PSI تكشف عن إيرادات مراكز البيانات التي تدعم طموحاتها في أبحاث الذكاء الاصطناعي

ذكرت TechCrunch في 10 نوفمبر 2026 أن Physical Superintelligence تحقق إيراداتها الحالية من استخدام أدواتها لتحسين مراكز البيانات، فيما تسعى إلى بناء أعمال طويلة الأمد قائمة على اكتشاف الفيزياء بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

وصف الرئيس التنفيذي مات باينز الهدف بأنه تحويل الإنجازات في الفيزياء النظرية إلى تقنيات فعلية. وتمثل مراكز البيانات أول ميدان لاختبار هذا النهج، إذ تتيح لأنظمة PSI البحثية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والتي تسميها «الفيزيائيين الافتراضيين»، العمل على أنظمة مادية حية تخضع لقيود تشغيلية قابلة للقياس.

تُعد PSI شركة ذات منفعة عامة، وقد أدرجت في ميثاقها السلامة والتحقق والتطوير المسؤول وتحقيق منفعة عامة واسعة. وتفيد الشركة على صفحتها التعريفية بأن لديها أكثر من 25 باحثًا ومهندسًا، وأنها جمعت تمويلًا تجاوز 58 مليون دولار، بقيادة Breakthrough Energy Ventures.

مراكز البيانات ميدان تجاري لاختبار التقنية

تحاكي أعمال التحسين الحالية الحرارة والطاقة والمياه والضوضاء، وتربط أداء المنشأة بأثرها على المجتمع وبالخصائص الفيزيائية لموقعها. وتقول PSI على صفحة رؤيتها إنها تبني نماذج عالية الدقة للمنشآت الحية، بحيث يستطيع الفيزيائيون الافتراضيون فحص النظام بأكمله، واكتشاف القيود الخفية، واختبار التدخلات. وتشمل النتائج المنشودة زيادة الكثافة الحاسوبية، ورفع كفاءة استخدام الطاقة، وتحسين الإدارة الحرارية، وتعزيز كفاءة رأس المال.

وتوفر الحملات التجارية أيضًا تغذية راجعة للأبحاث. وتقول PSI إن المنشآت الحية تفرض قيودًا لا تقترحها المحاكاة، وإن كل حملة تسهم في تدريب الفيزيائيين الافتراضيين الذين سيُستخدمون في الحملات اللاحقة. وهكذا تؤدي أعمال مراكز البيانات وظيفتين: تحقيق إيرادات حاليًا، وتوفير قيود عملية تساعد على تطوير النظام البحثي.

نظام بحثي يرتكز على التحقق

وصف باينز النظام البحثي الفعال بأنه مزيج من أطر برمجية تحيط بالنماذج والأدوات وأنظمة الذاكرة وبنية المحاكاة، بما يتيح له دراسة المشكلة على نطاق واسع وبعمق، مع النظر في طيف واسع من البدائل. وتصوغ PSI هذه العملية في إطار «حملة ذاتية التشغيل»، وهي مسعى متواصل يبدأ بتحديد المشكلة ويمر بالفرضية والتحقق والتجربة والهندسة والنشر. ولكل حملة مراحل إنجاز قابلة للقياس، وبوابات تحقق صارمة، ومسار يفضي إلى التطبيق، فيما يختار الباحثون البشر المهام ومعايير النجاح.

تفصل البنية بين توليد الحلول المرشحة والتحقق منها. وتشمل اختبارات التحقق قوانين حفظ الكميات، والتناظر، والاتساق البُعدي، والبرهان الصوري، والمحاكاة، والتوائم الرقمية — وهي نظائر افتراضية للأنظمة المادية — والقياس الفيزيائي. وتقول PSI إن أدوات التحقق التي تصادق على نتيجة ما يمكن أن تتحول أيضًا إلى دوال مكافأة، أو إشارات تدريب، يستفيد منها الفيزيائيون الافتراضيون في مراحل لاحقة، ما يربط التقييم مباشرة بتحسين النظام.

يقدم إعلان PSI البحثي في 6 نوفمبر 2026 مثالًا على ذلك. وقالت الشركة إن نظامها المطوّر داخليًا، الذي كان يشغّل نموذجًا من Anthropic غير متاح للجمهور آنذاك، أنتج برهانًا على حدسية Aaronson–Ambainis كاملًا خلال اليوم الثالث من تشغيله؛ وقد قبله Lean، وهو مساعد براهين يتحقق من كل خطوة، ثم قبل لاحقًا نسخة نهائية بعد إدخال تحسينين. والحدسية، المطروحة منذ عام 2008، تتناول الحالات التي تستطيع فيها الحواسيب الكمومية أن تتفوق أسيًا على الحواسيب العادية عند التعامل مع مدخلات عشوائية. وقاد ديفيد تورتوريان العمل، مستفيدًا من وصول مبكر إلى Claude Fable 5.2، الذي قدمته Anthropic للجمهور في 9 نوفمبر 2026.

يظل التحقق الفيزيائي اختبارًا تجاريًا

يوضح البرهان أيضًا أحد حدود تحويل الاكتشافات إلى منتجات تجارية. ففي الرياضيات وعلوم الحاسوب، يمكن التعبير عن النتائج في شيفرات خضعت للتحقق، لكن الفيزياء وعلوم الحياة ما زالتا تتطلبان اختبارًا تجريبيًا في الطبيعة. وقال باينز إن PSI تعمل على تطوير طرق فعالة للتحقق من النتائج الحاسوبية عبر التجارب، ملخصًا الفرق بالقول: «للطبيعة رأي في نماذجك عن الواقع».

وقال باينز أيضًا إن الفيزياء النظرية لا تزال، في معظمها، خارج نطاق الآلات، رغم أنه قدّم للمستثمرين قبل ستة إلى تسعة أشهر طرحًا مشروطًا أكثر قوة. ولهذا التحفظ أهمية بالنسبة إلى أعمال PSI: فإيراداتها الحالية تعتمد على تحسين المنشآت، فيما يتطلب طموحها الأوسع اكتشافات مثبتة يمكن أن تتحول إلى أجهزة أو تقنيات أخرى.

وربط باينز بين التوصل إلى حقيقة مثبتة عن الطبيعة وإمكان بناء جهاز بقدرات لم تكن متاحة من قبل. لذا يتمثل السؤال التجاري بالنسبة إلى PSI في ما إذا كانت عملية التوليد والتحقق لديها قادرة على إنتاج نتائج مؤكدة تجريبيًا بصورة متكررة، بما يتيح للنظام البحثي نفسه الانتقال من تحسين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى ابتكار تقنيات قائمة على فيزياء جديدة.