الكاتب: شاشوف ShaShof

أعلنت شركة أندوريل، المتخصصة في تكنولوجيا الدفاع، يوم الخميس عن خططها لتوسيع وجودها في جنوب كاليفورنيا من خلال إنشاء حرم رئيسي في لونغ بيتش، البلدة الساحلية التي نشأ فيها المؤسس بالمر لاكي.

سيعتمد الحرم الموسع في النهاية على حوالي 5,500 وظيفة. قال لاكي لموقع TechCrunch إن هذه ستكون وظائف جديدة، وليس تحويلات من عمليات أخرى.

مقر أندوريل موجود بالقرب، في كوستا ميسا، كاليفورنيا، ولديها أيضًا منشأة تصنيع ضخمة في أوهايو. سيتجاوز حرم لونغ بيتش 1.18 مليون قدم مربع عبر ستة مباني، مدمجًا بين المساحات المكتبية والمناطق الصناعية المخصصة للبحث والتطوير. ومن المتوقع أن يكون جاهزًا بحلول منتصف عام 2027، حسبما ذكرت الشركة.

تعتبر لونغ بيتش “محورًا رئيسيًا للطيران في منطقتنا”، قال لاكي لموقع TechCrunch حول سبب اختيار الشركة لتلك الموقع.

الهدف هو توظيف موظفين مشابهين لأولئك الذين يعملون في المقر الرئيسي: عمال التصنيع، الفنيين، عمال التجميع، والمهندسين في تخصصات مختلفة (كهربائية، ميكانيكية، ديناميكية هوائية)، بالإضافة إلى وظائف البناء والاختبار، و”الكثير من الأشخاص في جانب اللوجستيات، لأنه الأمور التي سننتجها هناك، سنرسلها في جميع أنحاء العالم”، قال.

بينما جذب جلب آلاف الوظائف إلى مدينته التي نشأ فيها العناوين الرئيسية اليوم، قال لاكي إن الجزء الأكثر إثارة بالنسبة له كان الطائرات المقاتلة.

“يبدو أننا سنتمكن من تصنيع طائرات مقاتلة مستقلة ستقلع مباشرة من المصنع وتطير إلى حيث يحتاجها العميل”، قال. “قد يكون لدينا طائرات تغادر المصنع، وتطير مباشرة إلى المعركة. وأعتقد أن ذلك مثير جدًا.”

تقوم أندوريل بتصنيع الطائرات المسيّرة العسكرية المستقلة والطائرات للأرض والجو والبحر. في عام 2025، كشفت عن طائرة مقاتلة تُسمى فيوري، مصممة لتطير بشكل مستقل، مما يعني أنها تعمل باستخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من أن يتم قيادتها عن بُعد من قِبل مشغل بشري. يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ خطط الطيران التي وضعها البشر. أكملت الفيور أول رحلة اختبارية لها في كاليفورنيا في 31 أكتوبر.

أعادت شركة OpenAI تنظيم بعض قيادتها واختارت وجهًا مألوفًا لقيادة جهودها في بيع الذكاء الاصطناعي للعملاء التجاريين بينما تسعى الشركة لمواكبة منافسيها في عام 2026.

عينت الشركة بارينت زوف لقيادة جهودها في بيع الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وفقًا لتقرير من The Information، نقلاً عن مذكّرة داخلية من OpenAI.

تواصلت TechCrunch مع OpenAI للتأكيد والمزيد من المعلومات.

عاد زوف إلى OpenAI الأسبوع الماضي بعد مغادرته Thinking Machine Labs، وهي شركة الذكاء الاصطناعي التي أسستها ميرا موراتي، إحدى مؤسسي OpenAI السابقين، حيث شغل زوف منصب المؤسس المشارك ورئيس التكنولوجيا منذ أكتوبر 2024.

ظروف مغادرته الدقيقة ليست واضحة، مع تزايد الشائعات حول ما إذا كانت زوف وبعض الموظفين السابقين في OpenAI قد تم فصلهم أو غادروا بمحض إرادتهم، ربما مع خطط للعودة إلى OpenAI منذ البداية.

