أبرز النقاط
- رفعت Alphabet توقعات إنفاقها الرأسمالي لعام 2026 إلى ما بين 195 و205 مليارات دولار لتمويل تدريب نماذج أكبر
- وصل تطبيق Gemini إلى 950 مليون مستخدم نشط شهرياً، بزيادة 27% خلال خمسة أشهر
- اعترف بيتشاي بضعف Google في البرمجة الوكيلية (Agentic Coding) وأكد تركيز الفرق على معالجته
كشف ساندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة Google، أن الشركة بدأت تدريب الجيل الرابع من نموذجها اللغوي Gemini 4 ضمن ما وصفه بأضخم عملية تدريب مسبق (Pre-training) تطلقها الشركة حتى الآن. جاء ذلك خلال مكالمة أرباح الربع الثاني من 2026، حيث أقرّ بيتشاي صراحةً بأن Google تحتاج إلى نموذج أساسي أكثر قدرة لتلحق بالمنافسين في مقدمة سباق الذكاء الاصطناعي.
لماذا ترفع Alphabet إنفاقها الرأسمالي الآن؟
رفعت Alphabet توقعاتها الاستثمارية لعام 2026 من نطاق 180-190 مليار دولار إلى 195-205 مليارات دولار. السبب المباشر، وفق الشركة، هو أن الطلب على خدمات الذكاء الاصطناعي لا يزال يفوق قدرتها على التوسع. هذه الزيادة بقيمة 15-25 مليار دولار تُترجَم إلى مراكز بيانات جديدة، ورقائق TPU، وعقود شراء وحدات GPU من Nvidia — كل ذلك لتغذية تدريب نماذج أكبر حجماً.
ماذا يعني «نماذج أساسية أكبر بكثير»؟ في عالم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، لا يزال الحجم — عدد المعلمات وحجم بيانات التدريب — عاملاً حاسماً في تحسين القدرات. بيتشاي أوضح أن الجيل القادم من نماذج الذكاء الاصطناعي الأمامية يتطلب قفزة في الحجم، وهذا بالضبط ما يستهدفه Gemini 4.
أين تعترف Google بضعفها؟
في لحظة نادرة من الصراحة، أشار بيتشاي إلى نقاط ضعف محددة تسعى Google لمعالجتها: البرمجة والبرمجة الوكيلية (Agentic Coding). قال حرفياً إن الفرق «مركّزة جداً جداً» على هذا الملف. السياق واضح: منافسون مثل OpenAI مع GPT-4 وClaude من Anthropic أظهروا تفوقاً ملموساً في مهام البرمجة المعقدة، خاصة مع صعود أدوات مثل Cursor وGitHub Copilot التي تعتمد على هذه النماذج.
- Gemini 3.5 Pro لا يزال قيد الاختبار ولم يُطلق ضمن الإيقاع الشهري المعتاد للإصدارات
- Google تصدر نماذج جديدة شهرياً، لكن النموذج الأمامي التالي ينتظر نضج Gemini 4
- سلسلة Gemini Flash تحظى بطلب واسع لأنها تحقق توازناً بين الأداء والتكلفة
أرقام الربع الثاني: نمو استثنائي في السحابة
حققت Google إيرادات بلغت 119.8 مليار دولار في الربع الثاني من 2026، متجاوزة توقعات المحللين البالغة 116.9 مليار دولار، بنمو سنوي قدره 24%. لكن الرقم الأبرز جاء من قطاع Google Cloud الذي قفز بنسبة 82% ليصل إلى 24.8 مليار دولار — نمو يعكس تسارع تبني المؤسسات لخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية.
تطبيق Gemini وحده وصل إلى 950 مليون مستخدم نشط شهرياً، مقارنة بـ750 مليوناً في فبراير — نمو بنسبة 27% في خمسة أشهر فقط. أما وضع AI Mode في بحث Google فقد تجاوز مليار مستخدم نشط شهرياً منذ إطلاقه العالمي في أكتوبر. Google تدّعي أن هذه الميزات تزيد إجمالي استعلامات البحث، لكنها لا تقدم بيانات مقارنة بحركة المرور التي يولّدها البحث التقليدي للمواقع — نقطة يجب أن ينتبه لها الناشرون.
