الرئيس التنفيذي لشركة Google: قفزة Gemini التالية تعتمد على بناء نماذج أساسية أكبر بكثير

تصريح بيتشاي: لماذا تحتاج Google إلى نماذج أكبر

خلال مكالمة أرباح Alphabet للربع الثاني من عام 2026، أدلى الرئيس التنفيذي سوندار بيتشاي بتصريح لافت: الجيل التالي من Gemini سيتطلب "نماذج أساسية أكبر بكثير". جاء هذا التصريح بالتزامن مع بدء Google لأكثر عمليات التدريب المسبق (pre-training) طموحًا حتى الآن لنموذج Gemini 4، مما يشير إلى أن الشركة لا تزال ملتزمة بشدة بنموذج التوسع على الرغم من الجدل المتزايد حول حدوده.

قال بيتشاي: "لقد بدأنا عملية التدريب المسبق الأكثر طموحًا لدينا حتى الآن لنموذج Gemini 4، ونحن متحمسون للتقدم الذي نشهده على الحدود". وهذا يعزز بشكل مباشر أهمية الحجم في تطوير الذكاء الاصطناعي الحدودي، حتى في الوقت الذي يشكك فيه المنافسون والباحثون في وصول قوانين التوسع إلى عوائد متناقصة.

استثمارات Alphabet القياسية في البنية التحتية

رفعت Alphabet توقعات الإنفاق الرأسمالي لعام 2026 إلى ما بين 195 و205 مليار دولار، مقارنة بالنطاق السابق البالغ 180-190 مليار دولار. أعلنت الشركة عن إيرادات الربع الثاني البالغة 119.8 مليار دولار - بزيادة سنوية قدرها 24٪ متجاوزة توقعات المحللين البالغة 116.9 مليار دولار. نما Google Cloud بنسبة 82٪ ليصل إلى 24.8 مليار دولار، بينما ارتفعت Services بنسبة 15٪ إلى 94.5 مليار دولار.

ترسم هذه الأرقام صورة واضحة: Google لا تتحدث فقط عن الحجم - فهي تنفق مبالغ غير مسبوقة على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. إن الإنفاق الرأسمالي السنوي البالغ 205 مليار دولار لا مثيل له في تاريخ التكنولوجيا ويظهر قناعة Google بأن بناء نماذج أكبر هو الطريق إلى ذكاء اصطناعي أفضل.

يبلغ عدد المستخدمين النشطين شهريًا لتطبيق Gemini الآن 950 مليونًا، مقارنة بـ 750 مليونًا في فبراير. وقد تجاوز وضع AI Mode في Google Search مليار مستخدم نشط شهريًا منذ إطلاقه عالميًا.

قوانين التوسع مقابل الكفاءة: الجدل مستمر

تصريحات بيتشاي مهمة في سياق النقاشات الجارية في صناعة الذكاء الاصطناعي. في الآونة الأخيرة، جادل بعض الباحثين بأن قوانين التوسع (Scaling Laws) - مبدأ أن النماذج الأكبر حجمًا مع المزيد من البيانات والقوة الحاسوبية تعطي نتائج أفضل نسبيًا - قد تتباطأ. ومع ذلك، يوضح تصريح بيتشاي أن Google، على الأقل الآن، تضاعف رهانها على الحجم.

في الوقت نفسه، تستثمر Google بكثافة في مكاسب الكفاءة. انخفضت تكلفة الاستجابة الواحدة للذكاء الاصطناعي في AI Mode إلى أدنى مستوى لها منذ الإطلاق، على الرغم من استخدام Google لنماذج أكثر قوة. كانت هذه الكفاءة واضحة أيضًا في إصدار Flash 3.6 الأخير.

كما أشار بيتشاي: "نحن نشهد طلبًا هائلاً على سلسلة Gemini Flash، حصان العمل لدينا، لأنها تصل إلى النقطة المثالية من الأداء والتكلفة". وهذا يشير إلى أن Google تدرك أهمية التوازن بين النماذج الحدودية القوية والنماذج الفعالة للاستخدام اليومي.