شغل زوف سابقًا منصب نائب رئيس استنتاج ما بعد التدريب في OpenAI من سبتمبر 2022 حتى أكتوبر 2024. وهو يدخل الآن في موقع مختلف تمامًا وسيؤدي من المحتمل دورًا مهمًا في الشركة بينما تسعى لتعزيز أعمالها التجارية — وهي منطقة تتراجع فيها أمام المنافسين.

أطلقت OpenAI منتج ChatGPT Enterprise الموجه نحو المؤسسات في عام 2023، قبل أكثر من عام من إطلاق Anthropic، ولفترة طويلة قبل Google. تدعي الشركة أن المنتج لديه أكثر من 5 ملايين مستخدم من الشركات ويشمل عملاء مثل SoftBank وTarget وLoewe’s.

لكن حصتها في السوق تتراجع بينما ترتفع حصص منافسيها.

تمتلك Anthropic تفوقًا كبيرًا على منافسيها في مجال استخدام نماذج اللغة الكبيرة للمؤسسات. وفقًا لتقرير ديسمبر من شركة VC Menlo Ventures (التي يجب الإشارة إلى أنها استثمرت بشكل مكثف في Anthropic)، فإن لديها حصة سوقية تبلغ 40%. في يوليو، تم تقدير حصة السوق لدى الشركة الناشئة بـ 32%.

تقول Menlo Ventures إن اعتماد Google لـ Gemini كان أكثر استقرارًا. أصدرت الشركة منتجها للمؤسسات في الخريف الماضي ورأت أن حصة سوق استخدام نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بالمؤسسات قد ظلت بشكل كبير كما هي، حيث نمت من 20% في يوليو إلى 21% في نهاية العام.

من ناحية أخرى، شهدت OpenAI انخفاضًا في حصتها في السوق من 50% في 2023 إلى 27% في نهاية 2025 — وهو اتجاه يبدو أنه يثير قلق الشركة. أعرب الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، عن قلقه من أن نمو Google Gemini بدأ يقتحم على OpenAI في مذكرة داخلية قبل بضعة أشهر.

يعتبر نمو الأعمال التجارية مجالًا محوريًا للشركة في عام 2026، كما كتبت المديرة المالية لشركة OpenAI، سارة فريار، في مدونة يوم الأحد.

أعلنت الشركة منذ ذلك الحين عن شراكة موسعة متعددة السنوات مع ServiceNow ستتيح لعملاء ServiceNow الوصول إلى نماذج OpenAI.

فيميو، منصة استضافة الفيديو، تقوم بتسريح بعض من موظفيها العالميين، وفقًا لتقرير من بيزنس إنسايدر. تأتي هذه الخطوة بعد فترة قصيرة من استحواذ الشركة من قبل مجموعة التكنولوجيا الإيطالية بيندنغ سبونز، التي اشترتها في صفقة نقدية بالكامل العام الماضي مقابل 1.38 مليار دولار.

أكدت بيندنغ سبونز التسريحات لـ BI لكنها لم تشارك عدد الأشخاص الذين سيفقدون وظائفهم. ذكرت ذا فيرج أن التخفيضات ستؤثر على “جزء كبير” من إجمالي قوة العمل في الشركة، استنادًا إلى منشور على لينكد إن من نائب رئيس فيميو السابق للعلامة التجارية العالمية والإبداع، الذي ذكر أنه “جنبًا إلى جنب مع جزء كبير من الشركة”، تأثر “بالتسريحات”.

تواصلت TechCrunch مع فيميو وبيندنغ سبونز للحصول على المزيد من المعلومات.

تأسست فيميو في عام 2004، وقد واجهت صعوبة في إيجاد موطئ قدم في مجال يهيمن عليه يوتيوب. في السنوات الأخيرة، اعتمدت الشركة بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي. في عام 2023، أعلنت عن خطط لإطلاق أدوات كتابة نصوص وتحرير فيديو مدعومة بالذكاء الاصطناعي. في أكتوبر الماضي، أضافت الشركة مجموعة من أدوات المبدعين المدعومة بالذكاء الاصطناعي المصممة لربط “محتوى صانعي الأفلام مباشرة بتدفقات عمل الذكاء الاصطناعي”.

في السنوات الأخيرة، استحوذت بيندنغ سبونز على عدد من المنصات التكنولوجية المعروفة الأخرى، بما في ذلك ميتوب، وإفيرنوت، ووي ترانسفر.

