضخم لبناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الأكبر حجمًا والأكثر استهلاكًا للطاقة لتدريب أحدث النماذج.
وفي الوقت نفسه، تتقدم النماذج الصينية بسرعة أيضاً، مما يضيف إحساساً بالإلحاح والمنافسة الجيوسياسية إلى جهود الشركات الغربية.
في الآونة الأخيرة، يبدو أن نظام الذكاء الاصطناعي "جيميني" من جوجل يتفوق على منافسيه، لا سيما مع إطلاق "جيميني 3 ديب ثينك"، وهو نموذج يركز على فهم واقعي ليس فقط للغات، بل للعالم المادي أيضاً. بالإضافة إلى ذلك، اختارت شركة آبل جوجل أيضاً. (AAPL -1.62٪) لتشغيل الذكاء الاصطناعي لأجهزة الشركة، وهي تتقدم في مجال صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي.
التفكير العميق في برج الجوزاء 3: ما الذي تغير؟
إصدار ديب ثينك
مع صدوره في 12 فبرايرthفي عام 2026، من خلال مشروع Gemini 3 Deep Think، خطت جوجل خطوة حاسمة إلى الأمام في الانتقال من الذكاء الاصطناعي الذي يركز في الغالب على البحث واللغة (LLMs) إلى ذكاء اصطناعي أكثر عمومية قادر على فهم العالم المادي.
هذا تطور مهم، حيث أن "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي" هو الاتجاه الذي تسلكه الصناعة، وهو اتجاه استكشفناه بمزيد من التفصيل في "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: الاستثمار في طفرة الروبوتات الشبيهة بالبشر في عام 2026".
في الوقت الحالي، يتوفر برنامج Deep Think الجديد في تطبيق Gemini لمشتركي Google AI Ultra، ولأول مرة، يتوفر عبر واجهة برمجة تطبيقات Gemini لبعض الباحثين والمهندسين والشركات، مما يجعل هذا الذكاء الاصطناعي متاحًا تجاريًا بالفعل، وليس مجرد نموذج تجريبي.
الرياضيات والعلوم أولاً
ما يميز برنامج Deep Think عن الإصدارات السابقة من Gemini، وإلى حد ما عن برامج الذكاء الاصطناعي الأخرى أيضاً، هو التركيز على الفهم الرياضي.
تُعرف نماذج التعلم الآلي (LLMs) بأدائها الضعيف في المهام الرياضية البسيطة، حيث تفشل أحيانًا حتى في عمليات الجمع البسيطة أو العد الترتيبي. لكن هذا لا ينطبق على "ديب ثينك"، الذي مكّن وكلاء متخصصين من إجراء استكشافات رياضية على مستوى البحث العلمي. يتفوق هذا النموذج بشكل كبير على النماذج الأخرى في اختبارات الرياضيات والعلوم، كما أنه يحقق أداءً ممتازًا في مهام البرمجة.
المصدر جوجل
ويتضح الفرق مع Gemini Pro Preview بشكل أكبر في الاختبارات المتعلقة بالمواضيع العلمية، من أولمبياد الرياضيات الدولي أو أولمبياد الكيمياء الدولي، حيث حقق حوالي 82٪، مقارنة بـ 14٪ فقط لاختبار الرياضيات الخاص بنموذج Google LLM السابق.
المصدر جوجل
وقد تحققت هذه النتائج بفضل بنية مختلفة جذرياً عن "الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي"، الذي يعاني من الهلوسة عندما تكون البيانات شحيحة للغاية، وهو ما سيكون بالضرورة هو الحال دائماً بالنسبة لأحدث الاكتشافات العلمية.
على سبيل المثال، في مجال الرياضيات البحتة، يتميز وكيل بحث رياضي (يُطلق عليه داخليًا اسم أليثيا)، مدعومًا بتقنية جيميني ديب ثينك، بمدقق لغة طبيعية لتحديد العيوب في الحلول المقترحة. ويتيح هذا الوكيل عملية تكرارية لتوليد الحلول ومراجعتها. والأهم من ذلك، أن هذا الوكيل قادر على الاعتراف بعدم القدرة على حل مشكلة ما، وهي ميزة أساسية حسّنت كفاءة الباحثين.
المصدر جوجل
لا يقتصر هذا النهج على كونه أكثر قوة في إعطاء النتائج الصحيحة فحسب، بل إنه أكثر كفاءة أيضًا، حيث أثبتت أليثيا أنه يمكن تحقيق جودة استدلال أعلى في وقت حساب استدلال أقل.
