Palantir وNvidia تهددان بوقف استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بسبب مخاوف البيانات
كشفت تقارير من The Information أن شركات تقنية كبرى، من بينها Palantir Technologies وNvidia وBooz Allen Hamilton، تدرس فرض قيود صارمة على استخدامها للنماذج المتقدمة من Anthropic وOpenAI ما لم تقدم هذه الشركات ضمانات أقوى بعدم إساءة استخدام الملكية الفكرية.
المخاوف لا تتعلق فقط بتسريب بيانات العملاء، بل تمتد إلى أنماط التفكير الخاصة بالشركات واستراتيجيات التلقين التي قد تُستخدم في تدريب أجيال مقبلة من النماذج.
هذه ليست مشكلة هامشية.
Palantir تبيع تحليلات بيانات للحكومات والجيش، وNvidia هي المورد الأساسي للرقائق في صناعة الذكاء الاصطناعي، وBooz Allen مقاول دفاع كبير.
إذا توقفت هذه الشركات عن إرسال بيانات حساسة إلى النماذج الحدودية، فإن OpenAI وAnthropic ستخسران أهم حالات الاستخدام المؤسسي.
تستغل Microsoft هذا القلق سريعاً من خلال الترويج لبيئات سحابية معزولة تسمح للعملاء بتشغيل النماذج دون مغادرة البيانات لحدود موثوقة، وتعرض بديلاً يعتمد على مكدسها التقني الخاص.
هذا التصادم قد يعيد تشكيل عملية الشراء المؤسسي في قطاع الذكاء الاصطناعي.
قد تضطر شركات النماذج إلى توقيع اتفاقيات معالجة بيانات أكثر صرامة، أو تقديم خيارات تشغيل محلية، أو بناء أنظمة تدقيق تثبت أن نماذجها لا تحفظ الأسرار.
القلق أصبح أكثر إلحاحاً مع دخول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى سير العمل الفعلي؛
فالنماذج اليوم تصل إلى قواعد البيانات وملفات الموظفين وتتخذ قرارات تشغيلية.
كلما زادت الصلاحيات، زادت المخاطر، ولذلك تدرس بعض الشركات وقف الاستخدام تماماً إذا لم تتغير الشروط.
هذا التهديد ليس رمزياً، بل قد يغير توازن القوى بين مطوري النماذج وعملاء المؤسسات.
Microsoft تستفيد من الموقف بالترويج لحلولها الخاصة، ما يجعل المنافسة أكثر حدة.
من المتوقع أن تظهر عقود جديدة تتضمن بنوداً تمنع استخدام البيانات لتحسين النماذج المنافسة، ومراجعة مستقلة للخوارزميات، وحقوق إنهاء فورية عند أي خرق.
هذه البنود ستكون مكلفة لكل الأطراف، لكنها ضرورية لبناء الثقة.
في المرحلة المقبلة، سيكون حوكمة البيانات عاملاً حاسماً في تبني الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات، وربما أهم من القدرات الحسابية نفسها.
الشركات التي تريد نشر وكلاء أذكياء في بيئات حساسة تحتاج إلى ضمانات تعاقدية وتقنية قبل أي توسع.
Salesforce تعلن تقادم واجهتها وتطلق AIforce لنقل البيانات إلى الذكاء الاصطناعي
خلال مؤتمر Dreamforce 2026، أعلنت Salesforce أن واجهتها التقليدية لم تعد ضرورية، وأطلقت معها منتجين يقلبان طريقة عمل فرق المبيعات.
المنتج الأول هو AIforce، وهي طبقة برمجية تعمل كجسر مباشر بين بيانات Salesforce وصلاحياتها ومنطق أعمالها وبين بيئات الذكاء الاصطناعي الخارجية.
لم يعد الموظفون بحاجة إلى فتح Salesforce لتنفيذ المهام؛
يمكن لمدير المبيعات أن يسأل Claude أو Slack أو أداة Amazon الذكية عن توقعات المبيعات، فتعمل الأداة مباشرة على السجلات وتنجز التحديثات تلقائياً.
