2026: العام الذي تجبر فيه تكاليف الذكاء الاصطناعي كل شركة على إعادة النظر في استراتيجيتها

على مدى السنوات القليلة الماضية، لمستُ بنفسي مدى سرعة تحوّل مشهد البيانات والذكاء الاصطناعي، لا سيما مع سعي المؤسسات لتحديث بنيتها المعقدة مع الحفاظ على أداء موثوق على مستوى العالم. يتزايد الضغط على القادة مع تسارع التوقعات بشأن الذكاء الاصطناعي واتساع الفجوة بين ما تطمح إليه المؤسسات وما يمكن لبنيتها التحتية دعمه فعليًا. هذا التوتر يُعيد تشكيل أولويات القطاع ويُمهّد الطريق لما هو قادم. بناءً على خبرتي في هذا المجال وتجربتي في قيادة شركة Teradata خلال تحولات متعددة، إليكم توقعاتي الثلاثة لما يُمكن توقعه في عام 2026.

1. طفرة إنتاج الذكاء الاصطناعي الآلي

سيشهد عام 2026 عبور الشركات أخيرًا الفجوة من التجارب الأولية إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل على نطاق الإنتاج. بينما شهد عام 2025 مفارقة الذكاء الاصطناعي، مع 92% من الشركات تزيد استثماراتها في الذكاء الاصطناعي، لكن 1% فقط تصل إلى مرحلة النضج.سيُحدد عام 2026 الفائزين من الخاسرين. لم تكن معوقات إنتاج الذكاء الاصطناعي تتعلق ببناء النماذج أو توليد الأفكار، بل بنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في المؤسسات مع ضمان الثقة والسياق والكفاءة الاقتصادية.

في العام المقبل، سنشهد انتشارًا واسعًا للتفاعلات بين الأنظمة الذكية في قطاع واحد على الأقل من قطاعات الأعمال الرئيسية، سواءً كان ذلك في مجال المشتريات أو إدارة سلسلة التوريد أو خدمة العملاء. ستتفوق المؤسسات التي تستعد لمتطلبات الحوسبة الهائلة للذكاء الاصطناعي القائم على الأنظمة الذكية تفوقًا كبيرًا، ما يجعل من شبه المستحيل على المنافسين اللحاق بها. على عكس التطبيقات التقليدية التي تُجري بضع استعلامات في الدقيقة، تُولّد أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الأنظمة الذكية، والتي تعمل على مدار الساعة، 25 ضعفًا من طلبات قواعد البيانات، وتستهلك من 50 إلى 100 ضعف من موارد الحوسبة، وذلك أثناء تحليلها للمشكلات وجمعها للمعلومات وتنفيذها للمهام.

لا تقتصر هذه الأرقام على كونها أكبر فحسب، بل تمثل تحولاً جذرياً في كيفية عمل البنية التحتية للمؤسسات. يُمثل تحدي البنية التحتية تحدياً هائلاً، ويتطلب بنى معالجة متوازية ضخمة - وهي منهجية حوسبة تستخدم معالجات متعددة لإجراء عمليات حسابية متزامنة على أجزاء مختلفة من مجموعة بيانات كبيرة - قادرة على التعامل مع أحمال العمل المختلطة على نطاق واسع. ومع نشر المؤسسات لآلاف من هذه الأنظمة التي تُقيّم ملايين العلاقات عبر آلاف الجداول لاتخاذ قرار واحد، ستُصبح أجزاء الثانية ذات أهمية بالغة. لم نعد نتحدث عن مساعدين ذكاء اصطناعي معزولين، بل نتحدث عن أنظمة بيئية متكاملة من الأنظمة المتخصصة التي تعمل معاً، حيث يقوم كل نظام منها بالاستعلام عن البيانات، والتفكير في الخيارات، والتنسيق مع الأنظمة الأخرى في الوقت الفعلي. ستسيطر الشركات التي تُتقن التعامل مع هذا الحجم الهائل من البيانات بكفاءة وبتكاليف يُمكن التنبؤ بها، بينما ستُعاني الشركات التي تُفاجأ بارتفاع تكاليف البنية التحتية بشكل كبير.

بحلول نهاية عام 2026، أتوقع تحقيق عوائد استثمارية ملموسة تُقاس بمئات الملايين، وليس مجرد توقعات متفائلة. ستُظهر عمليات النشر الأولية قيمة تجارية حقيقية تتجاوز مجرد زيادة الإنتاجية لتُحدث تحولاً جذرياً في الأعمال. لن تكون هذه مجرد روبوتات محادثة بسيطة أو برامج تلخيص مستندات، بل ستكون أنظمة ذكية تُغير جذرياً طريقة إنجاز العمل في جميع أنحاء المؤسسات.

