ما الذي يجعل جوجل في المقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي

الجميع يراقب لوحة المتصدرين في مجال الذكاء الاصطناعي - نماذج جديدة، ومعايير أكبر، وروبوتات دردشة أكثر ذكاءً. ولكن تراجعوا قليلاً. في الوقت الذي تتنقل فيه الأضواء بين الإصدارات المبهرجة، كانت Google تعمل بهدوء على تأمين كل جزء من أجزاء حزمة الذكاء الاصطناعي التوليدي: النماذج، والشرائح، وقاعدة المستخدمين، والبيانات.

لا يتعلق الأمر بمن أطلق أولاً. بل يتعلق الأمر بمن لديه الأفضلية على المدى الطويل. وعندما تربط النقاط من وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد إلى Gemini إلى مليارات استفسارات البحث اليومية، يتضح لك الأمر تماماً: لا تتنافس Google في سباق الذكاء الاصطناعي فحسب. فهي تبني المضمار، وتمتلك الملعب، وتجمع مبيعات التذاكر.

دعنا نتعرف على الأسباب التي تجعل من الصعب التغلب على مكانة Google، ولماذا لا يزال معظم المنافسين يلعبون دورًا في اللحاق بالركب.

جوجل لا تقوم فقط ببناء النماذج. إنها تبني المكدس

تتصارع معظم الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي على قطعة واحدة من الكعكة. يركز بعضها على النماذج اللغوية. والبعض الآخر على كفاءة الاستدلال أو الأدوات مفتوحة المصدر. لكن جوجل؟ إنها تمتلك المخبز.

من السيليكون إلى البرمجيات، ومن مختبرات الأبحاث إلى مليارات المستخدمين النهائيين، أنشأت Google نظاماً بيئياً متكاملاً رأسياً. وإليك ما يبدو عليه ذلك عملياً:

• رقائق مخصصة: لا تعتمد Google على NVIDIA أو AMD. فهي تبني وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد الخاصة بها (حالياً Ironwood) لتدريب وخدمة نماذجها.
• خط أنابيب الأبحاث: لا تزال الشركة نفسها التي اخترعت بنية Transformer تدفع إلى الأمام عبر DeepMind.
• مقياس النموذج: يتعامل Gemini 2.5 بالفعل مع سياقات بملايين الرموز. هذا ليس مجرد مقياس من أجل المقياس. إنه يفتح الباب أمام الوكلاء الذين يمكنهم التذكر والتخطيط والتفكير بطرق لا تستطيع نماذج السياق القصير القيام بها.
• النماذج المفتوحة: تجلب عائلة Gemma 3 ذكاءً من فئة Gemini إلى مساحات أصغر. يحصل المطورون على نماذج قوية تعمل محلياً أو على وحدة معالجة رسومات واحدة.
• التوزيع: يتفاعل المليارات بالفعل مع الذكاء الاصطناعي من Google يوميًا عبر "بحث Google" وGmail وYouTube وAndroid والخرائط. لا تحتاج ميزات Gemini إلى تنزيل تطبيق منفصل، فهي تظهر في المكان الذي يعيش فيه المستخدمون بالفعل.

هذا النوع من التكامل يعني أن Google لا تحتاج إلى الفوز بكل جزء من المكدس على حدة. إنها تحتاج فقط إلى الاستمرار في تحسين النظام. والنظام ضخم.

نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي غيرت اللعبة (بهدوء)

إذا كنت تركز على لوحة المتصدرين في LLM، فربما فاتك هذا. لقد قامت جوجل بتضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في البحث دون ضجة تقريبًا. أما الآن، فإن أكثر من 50% من جميع استعلامات البحث تعرض الآن نظرة عامة للذكاء الاصطناعي - ملخص تم إنشاؤه بواسطة Gemini يظهر قبل أي روابط عضوية.

هذا التحول له آثار هائلة:

• التعرُّض الأول: بالنسبة للعديد من المستخدمين، هذا هو أول اتصال منتظم لهم مع الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• التجربة الافتراضية: على عكس ChatGPT أو Claude، ليس عليك الاشتراك. إنه يحدث فقط.
• حلقة التغذية الراجعة: كل تفاعل يدرب النموذج على أسئلة العالم الحقيقي والسلوك والتفضيلات.

والأهم من ذلك، لا تقتصر النظرة العامة للذكاء الاصطناعي على الحقائق. فقد بدأت في تلخيص المنتجات والخدمات والآراء وحتى الخطوات التالية. بالنسبة للشركات، هذا يعني أن الرؤية لم تعد تتعلق بالروابط الزرقاء. بل يتعلق بتضمينها في الإجابة نفسها.