المنتج الثاني هو Koa، وهو نموذج استدلال مصمم خصيصاً لإدارة علاقات العملاء، مبني على منصة NVIDIA Nemotron.
تدعي الشركة أن Koa يضاهي أفضل النماذج في مهام CRM مع ارتكاب أخطاء أقل بثلاث مرات.
هذا التحول يعكس تغيراً عميقاً في صناعة البرمجيات المؤسسية.
لسنوات، كانت التطبيقات مثل Salesforce هي الواجهة التي يعتمد عليها الموظفون لإدخال البيانات واسترجاعها.
أما الآن، فالنماذج الذكية أصبحت قادرة على فهم السياق واتخاذ إجراءات مباشرة، ما يعني أن الواجهة التقليدية قد تختفي من حياة المستخدم اليومي.
تريد Salesforce أن تظل طبقة الاتصال بين بيانات الشركات والنماذج الخارجية.
لكن هذا الطموح يحمل مخاطر؛
فإذا تمكنت نماذج خارجية من الوصول إلى بيانات العملاء مباشرة، فقد تتخلص المؤسسات من اشتراكات CRM المكلفة.
منافسون مثل Microsoft وHubSpot وشركات ناشئة متخصصة في الذكاء الاصطناعي يراقبون التطور باهتمام.
المعركة القادمة ستكون حول من يدير طبقة الصلاحيات والتحكم عندما تصبح الوكلاء هي الواجهة الجديدة.
اقتصادات الذكاء الاصطناعي الصينية القاسية تعلّم الولايات المتحدة درساً قاسياً
صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين لا تلعب اللعبة نفسها التي تلعبها وادي السيليكون، وهذا هو السبب وراء نظرة بكين الباردة إلى اقتراح داريو أمودي الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic بتخفيف وتيرة تطوير النماذج الحدودية.
حظي أمودي بتأييد علني من سام ألتمان وإيلون ماسك لفكرة فرض حد أقصى طوعي للسرعة، لكن المنطق الاقتصادي في الصين يسير في الاتجاه المعاكس.
الشركات الصينية محاصرة في دورة عنيفة من تخفيض الأسعار والتكرار السريع والنشر الذي يعتمد على الحجم الهائل، ما يجعل أي توقف منسق شبه مستحيل.
القطاع هناك مبني على الكمية وليس على الحذر.
الشركات الناشئة المحلية تخفض أسعار واجهات برمجة التطبيقات إلى ما يقترب من الصفر، مما يدفع عمالقة مثل Alibaba وBaidu إلى خفض الأسعار بدورهم.
النتيجة هي نظام بيئي تنهار فيه تكلفة الذكاء بسرعة، وأي مختبر يتوقف قليلاً يخاطر بأن تبتلعه المنافسة.
بالنسبة للمختبرات الأمريكية، هذا تحذير واضح.
معاهدة تباطؤ بين الشركات الأمريكية والأوروبية لن توقف المختبرات الصينية، والقيود المفروضة على تصدير الرقائق لم تمنع المطورين الصينيين من إيجاد حلول بديلة.
الدرس الحقيقي هو أن سلامة الذكاء الاصطناعي واقتصادياته أصبحا متلازمين.
أي تنظيم يتجاهل منحنى التكلفة الصيني القاسي سينقل ببساطة حدود القدرات إلى دولة لديها حواجز أقل.
في هذه الأثناء، يبدأ المستثمرون الغربيون في التساؤل عما إذا كان الإنفاق الرأسمالي الضخم يمكن تبريره إذا لم يتباطأ سوى الخطاب المتعلق بالسلامة.
المنافسة الصينية تفرض على الشركات الأمريكية مواصلة الإنفاق بوتيرة محمومة، حتى مع تصاعد المخاوف من المخاطر الوجودية.
مقامرة الذكاء الاصطناعي بتريليون دولار تُقلق الاقتصاديين
بلغ حجم الأموال المتدفقة إلى الذكاء الاصطناعي مستوى يجعل النماذج الاقتصادية التقليدية غير كافية لاستيعاب المخاطر.
