الذكاء الاصطناعي المادي: الاستثمار في طفرة الروبوتات البشرية لعام 2026

معرض CES 2026 يشير إلى التحول من الذكاء الاصطناعي الافتراضي إلى المادي

CES، المعروف سابقًا باسم Consumer Electronics Show، هو أكبر وأهم معرض تكنولوجي في العالم. لقد أبلغنا سابقًا أن أحد أهم الإعلانات في المعرض كان أول بطارية صلبة تجارية على الإطلاق، من إنتاج Donut Labs.

لكن إعلانًا مهمًا آخر صدر عن رائد أجهزة الذكاء الاصطناعي NVIDIA حول “الذكاء الاصطناعي المادي”، والذي تم تقديمه كلحظة ChatGPT الخاصة بـ NVIDIA. وهذا ليس مفاجئًا تمامًا، إذ أن الشركة تروج لفكرة الذكاء الاصطناعي المادي منذ فترة، مدركةً أن نماذج اللغة الكبيرة “الفكرية” فقط هي الخطوة الأولى في نشر الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، سيكون الدور الأكثر تأثيرًا للذكاء الاصطناعي عندما يتفاعل مباشرةً مع العالم المادي، بدلاً من البقاء محصورًا في البيئات الرقمية والافتراضية.

وهذا شيء لا يزال الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبة في تحقيقه حتى الآن. العالم الحقيقي أكثر فوضى من مجموعة بيانات منظمة في جدول بيانات أو فيديو أو محرك بحث. فهو غالبًا ما يكون غامضًا، متغيرًا، وغير متوقع.

لهذه الأسباب جميعًا، هناك حاجة إلى نوع جديد من الذكاء الاصطناعي يستخدم الواقع المادي ويعيد توظيف الشبكات العصبية بطرق جديدة. وهذا ما يعد به إطار عمل NVIDIA Cosmos.

لماذا قد تكون سنة 2026 لحظة ChatGPT للروبوتات

المقارنة بين 2026 والذكاءات الاصطناعية المادية للروبوتات وتأثيرها كما كان ChatGPT على نماذج اللغة الكبيرة جاءت مباشرةً من جينسنغ هوانغ، الرئيس التنفيذي ومؤسس NVIDIA، في معرض CES 2026. يمكنك مشاهدة خطابه الكامل في الفيديو التالي:

أعلن هوانغ عن ذلك بينما أطلقت شركته نماذج مفتوحة جديدة، NVIDIA Cosmos وGR00T (Generalist Robot 00 Technology)، المستخدمة لتعلم الروبوتات والاستدلال، Isaac Lab-Arena لتقييم الروبوتات، وإطار عمل OSMO edge-to-cloud لتبسيط سير عمل تدريب الروبوتات (المزيد عن كل أداة أدناه).

لماذا يهم ذلك؟

حتى الآن، أثرت نماذج اللغة الكبيرة، كونها نماذج لغة أولى، بشكل رئيسي على الأنشطة التي تتطلب التفكير واللغة، مثل الكتابة، البرمجة، البحث، تحليل البيانات، الترجمة، وخدمات العملاء، إلخ.

هذه أنشطة مهمة، لكنها تمثل جزءًا صغيرًا فقط من اقتصاد العالم.

العديد من الأنشطة العالمية الأخرى، وغالبًا ما تكون الأكثر كثافةً في العمل، تتطلب التفاعل مع العالم المادي: التصنيع، الرعاية الصحية، النقل واللوجستيات، الزراعة، التعدين، المهام المنزلية، إلخ.

ما هي الصناعات التي سيتحول أولاً بفضل الذكاء الاصطناعي المادي

نظريًا، جميع قطاعات العالم المادي والاقتصادي ستتأثر بانتشار الروبوتات. لكن عمليًا، ستتبنى بعض القطاعات الروبوتات بوتيرة أسرع وستتأثر بها في وقت أقرب.

السيارات ذاتية القيادة

حققت المركبات الذاتية تقدمًا كبيرًا في عام 2025، ومن المرجح أن تكون جاهزة للنشر، اعتمادًا على موافقة الجهات التنظيمية وإطار قانوني أوضح.

