#

لماذا يهمّ تحذير بيتشاي المغرب

وصف الرئيس التنفيذي لشركة ألفابت طفرة الذكاء الاصطناعي بأنها استثنائية، وإن كانت تتسم بشيء من اللاعقلانية، وذلك في مقابلة مع BBC في مقر غوغل بولاية كاليفورنيا. وحذّر من أنه إذا انفجرت فقاعة الذكاء الاصطناعي فلن تكون أي شركة بمنأى، بما في ذلك ألفابت. وقارن اللحظة ببدايات الإنترنت، حيث تجاوز رأس المال الحدود لكن التقنية أعادت تشكيل العالم رغم ذلك. بُثّت المقابلة على BBC Two في 18 نوفمبر 2025.

تعليقاته ليست نظرية. إنها تشكّل كيفية تحرّك رأس المال، والحوسبة، والمواهب. على مؤسسي الشركات في المغرب والمرافق وصنّاع السياسات قراءتها كقائمة تحقق. الرسالة واضحة: استعدوا للتقلّبات وابنوا لما يدوم.

مخاطر الفقاعة وانضباط رأس المال في المغرب

يمكن للضجة أن ترفع التقييمات أسرع من خلق القيمة الفعلية. يتماشى تحذير بيتشاي مع هذا الدوران. تخطّت ألفابت حاجز 3 تريليونات دولار في منتصف سبتمبر 2025 مدفوعة بتفاؤل الذكاء الاصطناعي. ويمكن لذلك التفاؤل أن ينقلب إذا تأخرت العوائد.

على المستثمرين في المغرب موازنة الحماس بالأدلة. موّلوا مشاريع تخفّض التكاليف أو تولّد إيرادات قابلة للقياس. كافئوا جودة البيانات والحوكمة واقتصاديات الوحدة. تجنّبوا مشاريع نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الاستعراضية التي تفتقر إلى سير عمل أو عميل.

ينبغي للمؤسسين تفضيل التجارب ذات الاسترداد السريع. حدّدوا حالات استخدام ضيقة وعالية الأثر. ابنوا حلقات بيانات مملوكة تحسّن النماذج بمرور الوقت. حافظوا على معدلات الحرق متسقة مع الوصول الواقعي للحوسبة.

الطاقة هي عنق الزجاجة الأول

وصف بيتشاي قيود الطاقة بأنها عنق زجاجة من الدرجة الأولى للذكاء الاصطناعي. الطلب من مراكز البيانات وأحمال الذكاء الاصطناعي يتزايد بسرعة. تُبرز تحليلات وكالة الطاقة الدولية (IEA) تزايد احتياجات الكهرباء والضغط على الشبكة. سيؤثر ذلك في أين وكيف يعمل الذكاء الاصطناعي.

يملك المغرب ميزة في الطاقة إذا تحرّك مبكراً. يتصدر البلد إقليمياً في الطاقة الشمسية والرياح، بما في ذلك مجمّع نور ورزازات. إن مزاوجة الطاقة المتجددة مع مراكز بيانات عالية الكفاءة يمكن أن ترسي نمو الذكاء الاصطناعي. وتظل ترقية الشبكة والتخزين ضروريين لتوفير قدرة ثابتة.

فيما يلي دليل عملي لذكاء اصطناعي واعٍ بالطاقة:

• أعطوا الأولوية للنماذج والاستدلالات الكفؤة حوسبياً. فضّلوا التقليم، والتكميم، والتقطير.

• شغّلوا مهام التدريب قرب تجمعات الطاقة المتجددة للتحوّط من التكاليف والانبعاثات.

• استخدموا استجابة الطلب ومُجَدّولات واعية للطاقة للأحمال غير العاجلة.

• أبرموا عقود طاقة نظيفة طويلة الأجل لتثبيت الأسعار.

