تتحرك مايكروسوفت نحو مرحلة جديدة في سباق الذكاء الاصطناعي، بعد سنوات كان فيها اسمها مرتبطاً عملياً بشراكتها العميقة مع OpenAI. فبينما منحتها تلك العلاقة وصولاً مبكراً إلى نماذج متقدمة ورسخت حضور Copilot داخل المؤسسات، يبدو أن الشركة تريد الآن بناء قاعدة مستقلة تتيح لها تطوير نماذجها الخاصة وتشغيلها على بنيتها السحابية وشرائحها المصممة داخلياً.
مصطفى سليمان، الرئيس التنفيذي لقسم Microsoft AI، أوضح أن شركته حصلت قبل نحو ستة أشهر على هامش أوسع للتحرك بعيداً عن القيود السابقة في عقدها مع OpenAI، بما يسمح لها رسمياً بالسعي إلى ما تسميه “الذكاء الفائق”. وبحسب هذا التصور، لم تعد مايكروسوفت تكتفي بدور المستضيف أو المدمج لنماذج طرف ثالث، بل أصبحت تبني مختبراً داخلياً قادراً على إنتاج نماذج منافسة على المدى الطويل.
تحول استراتيجي بعد سنوات من الاعتماد على OpenAI
على مدى الأعوام الثلاثة الماضية، كانت قصة مايكروسوفت في الذكاء الاصطناعي شبه مترادفة مع OpenAI. استثمار تجاوز 13 مليار دولار، وتكامل سريع داخل منتجات مثل Copilot، وعائدات كبيرة على مستوى القيمة السوقية، كلها عناصر جعلت السوق ينظر إلى الشراكة باعتبارها العمود الفقري لاستراتيجية الشركة في هذا المجال.
لكن تلك المرحلة حملت معها اعتماداً واضحاً. فالعقد السابق كان يمنح OpenAI موقع الصدارة في بناء النماذج الحدودية، بينما تركز مايكروسوفت على التوزيع والتشغيل عبر Azure ومنتجاتها المؤسسية. ومع تعديل الاتفاق لاحقاً، أزيلت القيود التي كانت تحد من قدرة مايكروسوفت على تطوير أبحاثها الخاصة ضمن نطاقات معينة، ما فتح الباب أمام مسار أكثر استقلالية.
هذا التحول لا يعني أن العلاقة مع OpenAI انتهت أو فقدت أهميتها. بالعكس، ما تزال النماذج الشريكة جزءاً من المنظومة التي تستخدمها مايكروسوفت في خدماتها. غير أن الرسالة الجديدة واضحة: الشركة تريد أن تكون قادرة على بناء قدراتها الأساسية بنفسها، لا أن تبقى معتمدة بالكامل على طرف خارجي في أكثر طبقات التقنية حساسية.
مجموعة MAI تعلن بداية مرحلة النماذج الداخلية
أكثر ما يلفت الانتباه في هذا التحول هو إطلاق عائلة جديدة من النماذج المطورة بالكامل داخل مايكروسوفت تحت اسم MAI. وتشمل المجموعة سبعة نماذج تغطي مجالات متعددة، من الاستدلال الرياضي والبرمجة إلى توليد الصور، والتفريغ الصوتي، وتوليد الكلام. بهذا الطرح، تقدم مايكروسوفت نفسها ليس فقط كمستهلك للنماذج المتقدمة، بل كمطور مباشر لها أيضاً.
النموذج الأبرز في هذه السلسلة هو MAI-Thinking-1، وهو نموذج استدلال بعدد 35 مليار معامل نشط، تقول الشركة إنه ينافس نماذج رائدة ضمن فئته في اختبارات البرمجة والمنطق الرياضي. والأهم من الناحية الاستراتيجية أن سليمان شدد على أن هذا النموذج تدرب من الصفر على بيانات تجارية مرخصة ونظيفة، من دون اللجوء إلى استخراج المعرفة من نماذج منافسة أو إلى بيانات غير واضحة المصدر.
