إذا كان عام 2025 هو العام الذي تم فيه اختبار الذكاء الاصطناعي، فسيكون عام 2026 هو العام الذي تصبح فيه التكنولوجيا عملية. ويتحول التركيز بالفعل بعيدًا عن بناء نماذج لغوية أكبر من أي وقت مضى، ويتجه نحو العمل الأصعب المتمثل في جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للاستخدام. ومن الناحية العملية، يتضمن ذلك نشر نماذج أصغر حيثما تناسب، ودمج الذكاء في الأجهزة المادية، وتصميم أنظمة تتكامل بشكل نظيف مع سير العمل البشري.
تحدث الخبراء في TechCrunch ليروا أن عام 2026 هو عام انتقالي، عام يتطور من توسيع نطاق القوة الغاشمة إلى البحث عن بنيات جديدة، ومن العروض التوضيحية المبهرجة إلى عمليات النشر المستهدفة، ومن الوكلاء الذين يعدون بالاستقلالية إلى أولئك الذين يعززون بالفعل كيفية عمل الأشخاص.
الحفلة لم تنتهِ بعد، لكن الصناعة بدأت تستيقظ.
قوانين التوسع لن تقطعها
في عام 2012، أظهر بحث Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton في ImageNet كيف يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن “تتعلم” كيفية التعرف على الأشياء في الصور من خلال النظر إلى ملايين الأمثلة. كان هذا النهج مكلفًا من الناحية الحسابية، ولكنه أصبح ممكنًا باستخدام وحدات معالجة الرسومات. النتيجة؟ عقد من الأبحاث الجادة في مجال الذكاء الاصطناعي حيث عمل العلماء على ابتكار بنيات جديدة لمهام مختلفة.
وبلغ ذلك ذروته في عام 2020 تقريبًا عندما أطلقت OpenAI GPT-3، والذي أظهر كيف أن مجرد جعل النموذج أكبر 100 مرة يفتح قدرات مثل البرمجة والتفكير دون الحاجة إلى تدريب واضح. كان هذا بمثابة الانتقال إلى ما يسميه كيان كاتانفوروش، الرئيس التنفيذي ومؤسس منصة وكيل الذكاء الاصطناعي Workera، “عصر التوسع”: وهي فترة يحددها الاعتقاد بأن المزيد من الحوسبة، والمزيد من البيانات، ونماذج المحولات الأكبر حجمًا ستقود حتماً الاختراقات الرئيسية التالية في الذكاء الاصطناعي.
اليوم، يعتقد العديد من الباحثين أن صناعة الذكاء الاصطناعي بدأت تستنفد حدود قوانين التوسع وستنتقل مرة أخرى إلى عصر البحث.
جادل يان ليكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي السابق في ميتا، منذ فترة طويلة ضد الاعتماد المفرط على القياس، وشدد على الحاجة إلى تطوير بنيات أفضل. وقال سوتسكيفر في مقابلة أجريت معه مؤخرًا إن النماذج الحالية في حالة استقرار، كما أن نتائج التدريب المسبق قد استقرت، مما يشير إلى الحاجة إلى أفكار جديدة.
حدث تك كرانش
سان فرانسيسكو
|
13-15 أكتوبر 2026
وقال كاتانفوروش: “أعتقد أنه على الأرجح في السنوات الخمس المقبلة، سنجد بنية أفضل تمثل تحسنًا كبيرًا في المحولات”. “وإذا لم نفعل ذلك، فلا يمكننا أن نتوقع الكثير من التحسن في النماذج.”
في بعض الأحيان أقل هو أكثر
تعد النماذج اللغوية الكبيرة رائعة في تعميم المعرفة، لكن العديد من الخبراء يقولون إن الموجة التالية من اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ستكون مدفوعة بنماذج لغوية أصغر وأكثر مرونة يمكن ضبطها بدقة للحلول الخاصة بالمجال.
قال آندي ماركوس، كبير مسؤولي البيانات في AT&T، لـ TechCrunch: “ستكون SLMs المضبوطة بدقة الاتجاه الكبير وستصبح عنصرًا أساسيًا تستخدمه مؤسسات الذكاء الاصطناعي الناضجة في عام 2026، حيث ستؤدي مزايا التكلفة والأداء إلى زيادة الاستخدام على LLMs الجاهزة”. “لقد شهدنا بالفعل اعتماد الشركات بشكل متزايد على تقنيات SLM لأنه، إذا تم ضبطها بشكل صحيح، فإنها تتطابق مع النماذج الأكبر حجمًا والمعممة من حيث الدقة لتطبيقات الأعمال التجارية، وتكون رائعة من حيث التكلفة والسرعة.”
