الذكاء الاصطناعي في 2026: إيه اللي اتغير فعلاً في الـ 12 شهر اللي فاتوا؟

مرحلة “تبريد” التوقعات الكبيرة

الـ 12 شهر اللي فاتوا في قطاع التكنولوجيا كانوا مختلفين شوية. الحماس الزيادة بتاع السنين اللي فاتت هدي، وحل محله إدراك واقعي إن بناء “موديل” أسهل بكتير من بناء “بيزنس” حقيقي. عدينا مرحلة الانبهار المستمر ودخلنا في مرحلة المنفعة العملية الصرفة. دي كانت السنة اللي الصناعة بطلت فيها تتكلم عن “إيه اللي ممكن يحصل” وبدأت تتعامل مع “اللي حصل فعلاً”. شفنا نهاية العصر اللي كان فيه إطلاق “موديل” جديد بيوقف العالم كله ليوم كامل. وبدل ده، شفنا دمج هادي للأنظمة دي في البنية التحتية للإنترنت. أهم قصص السنة اللي فاتت مكنتش عن أرقام الأداء (benchmarks)، لكن كانت عن شبكات الكهرباء، وقاعات المحاكم، والموت الهادي لمحركات البحث التقليدية. السنة دي كانت اللحظة اللي الصناعة استبدلت فيها حماسها بمقعد على طاولة البنية التحتية العالمية. تبريد التوقعات ده مش فشل للتكنولوجيا، بالعكس، ده دليل على نضجها. إحنا مابقيناش عايشين في عالم من التوقعات المستقبلية، إحنا عايشين في عالم من الأنظمة المتكاملة اللي مابقتش “موضة” جديدة خلاص.

تركيز القوة الإدراكية

جوهر التغيير في الـ 12 شهر اللي فاتوا كان في تحول مراكز القوة. شفنا تركيز كبير للقوة خلى الكبار يكبروا أكتر. حلم الـ “ألف موديل صغير” اللي بيتنافسوا في ملعب متساوي بدأ يختفي. وبدل كده، شفنا ظهور طبقة التأسيس اللي مبيقدرش ينافس فيها غير شركات قليلة جداً عندها القدرة المالية لتوفير الكهرباء والرقائق (chips) اللازمة. الشركات دي بطلت تركز على إنها تخلي الموديلات “أذكى” بشكل عام، وبدأت تخليها أكتر موثوقية. الموديلات دلوقتي بقت أحسن في تنفيذ التعليمات وأقل عرضة للتأليف (hallucination). وده محصلش بضربة حظ، لكن من خلال آلاف التحسينات الصغيرة في تنظيف البيانات وتدريب الموديلات. التحول ده واضح جداً في تحليلات صناعة الذكاء الاصطناعي الأخيرة اللي ركزت على المنفعة أكتر من حجم الموديل. كمان شفنا طفرة في الـ small language models اللي بتشتغل على الـ smartphone واللابتوب. الأنظمة الصغيرة دي معندهاش المعرفة الواسعة بتاعة “قرايبها” الكبار، لكنها سريعة وبتحافظ على الخصوصية. الانقسام ده بين “عقول الـ cloud” العملاقة وأجهزة الـ edge المحلية هو اللي رسم ملامح السنة دي. الصناعة بعدت عن فكرة إن موديل واحد عملاق هيعمل كل حاجة، وبقت الكفاءة أهم من الحجم الخام. الشركات عرفت إن موديل صغير بيجاوب صح 99% من الوقت، أقيم بكتير من موديل عملاق بيجاوب صح 90% بس.

الاحتكاك وظهور الأنظمة السيادية

على المستوى العالمي، السنة اللي فاتت كانت سنة “الاحتكاك”. شهر العسل بين شركات التكنولوجيا والحكومات انتهى. الاتحاد الأوروبي بدأ يطبق قانون الذكاء الاصطناعي (AI Act)، اللي أجبر الشركات تكون أكتر شفافية بخصوص بيانات التدريب. ده خلق عالم بسرعتين: ميزات متاحة في أمريكا ومحظورة في أوروبا. وفي نفس الوقت، خناقة حقوق النشر وصلت لذروتها. الناشرين والفنانين الكبار قدروا ياخدوا تعويضات كبيرة أو يوصلوا لاتفاقيات ترخيص غالية. ده غير اقتصاديات الصناعة؛ مابقاش مسموح إنك “تكنس” الإنترنت ببلاش عشان تبني منتجك. وبحسب تقارير من Reuters، المعارك القانونية دي أجبرت المطورين يعيدوا التفكير في استراتيجيات جمع البيانات. كمان شفنا ظهور “الذكاء الاصطناعي السيادي” (Sovereign AI) في دول زي فرنسا واليابان والسعودية، اللي بدأت تبني مراكز الحوسبة المحلية الخاصة بيها. الدول دي عرفت إن الاعتماد على كام شركة في “سيليكون فالي” عشان بنيتها التحتية الإدراكية هو خطر على الأمن القومي. التوجه ده للسيطرة المحلية قسم سوق التكنولوجيا العالمي. الحكومات دلوقتي مركزة على تلات مجالات تنظيمية:

• متطلبات الشفافية لمجموعات التدريب لضمان إن البيانات تم الحصول عليها قانونياً.
• قيود صارمة على التطبيقات عالية المخاطر زي التعرف على الوجوه في الأماكن العامة.
• إلزامية وضع علامات مائية (watermarking) للمحتوى الاصطناعي لمنع انتشار المعلومات المضللة.

من صناديق الدردشة للوكلاء المستقلين (Agents)

تأثير الذكاء الاصطناعي في الواقع بيبان أكتر في التحول من مجرد “شات” لوكلاء (agents) بيقوموا بمهام. في السنين اللي فاتت، كان لازم تقول للكمبيوتر يعمل إيه خطوة بخطوة، دلوقتي الأنظمة بقت مصممة تاخد “هدف” وتنفذه. تخيل يوم في حياة مديرة لوجستيات في مدينة متوسطة؛ الصبح، المساعد بتاعها بكون فحص 500 إيميل ورتبهم حسب الأهمية، وحدد تأخير في شحنة من سنغافورة وكتب تلات حلول مقترحة بناءً على حالة الطقس وبيانات الموانئ. هي مش “بتدردش” مع الماكينة، هي بتوافق أو ترفض اقتراحاتها. وفي استراحة الغدا، بتستخدم أداة بتلخص اجتماع مجلس المدينة اللي مدته 4 ساعات في ملخص صوتي من 5 دقايق. ده هو التحول الـ **agentic**. الذكاء الاصطناعي مابقاش مجرد أداة بتستخدمها، بقى “موظف” إنت بتديره. بس التحول ده خلق ضغوط جديدة؛ سرعة الشغل زادت، بس قدرة البشر على الاستيعاب فضلت زي ما هي. الموظفين بقوا يلاقوا إن الماكينة بتعمل الأجزاء المملة، بس المهام اللي فاضلة بقت أكثف ومحتاجة قرارات عالية المستوى طول الوقت. ده أدى لنوع جديد من الـ burnout (الاحتراق الوظيفي) لأن عدد القرارات في الساعة الواحدة تضاعف. التريند ده متوثق في دراسات The Verge الأخيرة عن بيئة العمل. الماكينة بتشيل البيانات، بس الإنسان لسه شايل المسؤولية، وده بيخلق وزن نفسي الصناعة لسه معالجتوش.

الأسئلة اللي ملهاش إجابة في عصر الآلة

لازم نسأل: مين المستفيد الحقيقي من السرعة دي؟ لو الموظف قدر يعمل ضعف شغله في يوم واحد، هل مرتبه هيتضاعف ولا الشركة هتمشي نص الموظفين؟ التكاليف المستخبية بدأت تظهر وصعب نتجاهلها. كل سؤال لموديل متطور بيستهلك كمية ميه ضخمة لتبريد مراكز البيانات. ومع دخول الأنظمة دي في كل عملية بحث وإيميل، البصمة البيئية بتكبر بمعدل الطاقة الخضراء مش قادرة تلاحق عليه. فيه كمان سؤال عن سيادة البيانات؛ لما “agent” يدير حياتك، هو بيعرف جدولك، وتفضيلاتك، ومحادثاتك الخاصة. البيانات دي بتروح فين؟ حتى مع التشفير، الـ metadata بتاعة حياتنا بيتم جمعها لتدريب الجيل الجاي. إحنا بنقايض خصوصيتنا بالراحة على نطاق بيخلي عصر السوشيال ميديا يبان صغير جداً. هل الكفاءة تستاهل فقدان الاستقلالية الفردية؟ إحنا بنبني عالم بقى فيه “الاشتراك” في شركة تكنولوجيا عملاقة هو الطريقة الافتراضية للحياة. ده بيخلق فجوة رقمية جديدة للي ميقدرش يدفع تمن الوكلاء المميزين (premium agents). والأكتر من كده، الاعتماد على الأنظمة دي بيخلق “نقطة فشل واحدة”؛ لو مزود خدمة كبير وقع، قطاعات كاملة ممكن تقف. انتقلنا من عالم البرمجيات المتنوعة لعالم الكل فيه معتمد على نفس الشبكات العصبية. تركيز المخاطر ده لسه الاقتصاديين بيبدأوا يدرسوه. أما التأثير طويل المدى على قدراتنا الذهنية فسه مجهول؛ لو بطلنا نكتب إيميلاتنا وندير جداولنا بنفسنا، إيه اللي هيحصل لقدراتنا لما السيستم يقع؟