هذه المهمة تتطلب قدرًا كبيرًا من الاستدلال، بينما تكون الحركات الميكانيكية للسيارة نفسها بسيطة نسبيًا (حركات ثنائية الأبعاد، التسارع، التباطؤ، الإشارات). وبالتالي، الجزء الأكثر أهمية هو مزيج من العناصر التالية:

• عتاد قوي على متن الجهاز للحوسبة الطرفية (غير معتمد على اتصال بالشبكات).
• بيانات وتدريب تتطابق مع ظروف العالم الحقيقي، من قواعد القيادة العامة إلى الحالات النادرة والتغييرات غير المتوقعة—مثل ربط كرة متدحرجة بخطر طفل قد يركض فجأة إلى الطريق، مما يستدعي تباطؤًا استباقيًا.
• نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء (VLA) التي تحول الإشارات البصرية إلى الإجراءات الصحيحة.

اللوجستيات

سيؤثر الذكاء الاصطناعي المادي على هذا المجال بطريقتين مختلفتين على الأقل.

الأولى هي المستودعات وإدارة الإمدادات. يتيح الذكاء الاصطناعي المادي للروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRs) التنقل في بيئات معقدة وتجنب العقبات، بما في ذلك البشر، باستخدام ردود فعل مباشرة من المستشعرات المدمجة. كما تمكّن أذرع الروبوتات وأدوات التلاعب الأخرى من نقل البضائع.

الثانية هي خدمات التوصيل، التي تشبه إلى حد كبير المركبات الذاتية، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المادي كل شيء من القيادة إلى العنوان الصحيح إلى وضع البضائع بأمان عند الباب المناسب، مع التنقل عبر الأسوار، التضاريس غير المستوية، العقبات، إلخ.

التصنيع

كما هو الحال في المستودعات، يحتاج الذكاء الاصطناعي المادي في المصانع إلى التعامل مع بيئة معقدة تمزج بين الآلات والبشر والروبوتات الآن.

إضافة إلى ذلك، ستضم العديد من مواقع التصنيع أدوات عالية الطاقة، منتجات خطرة (مثل المعادن الساخنة، الليزر، المواد الكيميائية)، ومتطلبات أكثر صرامة فيما يتعلق بالجودة النهائية والكفاءة.

في حين يمكن للإنسان القريب من روبوت مستودع عالق أو معطل أن يتعامل معه بسهولة، فإن نفس الخطأ في خط تجميع أو مصنع كيميائي معقد قد يصبح خطرًا بسرعة.

الجراحة والرعاية الصحية

حاليًا، معظم روبوتات الجراحة مثل تلك التابعة لـ Intuitive Surgical (ISRG ) تشبه أذرعًا روبوتية يتحكم فيها الجراح أكثر من أن تكون روبوتات مستقلة حقيقية. وهذا يتغير بسرعة مع تزايد قدرة الذكاء الاصطناعي:

• XRlabs تستخدم Thor وIsaac للرعاية الصحية لتمكين نطاقات الجراحة، بدءًا من الـ exoscopes، لتوجيه الجراحين بتحليل AI في الوقت الفعلي.
• LEM Surgical تستخدم NVIDIA Isaac للرعاية الصحية وCosmos Transfer لتدريب الأذرع المستقلة لروبوتها الجراحي Dynamis، المدعوم بـ NVIDIA Jetson AGX Thor™ وHoloscan.

المهام المتكررة اليدوية: الروبوتات البشرية

معظم بيئات العمل، الغرف، والأدوات صُممت لتُعامل بأيدي وأجسام البشر. لذا من المنطقي أن يكون التصميم المثالي لروبوت يحل محل البشر في المهام المملة أو الخطرة هو الشكل البشري.

مع ذلك، فإن جسم الإنسان أيضًا آلة معقدة جدًا، ولم يصبح الروبوتات قادرةً على محاكاة حركة الإنسان بدقة إلا مؤخرًا.

لذلك قد يستغرق تطوير ذلك وقتًا أطول—خاصة المهارات الحركية الكبيرة والدقيقة، بالإضافة إلى القدرة على الإدراك، الفهم، الاستدلال، والتفاعل مع العالم المادي بغض النظر عن المهمة المطلوبة.