تقوم جنرال موتورز بإعادة تنظيم مواقع إنتاج مركباتها في خطوة ستنقل الإنتاج من الصين والمكسيك إلى مصنع في الولايات المتحدة في ولاية كانساس. يعني هذا التغيير أيضًا نهاية إعادة إطلاق سيارة شيفروليه بولت EV، المركبة الوحيدة التي يتم تصنيعها حاليًا في مصنع فيرفاكس للتجميع في كانساس.

تعكس تغييرات مصانع السيارات بيئة اقتصادية وسياسية، تشكلت بفعل سياسة التعريفات الجمركية في إدارة ترامب وقرارها بإنهاء الائتمان الضريبي الفيدرالي لمركبات الكهرباء، والذي يوفر تخفيضًا يصل إلى 7500 دولار على المركبات الكهربائية المؤهلة. جعلت هذه التغييرات بناء المركبات في الصين والمكسيك أكثر تكلفة قبل أن تُباع في الولايات المتحدة.

من المتوقع أن تنتهي إنتاج سيارة 2027 شيفي بولت EV، التي دخلت dealerships هذا الشهر، خلال نحو عام ونصف. سيبدأ سعر شيفي بولت EV الجديد عند 29990 دولارًا بما في ذلك رسوم الوجهة، وهي واحدة من أقل المركبات الكهربائية الجديدة تكلفة المتاحة للمستهلكين في الولايات المتحدة.

أكدت جنرال موتورز لموقع TechCrunch أن سيارة بويك إنفجن من الجيل القادم، التي تُصنع حاليًا في الصين، ستنتقل إلى مصنع فيرفاكس للتجميع في كانساس بدءًا من عام 2028. ستنتقل سيارة شيفروليه إكوينوكس التي تعمل بالغاز، والمصنوعة في مصنع سان لويس بوتوسي في المكسيك، إلى مصنع كانساس في منتصف عام 2027.

ستكون بولت، من ناحية أخرى، لها حياة قصيرة إذا نفذت جنرال موتورز خططها المعلنة سابقًا.

قال متحدث باسم جنرال موتورز في بيان أُرسل إلى TechCrunch: “عندما كشفنا عن بولت في أكتوبر، قلنا وكان قد تم الإبلاغ على نطاق واسع أنها ستكون طرازًا محدود الإصدار”. “كما أعلننا سابقًا أن إكوينوكس التي تعمل بالغاز ستأتي إلى فيرفاكس في منتصف 2027 بعد أن يتراجع إنتاج بولت. اليوم نعلن أن سيارة بويك SUV المدمجة من الجيل القادم ستأتي إلى فيرفاكس اعتبارًا من 2028.”

لا تزال الشركة تبيع مركبات كهربائية أخرى، بما في ذلك شيفي إكوينوكس الكهربائية وشيفي بلازر. السؤال هو ما إذا كانت جنرال موتورز ستغير مسارها وتنقذ بولت إذا كانت المبيعات أفضل من المتوقع. نحن نعلم أن جنرال موتورز قد وعدت بإجراء استثمارات جديدة في مصنع فيرفاكس لمركباتها الكهربائية الميسورة التكلفة من الجيل القادم. لكننا لا نعرف متى.

أعلن مبتكرو مشروع المصدر المفتوح vLLM أنهم نقلوا الأداة الشهيرة إلى شركة ناشئة مدعومة برأس المال المغامر، إنفيراكت، حيث تمكنوا من جمع 150 مليون دولار في تمويل أولي بقيمة تقديرية 800 مليون دولار.

قاد الجولة كل من أندرييسن هورويتز وLightspeed Venture Partners، مؤكدين تقارير TechCrunch السابقة التي تفيد بأن vLLM قد جمعت رأس المال من a16z.

تتزامن انطلاقة إنفيراكت مع التCommercialization الأخيرة لمشروع SGLang كـ RadixArk، الذي قالت مصادر إنه مؤمن له رأس المال بتقييم 400 مليون دولار قاده Accel، كما أوردنا يوم الأربعاء.

