
طفرة في الذكاء الاصطناعي: مايكروسوفت تملك 27٪ من OpenAI، وHumain السعودية تطلق مراكز بيانات بـ3 مليارات دولار، والذكاء الاصطناعي يبدأ بمنافسة المستشارين الإداريين.

أعلنت شركة OpenAI عن إتمام إعادة هيكلة شاملة منحت بموجبها مايكروسوفت حصة ملكية بنسبة 27% تقدر بنحو 135 مليار دولار، لتتحول رسميًا إلى شركة هادفة للربح بعد مفاوضات استمرت قرابة عام.
الاتفاق يمنح مايكروسوفت حق الوصول إلى تقنيات OpenAI حتى عام 2032، بما في ذلك النماذج التي قد تصل إلى مستوى الذكاء الاصطناعي العام (AGI). كما ستحصل على 20% من الإيرادات إلى أن يتم التحقق من بلوغ هذا المستوى من قبل لجنة خبراء مستقلة.
بموجب الهيكلة الجديدة، أصبحت الكيان الربحي الجديد OpenAI Group PBC خاضعًا لإشراف كيان غير ربحي يُدعى OpenAI Foundation يمتلك 26% من الأسهم، ويعتزم توجيه جزء من قيمتها المقدّرة بنحو 130 مليار دولار لتمويل مشاريع في قطاع الصحة وتقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي.
يُنظر إلى الاتفاق كخطوة مهمة تعزز استقرار العلاقة بين الشركتين وتفتح الباب أمام طرح عام محتمل مستقبلاً. أسهم مايكروسوفت ارتفعت بأكثر من 4% بعد الإعلان، في إشارة إلى ترحيب الأسواق بهذه الصفقة التاريخية.

تستعد شركة OpenAI لتقديم ملف إدراجها في البورصة بحلول عام 2026، في خطوة قد ترفع قيمتها السوقية إلى تريليون دولار، وفقًا لتقرير من رويترز. وتعد هذه الخطوة، إن تمت، من أضخم الطروحات العامة في التاريخ.
وبحسب المصادر، بدأت الشركة بوضع الأسس التنظيمية للطرح، مع احتمال تقديم المستندات للجهات الرقابية خلال النصف الثاني من 2026.
ورغم ذلك، أكدت OpenAI في بيان أن الطرح العام ليس أولوية حالية، مضيفة: “نركز على بناء أعمال مستدامة وتحقيق مهمتنا لضمان استفادة الجميع من الذكاء العام الاصطناعي (AGI).”
يأتي ذلك بعد أيام من إعلان الشركة إعادة هيكلتها لتصبح أكثر توافقًا مع نموذج الشركات الربحية، ما يمهد الطريق أمام إدراجها في الأسواق المالية.
وتُقدَّر قيمة OpenAI حاليًا بنحو 500 مليار دولار، بينما تسعى الشركة لجمع ما لا يقل عن 60 مليار دولار في طرحها الأولي.
يُذكر أن OpenAI تواجه حاجات تمويلية ضخمة، إذ كشف الرئيس التنفيذي سام ألتمان أن الشركة تخطط لاستثمار 1.4 تريليون دولار في بنية تحتية مخصصة للذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة.

أعلنت شركة Blackstone العملاقة للاستثمار عن شراكة مع شركة الذكاء الاصطناعي السعودية Humain لبناء مراكز بيانات في المملكة، باستثمار مبدئي يبلغ 3 مليارات دولار.
وتتولى شركة AirTrunk، المملوكة لـ Blackstone وصندوق التقاعد الكندي، تنفيذ المشروع إلى جانب Humain ضمن خطة طويلة الأمد لتطوير وتشغيل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ومراكز بيانات في أنحاء السعودية.
وقال طارق أمين، الرئيس التنفيذي لـ Humain، إن المبادرة ستتوسع لاحقًا لتشمل شركات عالمية مثل BlackRock وKKR وDigitalBridge.
تأتي هذه الخطوة ضمن توجه المملكة لتعزيز حضورها في قطاع الذكاء الاصطناعي، إذ تم تأسيس Humain من قبل صندوق الاستثمارات العامة (PIF) في مايو الماضي لتكون منصة وطنية رائدة في هذا المجال.
وتعمل Humain حاليًا على بناء أول مراكز بياناتها، مع خطط لإطلاقها مطلع العام المقبل، وتستهدف إضافة 1.9 جيجاواط من الطاقة التشغيلية بحلول 2030.
كما دخلت الشركة في شراكات مع Qualcomm وCisco، وتجري محادثات مبكرة مع xAI التابعة لإيلون ماسك، في خطوة تهدف لجعل السعودية ثالث أكبر مزود لبنية الذكاء الاصطناعي في العالم بعد أمريكا والصين.

يواجه قطاع الاستشارات الإدارية تحديًا جديدًا من داخل الصناعة نفسها، بعد أن استعانت جهة ثالثة بنحو 150 مستشارًا سابقًا من شركات مثل McKinsey و BCG لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على أداء المهام الأساسية لموظفي المستوى المبتدئ، ضمن مشروع يحمل الاسم الرمزي Argentum، بحسب تقرير من بلومبرغ.
المشروع تديره شركة Mercor الناشئة، المتخصصة في التوظيف عبر الذكاء الاصطناعي، والتي سبق أن شاركت في تدريب أنظمة OpenAI على النمذجة المالية. ويُطلب من المشاركين إجراء مقابلة افتراضية قصيرة ثم تنفيذ مهام تدريبية باستخدام نماذج مثل Google Gemini، مقابل أجر يصل إلى 110 دولارات في الساعة بحد أقصى 19 ساعة أسبوعيًا.
تأتي هذه الخطوة في وقت يشهد فيه قطاع الاستشارات تباطؤًا عالميًا نتيجة الضبابية الاقتصادية، ما يدفع الشركات إلى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لتقليل التكاليف وتسريع إنجاز المشاريع. لكن مشروع Argentum قد يفتح الباب أمام العملاء لتجاوز شركات الاستشارات كليًا في بعض المهام التحليلية.
underfitting - قصور التكيّف/التعلم
مصطلح في الذكاء الاصطناعي يشير إلى حالة يكون فيها النموذج ضعيف الأداء لأنه لم يتعلّم أنماط البيانات بشكل كافي. يحدث عادةً عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا أو عند تدريبِه بكمية قليلة من البيانات أو عدد محدود من الدورات. والنتيجة: أداء ضعيف على بيانات التدريب والاختبار معًا