هذا التفصيل يبدو تقنياً في ظاهره، لكنه يحمل دلالة كبيرة. ففي سوق الذكاء الاصطناعي، أصبحت جودة البيانات وامتثالها القانوني من أهم عناصر التنافس، لا سيما مع تصاعد الجدل حول استخدام المحتوى المفتوح في تدريب النماذج. وبهذا النهج، تسعى مايكروسوفت إلى تقديم نفسها كجهة تبني ذكاءً اصطناعياً أكثر انضباطاً واستدامة.
أما بقية النماذج فتمتد إلى استخدامات عملية داخل بيئات العمل: نموذج للترميز يعمل داخل GitHub Copilot وVS Code، ونموذج لتوليد الصور وتحريرها، وآخر للتفريغ الصوتي يدعم 43 لغة، إلى جانب نظام لتوليد الصوت متعدد اللغات. وتُطرح هذه النماذج عبر Microsoft Foundry، المنصة التي تجمع التشغيل والضبط والنشر في بيئة واحدة.
الرهان الحقيقي: المختبر لا المنتج فقط
رغم الزخم الإعلامي المحيط بإطلاق النماذج الجديدة، يؤكد سليمان أن هذه المجموعة ليست سوى بداية الطريق، وليست المنتج النهائي. فالهدف الأعمق، وفق رؤيته، هو بناء مختبر ذكاء اصطناعي قادر على التحسن المستمر، بما يسمح لمايكروسوفت بأن تنتقل من شراء النماذج أو استئجارها إلى تصنيعها داخلياً على نحو متدرج ومتصاعد.
هذا التصور يتجاوز منطق إطلاق منتج جديد إلى منطق تأسيس بنية دائمة: فرق بحثية، خطوط بيانات، أدوات تقييم، وبيئة حوسبة ضخمة تدعم التطوير المستمر. وتراهن مايكروسوفت على أن هذه البنية ستكون أكثر أهمية من أي نموذج منفرد، لأن القيمة الحقيقية في هذا القطاع ستأتي من القدرة على التحديث المتواصل، لا من الإنجاز الآني.
وفي هذا السياق، يصف سليمان المشروع بأنه أشبه بـ”آلة صعود تدريجي”، أي نظام يتحسن دورة بعد أخرى عبر مزيج من البيانات الأفضل، والحوسبة الأكبر، والتقييم الأكثر دقة. وهي رؤية تعكس قناعة بأن التميز في الذكاء الاصطناعي لم يعد مسألة إطلاق سريع، بل مسألة تراكم مؤسسي طويل الأمد.
من المحادثة إلى الفعل: صعود الوكلاء الذكيين
إلى جانب النماذج، تركز مايكروسوفت على طبقة جديدة من الاستخدامات تقوم على الوكلاء الذكيين القادرين على تنفيذ المهام داخل أدوات العمل الحقيقية. فالشركة لم تعد تنظر إلى الذكاء الاصطناعي بوصفه مجرد نظام يجيب عن الأسئلة أو يكتب النصوص، بل كأداة تنفذ إجراءات داخل Excel وWord وTeams وJira وأنظمة إدارة العملاء وغيرها.
وتدفع مايكروسوفت في هذا الاتجاه من خلال مفهوم Frontier Tuning، الذي يتيح للشركات تخصيص النماذج باستخدام بياناتها الخاصة وعملياتها الداخلية ضمن بيئة امتثال آمنة. وبدلاً من أن يظل الذكاء الاصطناعي عاماً ومتشابهاً بين العملاء، يمكن إعادة تشكيله ليعرف لغة المؤسسة ومصطلحاتها وسير عملها وطرقها في اتخاذ القرار.
وتقول مايكروسوفت إن هذه المقاربة تمنح نماذجها أداء أعلى وكفاءة أفضل في حالات الاستخدام المؤسسية. كما أنها تمهد لنقلة أوسع من مرحلة “المحادثة” إلى مرحلة “العمل”، حيث يصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً من تنفيذ المهام اليومية، لا مجرد مساعد استشاري.
