العنوان المترجم إلى اللغة العربية: "الدولة العظيمة التي اختفت: هل روسيا حقًا صامتة في عصر الذكاء الاصطناعي؟" تفسير العنوان: يتناول العنوان مسألة اختفاء روسيا كقوة عظمى على الساحة الدولية، ويثير تساؤلًا حول ما إذا كانت قد صامتة فعلاً في ظل التطورات الكبيرة التي يشهدها عصر الذكاء الاصطناعي. يُستخدم تعبير "الدولة العظيمة التي اختفت" للإشارة إلى روسيا في الماضي كقوة عسكرية واقتصادية بارزة، بينما يُستخدم تعبير "هل روسيا صامتة؟" للإشارة إلى الجدل حول موقفها من التكنولوجيا والابتكار في هذا المجال.

ملخص المحتوى الرئيسي

تبدو روسيا “غائبة” عن المنافسات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، لكن الشركات التكنولوجية المحلية الكبرى مثل ياندكس (Yandex) وبنك روسيا للادخار (Sberbank) قد أنشأت بيئة ذكاء اصطناعي متكاملة خاصة بها، تمتلك فيها نماذج عملية وتطبيقات عملية. ومع ذلك، بسبب مشاكل مثل فقدان الكفاءات المهنية، ونقص رقائق الحوسبة العالية الأداء، وحجم السوق الصغير، لا تستطيع المشاركة في المنافسات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي العام. لذلك، ركزت روسيا على تطوير التقنيات في مجالات الذكاء الاصطناعي العسكري والنماذج الضخمة ذات السيادة، متبعة استراتيجية تطوير مختلفة.

أولاً: الصمت لا يعني الغياب: بيئة الذكاء الاصطناعي المحلية تنمو بهدوء

لم تتأخر روسيا، فقط لم تكن في مركز الضوء. الشركتان الكبريان يدعمان البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي المحلي:

• ياندكس (النسخة الروسية من جوجل): أطلقت ياندكسGPT Pro 5.1، والذي يمكنه مقارنة بنتائج النماذج التجارية العالمية المتقدمة في المهام المتعلقة باللغة الروسية (مثل البحث المحلي وإنشاء المحتوى باللغة الروسية). كما طورت أداة متعددة الأوضاع تُسمى Shedevrum لإنشاء الصور والفيديوهات، بالإضافة إلى المساعد الذكي Alice Pro. متصفح ياندكس الذي يحتوي على هذا المساعد يستخدمه 71 مليون شخص شهريًا، ويُصنف ضمن أفضل عشرة متصفحات محمولة في العالم.
• بنك روسيا للادخار: طور برنامج GigaChat 3.5 Ultra، الذي يستخدم “هيكل خبراء مختلط” (يعمل على تقسيم المهام إلى وحدات لزيادة الكفاءة)، مما سرع من عملية إنشاء النصوص الطويلة أربع مرات. كما طورت نموذجًا لإنشاء الصور والرسوم ثلاثية الأبعاد يُسمى Kandinsky.

هذه التقنيات قد تم تطبيقها بالفعل في مجالات مثل المساعدة في التشخيص الطبي عبر أجهزة المسح بالأشعة المقطعية، ومراقبة المخاطر المالية لمنع الاحتيال، و40% من عملاء البنك يستخدمون أنظمة صوتية ذكية. العقوبات الغربية ساعدت في هذا الأمر، حيث تم استبدال المنتجات التكنولوجية الغربية بالمنتجات المحلية، وفي غضون عامين ملأت المنتجات المحلية الفراغ في السوق.

ثانيًا: صعوبة الاحتفاظ بالكفاءات المهنية: “مراكز التدريب” تُستخدم من قبل الآخرين

كانت روسيا مصدرًا غنيًا للكفاءات في مجال الذكاء الاصطناعي:

• التعليم الرياضي فيها من أفضل المستويات عالميًا؛ حيث تحقق فرق روسيا نتائج متميزة في المسابقات الرياضية الدولية، ولديها خبرة عميقة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية والخوارزميات. يُقال في وادي السيليكون إنه عند مواجهة مشاكل رياضية معقدة، يتم اللجوء إلى المهندسين الروس. كما أن إيليا سوتسكيف، العالم الرئيسي السابق في شركة OpenAI، من أصول سوفيتية.
• لكن روسيا تواجه صعوبة في الاحتفاظ بالكفاءات المهنية؛ فرواتب خبراء الخوارزميات في موسكو تبلغ عشرات الآلاف من الدولارات سنويًا، بينما يحصل نظراؤهم في وادي السيليكون على رواتب أعلى بكثير بالإضافة إلى حقوق ملكية. نتيجة لذلك، يذهب المواهب الروسية إلى شركات كبرى في الولايات المتحدة وبريطانيا.