لقد رأينا هذه الحجة من قبل من شركة ميسترال الفرنسية الناشئة للذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح: فهي تقول إن نماذجها الصغيرة تؤدي في الواقع أداء أفضل من النماذج الأكبر حجمًا في العديد من المعايير بعد الضبط الدقيق.
قال جون كنيسلي، خبير استراتيجي في مجال الذكاء الاصطناعي في ABBYY، وهي شركة ذكاء اصطناعي مقرها أوستن: “إن كفاءة وفعالية التكلفة والقدرة على التكيف التي تتميز بها إدارة SLM تجعلها مثالية للتطبيقات المصممة خصيصًا حيث تكون الدقة أمرًا بالغ الأهمية”.
بينما يعتقد ماركوس أن إدارة SLM ستكون أساسية في عصر الوكلاء، يقول كنيسلي إن طبيعة النماذج الصغيرة تعني أنها أفضل للنشر على الأجهزة المحلية، “وهو اتجاه تسارع من خلال التقدم في الحوسبة المتطورة”.
التعلم من خلال الخبرة

البشر لا يتعلمون من خلال اللغة فقط؛ نتعلم من خلال تجربة كيف يعمل العالم. لكن حاملي شهادة الماجستير في القانون لا يفهمون العالم حقًا؛ إنهم فقط يتنبأون بالكلمة أو الفكرة التالية. ولهذا السبب يعتقد العديد من الباحثين أن القفزة الكبيرة التالية ستأتي من النماذج العالمية: أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم كيفية تحرك الأشياء وتفاعلها في المساحات ثلاثية الأبعاد حتى تتمكن من التنبؤ واتخاذ الإجراءات.
تتزايد الدلائل على أن عام 2026 سيكون عامًا كبيرًا بالنسبة لعارضات الأزياء العالميات. غادر LeCun شركة Meta لبدء مختبر النماذج العالمية الخاص به ويقال إنه يسعى للحصول على تقييم بقيمة 5 مليارات دولار. لقد بدأ برنامج DeepMind التابع لشركة Google في العمل مع شركة Genie، وأطلق في شهر أغسطس أحدث نموذج له يبني نماذج عالمية تفاعلية ذات أغراض عامة في الوقت الفعلي. إلى جانب العروض التوضيحية التي قدمتها الشركات الناشئة مثل Decart وOdyssey، أطلقت Fei-Fei Li’s World Labs أول نموذج تجاري عالمي لها، وهو Marble. حصل الوافدون الجدد مثل General Intuition في أكتوبر على جولة أولية بقيمة 134 مليون دولار لتعليم العملاء التفكير المكاني، وأصدرت شركة Runway الناشئة لتوليد الفيديو في ديسمبر أول نموذج عالمي لها، GWM-1.
وبينما يرى الباحثون إمكانات طويلة المدى في مجال الروبوتات والاستقلالية، فمن المرجح أن يظهر التأثير على المدى القريب أولاً في ألعاب الفيديو. ويتوقع PitchBook أن ينمو سوق النماذج العالمية في الألعاب من 1.2 مليار دولار بين عامي 2022 و2025 إلى 276 مليار دولار بحلول عام 2030، مدفوعًا بقدرة التكنولوجيا على إنشاء عوالم تفاعلية وشخصيات أكثر واقعية من غير اللاعبين.
قال Pim de Witte، مؤسس شركة General Intuition، إن البيئات الافتراضية لـ TechCrunch قد لا تعيد تشكيل الألعاب فحسب، بل تصبح أيضًا أرض اختبار حاسمة للجيل القادم من النماذج الأساسية.
أمة وكيلة
فشل الوكلاء في الارتقاء إلى مستوى الضجيج في عام 2025، ولكن السبب الرئيسي لذلك هو صعوبة ربطهم بالأنظمة التي يتم فيها العمل فعليًا. وبدون وسيلة للوصول إلى الأدوات والسياق، وقع معظم الوكلاء في فخ سير العمل التجريبي.
أثبت بروتوكول السياق النموذجي (MCP) من Anthropic، وهو “USB-C للذكاء الاصطناعي” الذي يسمح لعملاء الذكاء الاصطناعي بالتحدث إلى الأدوات الخارجية مثل قواعد البيانات، ومحركات البحث، وواجهات برمجة التطبيقات، النسيج الضام المفقود وسرعان ما أصبح المعيار. وقد تبنت شركتا OpenAI وMicrosoft علنًا MCP، وتبرعت Anthropic به مؤخرًا إلى مؤسسة Agentic AI Foundation الجديدة التابعة لمؤسسة Linux، والتي تهدف إلى المساعدة في توحيد الأدوات الوكيلة مفتوحة المصدر. بدأت Google أيضًا في إعداد خوادم MCP المُدارة الخاصة بها لربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بمنتجاتها وخدماتها.