وخمن من يتحكم في قواعد هذا الإدراج؟

جوجل لديها ميزة بيانات لا يمكن لأحد أن يمسها

تدريب نموذج لغوي أمر مثير للإعجاب. لكن تحسينه من خلال التغذية الراجعة السلوكية المباشرة؟ هذا ما يجعلها مفيدة. وهذا هو المكان الذي تتقدم فيه Google بهدوء على المجموعة.

بينما ينشغل الآخرون بالزحف على صفحات الويب الثابتة، فإن Google متصل بإيقاع الإنترنت في الوقت الفعلي. فهو لا يجمع المحتوى فحسب، بل يراقب كيفية تفاعل الناس معه.

سلوك البحث على نطاق الكوكب

يطرح مليارات الأشخاص كل يوم أسئلة على Google. ما الذي يبحثون عنه، وكيف يصيغونه، وما الذي ينقرون عليه، وما الذي يتخطونه - كل ذلك يصبح جزءًا من حلقة التعلم. لا يعرف Google ما يتم طرحه فقط. بل يعرف ما يتم فهمه وما يتم تجاهله.

هذا النوع من البيانات الغنية بالمقاصد هو الذهب لأنظمة التدريب التي تحتاج إلى التنبؤ ليس فقط بالكلمة التالية، بل بالإجراء التالي.

يوتيوب وقوة إشارات المشاركة

يوتيوب ليس مجرد موقع فيديو - إنه أحد أكثر مجموعات البيانات السلوكية تعقيدًا في العالم. يتعلّم Gemini مما يشاهده الأشخاص، ومتى ينقطعون عن المشاهدة، وكيف ينتقلون من موضوع إلى آخر، وحتى الصور المصغّرة التي تحظى بالاهتمام. وتمنح هذه الملاحظات نماذج Google ميزة هائلة في فهم انتباه البشر واهتمامهم واكتشافهم.

الخرائط والمراجعات والطبقة المحلية

من تسجيل الدخول إلى الموقع الجغرافي إلى مراجعات المطاعم إلى أنماط حركة المرور، تضيف خرائط Google بُعدًا آخر: أين يذهب الناس وماذا يقولون عنها. هذه هي البيانات السلوكية التي ترتكز على العالم المادي، وهو أمر لا يستطيع الوصول إليه سوى عدد قليل من شركات الذكاء الاصطناعي، وعدد أقل منها يعرف كيفية استخدامه.

إشارات مساحة العمل، مجمعة على نطاق واسع

قد يبدو Gmail ومحرّر مستندات Google غير مرتبطين بتدريب نموذج مثل Gemini، لكنهما ليسا كذلك. تقدم الأنماط في كيفية كتابة الأشخاص لرسائل البريد الإلكتروني وتنظيم المستندات والتعاون نظرة عميقة في استخدام اللغة الطبيعية عبر السياقات الشخصية والمهنية. لا تلقي Google نظرة خاطفة على صندوق الوارد الخاص بك - بل تنظر في الاتجاهات عبر ملايين المستخدمين (مجهولي الهوية بالطبع) لبناء ذكاء اصطناعي أكثر فائدة.

أندرويد المحرك الصامت

مع تشغيل Android على مليارات الأجهزة، ترى Google أنماط استخدام التطبيقات لحظة حدوثها. فهي تتعلم كيف يتنقل الأشخاص في الواجهات، وما هي الإشعارات التي يتفاعلون معها، وكيف يقومون بمهام متعددة - وهو سيل من الإشارات الدقيقة التي تغذي أنظمة تنبؤية أفضل.

تقوم شركات أخرى بكشط الويب. تراقب جوجل كيفية استخدام الويب. هذا مستوى مختلف من البصيرة. وهذا يعني أن Gemini ليس فقط مدربًا تدريبًا جيدًا، بل هو متوافق سلوكيًا. فهو لا يتعلم ليس فقط ما يطلبه الناس، ولكن كيف يطلبونه، وما يتجاهلونه، وما يفعلونه بعد ذلك.

السرعة مهمة، وأجهزة Google تحافظ على سرعتها

تدريب النماذج الكبيرة مكلف. وتقديمها على نطاق واسع أصعب. تعتمد معظم الشركات على وحدات معالجة الرسومات والبنية التحتية السحابية من طرف ثالث. وهذا يعني التأخير والتكاليف والاختناقات.

