تسابق شركات التقنية الكبرى الزمن لتعزيز حضورها في الذكاء الاصطناعي؛ فـ ميتا توسّع مراكز بياناتها وتتحالف مع Midjourney، بينما تتحرك آبل بالتعاون مع جوجل Gemini لتطوير جيل جديد من سيري، في مشهد يعكس اشتداد المنافسة على ريادة المستقبل الرقمي.
وقعت شركة ميتا عقد مشروع جديد مع مطوّر الطاقة الشمسية Silicon Ranch لإنشاء محطة طاقة شمسية بقيمة 100 مليون دولار وبقدرة 100 ميغاواط في ولاية ساوث كارولاينا. المشروع سيغذي مركز بيانات الذكاء الاصطناعي الجديد التابع لميتا في الولاية، والمقدّر أن تصل تكلفته إلى 800 مليون دولار، مع خطط لبدء التشغيل في عام 2027.
وبحسب الشركتين، سيتم تصنيع معظم معدات المحطة داخل الولايات المتحدة. ويعد هذا الاتفاق هو التعاون الثامن عشر بين ميتا وSilicon Ranch، حيث ساهمت هذه الشراكات في جذب استثمارات تفوق 2.5 مليار دولار.
ميتا كثفت استثماراتها في الطاقة الشمسية خلال العام الجاري، مضيفة أكثر من 2 غيغاواط من السعة الجديدة. ففي يونيو أبرمت اتفاقًا مع Invenergy لمشاريع في أوهايو، وفي مايو أعلنت تعاونها مع AES لتطوير 650 ميغاواط في كنساس وتكساس، إلى جانب شراكات أخرى في تكساس مع Engie وZelestra لتوليد 800 ميغاواط إضافية.
هذه الخطوات تعكس توجه ميتا نحو الطاقة المتجددة لتقليل الانبعاثات الكربونية وخفض تكاليف تشغيل مراكز البيانات.
ميتا أعلنت عن شراكة استراتيجية مع Midjourney لترخيص تقنياتها المتقدمة في توليد الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي، وفق ما كشفه ألكسندر وانغ، رئيس الذكاء الاصطناعي في الشركة، في حسابه على Threads. حيث أوضح وانغ أن فرق Meta البحثية ستتعاون مع Midjourney لدمج تقنياتها في نماذج ومنتجات مستقبلية، مؤكداً أن تحقيق منتجات رائدة يتطلب “نهجاً شاملاً” يجمع بين أفضل الكفاءات، واستثمارات ضخمة في الحوسبة، والتعاون مع أبرز اللاعبين في المجال.
هذه الخطوة تعزز موقع Meta في سباق الذكاء الاصطناعي، خاصة أمام نماذج رائدة مثل Sora من OpenAI و Veo من جوجل. ميتا سبق أن أطلقت أداة Imagine لتوليد الصور داخل فيسبوك وإنستغرام وماسنجر، إضافة إلى أداة Movie Gen لإنشاء الفيديوهات من الأوامر النصية.
ورغم الشراكة، أكد ديفيد هولز، مؤسس Midjourney، أن شركته ستظل مستقلة من دون مستثمرين خارجيين. يذكر أن Midjourney، التي تأسست عام 2022، حققت إيرادات تقارب 200 مليون دولار خلال 2023، وتقدم خطط اشتراك تبدأ من 10 دولارات شهرياً.
هذه الشراكة تأتي وسط ضغوط قانونية متزايدة، إذ تواجه Midjourney ودور نشر كبرى دعاوى تتعلق باستخدام بيانات محمية بحقوق نشر في تدريب نماذجها.
تعمل جوجل حالياً على تدريب نموذج ذكاء اصطناعي ليعمل على خوادم Apple Private Cloud Compute، في خطوة تأتي ضمن مساعي آبل لاختيار التقنية الأمثل لتطوير الإصدار الجديد من سيري. وكانت آبل قد أجرت محادثات مع OpenAI وAnthropic، حيث طوّرت الشركتان نماذج مهيأة للعمل على بنية آبل السحابية، إلا أن آبل لم تحسم قرارها بعد بين الاعتماد على طرف خارجي أو المضي بنماذجها الداخلية.
تختبر الشركة أكثر من نموذج، بما في ذلك نموذجها الخاص، لتحديد التجربة الأفضل للمستخدمين. ويجري تطوير نسختين من سيري: واحدة مدعومة بنماذج آبل، وأخرى بنماذج طرف ثالث. وأكد كريغ فيديريغي، رئيس هندسة البرمجيات في آبل، أن "الجيل الثاني من سيري" يمثل إعادة تصميم شاملة للمعمارية، مما يفتح الباب أمام ميزات أكثر تخصيصاً ضمن Apple Intelligence في iOS 18.
ويتوقع أن تنطلق نسخة Siri المعتمدة على LLM في ربيع 2026.
ستعد شركة آبل لإطلاق حزمة من التحديثات الموجهة لقطاع الأعمال في سبتمبر، تتضمن أدوات جديدة تمنح المؤسسات قدرة أكبر على التحكم في كيفية استخدام موظفيها لتقنيات الذكاء الاصطناعي. وتتيح التحديثات خيار تفعيل نسخة المؤسسات من ChatGPT، حيث تجاوز عدد عملائها خمسة ملايين شركة وفقاً لـ OpenAI.
لكن المميز في هيكلية الدمج أن آبل لم تحصره في ChatGPT فقط، بل وفرت مرونة لإدارة تقنية المعلومات لتمكين أو حظر أي مزود خارجي للذكاء الاصطناعي، مما يفتح الباب أمام صفقات مستقبلية مع شركات أخرى. وتؤكد آبل التزامها ببنية Private Cloud Compute، لكنها تترك للمؤسسات حرية تحديد ما إذا كانت بياناتها تُعالج على السحابة أو الجهاز.
إلى جانب الذكاء الاصطناعي، تطلق آبل واجهة API جديدة لـ Apple Business Manager، وأدوات محسّنة لإدارة الأجهزة، وحلولاً أسرع لإعداد الأجهزة لخدمة مستخدمين جدد مع الحفاظ على التطبيقات المثبتة. كما تضيف الشركة وضع الضيف على أجهزة ماك بخدمات تسجيل دخول مرنة، وخيار تسجيل الدخول عبر أجهزة NFC.
كل هذه التحديثات ستتوفر مع إطلاق أنظمة آبل الجديدة في الخريف.
شريحة المعالجة المتخصصة - TPU Chip
هي وحدة معالجة طوّرتها Google خصيصًا لتسريع عمليات الذكاء الاصطناعي، خصوصًا التعلم العميق.
تُستخدم TPUs بدلًا من المعالجات التقليدية (CPU أو GPU) عند الحاجة لأداء عالٍ وكفاءة في تشغيل النماذج الضخمة.
تتميز بسرعة كبيرة في تنفيذ مصفوفات البيانات، ما يجعلها مثالية للتدريب والاستدلال في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