أهداف المناخ ومسارات موثوقة

أقرّ بيتشاي بأن كثافة استهلاك الطاقة في الذكاء الاصطناعي تبطئ التقدم المناخي. لا تزال ألفابت تستهدف صافي صفر بحلول 2030 وطاقة خالية من الكربون على مدار 24/7. توثّق المواد العامة تلك الأهداف، بينما تشير تقارير جهات خارجية إلى أن الانبعاثات ارتفعت مع توسّع الذكاء الاصطناعي. الطموح قائم، لكن التنفيذ أصعب.

ينبغي أن يتّبع توسّع الذكاء الاصطناعي في المغرب مبادئ مشابهة. خطّطوا لاستهلاك نظيف على مدار 24/7، لا لمتوسطات سنوية فقط. اربطوا تراخيص مراكز البيانات بإضافات متجددة ومعايير كفاءة. انشروا تقدماً سنوياً موثوقاً، لا مجرد أهداف.

ذكاء اصطناعي عملي يعمل بالفعل في المغرب

يقدّم الذكاء الاصطناعي قيمة في نشرات مركّزة داخل المغرب. تستخدم تجارب التنقل الذكي الرؤية الحاسوبية والتحليلات لتحسين حركة المرور في المدن الكبرى. فرق خدمة العملاء تنشر روبوتات محادثة للفرز والاستجابة في القطاعات المنظّمة. يستخدم تجار التجزئة والجهات اللوجستية توقع الطلب لتقليل نفاد المخزون والهدر.

يوسّع مقدّمو الرعاية الصحية استخدام فرز الصور وتنبؤ المواعيد. ويستفيد قطاع الزراعة من صور الأقمار الصناعية وبيانات المستشعرات وتعلّم الآلة لتخطيط الري. تستخدم فرق المخاطر في المالية كشف الشذوذ لتقليل الاحتيال والإيجابيات الكاذبة. يبدأ كل نشر صغيراً ويتوسع فقط عندما تثبت المؤشرات.

مؤشرات الشركات الناشئة: الصمود فوق الضجة

تتضمّن ساحة الشركات الناشئة في المغرب تفوّقاً متنامياً في الذكاء الاصطناعي. تجمع عدة فرق بيانات محلية مع تعلم آلي تطبيقي لحل مشكلات واقعية. يبرز نمطان: التركيز على المجالات والحوسبة البراغماتية.

• ATLAN Space تطبّق الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذاتية لأغراض المراقبة البيئية والمراقبة البحرية.

• SOWIT تستخدم رصد الأرض والذكاء الاصطناعي لدعم الزراعة الدقيقة عبر شمال وغرب إفريقيا.

• مجتمع MoroccoAI يربط الباحثين والممارسين ويساعد على سد الفجوة بين الأكاديميا والصناعة.

• مراكز Technopark والحاضنات المحلية تحافظ على تدفق ثابت لشركات ناشئة مدفوعة بالبيانات.

تُعطي هذه الفرق الأولوية لنتائج قابلة للقياس. كما تصمّم مع افتراض وصول غير موثوق للحوسبة. وذلك ميزة تنافسية في ساحة مزدحمة.

أدوات حكومية يمكن للمغرب استخدامها الآن

يمكن للسياسات أن تقلّل مخاطر الضجة وتسرّع القيمة الحقيقية. لدى المغرب بالفعل أسس مفيدة. تدعم الوكالة الرقمية للتنمية (ADD) برامج التحوّل. وتشكّل CNDP ركيزة لحماية البيانات والثقة.

يمكن للحكومة تضخيم الأثر بأربع طرق:

• البيانات المفتوحة: وسّعوا مجموعات البيانات عالية القيمة على data.gov.ma بتراخيص واضحة وواجهات برمجة تطبيقات (APIs).

• الشراء الحكومي: أنشئوا مشتريات تحدّي للذكاء الاصطناعي مبسّطة للمشكلات ذات الأولوية مع جوائز على مراحل.

• الصناديق الرملية: أطلقوا صناديق تنظيمية تجريبية لحالات استخدام في الصحة والمالية والتنقل.

