تقرير هاي من ستانفورد: تبني الذكاء الاصطناعي يتجاوز الحواسيب الشخصية والإنترنت، بفارق 2.7% بين الولايات المتحدة والصين

مركز هاي للإنسان والذكاء الاصطناعي في ستانفورد، أصدر مؤخرًا تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026، وهو أدق تقرير سنوي في مجال الذكاء الاصطناعي. خلال العام الماضي، استنتج باحثو ستانفورد من خلال سلسلة من الملاحظات أن الذكاء الاصطناعي يتم اعتماده عالميًا بوتيرة أسرع من الحواسيب الشخصية والإنترنت، لكن المؤسسات الاجتماعية البشرية وسوق العمل وأدوات القياس تخلفت بشكل شامل.

الذكاء الاصطناعي يجري بسرعة، بينما لا يزال البشر يبحثون عن أحذيتهم. عشر صور تُظهر لك الأماكن التي يسبق فيها الذكاء الاصطناعي البشر.

تعتمد عناوين مثل "الذكاء الاصطناعي يتفوق على البشر" على مصداقية مقاييس الأداء. لكن تقرير ستانفورد كشف أن حوالي 42% من الأسئلة في مقياس الرياضيات GSM8K، الذي يُستخدم على نطاق واسع، غير صالحة. كما توجد شكوك بوجود "التدريب على الأسئلة" في اختبارات أخرى، حيث يمكن للنماذج تحقيق درجات عالية بعد تدريبها على بيانات الاختبار، لكن هذا لا يعني أنها أصبحت أكثر ذكاءً. العديد من الشركات ترفض نشر نتائج المقاييس ذات الصلة. يقول أحد مؤلفي التقرير، جيل: "عدم نشر النتائج قد يُفسر بحد ذاته شيئًا ما."

بحلول مارس 2026، كان تقييم Elo لأقوى نموذج أمريكي، Claude Opus 4.6، 1503، بينما جاء أقوى نموذج صيني في المرتبة التالية بفارق فقط 2.7%. على مدار العام الماضي، تبادل النموذجان القيادة عدة مرات، حيث تساوى نموذج DeepSeek R1 في فبراير 2025 مع أقوى نموذج أمريكي.

لكن مزايا البلدين في الذكاء الاصطناعي مختلفة تمامًا. تمتلك الولايات المتحدة نماذج أقوى، ورأس مال أكثر، وتمتلك 5427 مركز بيانات، وهو أكثر من عشرة أضعاف أي دولة أخرى. أما الصين، فهي رائدة في أوراق البحث والبراءات ونشر الروبوتات. باختصار، تفوز الولايات المتحدة بالقوة الحسابية والمال، بينما تفوز الصين بالبحث والتصنيع.

بحلول مارس 2026، تضغط Anthropic (1503) و xAI (1495) و Google (1494) و OpenAI (1481) داخل نطاق ضيق جدًا. هذا يعني أن "أي نموذج أقوى" لم يعد محور المنافسة. وقد تحول التركيز إلى التكلفة والموثوقية والتحسين المتخصص في المجالات — وهو ما يفسر سبب قيام Anthropic بتطوير أداة Advisor (لخفض التكاليف)، وشراء Google لـ Wiz (الأمان السحابي)، وشراء OpenAI لشركات متعددة في طبقة التطبيقات (توسيع السيناريوهات). في ظل تقارب الأداء الذكي للنماذج، أصبح من الضروري خلق تميّز في أماكن أخرى.

وصلت مُستوى اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أكثر من 53% من السكان خلال ثلاث سنوات، و88% من المنظمات تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي. لكن تأثيره على العمالة ليس متساويًا. وجدت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2025 أن عدد الوظائف لدى مطوري البرمجيات الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و25 عامًا انخفض بنسبة تقارب 20% منذ عام 2022، بينما لا يزال عدد العاملين في الفئات الأكبر سنًا في تزايد. وأظهر استطلاع أجرته ماكينزي عام 2025 أن ثلث المنظمات تتوقع خفض عدد الموظفين خلال العام المقبل بسبب الذكاء الاصطناعي، مع تركيز التخفيضات على عمليات الخدمة والسلسلة التوريدية وهندسة البرمجيات.

لا تظهر البيانات الشاملة فقدانًا جماعيًا للوظائف، لكن هذا كافٍ لإظهار أن سوق العمل يشبه الضفدع الذي يُطهى ببطء في ماء دافئ، حيث تنمو الأزمة تدريجيًا.

وصلت معدلات التبني السكاني للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 53% خلال ثلاث سنوات، وهي أسرع من أجهزة الكمبيوتر الشخصية والإنترنت. لكن أبرز نقطة بيانات غير بديهية هي: على الرغم من أن الولايات المتحدة تتصدر العالم في الاستثمارات وتطوير النماذج الخاصة بالذكاء الاصطناعي، إلا أن معدل تبنيها السكاني لا يتجاوز 28.3%، مما يضعها في المرتبة 24 عالميًا. الإمارات 64%، سنغافورة 60.9%. أكبر الدول إنفاقًا هي أقلها استخدامًا.

