النماذج الصغيرة ونماذج العالم تقود تحول الذكاء الاصطناعي نحو البراغماتية

يدخل قطاع الذكاء الاصطناعي عاماً انتقالياً، مبتعداً عن عصر التوسع الذي بدأ حوالي عام 2020 عندما أطلقت OpenAI نموذج GPT-3. ووفقاً لـ TechCrunch، سيكون عام 2026 هو العام الذي تصبح فيه هذه التقنية عملية. فبدلاً من الاعتماد فقط على زيادة حجم النماذج، يتحول القطاع نحو البحث في بنيات جديدة ونشر تطبيقات مستهدفة. وأشار Kian Katanforoosh، الرئيس التنفيذي ومؤسس منصة وكلاء الذكاء الاصطناعي Workera، إلى أن القطاع سيجد على الأرجح بنية أفضل خلال السنوات الخمس المقبلة تتفوق بشكل كبير على نماذج المحولات (transformers). وبدون مثل هذه التطورات، قد تظل تحسينات النماذج محدودة.

يتجه اعتماد المؤسسات بشكل متزايد نحو النماذج اللغوية الصغيرة (SLMs) - وهي نماذج لغوية أصغر وأكثر مرونة - نظراً لمزاياها من حيث التكلفة والأداء مقارنة بالنماذج اللغوية الكبيرة الجاهزة. وذكر Andy Markus، الرئيس التنفيذي للبيانات في AT&T، أن النماذج اللغوية الصغيرة المضبوطة بدقة ستكون الاتجاه الأبرز وستصبح عنصراً أساسياً تستخدمه مؤسسات الذكاء الاصطناعي الناضجة في عام 2026. ويدعم هذا التحول شركة Mistral الفرنسية الناشئة للذكاء الاصطناعي ذات الأوزان المفتوحة، والتي تجادل بأن نماذجها الصغيرة تؤدي أداءً أفضل بعد الضبط الدقيق. وأضاف Jon Knisley، خبير استراتيجيات الذكاء الاصطناعي في شركة ABBYY، وهي شركة ذكاء اصطناعي للمؤسسات مقرها أوستن، أن هذه النماذج مثالية للتطبيقات المصممة خصيصاً والتي تتطلب دقة عالية نظراً لكفاءتها وفعاليتها من حيث التكلفة وقابليتها للتكيف.

وبعيداً عن اللغة، تمثل “نماذج العالم” (world models) - وهي أنظمة ذكاء اصطناعي تتعلم كيفية تحرك الأشياء وتفاعلها في مساحات 3D - القفزة التكنولوجية الكبرى التالية. وتعمل الشركات الناشئة وأقسام الأبحاث على تأمين رأس المال لتطوير هذه الأنظمة؛ حيث يعمل قسم DeepMind التابع لـ Google على نماذج العالم، وأصدرت شركة Runway الناشئة لتوليد الفيديو نموذج العالم GWM-1 الخاص بها، وأطلقت World Labs نموذج العالم Marble. وفي الوقت نفسه، يُقال إن مختبر نماذج العالم الخاص بـ Yann LeCun يسعى للحصول على تقييم بقيمة 5 مليارات دولار، وجمعت شركة General Intuition الناشئة جولة تمويل أولية بقيمة 134 مليون دولار. وعلى الرغم من أن التكنولوجيا لها تطبيقات مادية، فمن المتوقع أن يكون تأثيرها على المدى القريب ملموساً في قطاع الألعاب أولاً. وتفيد تقارير PitchBook بأن سوق نماذج العالم في الألعاب قد ينمو من 1.2 مليار دولار بين عامي 2022 و2025 إلى 276 مليار دولار بحلول عام 2030.

في الوقت نفسه، تنتقل سير العمل المعتمدة على الوكلاء (agentic workflows) من العروض التوضيحية إلى الممارسة اليومية، وذلك بفضل بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol - MCP) - وهو معيار لربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بالأدوات الخارجية. وبدعم من شركة Anthropic، التي ابتكرت MCP، وتبني شركة OpenAI له، يقلل البروتوكول من صعوبة ربط الوكلاء بقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs). ويتوقع Rajeev Dham، الشريك في Sapphire Ventures، أن تساعد هذه التطورات الوكلاء على تولي أدوار “نظام السجل” (system-of-record) عبر مختلف القطاعات. ومع ذلك، من المتوقع أن يركز هذا التحول على تعزيز القدرات البشرية بدلاً من الأتمتة الشاملة. وأضاف Katanforoosh من Workera أنه متفائل جداً بأن متوسط البطالة سيكون أقل من 4٪ في العام المقبل، مؤكداً أن “عام 2026 سيكون عام البشر” حيث يدرك القطاع أن الذكاء الاصطناعي لم يعمل بشكل مستقل كما كان متوقعاً في السابق.

ومن المتوقع أيضاً أن تدفع هذه التطورات نحو تطبيقات مادية للتعلم الآلي. ووفقاً لـ TechCrunch، من المتوقع أن يدخل الذكاء الاصطناعي المادي إلى التيار السائد في عام 2026 مع بدء شحن فئات جديدة من الأجهزة، بما في ذلك الأجهزة القابلة للارتداء مثل نظارات Ray-Ban Meta الذكية، مزودة بمساعدين ذكيين.

لماذا يهم

ينتقل قطاع الذكاء الاصطناعي من التركيز على التوسع المعتمد على القوة الغاشمة للنماذج اللغوية الكبيرة إلى التطبيقات العملية المتخصصة في مجالات محددة، ونماذج العالم، وسير العمل المعتمدة على الوكلاء في عام 2026. هذا التحول يخفض تكاليف النشر ويجعل أدوات الذكاء الاصطناعي متخصصة للغاية، مما يغير كيفية دمج المؤسسات للتعلم الآلي في عملياتها اليومية.