تتخطى Google كل ذلك من خلال رقائق TPU v5p وما تسميه بالحاسوب الفائق للذكاء الاصطناعي - وهي حزمة بنية تحتية تم ضبطها خصيصًا لأعباء العمل التوليدية. وهذا يمنح جوجل

• دورات تدريبية أسرع للنموذج.
• استدلال أرخص على نطاق واسع.
• القدرة على نشر التحديثات عبر مليارات الأجهزة دون عناء.

هذا ليس مجرد مرونة تقنية. فهو يعني أن ميزات مثل نظرة عامة بالذكاء الاصطناعي أو ردود Gmail الذكية يمكن أن تعمل بسلاسة عبر Android و Chrome و Workspace وغيرها.

المطورون يحصلون على نظام بيئي وليس مجرد واجهة برمجة تطبيقات (API)

يعامل معظم مزودي خدمة LLM المطورين كعملاء. بينما تعاملهم Google كشركاء. كما أن أدواتها المفتوحة، خاصةً فيما يتعلق بنماذج Vertex AI وGemma، تجعل من السهل بناءها وضبطها ونشرها دون البدء من الصفر.

تشمل الملامح البارزة ما يلي:

• دعم أصلي ل Keras 3 و JAX و PyTorch.
• تحجيم سلس من الكمبيوتر المحمول إلى جراب TPU.
• إصدارات شهرية من النماذج المفتوحة (Gemma 3، PaliGemma، ShieldGemma).

هذه ليست صدقة. إنها استراتيجية. من خلال تمكين موجة من بناة الطرف الثالث، تزيد Google من اعتمادها وتختبر الضغط على بنيتها التحتية وتضع بذورًا في السوق بتطبيقات متوافقة مع Gemini.

الذكاء الاصطناعي المجسّد هو التالي، وجوجل قد وصل بالفعل إلى هناك

في الوقت الذي لا يزال فيه الآخرون يواصلون اللحاق بالركب في مجال اللغة، تنتقل Google إلى العالم المادي. تستطيع شركة Gemini Robotics بمستوى مدهش من الكفاءة أن تطوي الأوريغامي وتعبئة الصناديق وتوليد التعليمات البرمجية أثناء الطيران للتحكم في الأذرع الآلية.

الآثار المترتبة هنا تتجاوز بكثير العروض التوضيحية البحثية. فمع نفس النماذج الأساسية التي تشغل كل شيء من Gmail إلى روبوتات المستودعات، تقوم Google ببناء محرك تفكير موحد. عقل واحد، العديد من الأجسام.

في عالم يتجه نحو عالم يتجه نحو تحقيق الإنجازات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ورعاية المسنين والروبوتات الميدانية، فإن هذا الأمر مهم.

قوة جذب الشركات تتزايد بسرعة

على الرغم من أن AWS وAzure لا تزالان تتصدران الإيرادات السحابية الإجمالية، إلا أن Google Cloud تغلق الفجوة بسرعة. فهي تنمو بوتيرة أسرع من كلا المنافسين، مما يُظهر زخمًا قويًا في مجال الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

والأكثر دلالة على ذلك: أكثر من ربع مدراء تكنولوجيا المعلومات يصنفون الآن Google Cloud كشريك البنية التحتية للذكاء الاصطناعي #1. لا يتعلق هذا التحول بالحوسبة فقط. بل يتعلق بمزيج من:

• الأجهزة الاحتكارية (TPUs).
• أدوات متكاملة (Vertex AI).
• النماذج الرائدة (الجوزاء، جيما).

إن دولاب الإيرادات هنا حقيقي. فالمزيد من التبني يمول المزيد من البحث والتطوير في TPU، مما يحسن البنية التحتية، الأمر الذي يجذب المزيد من المستخدمين.

موقعنا في Nuoptima في مشهد البحث الجديد

في نوبتيما، كنا نراقب التحول نحو البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي عن كثب ونتكيف معه في الوقت الفعلي. لقد أدى تحوّل Google من الروابط الزرقاء التقليدية إلى استعراضات الذكاء الاصطناعي وواجهات المحادثة إلى إعادة تشكيل كيفية عمل الرؤية. لم يعد الأمر يتعلق فقط بالترتيب في الصفحة الأولى. بل يتعلق الأمر الآن بأن تكون الإجابة. وهنا يأتي دورنا.

