كم عدد الروبوتات البشرية الحقيقية التي تعمل فعلاً؟

ملخص المحتوى الرئيسي

أصبحت الذكاء الجسدي (الروبوتات التي يمكنها الإدراك والتصرف مثل البشر) موضوعًا يتهافت عليه رأس المال، حيث تتجاوز القيمة الإجمالية لأكبر الشركات في هذا المجال 600 مليار دولار بسهولة، ووتيرة التمويل سريعة لدرجة أنه قبل الانتهاء من جولة التمويل الثانية (B)، تبدأ جولة التمويل الثالثة (C). ولكن وراء هذا النشاط، هناك واقع محرج: فقدرات الروبوتات الفعلية لا تزال محدودة، مما يجعلها غير قادرة على تلبية الاحتياجات الحقيقية مثل تقليل تكاليف المصانع وخدمات الفنادق. بدأ التركيز في الصناعة يتحول من “الجسم” (الهيكل الخارجي للروبوت) إلى “الدماغ” (النموذج العامل) وجمع البيانات، لكن لا يوجد اتفاق على الطريقة التقنية المثلى، وقد ظهرت بالفعل علامات على فقاعة في التداول الدوري. لم يحن الوقت بعد لتحقيق التجارة الحقيقية، ومعدل إعادة الشراء هو المعيار الحقيقي لقيمة الروبوتات، حيث أن معظم الوحدات المباعة حتى الآن مجرد شيء “جميل على الورق”.

أولاً: جنون رأس المال: تضخم التقييمات ووتيرة التمويل السريعة

حماس رأس المال تجاه مجال الذكاء الجسدي يشبه الانطلاق بصاروخ. هناك شركات تقيمها أكثر من 20 مليار دولار، وأكثر من عشر شركات تقيمها أكثر من 10 مليار دولار، بالإضافة إلى شركات مدرجة مثل YuShu (270 مليار دولار) وUbiSelect (42 مليار دولار)، حيث تتجاوز القيمة الإجمالية لأكبر الشركات 600 مليار دولار. الأمر الأكثر إثارة للدهشة هو سرعة التمويل: هناك شركات أكملت أربع جولات تمويلية منذ نوفمبر الماضي، وقبل الانتهاء من الجولة الثانية، بدأت الجولة الثالثة بالفعل.

لماذا يتصرف رأس المال بهذا الشكل المجنون؟ لأن هناك من يرون أن هذا القطاع قد يجمع بين “حجم مبيعات الهواتف الذكية” و“سعر السيارات الفاخرة”. تخشى المؤسسات من تفويت الفرصة، وقد انتقلت مشاعر الخوف من تفويت الفرصة (FOMO) من نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة إلى هذا المجال. حتى المؤسسات المالية الحكومية تبحث عن فرص للاستثمار في الديون، ومحللو الاستثمار في البنوك يتنافسون بشدة، حتى أن بعضهم يقول: “لقد جاءت سيتي بنك أمس؟ إنهم غير فعالين في هذا المجال، الجميع يعرف ذلك”.

لكن لدى رأس المال متطلبات واقعية: الرغبة في الإدراج في البورصة بأسرع وقت ممكن. بعد كل شيء، يجب على الشركات المدرجة نشر تقاريرها المالية، وقد يتم التحقق من قدرتها الفعلية على العمل بعد الإدراج في البورصة… لا عجب أن مؤسس YuShu كان بلا تعبير على وجهه عندما دق الجرس، وقد تغير تقديره لوقت “ChatGPT” من “1-3 سنوات” إلى “2-10 سنوات”.

ثانياً: الواقع القاسي: الروبوتات لا تزال غير قادرة على تلبية الاحتياجات الحقيقية

على الرغم من الترويج الكبير، فإن قدرات الروبوتات ضعيفة جدًا. يمكن للروبوتات الجديدة من YuShu أن تتجاوز البشر في السرعة، لكن المؤسس يؤكد مرارًا أنها غير قادرة على الدخول إلى المصانع على نطاق واسع بعد، بسبب انخفاض الكفاءة وارتفاع التكاليف. على سبيل المثال، ترغب مصانع الآلات في استخدام الروبوتات، لكن تكلفة التجهيزات الكاملة (التدريب على البيانات، البرمجيات، الهيكل الخارجي للروبوت) تصل إلى ملايين الدولارات، ويتطلب تدريب النموذج مرة أخرى مع كل تغيير في المهمة، مما يجعل الكفاءة أقل بكثير من تلك البشرية. ترغب الفنادق في استخدام الروبوتات لنقل الأمتعة وخدمة الغرف، لكن صناعة الفنادق السعودية لديها خطة لبناء 300 ألف غرفة بحلول عام 2030، ومع ذلك تعترف الشركات بأن الروبوتات غير قادرة على تلبية هذه الاحتياجات.

يقول مسؤول في إحدى الشركات ذات التقييمات العالية: “قدرات الروبوتات القوية الآن مثل تلك لدى طفل عمره 4 سنوات، والضعيفة مثل تلك لدى طفل عمره 2 سنوات؛ لا يمكنك توقع من الأطفال أن يحلوا محل البالغين”. لذلك، يقتصر تعاونهم على الشركات الكبيرة التي ترغب في التحديث المستمر، ولا يجرؤون على التعامل مع الاحتياجات العامة.

ثالثاً: تحول التركيز: من “الجسم” إلى “الدماغ”， وجمع البيانات أصبح موضوعًا مهمًا

كان الجميع يتنافسون على استثمارات “الهيكل الخارجي للروبوتات”، لكن الآن بدأت المؤسسات تهتم بالنماذج وجمع البيانات. لماذا؟ لأن جوهر الذكاء الجسدي هو “الذكاء”، وبدون نموذج عامل جيد، يظل الروبوت مجرد ذراع ميكانيكية متقدمة. هناك نزاع حالي بين خطتين تقنيتين رئيسيتين: VLA (الرؤية-اللغة-الحركة) وWMA (العالم-نموذج الحركة)، ولا يوجد اتفاق بعد، لكن جميع الشركات الرائدة تستثمر في كلا الخطتين. ومع ذلك، كلا الخطتين تتطلبان كميات كبيرة من البيانات للتدريب. لذلك، ازدهرت أعمال جمع البيانات: أنشأت شركة Baidu Maps فريقًا مكونًا من 20 شخصًا لجمع بيانات الذكاء الجسدي، وطورت شركة TuJian Technology قفازات حساسة لجمع البيانات، وقدمت شركة Zijian حلولًا لجمع البيانات بدون الحاجة إلى روبوتات.

لكن هناك أيضًا بعض المشاكل: بعض الروبوتات تباع لمراكز جمع البيانات الحكومية، ثم تشتري البيانات منها، مما يشبه تداولًا دوريًا… تمامًا كما يحدث في السوق.

رابعاً: الاستنتاجات

على الرغم من التقدم التقني، لا تزال هناك تحديات كبيرة في استخدام الروبوتات في العالم الحقيقي. يتطلب الأمر المزيد من البحث والتطوير لجعل الروبوتات أكثر فعالية وقابلية للاستخدام، وتحسين البيئة التقنية لدعم تطبيقاتها. في الوقت نفسه، يجب على الشركات والمؤسسات التفكير بعناية في استثماراتها لضمان الحصول على أفضل النتائج.