هل لا يزال النموذج الأمامي مهماً لـGoogle يومياً؟
طرح بيتشاي سؤالاً مثيراً ضمنياً: ما أهمية امتلاك أقوى نموذج في العالم إذا كانت معظم الاستخدامات اليومية لا تحتاجه؟ سلسلة Gemini Flash — النماذج الأخف والأرخص — تحظى بطلب هائل لأنها تحقق «النقطة المثالية بين الأداء والتكلفة». تكلفة الاستجابة الواحدة في AI Mode انخفضت إلى أدنى مستوى منذ الإطلاق رغم استخدام نماذج أقوى، مما يشير إلى مكاسب كفاءة متسارعة.
الإجابة المختصرة: لسباق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، النموذج الأمامي حاسم. لخدمة مليارات الاستعلامات اليومية عبر منظومة Google، الكفاءة أهم. هذا يفسر استراتيجية Google المزدوجة: الاستثمار الضخم في Gemini 4 للبقاء في السباق، مع تحسين Flash للاستخدام الواسع.
الإعلانات والذكاء الاصطناعي: فتح مليارات الاستعلامات الجديدة
على صعيد الإعلانات، خرج منتج AI Max من مرحلة البيتا ويستخدمه الآن 500 ألف معلن. تقول Alphabet إن الذكاء الاصطناعي يفتح مليارات استعلامات البحث الجديدة التي كان من الصعب تحقيق عائد منها سابقاً — وهي نقطة جوهرية لأن نموذج أعمال Google يعتمد على تحويل نية البحث إلى إيرادات إعلانية.
رأي Logicity
اعتراف بيتشاي بالتأخر في البرمجة الوكيلية ليس مجرد تواضع — إنه اعتراف بأن Claude 3.5 Sonnet من Anthropic وGPT-4o من OpenAI يتفوقان فعلياً في هذا المجال الحرج. للمقارنة: Claude يُسعَّر بـ15 دولاراً لكل مليون رمز إخراج على المستوى المؤسسي، بينما Gemini 1.5 Pro يبدأ من 7 دولارات — ميزة سعرية لـGoogle، لكنها لا تعوّض فجوة الأداء في مهام البرمجة المعقدة. الرهان على Gemini 4 هو محاولة لإغلاق هذه الفجوة قبل أن تتحول إلى هجرة جماعية للمطورين نحو المنافسين.
الأسئلة الشائعة
ما الفرق بين Gemini 4 وGemini 3.5 Pro؟
Gemini 4 هو الجيل القادم ويُبنى على نماذج أساسية أكبر بكثير، بينما Gemini 3.5 Pro تحديث تدريجي لا يزال قيد الاختبار. الفارق الجوهري في الحجم والقدرات الأمامية.
متى سيُطلق Gemini 4؟
لم تحدد Google موعداً رسمياً. بيتشاي أكد أن التدريب المسبق بدأ وأن الفريق «متحمس للتقدم»، لكن لا جدول زمني معلن.
لماذا تنفق Alphabet 200 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي؟
الطلب على خدمات AI السحابية يفوق العرض، وتدريب نماذج أكبر يتطلب بنية تحتية ضخمة. الاستثمار يشمل مراكز بيانات جديدة ورقائق متخصصة.
هل يؤثر AI Mode على زيارات المواقع؟
Google تقول إنها ترسل مليارات النقرات أسبوعياً عبر ميزات AI في البحث، لكنها لا تقدم مقارنة بالبحث التقليدي — غياب هذه البيانات يثير تساؤلات مشروعة.
ما هي البرمجة الوكيلية (Agentic Coding)؟
نمط برمجة يقوم فيه نموذج الذكاء الاصطناعي بتنفيذ مهام برمجية متعددة الخطوات بشكل مستقل، مثل كتابة الكود واختباره وتصحيحه دون تدخل بشري مستمر.
هل تحتاج مساعدة في التطبيق؟
إذا كنت تبني منتجات تعتمد على نماذج لغوية كبيرة وتريد اختيار النموذج الأنسب لحالتك — Gemini أو Claude أو GPT — تواصل مع فريق Logicity للاستشارات التقنية المتخصصة.
عمر حسن
كاتب تقني وابتكار
أُنتِج هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي وراجعه فريق التحرير في لوجيسيتي. اعرف المزيد في سياسة التحرير.