يمكن توسيع نطاق هذا النهج من الرياضيات إلى العلوم الفيزيائية الأخرى. على سبيل المثال، اكتشف مشروع Gemini Deep Think كيفية استخدام "حل جديد باستخدام كثيرات حدود غيغنبور" لحساب الإشعاع الجاذبي من الأوتار الكونية.
تطبيقات العلوم الحقيقية
وقد بدأ هذا الأداء بالفعل في التحول إلى استخدامات علمية حقيقية من قبل الباحثين.
على سبيل المثال، استخدمت عالمة الرياضيات ليزا كاربون في جامعة روتجرز برنامج Deep Think للعثور على خلل منطقي أغفله المراجعون البشريون في ورقة بحثية رياضية تقنية للغاية حول نظرية أينشتاين للجاذبية وميكانيكا الكم.
كما تم استخدام برنامج Deep Think من قبل مختبر وانغ في جامعة ديوك لتصميم وصفة لنمو أغشية رقيقة من أشباه الموصلات أكبر من 100 ميكرومتر، وهو هدف كان يمثل تحديًا في السابق.
التوزيع، والأجهزة، والزخم الاستراتيجي
يأتي إنجاز شركة Deep Think إضافة إلى أخبار جيدة أخرى لفريق الذكاء الاصطناعي في جوجل.
كان أهمها قرار شركة آبل، عملاق التكنولوجيا الوحيد الذي لم يشارك فعلياً في سباق الذكاء الاصطناعي، باعتماد نظام جيميني كنظام الذكاء الاصطناعي الافتراضي على أجهزة آبل. في هذا السياق، من المنطقي أن تكون منظمة OpenAI قد أعلنت في ديسمبر 2025 حالة "الإنذار الأحمر" فيما يتعلق بتقدم جوجل وشركات الذكاء الاصطناعي الأخرى أيضاً..
"لقد تزايدت قاعدة مستخدمي Gemini منذ إصدار مولد الصور Nano Banana في أغسطس، وقالت جوجل إن عدد المستخدمين النشطين شهريًا نما من 450 مليونًا في يوليو إلى 650 مليونًا في أكتوبر."
تواجه OpenAI أيضًا ضغوطًا من شركة Anthropic، التي أصبحت تحظى بشعبية متزايدة بين عملاء الشركات.
ومن بين إنجازات جوجل الأخيرة الأخرى نجاح رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. أولاً، أعلنت شركة أنثروبيك أنها ستبدأ باستخدام رقائق الذكاء الاصطناعي من جوجل، والتي تسمى وحدات معالجة الموتر (TPUs). (وحدات معالجة الموترات)، بما في ذلك استخدام ما يصل إلى مليون معالج لتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. الآن، كما انضمت شركة Meta المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى استخدام وحدات معالجة Tensor من Googleمما يثير التساؤل حول ما إذا كانت جوجل ستصبح منافسًا لشركة إنفيديا (NVDA -2.17٪) بقدر ما يتعلق الأمر بـ OpenAI.
(يمكنك قراءة المزيد عن وحدات معالجة الموتر (TPUs) وغيرها من الأجهزة التي تركز على الذكاء الاصطناعي مثل وحدات المعالجة المتوازية (XPUs) ومصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGAs) وما إلى ذلك في "الاستثمار في أجهزة الذكاء الاصطناعي: من وحدات المعالجة المركزية إلى وحدات معالجة الرسومات XPU")
استراتيجية ألفابت للذكاء الاصطناعي: التكامل الرأسي على نطاق واسع
مرر للتمرير →
| الشركة | التركيز النموذجي | استراتيجية الأجهزة | التحكم في التوزيع | التكامل الرأسي |
|---|---|---|---|---|
| Alphabet | الجوزاء 3 التفكير العميق (الرياضيات/العلوم) | وحدات معالجة حرارية داخلية | أندرويد + البحث + توجيه محتمل من أبل | مجموعة كاملة (الشريحة → السحابة → المستهلك) |
| مايكروسوفت / أوبن إيه آي | نماذج GPT (ماجستير القانون العام) | وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا عبر أزور | ويندوز + برمجيات كخدمة للمؤسسات | جزئي |
| مييتااا | لاما (وزن مفتوح) | وحدات معالجة الرسومات + السيليكون المخصص | المنصات الاجتماعية | معتدل |
| أنثروبي | كلود (تركيز على المشاريع) | جوجل تي بي يو | واجهات برمجة التطبيقات وصفقات المؤسسات | منخفض |
يُعدّ التركيز على وحدات معالجة الموتر (TPUs) مؤشراً جيداً على استراتيجية جوجل. وبالطبع، تُعتبر وحدات التعلم العميق القوية مثل Gemini والأداء المتميز في التطبيقات العملية مثل Deep Think أموراً بالغة الأهمية.