البيانات المؤسسية تصبح ساحة التنافس التالية
أحد أهم عناصر استراتيجية مايكروسوفت الجديدة يتمثل في فهمها المتغير لطبيعة البيانات التي ستغذي الجيل المقبل من النماذج. فبعد أن استوعبت الشركات الكبرى تقريباً معظم البيانات العامة المتاحة على الإنترنت، ترى مايكروسوفت أن المرحلة التالية ستعتمد على بيانات المؤسسات نفسها: تدفقات العمل، وسجلات القرارات، والمعرفة المتراكمة داخل الشركات والقطاعات المختلفة.
هنا تظهر قوة مايكروسوفت التنافسية بوضوح. فالشركة موجودة بالفعل داخل البنية التشغيلية لآلاف المؤسسات عبر Microsoft 365 وTeams وDynamics 365 وAzure. وهذا الوجود يمنحها موقعاً فريداً يتيح لها ربط النماذج الجديدة بالبيئات التي تُنتج فيها البيانات الفعلية، لا مجرد البيانات العامة.
وتنعكس هذه الفكرة في الشراكات التي بدأت مايكروسوفت الإعلان عنها، ومنها تعاون مع مؤسسات في الرعاية الصحية والاستشارات والتعليم. الفكرة ليست فقط تحسين نموذج عام، بل بناء نماذج متخصصة في سياقات مهنية بعينها، بحيث تصبح القيمة نابعة من معرفة العمل نفسه.
الرقائق المخصصة تعزز طموح الاستقلال التقني
لا يمكن فصل هذه الاستراتيجية عن جانب العتاد. فالشركة تكثف استثماراتها في القدرات الحاسوبية، وتشتري كميات ضخمة من وحدات معالجة الرسوميات، وفي الوقت نفسه تطور شرائحها الخاصة للذكاء الاصطناعي. هذا المزيج يمنحها فرصة لتقليل الاعتماد التدريجي على الموردين الخارجيين، وعلى رأسهم Nvidia.
وتشير مايكروسوفت إلى أن شريحتها Maia 200 تعمل بالفعل داخل مراكز بيانات إنتاجية، مع خطط لتوسيع استخدامها في مواقع أخرى. كما تقول إن الأداء السعري والتشغيلي لهذه الشريحة يجعلها أكثر كفاءة من بعض البدائل في السوق، خصوصاً عندما تقترن بنماذج MAI المصممة لتعمل عليها مباشرة.
إذا أثبت هذا النهج فعاليته على نطاق واسع، فإن مايكروسوفت لن تكون مجرد شركة تشتري الحوسبة لتشغيل النماذج، بل مؤسسة تصمم الحلقة الكاملة: النموذج، الشريحة، السحابة، والبيانات. وهذه واحدة من أكثر الصيغ التنافسية صلابة في عالم التقنية حالياً.
ما الذي يعنيه هذا لمستقبل مايكروسوفت؟
المشهد النهائي الذي ترسمه تصريحات سليمان وتحركات مايكروسوفت الأخيرة هو مشهد شركة تستعد لعقد جديد من المنافسة في الذكاء الاصطناعي، ليس من موقع الاعتماد على الآخرين، بل من موقع البناء الداخلي الشامل. مايكروسوفت ما تزال تستفيد من OpenAI، لكنها لم تعد تريد أن يكون مستقبلها مرتبطاً بجهة واحدة مهما كانت قوية.
الرسالة الأهم هنا أن السباق لم يعد حول من يملك النموذج الأفضل في لحظة معينة، بل حول من يملك النظام القادر على إنتاج نماذج أفضل باستمرار. وهذا يعني أن المنافسة ستنتقل أكثر فأكثر إلى جودة البيانات، ومرونة التخصيص، وكفاءة العتاد، وسرعة تحويل النماذج إلى أدوات عمل حقيقية.
بهذه المقاربة، تضع مايكروسوفت نفسها في موقع الشركة التي تريد أن تبني “مصنعاً” للذكاء الاصطناعي، لا مجرد واجهة لاستخدامه. وإذا نجحت في ذلك، فقد تتحول من أكبر شريك لنماذج الآخرين إلى واحدة من أهم الجهات المنتجة للموجة التالية من الذكاء الاصطناعي المؤسسي.