• منصات اختبار: ادعموا منصات اختبار محايدة للخطاب، ومعالجة اللغة الطبيعية للدارجة والأمازيغية، والرؤية الحاسوبية.

ينبغي أن تكافئ الأموال العامة النتائج المتحقَّقة. اربطوا المنح بمعايير مفتوحة ومؤشرات قابلة للتدقيق وكفاءة الطاقة. انشروا بطاقات النماذج وتقييمات المخاطر لعمليات النشر العامة.

الشرائح، النماذج، وخيارات الحوسبة

سلّط بيتشاي الضوء على نهج غوغل الشامل من البيانات إلى النماذج وصولاً إلى السيليكون المخصص. في 2025، قدّمت غوغل Ironwood، الجيل السابع من وحدات TPU لديها. تصوّر تغطية الصناعة غوغل كخصم طويل الأمد موثوقاً لـ Nvidia في المسرّعات. تستمر الشراكات بين الشركتين، لكن المشهد يتغيّر.

على المؤسسات المغربية التخطيط للقابلية للنقل. ابنوا على معايير مفتوحة وحاويات. حافظوا على حيادية السحابة في شيفرات التدريب ومسارات الاستدلال. تفاوضوا مسبقاً على حقوق الخروج وتكاليف النقل خارجياً (egress).

امزجوا خيارات الحوسبة لتحقيق توازن بين التكلفة، والزمنية (latency)، والامتثال. استخدموا الخدمات المُدارة للأحمال المتقطّعة. فكّروا في الاستضافة المشتركة المحلية لاستدلال مستقر قريب من المستخدمين. يمكن لمزوّدي مراكز البيانات في المغرب وموارد الحوسبة عالية الأداء (HPC) الجامعية استضافة الأحمال الحسّاسة أو النماذج الأولية.

ينبغي أن تعكس استراتيجية النماذج استراتيجية الحوسبة. ابدؤوا بنماذج قوية وصغيرة للعديد من المهام. استخدموا الاسترجاع والضبط الدقيق قبل القفز إلى تدريب كامل. احجزوا النماذج الكبيرة للحالات التي تتفوق فيها على خطوط الأساس بهامش واضح.

الوظائف والمهارات: التعزيز أولاً

كرّر بيتشاي رؤية أساسية بشأن الوظائف. سيعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل العديد من الأدوار، لكن التعزيز يتفوّق على الاستبدال في المدى القريب. العاملون الذين يتعلمون الأدوات سيحققون أفضل النتائج. وهذا يتوافق مع ما يبلّغ به أصحاب العمل في المغرب.

ركّزوا على ثلاثة مسارات مهارية. أولاً، إلمام بالذكاء الاصطناعي لكل العاملين المعرفيين، بما يشمل التعليمات (prompts)، والتحقق، وأساسيات الخصوصية. ثانياً، مهارات بيانات تطبيقية للمحلّلين والمهندسين. ثالثاً، خبراء المجال القادرون على تحويل الاحتياجات إلى مهام قابلة للقياس.

يمكن للجامعات ومعسكرات التدريب أن تساعد في سد الفجوات. توسّع البرامج في كليات الهندسة الرائدة وفي UM6P من مقررات الذكاء الاصطناعي. تستطيع الأكاديميات المؤسسية تحديث المناهج كل ربع سنة. اربطوا التدريب بحالات استخدام حيّة، لا بعروض عامة.

إشارة المملكة المتحدة: بنية تحتية بالإضافة إلى بحث

جدّد بيتشاي التزام ألفابت ببريطانيا. أعلنت ألفابت خطة بريطانية لمدة عامين بقيمة 5 مليارات جنيه إسترليني عبر بنية الذكاء الاصطناعي التحتية والبحث، بما يشمل مركز بيانات جديداً قرب لندن ودعم DeepMind. وقال إن غوغل ستدرّب بمرور الوقت نماذج في المملكة المتحدة. تمزج الاستراتيجية بين الشرائح والطاقة والمواهب والسياسة.

