نحن في لحظة فريدة لشركات الذكاء الاصطناعي التي تبني نموذجها الأساسي الخاص بها.
أولاً، هناك جيل كامل من المحترفين في الصناعة الذين صنعوا اسمهم في شركات التكنولوجيا الكبرى والآن يتجهون للعمل بشكل منفرد. لديك أيضًا باحثون أسطوريون لديهم خبرة هائلة لكن طموحات تجارية غير واضحة. هناك فرصة واضحة أن يصبح على الأقل بعض من هذه المختبرات الجديدة عملا قاسيا بحجم OpenAI، ولكن هناك أيضًا مجال لاستكشاف أبحاث مثيرة دون القلق كثيرًا بشأن التسييل.
ما هي النتيجة النهائية؟ أصبح من الصعب معرفة من يحاول فعلاً كسب المال.
لتبسيط الأمور، أقترح نوعًا من المقياس المتزلق لأي شركة تصنع نموذجًا أساسيًا. إنه مقياس من خمس مستويات حيث لا يهم إذا كنت تكسب المال فعلاً – المهم هو إذا كنت تحاول ذلك. الفكرة هنا هي قياس الطموح، وليس النجاح.
فكر في الأمر بهذه الطريقة:
- المستوى 5: نحن نحقق بالفعل ملايين الدولارات كل يوم، شكرًا لكم.
- المستوى 4: لدينا خطة مفصلة متعددة المراحل لنصبح أغنى البشر على الأرض.
- المستوى 3: لدينا العديد من الأفكار المنتجة الواعدة، والتي ستظهر في الوقت المناسب.
- المستوى 2: لدينا ملامح خطة مفهومية.
- المستوى 1: الثروة الحقيقية هي عندما تحب نفسك.
الأسماء الكبيرة جميعها في المستوى 5: OpenAI، Anthropic، Gemini، وما إلى ذلك. يصبح المقياس أكثر إثارة مع الجيل الجديد من المختبرات التي تطلق الآن، بأحلام كبيرة ولكن طموحات قد تكون أكثر صعوبة في القراءة.
الأهم من ذلك، أن الأشخاص المشاركين في هذه المختبرات يمكنهم عمومًا اختيار أي مستوى يريدون. هناك الكثير من المال في الذكاء الاصطناعي الآن لدرجة أن لا أحد سيحقق معهم حول خطة العمل. حتى لو كان المختبر مجرد مشروع بحثي، سيعتبر المستثمرون أنفسهم محظوظين للمشاركة. إذا كنت غير متحمس خصوصًا لتصبح مليارديرًا، فقد تعيش حياة أسعد في المستوى 2 مقارنة بالمستوى 5.
حدث Techcrunch
سان فرانسيسكو
|
13-15 أكتوبر 2026
تظهر المشاكل لأنه ليس من الواضح دائمًا أين يقع مختبر الذكاء الاصطناعي على المقياس – والكثير من الدراما الحالية في صناعة الذكاء الاصطناعي تأتي من هذا الالتباس. الكثير من القلق حول تحول OpenAI من منظمة غير ربحية جاء لأن المختبر قضى سنوات في المستوى 1، ثم قفز إلى المستوى 5 تقريبًا بين عشية وضحاها. من الجانب الآخر، يمكنك أن تجادل بأن الأبحاث المبكرة لـ Meta كانت في الواقع في المستوى 2، عندما كان ما تريده الشركة فعلاً هو المستوى 4.
مع وضع ذلك في الاعتبار، إليك نظرة سريعة على أربعة من أكبر مختبرات الذكاء الاصطناعي المعاصرة، وكيف تقارن على المقياس.
البشر&
كانت Humans& هي الأخبار الكبيرة في عالم الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع، وهي جزء من الإلهام للتوصل إلى هذا المقياس. لدى المؤسسين عرض جذاب لجيل جديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث تعطي قوانين القياس الأولوية لأدوات الاتصال والتنسيق.
لكن على الرغم من كل الصحافة المشرقة، كانت Humans& حذرة بشأن كيفية ترجمة ذلك إلى منتجات قابلة للتسويق. يبدو أنها تريد بناء منتجات؛ فقط أن الفريق لن يلتزم بشيء محدد. أكثر ما قالوه هو أنهم سيقومون ببناء نوع من أدوات العمل الذكية، والتي تحل محل منتجات مثل Slack، Jira وGoogle Docs ولكن أيضًا تعيد تعريف كيفية عمل هذه الأدوات الأخرى على مستوى أساسي. برامج عمل لمكان عمل ما بعد البرمجيات!
إنه عملي أن أعرف معنى هذه الأمور، وما زلت مشوشًا نوعًا ما بشأن الجزء الأخير. لكنها محددة بما يكفي لأعتقد أنه يمكننا تصنيفهم في المستوى 3.