مع تحول التركيز في الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج إلى نشرها في التطبيقات، وهي عملية تعرف باستنتاج، فإن التقنيات مثل vLLM وSGLang التي تجعل هذه الأدوات تعمل بشكل أسرع وبكلفة أقل تجذب انتباه المستثمرين.

تم تأسيس كل من vLLM وSGLang في عام 2023 في مختبر UC Berkeley لمؤسس Databricks أيون ستويكا.

قال سيمون مو، الرئيس التنفيذي لإنفيراكت وأحد المبتكرين الأصليين للمشروع، لبلومبرغ إن المستخدمين الحاليين لـ vLLM يتضمنون خدمة الحوسبة السحابية من أمازون وتطبيق التسوق.

أعلنت LiveKit، وهي مطور برامج البنية التحتية لتطبيقات الصوت والفيديو في الوقت الحقيقي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، عن جمع 100 مليون دولار في جولة تمويلية بتقييم قدره مليار دولار.

تأتي الجولة، التي تتبع جمع LiveKit للتمويل السابق قبل عشرة أشهر، بقيادة Index Ventures مع مشاركة من مستثمرين سابقين، بما في ذلك Altimeter Capital Management وHanabi Capital وRedpoint Ventures.

تدعم LiveKit وضع الصوت في ChatGPT من OpenAI. تشمل عملاء الشركة الآخرين xAI وSalesforce وTesla، بالإضافة إلى مشغلي خدمات الطوارئ 911 ومقدمي خدمات الصحة النفسية.

تأسست الشركة في عام 2021 من قبل Russ d’Sa وDavid Zhao كمشروع برمجيات مفتوحة المصدر لبناء تطبيقات يمكنها نقل الصوت والفيديو في الوقت الحقيقي دون انقطاع، في زمن كانت فيه أنحاء العالم تتواصل عبر Zoom خلال الوباء.

على الرغم من أن LiveKit بدأت كأداة مجانية للمطورين، إلا أن العمل ازدهر بعد أن أدرك المؤسسون أن الشركات الكبرى ترغب في إصدار سحابي مدارة، وبدأوا في تقديم هذه الخدمات للمؤسسات في ظل ازدهار الذكاء الاصطناعي الصوتي.

لقد مرت حوالي عامين منذ أن توقع ساتيا ناديلا، المدير التنفيذي لشركة مايكروسوفت، أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الأعمال المعرفية – وهي الوظائف ذات الياقات البيضاء التي يشغلها المحامون، والمصرفيون الاستثماريون، وأمناء المكتبات، والمحاسبون، وشركات تكنولوجيا المعلومات وغيرهم.

ولكن على الرغم من التقدم الكبير الذي حققته نماذج الأساس، فإن التغيير في الأعمال المعرفية قد تأخر في الوصول. لقد أتقنت النماذج البحث المتعمق والتخطيط الوكالي، ولكن لأي سبب من الأسباب، فإن معظم الأعمال ذات الياقات البيضاء قد بقيت نسبياً غير متأثرة.

إنها واحدة من أكبر الألغاز في مجال الذكاء الاصطناعي – وبفضل الأبحاث الجديدة من عملاق بيانات التدريب Mercor، نحصل أخيراً على بعض الإجابات.

تتطلع الأبحاث الجديدة إلى كيفية أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة عند القيام بمهام العمل الفعلية ذات الياقات البيضاء، المستمدة من الاستشارات، والمصارف الاستثمارية، والقانون. والنتيجة هي معيار جديد يسمى Apex-Agents – وحتى الآن، يحصل كل مختبر للذكاء الاصطناعي على درجة راسبة. عند مواجهة استفسارات من محترفين حقيقيين، عانت حتى أفضل النماذج من الحصول على أكثر من ربع الأسئلة بشكل صحيح. في الغالب، كانت العودة بإجابة خاطئة أو بلا إجابة على الإطلاق.

ووفقًا للباحث بريندان فودي، الذي عمل على الورقة، كانت أكبر نقطة ضعف للنماذج هي تتبع المعلومات عبر مجالات متعددة – شيء جوهري لمعظم الأعمال المعرفية التي يقوم بها البشر.