بلغ إجمالي الاستثمارات العالمية في شركات الذكاء الاصطناعي عام 2025 ما قيمته 581.7 مليار دولار، بزيادة قدرها 129.9% مقارنة بالعام السابق. بلغت استثمارات الذكاء الاصطناعي الخاصة في الولايات المتحدة 285.9 مليار دولار، أي 23 ضعفًا ما في الصين و48.5 ضعفًا ما في المملكة المتحدة. وحدها ولاية كاليفورنيا شكلت أكثر من 75% من إجمالي الاستثمارات في الولايات المتحدة. كما كانت المعاملات الكبرى كثيفة أيضًا: جمعت OpenAI 40 مليار دولار بقيمة سوقية قدرها 300 مليار دولار؛ وجمعت Anthropic 13 مليار دولار بقيمة سوقية قدرها 183 مليار دولار؛ وجمعت Cursor 2.3 مليار دولار بقيمة سوقية قدرها 29.3 مليار دولار.

لكن هناك معلومة مخفية هنا: في الداخل، قام صندوق الدولة بضخ حوالي 184 مليار دولار في شركات الذكاء الاصطناعي بين عامي 2000 و2023، ولم تُحسب هذه الأموال ضمن إحصائيات الاستثمار الخاص. عند إضافة هذا الجزء، قد يكون الفرق في التمويل بين الصين والولايات المتحدة أصغر بكثير من الأرقام الظاهرة.

عام 2025 هو عام وكيل الذكاء الاصطناعي. ارتفعت دقة OSWorld (اختبار قدرة الذكاء الاصطناعي على إنجاز مهام على نظام التشغيل) من 12% إلى 66.3%，مما يقلل الفجوة عن الأداء البشري إلى 6 نقاط مئوية فقط. ووصل WebArena إلى 74.3%، بينما ارتفع Cybench (مهام أمن الشبكات) من 15% إلى 93%.

لكن من حيث المجموع، لا يزال معدل فشل العامل حوالي ثلث. كما أن النشر الفعلي من قبل الشركات لا يزال في الأرقام الفردية — حيث أفاد أكثر من ثلثي المشاركين في معظم سيناريوهات الأعمال أنه لا يستخدم عوامل الذكاء الاصطناعي على الإطلاق. هناك فجوة كبيرة بين التقدم في المعايير والنشر الفعلي.

الذكاء الاصطناعي قوي جدًا في العالم الافتراضي، لكنه لا يزال ضعيفًا في العالم المادي. إن نسبة نجاح تشغيل الروبوتات في بيئات المحاكاة البرمجية تبلغ 89.4٪، لكنها تنخفض إلى 12.4٪ فقط في المهام المنزلية الحقيقية. هناك فرق بين مختبر نظيف وبيت فوضوي، وفي هذا البيئة الحقيقية، لا يزال دور الروبوتات ضئيلًا جدًا.

ومع ذلك، فإن القيادة الذاتية هي استثناء: فWaymo تقوم بأكثر من 450 ألف رحلة أسبوعيًا، بينما أكمل Apollo Go حوالي 11 مليون رحلة خالية من السائقين في عام 2025.

كشف الاستطلاع الذي أشار إليه تقرير بيو عن انقسام مذهل: 73% من خبراء الذكاء الاصطناعي يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيؤثر إيجابياً على العمل، لكن فقط 23% من الجمهور الأمريكي يعتقدون ذلك—انقسام تام.

بيان آخر مثير للاهتمام: بين جميع الدول المشمولة في الاستطلاع، يمتلك الأمريكيون أقل مستوى من الثقة في تنظيم الحكومة للذكاء الاصطناعي. كما يُظهر الخبراء تفاؤلاً أكبر بشأن آفاق الذكاء الاصطناعي في التعليم والرعاية الصحية، لكن كلا الجانبين يعتقدان أن الذكاء الاصطناعي سيضر بالانتخابات والعلاقات الإنسانية.

تقدم الذكاء الاصطناعي يُثمن على حساب البيئة. تُستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي العالمية الآن 29.6 جيجاوات من الكهرباء، وهو ما يكفي لتشغيل ولاية نيويورك بأكملها خلال فترات الذروة في استهلاك الطاقة. وحده نموذج GPT-4o من OpenAI قد يستهلك سنويًا كمية مياه تتجاوز احتياجات شرب 12 مليون شخص.

هذه الاستهلاكات الهائلة، التي تُضخ في تدريب نماذج واحدة تلو الأخرى، تتم في وقت تشهد فيه سلسلة توريد الرقائق خلف هذه النماذج ضعفًا شديدًا. تمتلك الولايات المتحدة معظم مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي العالمية، لكن كل رقاقة متقدمة للذكاء الاصطناعي تقريبًا يتم تصنيعها من قبل شركة واحدة فقط في تايوان وهي TSMC. جميع قوى الحوسبة، وكل الاستثمارات، وكل تقدم في النماذج، مبنية على هذا الأساس المادي.

هذا مجرد جزء يسير من التقرير، لكنه كافٍ ليدل على أننا نتبنى تقنية لا نفهمها بالكامل بأسرع وتيرة في التاريخ.

يغطي التقرير الكامل أيضًا مزيدًا من الجوانب مثل أمان الذكاء الاصطناعي، والتطورات التنظيمية، واتجاهات البحث العلمي، ونوصي بشدة للأصدقاء المهتمين بقراءة التقرير الكامل بالكامل، الرابط 👉🏻: https://hai.stanford.edu/ai-index

هذا المقال من حساب WeChat الرسمي "APPSO"، الكاتب: APPSO الذي يكتشف المنتجات المستقبلية