يمكن للمغرب تكييف هذا النمط على مقاسه. اجمعوا بين الطاقة النظيفة والمرافق الحديثة وقنوات المواهب. واءموا التأشيرات والضرائب والتراخيص لجذب مستأجرين رئيسيين. واقرنوا البنية التحتية بمنح بحثية مرتبطة بالأولويات المحلية.

انضباط رأس المال في سوق ساخن

يمكن أن تنفصل التقييمات عن الأساسيات في دورات سريعة. يبرز إنجاز ألفابت عند 3 تريليونات دولار ذلك المزاج. ويمكن أن يتأرجح إلى الاتجاه الآخر بنفس السرعة. تحذير بيتشاي من الفقاعة تذكير بضرورة البقاء على أرض الواقع.

ينبغي للمستثمرين في المغرب رفع سقف الحوكمة. اطلبوا سجلات تدقيق، وأصول البيانات، وممارسات مخاطر النماذج. ادفعوا المؤسسين إلى تحديد متى سيتوقف المشروع أو يغيّر المسار. موّلوا تجارب أقل ولكن أفضل.

على المؤسسين استباق أسئلة المستثمرين. وثّقوا مجموعات البيانات والتراخيص وسياسات الاحتفاظ. تابِعوا انجراف النماذج وخطط التراجع. اربطوا كل فترة تطوير (sprint) بمؤشر واضح ومسؤول.

خطة عمل قصيرة الأجل للمغرب

إليكم قائمة تحقق بسيطة للربعين القادمين:

• اختاروا ثلاث حالات استخدام عالية العائد على الاستثمار (ROI) لكل قطاع مع خطوط أساس ومؤشرات مستهدفة.

• قلّلوا حجم وكلفة النماذج افتراضياً، ثم برّروا التوسعات بالبيانات.

• خصّصوا طاقة نظيفة للاستدلال المستقر وجدولوا التدريب في فترات خارج الذروة.

• ابنوا مجموعة بيانات مشتركة للخطاب والنصوص للدارجة وللأمازيغية بتراخيص مفتوحة.

• أطلقوا عمليتي شراء تحدّي عامة للذكاء الاصطناعي مع معالم مرحلية وتقييم مفتوح.

• انشروا لوحات مؤشرات للطاقة والانبعاثات لبنية الذكاء الاصطناعي العامة.

الخلاصة

يمزج بيتشاي بين التفاؤل وإدارة المخاطر. تبقى التقنية تحولية، لكن دورات رأس المال تتجاوز الحدود. قيود الطاقة والمناخ حقيقية. العمق الاستراتيجي والتنوّع الجغرافي يخفّفان الرحلة.

يمكن للمغرب تحويل هذه الإشارات العالمية إلى ميزة محلية. عزّزوا حالات الاستخدام العملية والحوسبة الواعية بالطاقة. ادعموا الشركات الناشئة التي تحلّ مشكلات إقليمية ببيانات حقيقية. ابنوا منصات اختبار عامة‑خاصة تتراكم فوائدها.

افعلوا ذلك، وسيُنمي المغرب قدرة ذكاء اصطناعي متينة. وسيجذب رأس مالاً متوافقاً. وسيحمي شبكته وأهدافه المناخية. وسيضع الذكاء الاصطناعي للعمل حيث يهمّ أكثر.

أهم الخلاصات

• عامِلوا مخاطر الفقاعة كمسألة حوكمة، لا كسبب للتوقف.

• الطاقة هي عنق الزجاجة؛ اربطوا نمو الذكاء الاصطناعي بطاقة نظيفة وثابتة.

• موّلوا أولاً حالات استخدام ضيقة عالية العائد ونماذج أصغر وأكثر كفاءة.

• ابنوا قابلية للنقل عبر الشرائح والنماذج والسُحُب.

• استثمروا في مجموعات بيانات مفتوحة ومنصات اختبار للغات والقطاعات المحلية.

• درّبوا العاملين على التعزيز، لا الاستبدال.