شرح مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي المادي من NVIDIA

استنادًا إلى الفكرة التي طُورت مع لغة البرمجة CUDA—السماح باستخدام وحدات معالجة الرسوميات لتطبيقات غير الرسم البياني، والتي أسفرت عن معظم طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية—تعتمد NVIDIA الآن على النماذج المفتوحة لقيادة الطفرة القادمة في الذكاء الاصطناعي المادي.

بهذه الطريقة، من المفترض أن تصبح NVIDIA سهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي المادي بقدر ما كانت في نماذج اللغة الكبيرة خلال السنوات الخمس الماضية.

المكوّن الأساسي لخبرة NVIDIA في العتاد والشبكات العصبية يُعاد الآن صقله إلى أجزاء مترابطة، جميعها مُضبوطة بدقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المادي.

NVIDIA Cosmos

Cosmos هو “منصة تحتوي على نماذج أساسية للعالم المفتوح (WFMs)، وحواجز أمان، ومكتبات معالجة بيانات لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي المادي للمركبات الذاتية (AVs)، الروبوتات، وعملاء الذكاء الاصطناعي في تحليل الفيديو.”

تستخدم عدة شركات روبوتات ومركبات ذاتية عدة نماذج Cosmos لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي المادي الخاص بها.

في الواقع، Cosmos هو مجموعة من النماذج المدربة مسبقًا في آن واحد، تسمح للروبوتات بالتنبؤ بكيفية تفاعل العالم المادي وتغييره، وكيفية تحويل البيانات الاصطناعية (المحاكاة) إلى فيديو عالمي حقيقي، وكيفية استخدام سلسلة استدلال تعتمد على بيانات وملاحظات مادية حقيقية.

NVIDIA Isaac-GROOT & IsaacLab Arena

Isaac GR00T N1.6 هو نموذج رؤية-لغة-إجراء صُمم خصيصًا للروبوتات البشرية، يقدم تحكمًا كاملًا بالجسم وفهمًا سياقيًا. تستخدمه شركات روبوتات مثل Franka Robotics، Neura Robotics، وHumanoid بالفعل.

هذا، إلى جانب Isaac Lab-Arena، يوفر نظامًا تعاونيًا لتقييم سياسات الروبوتات والاختبار القياسي في المحاكاة. وبالتالي، يمكن لمختبرات البحث وشركات الروبوتات تقييم أداء نماذجها بسرعة ومقارنته بالآخرين في بيئة موحدة.

من الجدير بالذكر أن نموذج Isaac يتطلب موارد حوسبة منخفضة نسبيًا، مع وحدة شريحة روبوتية من NVIDIA بقيمة 3,500 دولار Jetson AGX Thor، كافية لتشغيل Isaac، مما يقلل تكلفة عتاد الروبوت البشري إلى مبلغ صغير جدًا.

توفر وحدات سلسلة NVIDIA® Jetson Thor™ المنصة المثالية للذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات، مع قدرة حوسبة تصل إلى 2070 FP4 TFLOPS وذاكرة 128 جيجابايت، مع طاقة قابلة للتعديل بين 40 و130 واط.

تقدم أكثر من 7.5× قدرة حوسبة AI مقارنةً بـ NVIDIA AGX Orin™، مع كفاءة طاقة أعلى بـ 3.5×.

قامت Boston Dynamics، وHumanoid، وRLWRLD بدمج Jetson Thor في الروبوتات البشرية الحالية لتعزيز قدرات التنقل والتلاعب.

NVIDIA Omniverse

Omniverse هو مجموعة من المكتبات والخدمات المصغرة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المادي مثل التوأم الرقمي الصناعي ومحاكاة الروبوتات.

المحاكاة الافتراضية، أو “البيانات الاصطناعية”، تُعد طريقة رائعة لتدريب روبوتات الذكاء الاصطناعي بسرعة في مواقف متعددة دون الحاجة إلى إنشاء تلك المواقف فعليًا.

لتطوير Omniverse، استخدمت NVIDIA مخزونها الضخم من نماذج الفيزياء، والمحاكاة الفيزيائية، ومكتبة البيانات التي تُستَخدم بالفعل في تطبيقات أخرى مثل أبحاث الفيزياء وألعاب الفيديو، إلخ.