2. حروب منصات المعرفة: عندما تتحول أجزاء الثانية إلى ملايين

في عام 2026، ستكتشف الشركات أن ذكاء أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها لا يتجاوز سرعة بنيتها التحتية للبيانات. فعندما يُجري نظام الذكاء الاصطناعي 10,000 استعلام للإجابة على سؤال واحد من أحد العملاء، فإن الفرق بين زمن استجابة 100 مللي ثانية و10 مللي ثانية لا يقتصر على تحسين تجربة المستخدم فحسب، بل يمتد ليشمل الفرق بين فاتورة بنية تحتية شهرية تبلغ 50,000 دولار أمريكي وفاتورة تبلغ 5 ملايين دولار أمريكي.

تدعم بيانات الصناعة هذا التحول. تقرير IDC حول مستقبل العالم 2026 يتوقع التقرير أنه بحلول عام 2028، ستستخدم 45% من تفاعلات منتجات وخدمات تكنولوجيا المعلومات الوكلاء كواجهة أساسية للعمليات الجارية. استطلاع ماكينزي حول حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2025 كشفت الدراسات أن الأنظمة الآلية، حيثما يرتفع احتمال انتشار الذكاء الاصطناعي، تُحدث تحولاً سريعاً في كيفية استخدام المؤسسات للتكنولوجيا. وتُظهر عمليات النشر الأولية أن سير العمل الآلي يُولّد استعلامات قواعد بيانات أكثر بـ 25 ضعفاً من التطبيقات التقليدية. فعملية واحدة لخدمة العملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي، كانت تتطلب سابقاً ثلاث استدعاءات لواجهة برمجة التطبيقات، تُؤدي الآن إلى إطلاق آلاف الاستعلامات السياقية، حيث يقوم النظام الآلي بتحليل الخيارات، والتحقق من صحة المعلومات، وتجميع الردود.

ستنهار مستودعات البيانات السحابية التقليدية المُحسّنة لتحليلات الدفعات أمام متطلبات الحوسبة الآلية الآنية. وتتعارض طبيعة منصات الحوسبة الآلية التي تعمل باستمرار تعارضًا جوهريًا مع بيئات الحوسبة الديناميكية المصممة للعمل عند جدولة أحمال العمل وإيقافها لتوفير التكاليف. مبادرة ناندا التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أظهرت الدراسات أن 95% من البرامج التجريبية للذكاء الاصطناعي تفشل في تحقيق أثر ملموس على الأرباح والخسائر، ليس بسبب جودة النموذج، بل بسبب "فجوة التعلم" حيث لا تستطيع الأنظمة التكيف بالسرعة الكافية مع سير العمل في المؤسسات. وعندما يؤدي تأخر البنية التحتية إلى تفاقم هذه الفجوة، حتى أكثر الأنظمة تطوراً تصبح غير فعالة. ستدرك المؤسسات أن تحسين الاستعلامات - الذي كان يُعتبر في السابق مشكلة محلولة وموكلة إلى مديري قواعد البيانات - أصبح الآن العائق الرئيسي أمام تحقيق عائد استثمار الذكاء الاصطناعي.

هنا يلتقي مستقبل الذكاء الاصطناعي مع المنصات المبنية على بنية معالجة متوازية ضخمة. فالأنظمة المصممة خصيصًا لأحمال العمل المختلطة (التي تعالج الاستعلامات التشغيلية وأحمال العمل التحليلية في آنٍ واحد دون تراجع في الأداء) هي التي ستُميّز الفائزين عن المتخلفين. عندما يؤثر كل جزء من الثانية من أداء الاستعلام بشكل مباشر على ذكاء النظام وجودة الاستجابة ونتائج الأعمال، تصبح قرارات البنية التحتية ضرورة استراتيجية.

نشهد هذا بالفعل مع العملاء الذين يستخدمون وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج. يُصدمون عندما يكتشفون أن مستودع البيانات السحابي "الحديث" لديهم يُضيف من ثانيتين إلى ثلاث ثوانٍ إلى كل تفاعل مع الوكيل، مما يجعل الذكاء الاصطناعي بطيئًا وغير مستجيب. وإذا تضاعف هذا التأخير عبر آلاف التفاعلات اليومية، تصبح تجربة المستخدم غير مقبولة. وبحلول نهاية عام 2026، سيصبح أداء الاستعلام المعيار الأساسي لتقييم قرارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ليحل محل تكاليف التخزين وقابلية التوسع كأهم الاعتبارات.

تتغير ديناميكية القوة بشكل كبير عندما تتمكن الشركات من نشر الذكاء الاصطناعي مباشرة على بنية تحتية محسّنة للبيانات مع عقود من الخبرة في تحليل القرارات. فبدلاً من أن تكون مقيدة ببنى الموردين التي لا تستطيع التعامل مع أحجام استعلامات الوكلاء، فإنها تتمتع بالمرونة اللازمة للابتكار بسرعة الذكاء الاصطناعي، وتقديم تجارب وكلاء سريعة الاستجابة، وتجنب كوابيس الأداء التي تنتج عن عدم توافق البنية التحتية مع عبء العمل.