مع تقليل MCP للاحتكاك الناتج عن ربط الوكلاء بالأنظمة الحقيقية، فمن المرجح أن يكون عام 2026 هو العام الذي تنتقل فيه مسارات عمل الوكلاء أخيرًا من العروض التوضيحية إلى الممارسة اليومية.
يقول راجيف دهام، الشريك في Sapphire Ventures، إن هذه التطورات ستؤدي إلى حلول الوكيل الأول التي تتولى “أدوار نظام السجل” عبر الصناعات.
وقال دهام: “نظرًا لأن وكلاء الصوت يتعاملون مع المزيد من المهام الشاملة مثل الاستيعاب والتواصل مع العملاء، فسوف يبدأون أيضًا في تشكيل الأنظمة الأساسية الأساسية”. “سنرى ذلك في مجموعة متنوعة من القطاعات مثل الخدمات المنزلية، والتكنولوجيا العقارية، والرعاية الصحية، بالإضافة إلى الوظائف الأفقية مثل المبيعات، وتكنولوجيا المعلومات، والدعم.”
التعزيز وليس الأتمتة

في حين أن المزيد من سير العمل الوكيل قد يثير المخاوف من احتمال حدوث تسريح للعمال، فإن كاتانفوروش من Workera ليس متأكدًا تمامًا من أن هذه هي الرسالة: “2026 سيكون عام البشر”، على حد تعبيره.
في عام 2024، توقعت كل شركة من شركات الذكاء الاصطناعي أنها ستقوم بأتمتة الوظائف للتخلص من الحاجة إلى البشر. لكن التكنولوجيا لم تصل بعد، وفي ظل اقتصاد غير مستقر، لا يعد هذا خطابًا شائعًا حقًا. يقول كاتانفوروش، في العام المقبل، سندرك أن “الذكاء الاصطناعي لم يعمل بشكل مستقل كما كنا نعتقد”، وستركز المحادثة أكثر على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز سير العمل البشري، بدلاً من استبداله.
وأضاف: “وأعتقد أن الكثير من الشركات ستبدأ في التوظيف”، مشيراً إلى أنه يتوقع أن تكون هناك أدوار جديدة في حوكمة الذكاء الاصطناعي والشفافية والسلامة وإدارة البيانات. “أنا متفائل جدًا بشأن متوسط البطالة الذي يقل عن 4٪ في العام المقبل.”
وأضاف دي ويت: “يريد الناس أن يكونوا فوق API، وليس أقل منه، وأعتقد أن عام 2026 هو عام مهم لذلك”.
الحصول على المادية

يقول الخبراء إن التقدم في التقنيات مثل النماذج الصغيرة والنماذج العالمية والحوسبة المتطورة سيمكن من المزيد من التطبيقات المادية للتعلم الآلي.
وقال فيكرام تانيجا، رئيس AT&T Ventures، لـ TechCrunch: “سيصل الذكاء الاصطناعي المادي إلى الاتجاه السائد في عام 2026 مع بدء دخول فئات جديدة من الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الروبوتات والمركبات الذاتية القيادة والطائرات بدون طيار والأجهزة القابلة للارتداء، إلى السوق”.
في حين أن المركبات ذاتية القيادة والروبوتات هي حالات استخدام واضحة للذكاء الاصطناعي المادي والتي ستستمر بلا شك في النمو في عام 2026، فإن التدريب والنشر المطلوب لا يزال باهظ الثمن. من ناحية أخرى، توفر الأجهزة القابلة للارتداء إسفينًا أقل تكلفة مع قبول المستهلك. بدأت النظارات الذكية مثل Ray-Ban Meta في شحن مساعدين يمكنهم الإجابة على الأسئلة حول ما تنظر إليه، كما تعمل عوامل الشكل الجديدة مثل الحلقات الصحية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والساعات الذكية على تطبيع الاستدلال الدائم على الجسم.
وقال تانيجا: “سيعمل مقدمو خدمات الاتصال على تحسين البنية التحتية لشبكاتهم لدعم هذه الموجة الجديدة من الأجهزة، وسيكون أولئك الذين يتمتعون بالمرونة في كيفية توفير الاتصال في وضع أفضل”.

