لم يصبح مطورو البرمجيات أسرع بثلاث مرات بين ليلة وضحاها. بل أصبحت روبوتات المساعدة بالذكاء الاصطناعي الخاصة بهم كذلك.
خلال كلمته الرئيسية في GTC تايبيه في 1 يونيو، أشار الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جينسن هوانغ، إلى رقم يسلط الضوء بوضوح على ثورة البرمجة بالذكاء الاصطناعي: فقد ارتفعت عمليات التزوير في GitHub إلى حوالي 1.4 مليار في الأشهر الأولى من عام 2026. كمرجع، كان هذا الرقم عند 300 مليون في عام 2023 وكان من المتوقع أن يصل إلى 500 مليون بحلول عام 2025. وبعبارة أخرى، تضاعفت حجم العمليات تقريبًا ثلاث مرات خلال عام واحد، ويُنسب هوانغ هذا القفز إلى أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي.
الأرقام وراء انفجار الكود
نسب هوانغ الارتفاع إلى ما يسميه "الذكاء الاصطناعي الفاعل"، وهو مفهوم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تقتصر فقط على إكمال سطر من الشيفرة بل تكتب وتجرب وتعيد تطوير كتل كاملة من الوظائف بشكل نشط. وذكر بشكل محدد أدوات مثل Claude Code وCursor كأمثلة على مساعدين برمجيين يسرعون إنتاج المطورين.
هذا هو الأمر. الانتقال من 300 مليون إلى 500 مليون التزام على مدار عامين يمثل زيادة بنسبة حوالي 67%. أما الانتقال من 500 مليون إلى 1.4 مليار في غضون أشهر قليلة، فهو مسار مختلف تمامًا.
فيرا روبين واللعب البنوي
إلى جانب بيانات التحديد، أعلنت هوانغ عن إطلاق منصة نيفيديا فيرا روبين، وهي بنية تحتية ذكاء اصطناعي جديدة مصممة للتعامل مع المتطلبات الحسابية لهذا النظام البيئي للمطورين المتنامي. وتُقدَّم المنصة كأساس للعبء الوظيفي للذكاء الاصطناعي التفاعلي الذي يُنتج جميع هذه التحديدات الإضافية.
كما طرح المدير التنفيذي بعض الأرقام الاقتصادية الطموحة. وقد قدّر أن الذكاء الاصطناعي يولد حوالي 9 تريليونات دولار من قيمة الإنتاجية من قوة عمل المطورين العالمية، مقابل قاعدة إجمالية للتعويضات تبلغ حوالي 3 تريليونات دولار لحوالي 30 مليون مطور حول العالم. باللغة الإنجليزية: لكل دولار يُنفق على دفع راتب مطور، يُفترض أن الذكاء الاصطناعي يولد ثلاثة دولارات إضافية من قيمة الإنتاجية.
عندما سُئل عن إمكانية استبدال الذكاء الاصطناعي لمهندسي البرمجيات، وصف هوانغ مثل هذه المخاوف بـ"الهراء التام". حجته هي أن زيادة الإنتاجية تخلق طلبًا أكبر على المطورين، وليس أقل.
ما يعنيه ذلك للمستثمرين
في عالم العملات المشفرة وويب 3 تحديدًا، فإن هذا الاتجاه مهم بطريقة أقل وضوحًا ولكن بنفس الأهمية. لقد كان تطوير البلوكشين تاريخيًا عالقًا بسبب مجموعة صغيرة نسبيًا من المهندسين المتخصصين الذين يفهمون لغات العقود الذكية وآليات التوافق والمراجعة الأمنية. إذا استطاعت أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي تسريع الإنتاج بشكل ذي مغزى في هذه المجالات، فقد يتسارع وتيرة تطوير البروتوكولات، والابتكار في التمويل اللامركزي، وبناء البنية التحتية بشكل متوازٍ.
هناك أيضًا زاوية مخاطرة. إن تضاعف حجم الكود ثلاث مرات يثير أسئلة مشروعة حول جودة الكود، وثغرات الأمان، وقدرة عمليات المراجعة على مواكبة هذا التسارع. لا تزال البنية التحتية لمراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي في مراحلها الأولى، وهذه الفجوة بين سرعة الإنتاج وقدرة المراجعة تستحق المراقبة عن كثب.