المنافسة مع OpenAI وAnthropic

كان التحدي الرئيسي لـ Google على مدى العامين الماضيين هو التقدم السريع لـ OpenAI (GPT-4o، o1، o3) وAnthropic (Claude 3، 3.5، Opus 4.6). على الرغم من إصدار إصدارات متعددة من Gemini، اعترف بيتشاي نفسه بأن Google تحتاج إلى نموذج أساسي أكثر قدرة للحاق بالقادة.

وأشار على وجه التحديد إلى نقاط الضعف في البرمجة: "هناك مجالات اعترفنا بأننا بحاجة إلى تحسينها. البرمجة والبرمجة العملاقة (agentic coding) مثال على ذلك، وأعتقد أن الفرق مركزة جدًا جدًا على هذا". هذا إشارة مباشرة إلى المنافسة مع OpenAI Codex وقدرات البرمجة في Claude من Anthropic.

التدريب المسبق لـ Gemini 4 مصمم تحديدًا لسد هذه الفجوات. النموذج الأساسي الأكبر يعني قدرات أفضل في البرمجة والاستدلال (reasoning) وحل المهام المعقدة.

ماذا نتوقع من Gemini 4

وفقًا لبيتشاي، تخطط Google لإصدار نماذج جديدة شهريًا. ومع ذلك، فإن Gemini 3.5 Pro ليس جزءًا من هذه الخطة على ما يبدو، على الرغم من أن Google تقول إنه قيد الاختبار حاليًا. يشير هذا إلى أن الشركة ربما قررت القفز مباشرة إلى Gemini 4 كقفزة أكثر أهمية.

ما نتوقعه من Gemini 4:

• قدرات برمجة محسّنة بشكل كبير
• استدلال أقوى (reasoning)
• تحسين الوظائف العملاقة (agentic)
• قدرات متعددة الوسائط أفضل
• كفاءة أكبر في إصدارات Flash

الآثار المترتبة على صناعة الذكاء الاصطناعي

يحمل تصريح بيتشاي العديد من الآثار المهمة على صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها:

أولاً - سباق الحجم مستمر. على الرغم من الجهود لإنشاء نماذج أصغر وأكثر كفاءة (مثل سلسلة Phi من Microsoft أو بعض نماذج Mistral)، لا يزال الحجم مهمًا للذكاء الاصطناعي الحدودي. ستواصل Google وOpenAI وAnthropic وغيرها بناء نماذج أكبر بشكل متزايد.

ثانيًا - كثافة رأس المال تتصاعد. مع استثمارات سنوية تصل إلى 205 مليار دولار، فقط أكبر الشركات (Google وMicrosoft وAmazon وMeta) يمكنها المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي الحدودي. هذا يحد من فرص دخول الشركات الناشئة الجديدة.

ثالثًا - نجاح أو فشل Gemini 4 سيحدد مكانة Google في صناعة الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة. إذا تمكنت Google من تقديم نموذج يضاهي أو يتجاوز أفضل ما لدى OpenAI وAnthropic، فستتمتع بميزة هائلة بفضل نظامها البيئي (Search وCloud وAndroid وYouTube).

الخلاصة

تصريح سوندار بيتشاي بأن القفزة التالية لـ Gemini تتطلب "نماذج أساسية أكبر بكثير" يؤكد أن Google مستعدة للمنافسة بقوة على ريادة الذكاء الاصطناعي. يمثل استثمار 205 مليار دولار وتدريب Gemini 4 الطموح رهانًا ضخمًا على الحجم كاستراتيجية رابحة لتطوير الذكاء الاصطناعي الحدودي.

ومع ذلك، فإن النجاح ليس مضمونًا بأي حال. تمتلك OpenAI وAnthropic زخمًا كبيرًا وتواصلان الابتكار بسرعة. ستكون الأشهر 12-18 القادمة حاسمة في تحديد ما إذا كانت "القفزة التالية" لـ Google ستتفوق فعليًا على المنافسين أم أنها مجرد محاولة للحاق بمكان يتواجد فيه القادة بالفعل.

📖 المصدر