نحن نساعد العلامات التجارية على أن تظل قابلة للاكتشاف في هذا العصر الجديد من الاكتشافات التوليدية أولاً. يمزج نهجنا بين تحسين محركات البحث المستند إلى البيانات، والمحتوى المصمم ليحقق صدى، والاستراتيجية التقنية التي تتحدث لغة جوجل، حرفياً. من تحسين محركات البحث الدولية إلى بناء الروابط على مستوى المؤسسات، نحرص على أن يكون عملاؤنا مرئيين في المكان الذي يهمهم. قد يُعيد الذكاء الاصطناعي كتابة نتائج البحث، ولكننا نحرص على أن يظل شركاؤنا في المقدمة.

فكرة أخيرة: جوجل لا يجب أن تكون الأولى بل حتمية فقط

لا يتعلق سباق الذكاء الاصطناعي التوليدي بمن أطلق أول روبوت محادثة أو من بنى أكبر نموذج. إنه يتعلق بمن يستطيع تحويل الذكاء إلى منتجات، والمنتجات إلى عادات، والعادات إلى أنظمة بيئية.

لقد فعلت Google ذلك بالفعل مع "بحث" و"أندرويد" وGmail وYouTube. والآن تفعل ذلك مرة أخرى مع Gemini.

لذا، بينما يقاتل الآخرون من أجل الاستحواذ على حصة في السوق، تنشغل Google بالاستحواذ على حصة في السوق. بهدوء ومنهجية وعلى نطاق واسع.

هذه ليست دعاية. هذه هي اللعبة.

الأسئلة الشائعة

1. هل Gemini أفضل حقًا من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل GPT-4 أو Claude؟

تعتمد كلمة "أفضل" على ما تقيسه. يحقق Gemini أداءً قويًا في الاستدلال وطول السياق والتكامل عبر نظام Google البيئي. ولكن ما يميزه عن غيره ليس فقط الأداء الخام - بل مدى عمق اندماجه في المنتجات التي يستخدمها المليارات بالفعل. فأنت لا تدردش مع Gemini فحسب، بل تراه يشكل نتائج البحث، ويكتب رسائل البريد الإلكتروني، ويلخص المستندات، وغير ذلك الكثير.

2. لماذا تُعد ميزة بيانات Google مهمة للغاية؟

لأن الأمر لا يتعلق بالحجم فقط، بل يتعلق بالسلوك. يرى Google ما يبحث عنه الأشخاص، وينقرون عليه، ويتخطونه، ويشاهدونه، ويكتبونه، وحتى كيفية تنقلهم عبر التطبيقات. يساعد هذا النوع من التعليقات الغنية بالإشارات على تدريب نماذج تبدو أكثر سهولة. لا تزال الشركات الأخرى تقوم بكشط النصوص الثابتة. تراقب Google كيفية استخدام الأشخاص للإنترنت بالفعل.

3. ما هي الصفقة مع نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي؟ هل يجب أن أهتم كصاحب عمل؟

بالتأكيد. إذا كنت تعتمد على حركة مرور بيانات بحث Google، فإن النظرة العامة للذكاء الاصطناعي هي الباب الأمامي الجديد. قد تستمر علامتك التجارية في الظهور على الصفحة، ولكن إذا لم تكن جزءًا من الإجابة التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي، فستفقد الاهتمام والنقرات. حان الوقت للتفكير فيما وراء الكلمات الرئيسية والبدء في تحسين الاسترجاع والملاءمة.

4. هل يعني تقدم جوجل أن الشركات الأخرى لا تستطيع اللحاق بالركب؟

ليس بالضرورة، ولكن المعيار مرتفع. تمتلك Google المكدس - الرقائق، والنماذج، والبنية التحتية، والتوزيع. وهذا يجعل من الصعب للغاية مجاراة سرعتها أو حجمها أو تكاملها. سيظل الآخرون قادرين على المنافسة في مجالات محددة، ولكن مكانة Google تجعلها الخيار الافتراضي لمعظم المستخدمين.

5. كيف يجب على المسوقين التكيف مع عالم البحث الجديد المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

ابدأ بإعادة التفكير في استراتيجية المحتوى. لم يعد الأمر يتعلق بحشو الكلمات الرئيسية أو مطاردة الروابط الخلفية بشكل أعمى. وبدلاً من ذلك، ركّز على بناء محتوى يجيب على أسئلة حقيقية، ويعكس سلوكاً حقيقياً، ويمكن أن تلتقطه الأنظمة التوليدية. تلعب أدوات مثل ترميز المخطط، والبيانات المهيكلة، وحتى الصياغة التخاطبية دورًا الآن.