سيفرض هذا التحول إعادة تقييم شاملة لبيئة منصات البيانات. سيبقى في السوق الموردون القادرون على إثبات أن بنيتهم ​​التحتية مصممة لهذه اللحظة: حيث لا تُعدّ أوقات استجابة الاستعلامات التي تقل عن ثانية واحدة على نطاق واسع ميزةً فحسب، بل هي أساس الأتمتة الذكية.

3. النهضة الهجينة: سيادة البيانات تصبح استراتيجية

يتجه التوجه مجدداً نحو البيئات الهجينة، حيث تدرك المؤسسات أن الأمر لم يعد يقتصر على الاختيار بين الحوسبة السحابية والحوسبة المحلية، بل أصبح يتعلق بالعمل بكفاءة في كلا النظامين لتلبية احتياجات الأعمال المتنوعة. في عام 2026، ستثبت سيادة البيانات أنها لا تقتصر على الامتثال فحسب، بل تتعداه إلى ميزة تنافسية استراتيجية، وبشكل متزايد، إلى ضمان البقاء الاقتصادي.

لا يمكن إنكار الجوانب الاقتصادية: فمع تزايد أحجام الاستعلامات بشكل كبير بفضل الذكاء الاصطناعي الفاعل، من المتوقع أن ترتفع تكاليف الحوسبة السحابية بشكل كبير. يتوقع جارتنر ذلك بحلول عام 2030ستدفع الشركات التي لا تُحسّن بيئة الحوسبة الأساسية للذكاء الاصطناعي أكثر من 50% زيادةً مقارنةً بالشركات التي تُحسّنها، بينما سيُخصّص 50% من موارد الحوسبة السحابية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2029، ارتفاعًا من أقل من 10% اليوم - أي بزيادة خمسة أضعاف في أحمال العمل السحابية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تُدرك المؤسسات أن الحلول الهجينة ليست مجرد إرث قديم، بل هي المسار العملي الأمثل للمستقبل. نشهد عودةً قويةً للحلول الهجينة، ما يعكس فهمًا متزايدًا لكيفية تحسين المؤسسات لتكاليفها مع الاستفادة الاستراتيجية من إمكانيات الحوسبة المحلية والسحابية.

الحسابات الرياضية مقنعة. فعند تشغيل آلاف من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يُجرون ملايين الاستعلامات يوميًا، يصبح الفرق بين تكاليف الحوسبة السحابية والحوسبة المحلية هائلًا. تُجري المؤسسات الذكية بالفعل نماذج لهذه السيناريوهات، وتُدرك أن النشر الهجين الاستراتيجي ليس مجرد ميزة إضافية، بل هو ضروري لاستدامة عمليات الذكاء الاصطناعي. ومع تحوّل الذكاء الاصطناعي إلى عامل تمييز، ستُدرك المؤسسات أن استراتيجيات بياناتها ومعرفتها بالقطاع قيّمة للغاية بحيث لا يُمكن تسليمها بالكامل لمزودي خدمات الحوسبة السحابية العامة. سترغب هذه المؤسسات في التحكم ببياناتها وامتلاكها، ومعرفة موقعها الجغرافي، وإدارة اقتصاديات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

سنشهد هذا التوجه بشكل أوضح على الصعيد الدولي وفي القطاعات الخاضعة للتنظيم، مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية، إلا أن عامل التكلفة سيدفع إلى تبني هذه التقنيات في جميع القطاعات. وستفوز الشركات التي توفر مرونة حقيقية في النشر، مع بيانات وحوسبة ونماذج وأحمال عمل ونتائج وتجارب متسقة عبر البيئات الهجينة. وستطالب المؤسسات بالقدرة على تشغيل أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج اللغة ومعالجة المتجهات، داخل شبكاتها الخاصة، مع الحفاظ على نفس وتيرة الابتكار التي يتمتع بها المنافسون في مجال الحوسبة السحابية، دون تكبد تكاليف باهظة.

المستقبل لمنصات تُمكّن الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى سرعة ونطاق واسعين أينما وُجدت البيانات، سواء في السحابة العامة أو المحلية أو الخاصة، مما يسمح للمؤسسات باتخاذ قرارات اقتصادية رشيدة بشأن توزيع أحمال العمل، في ظل إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي الفاعل لهياكل التكاليف. لا يتعلق الأمر بالعودة إلى أساليب التفكير القديمة، بل بتبني نهج أكثر تطورًا يُعامل البنية التحتية كمحفظة استراتيجية، حيث تُشغّل أحمال العمل المختلفة في البيئة الأنسب بناءً على متطلبات الأداء والتكلفة والأمان والامتثال.

بحلول عام 2026، سينتقل الذكاء الاصطناعي الفاعل من مجرد مصطلح رائج في مجالس الإدارة إلى واقع عملي، مُعيدًا تشكيل كيفية تنافس الشركات، وبناء البرمجيات، وإدارة بنيتها التحتية بشكل جذري. الشركات التي تُتقن النشر على نطاق واسع، وتحافظ على سيطرتها على بياناتها وسياقها، وتُصمم بنية تحتية مرنة هجينة، ستُحقق مزايا يصعب التغلب عليها.