هندسة التنفيذ المحلي

بالنسبة للـ power users، السنة اللي فاتت كانت سنة “التفاصيل التقنية”. شفنا حدود الـ Retrieval Augmented Generation (RAG) وهي بتوصل لآخرها. التركيز اتنقل من الموديل نفسه لطبقة الإدارة (orchestration layer). المطورين دلوقتي بيقضوا وقت أطول على الـ vector databases والـ context windows الطويلة أكتر من الـ prompt engineering. تحول كبير حصل في طريقة التعامل مع التخزين المحلي؛ بدل ما نبعت كل بيان للـ cloud، بقينا بنشوف الـ hybrid inference، حيث الأجزاء السهلة بتتحل على الجهاز المحلي والأجزاء الصعبة بتتبعت للـ cluster. حدود الـ API بقت هي العائق الجديد لنمو الشركات، اللي بدأت تكتشف إنها مش قادرة تكبّر حجم شغلها بسبب القيود على الموديلات القوية. أبحاث من MIT Technology Review بتقول إن المرحلة الجاية من النمو هتعتمد على كفاءة العتاد (hardware) مش حجم الموديل. كمان شفنا توجه لعمل fine-tuning لموديلات صغيرة على بيانات خاصة بالشركات. موديل بـ 7 مليار parameter متدرب على مستندات شركة داخلية دلوقتي بيغلب موديل عام بـ 1 تريليون parameter. ده خلى الطلب يزيد على الأجهزة المحلية اللي تقدر تشغل الموديلات دي بسرعة. المجتمع التقني دلوقتي مركز على مقاييس أساسية:

• قيود عرض نطاق الذاكرة (Memory bandwidth) على الأجهزة الاستهلاكية للـ local inference.
• أرقام الـ Token per second للموديلات المضغوطة (quantized) اللي بتشتغل على رقائق الموبايل.
• إدارة الـ Context window في تحليل المستندات الطويلة والمهام متعددة الوسائط (multi-modal).

قبول الواقع الجديد

الخلاصة إن السنة اللي فاتت كانت السنة اللي الذكاء الاصطناعي بقى فيها “ممل”، وده هو أكبر نجاح ليه. لما التكنولوجيا بتبقى جزء من الخلفية، ده معناه إنها وصلت فعلاً. عدينا مرحلة “خدع السحر” ودخلنا مرحلة التطبيقات الصناعية. القوة اتمركزت في إيد اللي بيملكوا الرقائق ومحطات الكهرباء، بس المنفعة انتشرت في كل ركن في العالم المهني. المخاطر حقيقية، من التأثير البيئي لفقدان الخصوصية، بس الزخم دلوقتي ملوش رجعة. إحنا مش مستنيين المستقبل يوصل، إحنا مشغولين بإدارة المستقبل اللي بنيناه فعلاً. ومع دخولنا المرحلة الجاية، التركيز هيفضل على جعل الأنظمة دي “مختفية” وأكتر موثوقية. الـ 12 شهر الجايين مش هيكونوا عن موديلات جديدة، لكن عن إزاي هنعيش مع الموديلات اللي عندنا فعلاً.

ملاحظة المحرر: لقد أنشأنا هذا الموقع كمركز إخباري وإرشادي متعدد اللغات للذكاء الاصطناعي للأشخاص الذين ليسوا خبراء في الكمبيوتر، ولكنهم ما زالوا يرغبون في فهم الذكاء الاصطناعي، واستخدامه بثقة أكبر، ومتابعة المستقبل الذي بدأ بالفعل في الوصول.