مختبر الآلات المفكرة
هذه واحدة من الصعب جدًا تصنيفها! عمومًا، إذا كان لديك CTO سابق وقائد مشروع ChatGPT يجمع جولة تمويل بقيمة 2 مليار دولار، فعليك أن تفترض أن هناك خريطة طريق محددة جدًا. لا يبدو لي أن ميرا موراتى هي شخص ينطلق بلا خطة، لذا عند دخولنا عام 2026، كنت سأشعر بالراحة لو وضعت TML في المستوى 4.
لكن بعد ذلك حدثت الأسبوعين الأخيرين. مغادرة CTO والمؤسس المشارك باريد زوف حازت على معظم العناوين الرئيسية، جزئيًا بسبب الظروف الخاصة المعنية. ولكن على الأقل خمسة موظفين آخرين غادروا مع زوف، العديد منهم مشيرين إلى مخاوف بشأن اتجاه الشركة. في عام واحد فقط، لم يعد ما يقرب من نصف التنفيذيين في فريق تأسيس TML يعملون هناك. إحدى طرق قراءة الأحداث هي أنهم اعتقدوا أن لديهم خطة قوية لتصبح مختبر ذكاء اصطناعي رائد عالميًا، فقط ليكتشفوا أن الخطة لم تكن صلبة كما كانوا يعتقدون. أو من حيث المقياس، كانوا يريدون مختبرًا من المستوى 4 لكنهم أدركوا أنهم في المستوى 2 أو 3.
لم يكن هناك ما يكفي من الأدلة لتبرير تخفيض التصنيف، لكن الأمر يقترب من ذلك.
مختبرات العالم
في في لي واحدة من الأسماء الأكثر احترامًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي، وأشهر ما عُرف به هو إنشاء تحدي ImageNet الذي أطلق تقنيات التعلم العميق المعاصرة. تحمل حاليًا كرسيًا مدعومًا من Sequoia في ستانفورد، حيث تشارك في إدارة مختبرين مختلفين في الذكاء الاصطناعي. لن أزعجك بالمرور عبر جميع الأوسمة والمناصب الأكاديمية المختلفة، ولكن يكفي أن نقول إنه إذا أرادت، يمكنها قضاء بقية حياتها في تلقي الجوائز وإخبارها بمدى روعتها. كتابها جيد أيضًا!
لذا في عام 2024، عندما أعلنت لي أنها جمعت 230 مليون دولار لشركة الذكاء الاصطناعي المكاني المسماة مختبرات العالم، قد تتوقع أننا كنا نعمل في المستوى 2 أو أقل.
لكن ذلك كان قبل أكثر من عام، وهو وقت طويل في عالم الذكاء الاصطناعي. منذ ذلك الحين، أصدرت مختبرات العالم نموذجًا لتوليد كامل للعالم ومنتجًا تجاريًا مبنيًا على ذلك. خلال نفس الفترة، رأينا علامات حقيقية على الطلب على نمذجة العوالم من كل من صناعة ألعاب الفيديو وصناعة المؤثرات الخاصة – ولم تبن أي من المختبرات الكبرى شيئًا يمكن أن يتنافس. يبدو أن النتيجة تشبه كثيرًا شركة من المستوى 4، ربما قريبًا تتخرج إلى المستوى 5.
الذكاء الخارق الآمن (SSI)
تأسست الشركة على يد عالم OpenAI الرئيسي السابق إيليا سوتسكيڤر، ويبدو أن الذكاء الخارق الآمن (أو SSI) هو مثال كلاسيكي لشركة ناشئة من المستوى 1. لقد بذل سوتسكيڤر جهودًا كبيرة لإبقاء SSI معزولة عن الضغوط التجارية، لدرجة أنه رفض عرض استحواذ من Meta. لا توجد دورات للمنتجات، وبصرف النظر عن نموذج الأساس الخارق الذي لا يزال تحت التطوير، لا يبدو أن هناك أي منتج على الإطلاق. مع هذا العرض، جمع 3 مليارات دولار! لطالما كان سوتسكيڤر مهتمًا أكثر بعلم الذكاء الاصطناعي من الأعمال، وكل الإشارات تشير إلى أن هذا هو مشروع علمي حقيقي في جوهره.
ومع ذلك، يتحرك عالم الذكاء الاصطناعي بسرعة – وسيكون من السخيف عدّ SSI خارج المجال التجاري تمامًا. في ظهوره الأخير على Dwarkesh، أعطى سوتسكيڤر سببين قد يجعلان SSI تتجه نحو التغيير، إما “إذا كانت الجداول الزمنية طويلة، والتي قد تكون”، أو لأنه “يوجد الكثير من القيمة في أن يكون أفضل وأقوى ذكاء اصطناعي موجود يؤثر على العالم.” بمعنى آخر، إذا سارت الأبحاث بشكل جيد أو بشكل سيئ للغاية، فقد نرى SSI تقفز عدة مستويات بسرعة.