“أحد التغييرات الكبيرة في هذا المعيار هو أننا قمنا بإعداد البيئة بأكملها، مستندين إلى كيفية الخدمات المهنية الحقيقية،” أخبر فودي مجلة Techcrunch. “إن الطريقة التي نقوم بها بأعمالنا ليست مع شخص واحد يقدم لنا كل السياق في مكان واحد. في الحياة الحقيقية، أنت تعمل عبر Slack وGoogle Drive وكل هذه الأدوات الأخرى.” بالنسبة للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الوكالية، لا يزال هذا النوع من التفكير عبر مجالات متعددة متقطعاً.

تم استخراج السيناريوهات جميعها من محترفين حقيقيين في سوق خبراء Mercor، الذين وضعوا الاستفسارات وحددوا المعيار للاستجابة الناجحة. من خلال النظر إلى الأسئلة، التي تم نشرها علنًا على Hugging Face، يمكن أن يكون لديك فكرة عن مدى تعقيد المهام.

سؤال واحد في قسم “القانون” يقرأ:

خلال الدقائق الثمانية والأربعين الأولى من انقطاع إنتاج الاتحاد الأوروبي، قامت فريق الهندسة في Northstar بتصدير مجموعة واحدة أو اثنتين من سجلات أحداث الإنتاج الخاصة بالاتحاد الأوروبي، التي تحتوي على بيانات شخصية، إلى بائع التحليل الأمريكي…. وفقًا لسياسات Northstar الخاصة، هل يمكن اعتبار تصدير سجل واحد أو اثنين متسقًا مع المادة 49؟

الإجابة الصحيحة هي نعم، ولكن الوصول إلى هناك يتطلب تقييمًا عميقًا لسياسات الشركة الخاصة وكذلك قوانين الخصوصية ذات الصلة في الاتحاد الأوروبي.

قد يكون هذا الأمر محيرًا حتى لشخص مطلع جيدًا، ولكن الباحثين كانوا يحاولون نمذجة العمل الذي يقوم به المحترفون في هذا المجال. إذا كان بإمكان نموذج LLM الإجابة بشكل موثوق على هذه الأسئلة، فإنه يمكن أن يحل فعلياً محل العديد من المحامين الحاليين. “أعتقد أن هذا هو على الأرجح الموضوع الأكثر أهمية في الاقتصاد،” قال فودي لمجلة TechCrunch. “المعيار يعكس العمل الحقيقي الذي يقوم به هؤلاء الأشخاص.”

حاولت OpenAI أيضًا قياس المهارات المهنية باستخدام معيار GDPVal – لكن اختبار Apex Agents يختلف في طرق مهمة. حيث يختبر GDPVal المعرفة العامة عبر مجموعة واسعة من المهن، يقيس معيار Apex Agents قدرة النظام على أداء مهام مستدامة في مجموعة ضيقة من المهن ذات القيمة العالية. النتيجة أكثر صعوبة للنماذج، ولكنها أيضًا مرتبطة بشكل أوثق بما إذا كانت هذه الوظائف يمكن أتمتتها.

في حين لم تثبت أي من النماذج أنها جاهزة لتولي مهام المصرفيين الاستثماريين، كانت بعض النماذج أقرب إلى الهدف بوضوح. حصل نموذج Gemini 3 Flash على أعلى أداء في المجموعة بدقة 24%، تلاه نموذج GPT-5.2 بدقة 23%. وأسفل ذلك، حصلت نماذج Opus 4.5 وGemini 3 Pro وGPT-5 جميعها على درجات تقارب 18%.

على الرغم من أن النتائج الأولية تقل عن المستوى المطلوب، إلا أن مجال الذكاء الاصطناعي لديه تاريخ من تجاوز المعايير التحديّة. الآن بعد أن أصبح اختبار Apex علنيًا، فإنه يتحدى مختبرات الذكاء الاصطناعي التي تعتقد أنها يمكن أن تحقق نتائج أفضل – وهو ما يتوقعه فودي تمامًا في الأشهر القادمة.

“إنه يتحسن بسرعة كبيرة،” أخبر فودي مجلة TechCrunch. “الآن من العادل أن نقول إنه مثل متدرب يصيب النجاح ربع الوقت، ولكن العام الماضي كان المتدرب الذي يحقق النجاح خمس أو عشر بالمائة من الوقت. هذا النوع من التحسين عامًا بعد عام يمكن أن يكون له تأثير سريع جداً.”

]