جيسيكا واختر، أستاذة المالية في جامعة بنسلفانيا، حاولت تقدير أثر الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد خلال السنوات القادمة، فوجدت نفسها أمام قائمة طويلة من المجهولات.
انطلقت من حقيقة ملفتة: حجم رأس المال الموجه إلى بنية الذكاء الاصطناعي ضخم لدرجة أن أي تغير بسيط في نمو الإنتاجية سيحدد ما إذا كانت هذه الرهانات ستؤتي ثمارها.
لم يعد الأمر يتعلق ببرامج الدردشة الآلية فقط.
إنه يشمل آلاف مراكز البيانات وملايين الرقائق وإعادة ترتيب صناعة التقنية بالكامل حول تكاليف الاستدلال.
شركات الحوسبة السحابية الكبرى تضغط للحصول على موافقات أسرع لبناء المنشآت، والشركات الناشئة تحرق السيولة النقدية للحفاظ على موقعها.
الرهان عالمي.
إذا وصلت مكاسب الذكاء الاصطناعي ببطء، فقد تبدو دورة الاستثمار الحالية مثل فقاعة.
وإذا وصلت بسرعة، فقد لا تملك البنية التحتية طاقة كهربائية كافية.
الاقتصاديون يقولون إن السنوات القليلة القادمة ستكون اختباراً حقيقياً لاقتصاد التقنية.
شهد القطاع بالفعل علامات عدم استقرار، حيث تراجعت أسهم شركات الذكاء الاصطناعي وانخرط كبار المسؤولين التنفيذيين في نقاشات علنية حول ما إذا كان ينبغي إبطاء التطوير.
قادة كبار في الصناعة رفضوا هذه الدعوات، مؤكدين أن السلامة والسرعة لا يتعارضان بالضرورة.
لكن هذا النقاش في جوهره نقاش حول تخصيص رأس المال.
لا أحد يمتلك حالياً نموذجاً قادراً على حساب التكلفة الحقيقية لهذه المقامرة التي تريليون دولار.
حرب رقائق الذكاء الاصطناعي تنتقل من التدريب إلى الاستدلال
في المرحلة الأولى من طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي، كان الهدف الوحيد هو بناء نماذج أكبر وأقوى.
هذا السباق جعل Nvidia اللاعب الأكثر أهمية في صناعة الأجهزة، لأن كل مختبر حدودي احتاج إلى آلاف من معالجاتها الرسومية لتدريب النماذج على مدى أسابيع.
لكن مركز الثقل الآن يتحول إلى الاستدلال، أي تشغيل النموذج بعد تدريبه، وهذه المرحلة لها اقتصاديات مختلفة تماماً.
الاستدلال أقل تكلفة من التدريب على أساس كل طلب، لكنه يعمل باستمرار وبلا توقف.
لذلك لم تعد القوة الخام هي المقياس الوحيد، بل كفاءة استهلاك الطاقة وسرعة الاستجابة وتكلفة كل رمز يتم توليده.
Nvidia لا تقف مكتوفة الأيدي، فرقائقها الجديدة مصممة لتسريع التدريب والتفكير معاً.
لكن التحول يفتح الباب لمنافسين جدد.
AMD تقدم مسرعاتها الخاصة، وشركات الحوسبة السحابية الكبرى مثل Google وAmazon توسع استخدام الرقائق المخصصة، كما تستعد شركات ناشئة عديدة لصنع رقائق متخصصة في الاستدلال فقط.
هذا التحول يمتد إلى البرمجيات أيضاً.
مطورو النماذج يستخدمون تقنيات الضغط والتكميم والتوليد التكهني لتقليل تكلفة كل إجابة.
مشغلو مراكز البيانات يحاولون تجنب أزمة طاقة حقيقية مع ارتفاع عدد طلبات الاستدلال إلى مليارات يومياً.
في السابق، لم تكن هذه المشكلات ملحة لأن الصناعة كانت تدرب نموذجاً واحداً كل بضعة أشهر.
أما اليوم، فهي المعركة الأساسية.
الحرب القادمة في قطاع الرقائق سيفوز بها من يستطيع تقديم أقل تكلفة لكل رمز، وليس من يملك أكبر مجموعة تدريب.