ثالثًا: نقص القدرة الحاسوبية: العتاد غير كافٍ للتوسع على نطاق واسع

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب قدرات حاسوبية عالية، وروسيا تواجه مشكلة في هذا الجانب:

• الحواسيب الفائقة القديمة: كانت الحواسيب الفائقة التي أنشئت قبل العقوبات (مثل Chervonenkis من ياندكس) تستخدم بطاقات رسومية من نوع NVIDIA A100/V100، والتي لم تعد ضمن أفضل 100 حاسوب فائق في العالم مقارنة بمجموعات البطاقات الرسومية الضخمة في وادي السيليكون والصين.
• نقص رقائق الحوسبة: تم حظر التوريد من الغرب لأحدث رقائق الذكاء الاصطناعي (مثل NVIDIA H100). تحاول روسيا شراء رقائق من شركة هواوي الصينية، لكن الطلب المحلي كبير والانتظار طويل. الشركات التكنولوجية المحلية الروسية تستطيع فقط إنتاج رقائق بدقة 180-90 نانومتر، بينما تحتاج رقائق الذكاء الاصطناعي الحالية إلى دقة 3-5 نانومترات. من المخطط إنشاء رقائق بدقة 28 نانومتر في عام 2030، مما يعني تأخيرًا كبيرًا. الكميات المتاحة من الرقائق تكفي لتطوير نماذج صغيرة فقط، ولا تكفي للتدريب على نطاق واسع.

رابعًا: التحول إلى مسارات أخرى: الذكاء الاصطناعي العسكري والنماذج الضخمة ذات السيادة

بما أن روسيا لا تستطيع المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي العام، اختارت مسارين أكثر عملية:

• الذكاء الاصطناعي العسكري: تُستخدم التقنيات في المجالات العسكرية مثل استخدام الطائرات بدون طيار لتحديد الأهداف تلقائيًا، وتحليل صور الأقمار الصناعية في الوقت الفعلي، والتشويش في الحرب الإلكترونية، ودعم اتخاذ القرارات على أرض المعركة. هذه المجالات لا تتطلب استثمارات ضخمة مثل الذكاء الاصطناعي العام، وتُستفيد من المزايا العسكرية الروسية.
• النماذج الضخمة ذات السيادة: تم سن قوانين تنص على أن يتم تطوير هذه النماذج بواسطة شركات محلية، وأن تكون البيانات والخوادم في روسيا لضمان أمان المعلومات (مثل عدم نقل المعلومات الحساسة إلى الخارج). تقوم روسيا بترويج هذه الحلول لدول مجموعة البريكس، خاصة تلك التي تخشى من تسرب المعلومات؛ فالأمان والامتثال للقوانين هما نقطتان بيع رئيسيتان.

خامسًا: قواعد جديدة لمنافسات الذكاء الاصطناعي: المنافسة تعتمد على النظام الصناعي بأكمله

في الماضي، كان الذكاء الاصطناعي يعتمد على مواهب فردية؛ في عام 2012، تم تطوير نموذج AlexNet بواسطة فريق صغير من الأشخاص، وفي عام 2017 كانت ورقة البحث Attention مكتوبة بواسطة ثمانية أشخاص فقط. لكن الآن الأمور مختلفة؛ تدريب نماذج عالية المستوى يتطلب الآلاف من بطاقات الرسومية، ومراكز بيانات تغطي البلاد بأكملها، واستثمارات ضخمة (مئات المليارات من الدولارات). يتطلب ذلك دعمًا كاملًا من النظام الصناعي للدولة. ما تفتقر إليه روسيا هو هذا النظام الصناعي المتكامل؛ فلديها التقنية والكفاءات، لكنها تفتقر إلى رأس المال الكافي والرقائق والسوق الكبيرة (عدد مستخدمي اللغة الروسية يبلغ 200 مليون فقط، مقارنة بملايين المستخدمين للغات الإنجليزية والصينية). لذلك، لا تستطيع روسيا التنافس في مجال الذكاء الاصطناعي العام. لكنها لم تغادر ساحة المنافسة، بل اختارت مسارًا يناسب إمكاناتها في ظل قواعد جديدة.

خلاصة: ليست روسيا غير قادرة على تطوير التقنيات في مجال الذكاء الاصطناعي، لكنها لا تستطيع تحمل التكاليف الضخمة والمتطلبات اللازمة للمنافسة في هذا المجال على مستوى العالم. لذلك، ركزت على مجالات أخرى تتقنها بشكل أفضل، مثل الذكاء الاصطناعي العسكري والنماذج الضخمة ذات السيادة. هذا يدل على أن عصر الذكاء الاصطناعي لا يتطلب فقط التقنية والكفاءات، بل نظامًا صناعيًا كاملًا للنجاح.