شهد قطاع الذكاء الاصطناعي تطورات لافتة هذا الأسبوع، مع إطلاق Anthropic نموذج Haiku 4.5، وشراكة بين OpenAI وBroadcom، واستثمار Google بـ15 مليار دولار في الهند، وتعاون جديد بين Meta وArm.
أعلنت شركة Anthropic يوم الأربعاء عن إطلاق نموذجها الجديد Claude Haiku 4.5، وهو أحدث إصدار من أصغر نماذجها، ويقدَّم كخيار يوفر أداءً مشابهًا لـ Sonnet 4 ولكن بسرعة تزيد بأكثر من الضعف وتكلفة أقل بنحو الثلث.
وفقًا لاختبارات الشركة، حقق Haiku نسبة 73% في اختبار SWE-Bench Verified و41% في Terminal-Bench المخصص للمهام البرمجية، وهي نتائج تضعه في مستوى Sonnet 4 و GPT-5 و Gemini 2.5 من حيث الكفاءة في استخدام الأدوات، تنفيذ الأوامر، والتحليل البصري.
يتوفر النموذج فورًا لجميع مستخدمي النسخ المجانية من Anthropic، وتراه الشركة مثاليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المجانية التي تحتاج أداءً قويًا مع تقليل استهلاك الخوادم. بفضل خفته، يمكن تشغيل عدة وكلاء (Agents) من Haiku بالتوازي أو بجانب نماذج أكثر تعقيدًا مثل Sonnet.
وأوضح مايك كريغر، مدير المنتجات في Anthropic، أن Haiku 4.5 يفتح الباب أمام أساليب جديدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، حيث يتولى Sonnet التخطيط المعقد بينما تنفذ وكلاء Haiku المهام بسرعة.
من المتوقع أن يُستخدم النموذج بكثرة في أدوات البرمجة، خصوصًا ضمن Claude Code، حيث تُعد السرعة عاملًا حاسمًا.
أعلنت شركتا OpenAI وBroadcom عن تعاون استراتيجي ضخم لتطوير ونشر ما يعادل 10 جيجاواط من مسرّعات الذكاء الاصطناعي المخصصة. ستتولى OpenAI تصميم هذه المسرّعات والأنظمة المرتبطة بها، بينما ستعمل Broadcom على تطويرها وتوفير حلول الاتصال والبنية التحتية اللازمة لتشغيلها في مراكز بيانات OpenAI وشركائها حول العالم.
مسرّعات الذكاء الاصطناعي هي شرائح إلكترونية متخصصة صُممت لتسريع عمليات معالجة البيانات والتعلم العميق، مما يجعل تدريب وتشغيل النماذج الكبيرة أسرع وأكثر كفاءة من وحدات المعالجة التقليدية.
يهدف هذا التعاون إلى دمج الخبرات التي اكتسبتها OpenAI من تطوير نماذجها المتقدمة مباشرة في (الهاردوير)، مما يفتح آفاقًا جديدة في قوة الأداء والذكاء الاصطناعي التطبيقي. وأكد سام ألتمان، أن الشراكة تمثل خطوة حاسمة في بناء البنية التحتية المطلوبة لتحقيق الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي لخدمة البشرية.
من جانبه، وصف هوك تان، الرئيس التنفيذي لـ Broadcom، المشروع بأنه “لحظة محورية في السعي نحو الذكاء العام الاصطناعي”، مؤكدًا أن الحلول الجديدة القائمة على إيثرنت ستوفر شبكات مفتوحة وقابلة للتوسع تدعم الجيل القادم من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
تستعد شركة Google لاستثمار نحو 15 مليار دولار خلال السنوات الخمس المقبلة لإنشاء مركز ضخم للبنية التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي في جنوب الهند، في أكبر استثمار لها في الهند حتى الآن.
المشروع سيقام في مدينة فيشاخاباتنام، ويشمل مركز بيانات متصل بشبكات ألياف بصرية ومصادر طاقة جديدة. و ستتعاون Google في تنفيذه مع شركة AdaniConneX ، إضافةً إلى شركة Bharti Airtel، ثاني أكبر مزود لخدمات الاتصالات في الهند.
يأتي هذا المشروع ضمن خطة حكومة ولاية أندرا براديش لتسريع نمو صناعة الذكاء الاصطناعي، حيث تستهدف الوصول إلى 6 جيجاواط من سعة مراكز البيانات بحلول عام 2029.
وأشار توماس كوريان، الرئيس التنفيذي لـ Google Cloud، إلى أن المركز الجديد “سيكون بنية تحتية متكاملة للذكاء الاصطناعي، تخدم احتياجات Google ورواد الأعمال والشركات في الهند”.
ويُعد هذا الاستثمار جزءًا من موجة استثمارات أمريكية متنامية في الهند، إذ أعلنت أمازون عن خطط لاستثمار 12.7 مليار دولار، وتسعى OpenAI لإنشاء مركز بيانات بقدرة 1 جيجاواط في المنطقة.
أعلنت شركة Arm المتخصصة في تصميم أشباه الموصلات عن شراكة مع Meta لتعزيز أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها، ضمن توسّع ضخم للبنية التحتية الرقمية.
بموجب الاتفاق، ستنتقل أنظمة التوصية والترتيب في Meta إلى منصة Neoverse من Arm، المصممة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي السحابية.
وتأتي هذه الشراكة بالتزامن مع استثمارات Meta في مراكز بيانات جديدة، بينها مشروع Prometheus في أوهايو وHyperion في لويزيانا، دون أي تبادل ملكيات كما في صفقات Nvidia وAMD.
Natural Language Processing (NLP)
معالجة اللغة الطبيعية
هي فرع من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين الحواسيب من فهم اللغة البشرية وتحليلها والتفاعل بها، مثل الترجمة الآلية، واستخراج المعلومات، وتحليل المشاعر، والمحادثات الذكية.