يمكن أن يكون هذا النوع من الأدوات مفيدًا جدًا لتطبيقات اللوجستيات والتصنيع، من خلال إنشاء توائم رقمية مخصصة للمرافق الحقيقية، مما يسمح باختبار نشر الذكاء الاصطناعي الروبوتي افتراضيًا أولًا، وبالتالي تقليل مخاطر الاضطراب عند نشر الروبوتات الفعلية.

تستخدم عدة شركات صناعية هذه الأداة بالفعل، مثل Schneider وSiemens.

NVIDIA OSMO

OSMO هو برنامج “منسق” صُمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي المادي.

يسمح للمستخدمين بتنسيق ودمج أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة، بما في ذلك Isaac وCosmos، في جميع مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي المادي: توليد البيانات، التدريب، المحاكاة، التقييم، واختبار الأجهزة في الحلقة.

NVIDIA DGX Platform

DGX هو منصة NVIDIA التي تستخدم “SuperPOD” لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاءات الاصطناعية المادية.

يمكنها التوسع إلى عشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA، بما في ذلك شرائح Rubin وBlackwell، لتوفير حاسوب فائق جاهز للتشغيل.

NVIDIA – Hugging Face

Hugging Face هي مكتبة نماذج تحويلية مخصصة لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، وتُلقّب أيضًا بـ “GitHub للذكاء الاصطناعي”، وتضم ملايين النماذج المدربة مسبقًا، مجموعات البيانات، المكتبات، إلخ.

قامت NVIDIA بدمج تقنياتها المفتوحة المصدر Isaac وGR00T في إطار عمل الروبوتات المفتوح المصدر الرائد LeRobot. ومع مجتمع يضم 13 مليون مطور ذكاء اصطناعي، من المتوقع أن يعزز ذلك تبني أنظمة NVIDIA كمعيار للذكاءات الاصطناعية المادية.

الخلاصة

تحقق الروبوتات تقدمًا كبيرًا فجأة، بفضل التقاء قوتين مختلفتين في آن واحد.

الأولى هي نضج تكنولوجيا مكونات الروبوتات والإنتاج الضخم لأذرع الروبوتات، ومقاييس الجيروسكوب، والمحركات الكهربائية، وغيرها من المكونات المستخدمة في الروبوتات، وكذلك في الطائرات بدون طيار وغيرها من الإلكترونيات، مما أدى إلى انخفاض سريع في تكاليف الأجزاء عالية الجودة.

القوة الثانية هي التحسين المتفجر لتقنية الذكاء الاصطناعي.

ما وصل إلى وعي الجمهور العام قبل بضع سنوات عبر نماذج اللغة الكبيرة يتوسع الآن إلى مجالات جديدة، حيث سيشعر العالم الحقيقي قريبًا بأثر انتشار الذكاء الاصطناعي المادي في السيارات، والهياكل المخصصة، أو أجسام الروبوتات البشرية.

من الممكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي المادي أكثر أهمية لصناعة التكنولوجيا من نماذج اللغة الكبيرة، لأنه يفتح سلسلة جديدة تمامًا من القطاعات الاقتصادية. وهذا سيساعده على التقاط قيمة أكبر بالإضافة إلى تعزيز الإنتاجية، في الوقت الذي تدفع فيه الجيوسياسة إلى إعادة رسم سلاسل الإمداد وإعادة التصنيع في العديد من الدول.

أفضل أسهم الذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات البشرية لعام 2026

Boston Dynamics / Hyundai (HYMLF)

Hyundai معروفة بنشاطها في صناعة السيارات، وهذا مبرر بحد ذاته، حيث تُعد ثالث أكبر شركة سيارات في العالم من حيث عدد السيارات المباعة، لكنها في الواقع مجموعة صناعية ضخمة، تتألف من 3 فروع:

• نشاط صناعة السيارات، بما في ذلك السيارات الكهربائية.
• صانع الروبوتات Boston Dynamics، الذي تم الاستحواذ عليه في عام 2021، ولا يجب الخلط بينه وبين Hyundai Robotics، منتج الروبوتات الصناعية الآن جزء من الشركة المستقلة HD Hyundai / Hyundai Heavy Industries (لكنها تتعاون عن كثب مع Hyundai Motors).
• Hyundai Rotem نشطة في مجال السكك الحديدية والمعدات العسكرية، والطاقة الهيدروجينية.