لكن جوجل تتمتع بمكانة راسخة في السيطرة على توزيع الذكاء الاصطناعي وفي هيكل التكلفة بالإضافة إلى الوصول إلى رأس المال.
إن وجود جوجل في سوق الهواتف المحمولة من خلال نظام أندرويد قوي بالفعل، ولكن مع الصفقة مع أبل، فإنه يضمن تقريبًا أن معظم طلبات الذكاء الاصطناعي التي لا يتم توجيهها بشكل محدد إلى تطبيق ذكاء اصطناعي معين ستذهب إلى جيميني، بشكل مباشر أو غير مباشر.
أما العنصر الآخر فهو الاعتماد المتزايد على وحدات معالجة الموتر (TPUs). تشير بعض التقارير إلى أن وحدات معالجة الموتر أرخص بنحو 30% من وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا، وتوفر أداءً أفضل بمقدار 2-4 أضعاف لكل دولار في أحمال العمل المماثلة. ولا يقتصر انخفاض استهلاك الطاقة لنفس القدرة الحسابية على كونه مسألة مالية فحسب، بل يساعد أيضًا في توسيع نطاق مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي على الرغم من القيود المتزايدة على إمدادات الطاقة.
وأخيرًا، فإن مستوى التكامل الرأسي - بدءًا من وحدات معالجة الموتر (TPUs)، ومراكز البيانات المملوكة مباشرة، ومنصة الحوسبة السحابية للمؤسسات، ثم قناة توزيع المستهلكين - لا مثيل له في الصناعة، حيث تقترب مايكروسوفت منه إلى حد ما في مجال المؤسسات.
أخيرًا، كان بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مكلفًا للغاية. فمئات المليارات من الدولارات التي أنفقت على الرقائق ومراكز البيانات تتطلب الآن سدادًا، مما يُرتب تكاليف استهلاك ضخمة على الميزانية العمومية سنويًا. إن حجم التدفقات النقدية لشركة ألفابت من البحث، ويوتيوب، وأندرويد، وغيرها من المنتجات، يجعلها أكثر قدرة على تحمل التكاليف الأولية وصيانة هذه البنية التحتية مستقبلًا.
هل يتقدم برج الجوزاء فعلاً؟
إن التنبؤ بفائز معين في سباق الذكاء الاصطناعي أمر سابق لأوانه بالتأكيد. فعلى سبيل المثال، قد ينهار النموذج الحالي برمته إذا أثبتت مراكز البيانات المدارية التي أنشأتها شركة xAI/Space المندمجة الآن أنها ميزة تنافسية قوية.
لكن يبدو أن بعض الاتجاهات بدأت تظهر وتصب في مصلحة جوجل.
أولها الحاجة إلى أجهزة متخصصة للذكاء الاصطناعي، وهو مجال تتخلف فيه العديد من شركات التكنولوجيا العملاقة، مما يمنح ميزة لمصنعي الرقائق الإلكترونية وشركة جوجل.
أما الأمر الآخر فهو أهمية التحكم في التوزيع بالنسبة لعامة الناس، الذين قد لا يكونون على دراية كافية بأنواع الذكاء الاصطناعي التي يمكنهم أو ينبغي عليهم استخدامها. وفي هذا الصدد، فإن الوصول المباشر إلى منظومة أبل بأكملها يعكس الاستراتيجية السابقة المتمثلة في جعل جوجل محرك البحث الافتراضي على أجهزة آيفون (الأمر الذي أدى حتى إلى صدور أحكام مكافحة الاحتكار الأمريكية في أواخر عام 2025 لأنه كان "مفيدًا للغاية".).
بفضل براعة ديب ثينك في الرياضيات والعلوم، تشهد جوجل بدايةً قويةً لعام 2026 في مجال الذكاء الاصطناعي. يبقى السؤال: هل سيستمر هذا الريادة في مواجهة منافسة شرسة من شركات مثل أوبن إيه آي، ومايكروسوفت، وميتا، وأنثروبيك، والعديد من النماذج الصينية، بما في ذلك نماذج من عمالقة التكنولوجيا الصينيين مثل علي بابا؟ (BABA -2.18٪) أو بايت دانس - يبقى أن نرى.
