AI بالعربي – متابعات
أكد لاري إليسون، المؤسس المشارك والمدير التقني لشركة أوراكل، أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الرائدة فقدت تمايزها بوتيرة سريعة، رغم الزخم الإعلامي والتقني الكبير الذي يحيط بها عالميًا.
وأوضح أن نماذج مثل ChatGPT من OpenAI وGemini من جوجل وGrok من xAI وLlama من Meta وClaude من Anthropic باتت متقاربة في المخرجات والقدرات، ما يقلل من قدرتها على تقديم قيمة فريدة لكل شركة أو منصة.
الاعتماد على البيانات العامة أساس المشكلة
وخلال مكالمة أرباح أوراكل للربع الثاني من السنة المالية 2026 في ديسمبر 2025، أشار إليسون إلى أن السبب الجوهري لهذا التشابه يعود إلى اعتماد جميع نماذج اللغة الكبيرة تقريبًا على مجموعات البيانات العامة نفسها المتاحة عبر الإنترنت.
وبيّن أن هذا الاعتماد المشترك جعل النماذج تتقارب سريعًا في السلوك والنتائج، الأمر الذي حوّلها من ابتكارات متمايزة إلى تقنيات شبه موحدة يسهل استنساخها.
مخاطر تحول الذكاء الاصطناعي إلى سلعة
وحذّر إليسون من أن هذا المسار قد يقود سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مرحلة تشبه أسواق السلع الرقمية، حيث تتشابه الميزات وتشتد المنافسة السعرية.
وأوضح أن انخفاض حواجز الدخول يجعل الشركات أقل قدرة على بناء مزايا تنافسية طويلة الأمد، ما يهدد بتحويل الابتكار التقني إلى سباق تخفيض تكاليف بدلًا من تطوير حلول نوعية ذات تأثير عميق.
المرحلة التالية تقودها بيانات المؤسسات
وفي مقابل هذا الواقع، طرح إليسون رؤيته لما وصفه بالمرحلة التالية من تطور الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا أن التحول الحقيقي سيأتي من أنظمة تعتمد على بيانات المؤسسات الخاصة لا على البيانات العامة المفتوحة.
واعتبر أن القيمة الاقتصادية الأكبر ستنبع من نماذج قادرة على فهم السياق التشغيلي للشركات، والتفاعل مع بياناتها الحساسة بشكل آمن ودقيق.
أوراكل وموقعها الاستراتيجي في قلب البيانات
وأوضح إليسون أن أوراكل تمتلك ميزة طبيعية في هذا التحول، نظرًا لاستضافة قواعد بيانات عدد هائل من المؤسسات حول العالم.
وبيّن أن هذا الوجود يمنح الشركة موقعًا متقدمًا لتطوير حلول ذكاء اصطناعي مخصصة، ترتبط مباشرة بعمليات الشركات وقراراتها، بدل الاكتفاء بنماذج عامة محدودة السياق.
RAG كحل عملي للذكاء الاصطناعي المؤسسي
وفي هذا الإطار، تعمل أوراكل على تطوير منصتها لبيانات الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على تقنيات التوليد المعزز بالاسترجاع RAG، التي تتيح للنماذج الاستعلام عن البيانات الخاصة في الوقت الحقيقي.
وتسمح هذه المقاربة بالاستفادة من البيانات الحساسة دون تعريضها للمخاطر، أو الحاجة إلى إعادة تدريب النماذج على مجموعات بيانات مغلقة.
استثمارات ضخمة لدعم الرؤية الجديدة
ولدعم هذا التوجه، أعلنت أوراكل عن رفع استثماراتها الرأسمالية بشكل ملحوظ خلال السنة المالية الحالية، حيث تتوقع إنفاق نحو 50 مليار دولار، مقارنة بتقديرات سابقة بلغت 35 مليار دولار.
وتشمل هذه الاستثمارات إنشاء منظومة حوسبة فائقة تضم 50 ألف وحدة معالجة رسومية بشرائح AMD MI450، من المقرر إطلاقها في الربع الثالث من عام 2026، إضافة إلى توسيع بنية OCI Zettascale لربط مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات.
منافسة متصاعدة في سوق السحابة
ورغم هذا التوسع، تواجه رؤية إليسون منافسة قوية من عمالقة الحوسبة السحابية مثل Amazon Web Services وMicrosoft Azure وGoogle Cloud، الذين يعملون بدورهم على تعزيز عروض الذكاء الاصطناعي المؤسسي.
كما أن تطور تقنيات توليد البيانات الاصطناعية قد يقلل مستقبلًا من حصرية البيانات الخاصة، ما يزيد حدة المنافسة بين اللاعبين الكبار.
ملامح جديدة لسوق الذكاء الاصطناعي
تعكس تصريحات إليسون تحولًا واضحًا في النظرة إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع انتقال التركيز من النماذج العامة إلى حلول متخصصة مرتبطة بقيمة البيانات وسياق استخدامها.
ويرى مراقبون أن هذا التحول قد يعيد رسم خريطة السوق خلال السنوات المقبلة، مع بروز نماذج أعمال جديدة تتمحور حول الذكاء الاصطناعي المؤسسي لا الاستهلاكي.