تستخدم Boston Dynamics، إلى جانب Caterpillar وFranka Robotics وHumanoid وLG Electronics وNEURA Robotics، مجموعة تقنيات الروبوتات من NVIDIA لإطلاق روبوتات جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تشتهر الشركة بشكل خاص بروبوت ATLAS وتعتبر رائدة في تصميم روبوتات الكلاب.

تركز الشركة أيضًا على سوق الروبوتات المادية / الذكاء الاصطناعي B2B، مع Stretch، روبوت المستودعات الذي يتعامل مع الحزم والحمولات في المستودعات، حتى وزن 50 رطلاً.

كقائد مبكر في مجال الروبوتات وشريك لـ NVIDIA، تُعد Boston Dynamics مرشحًا جيدًا للسيطرة على جزء كبير من سوق الذكاء الاصطناعي المادي.

من المحتمل أن يتم طرح الشركة للاكتتاب العام، كجزء من Hyundai، في المستقبل، لكن لا توجد خطط واضحة حتى الآن، وبالتالي من المرجح ألا يحدث ذلك قبل 2027 على الأقل.

“فيما يتعلق بالجدول الزمني أو الخطط لاكتتاب Boston Dynamics العام، لم يتم تأكيد شيء بعد، لذا لا يوجد الكثير للتعليق الآن، لكننا سنتواصل (مع أصحاب المصلحة) بمجرد أن نحصل على جدول زمني أو خطط للاكتتاب.

على غرار ما فعلناه مع (اكتتاب Hyundai Motor India)، يمكننا القول إننا منفتحون بشأن Boston Dynamics. ومع ذلك، لم نراجع (اكتتاب Boston Dynamics) في الوقت الحالي، ولا توجد لدينا خطط لمراجعة (خيار الاكتتاب) في الأجل القصير.”

– لي سونغ-جو، المدير المالي والرئيس الاستراتيجي لشركة Hyundai Motor Co

بدأت الشركة في استخدام روبوتات Boston Dynamics البشرية في مصانعها للسيارات وكشفت عن نسخة تجارية من ATLAS.

NVIDIA

من أصلها صانعة عتاد GPU لألعاب الفيديو ومهام الرسم البياني الأخرى، تطورت NVIDIA إلى شركة ضخمة في مجال عتاد الذكاء الاصطناعي، مما جعل سهمها يحمل أكبر قيمة سوقية في العالم.

أدركت NVIDIA إمكانات الذكاء الاصطناعي مبكرًا، قبل أي شخص آخر، خارج نطاق الباحثين المتخصصين الذين كانوا يهتمون بالشبكات العصبية.

كان ذلك، في ذلك الوقت، خطوة مخاطرة إلى قطاع غير مثبت، أو كما قال جينسنغ هوانغ:

“نستثمر في أسواق لا تقدر بمليارات الدولارات.”

في عامي 2016 و2017، أطلقت NVIDIA معماريتي Pascal وVolta، على التوالي، أول مسرّع AI قائم على GPU، بينما قدمت Volta نوى Tensor التي سرّعت مهام التعلم العميق حتى 12 مرة.

استمر هذا وتيرة التقدم منذ ذلك الحين.

كان بعض المستثمرين قلقين من أن NVIDIA قد تنفد من الأسواق الجديدة لتبرير مضاعفات تقييمها العالية. ومع إعلان CES 2026 حول الذكاء الاصطناعي المادي، يبدو أن ذلك لم يحدث بعد.

سيوفر نشر الذكاء الاصطناعي في الروبوتات، السيارات ذاتية القيادة، والأنظمة المستقلة الأخرى العديد من الأسواق الجديدة لـ NVIDIA لبيع عتادها.

وبفضل نظامها البيئي المتكامل، مع التصميم المفتوح والشراكة مع Hugging Face، يكاد يضمن أن جميع الشركات التقنية الكبيرة ما عدا القليلة ستعتمد على تقنيات NVIDIA لعقول روبوتاتها، إذ أن محاولة إعادة اختراع العجلة ستكون مكلفة جدًا وستؤخر الشركة كثيرًا مقارنةً بمنافسيها.

آخر أخبار وتطورات سهم Nvidia (NVDA)