Odyssey تصل إلى تقييم 1.45 مليار دولار: هل نماذج العالم هي مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

أبرز النقاط

• Odyssey جمعت 310 مليون دولار في جولة Series B بتقييم 1.45 مليار دولار بمشاركة Amazon وAMD Ventures وGV
• نماذج العالم تمثل الموجة التالية بعد النماذج اللغوية الكبيرة، إذ تحاكي الفيزياء الحقيقية وتتيح تفاعلاً آنياً
• الشراكة مع AWS وشرائح Trainium تشير إلى تحول محتمل في هيمنة Nvidia على سوق رقائق الذكاء الاصطناعي

جمعت شركة Odyssey الأمريكية الناشئة 310 مليون دولار في جولة تمويل Series B، ليقفز تقييمها إلى 1.45 مليار دولار وتنضم رسمياً إلى نادي الشركات الناشئة المليارية (Unicorns). الجولة التي قادتها Natural Capital شهدت مشاركة أسماء ثقيلة: Amazon وAMD Ventures وGV، إضافة إلى كوكبة من المستثمرين الملائكيين البارزين مثل Jeff Dean من Google وGarry Tan رئيس Y Combinator.

لكن ما الذي يجعل هذه الشركة، التي تأسست عام 2023 فقط، تستحق هذا التقييم الضخم؟ الإجابة تكمن في تقنية واعدة تُعرف بـ"نماذج العالم" (World Models)، والتي يعتبرها كثيرون الموجة التالية في تطور الذكاء الاصطناعي بعد النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT.

ما هي نماذج العالم ولماذا تختلف عن ChatGPT؟

بينما تتنبأ النماذج اللغوية الكبيرة بالكلمة التالية في النص، تتنبأ نماذج العالم بالحالة التالية للبيئة الفيزيائية. بعبارة أبسط: هذه النماذج لا تكتب نصوصاً أو تولّد صوراً ثابتة، بل تحاكي كيف يتصرف العالم الحقيقي وفق قوانين الفيزياء.

أوضح Oliver Cameron، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـOdyssey، هذا الفارق الجوهري بقوله إن التنبؤ بالكلمة التالية في النماذج اللغوية أطلق الذكاء الرمزي، بينما التنبؤ بالحالة التالية على نطاق واسع يقود إلى محاكاة عالية الدقة للعالم.

النتيجة العملية؟ يمكن للمستخدم التفاعل مع بيئة ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي، دون الحاجة لمحرك ألعاب تقليدي مثل Unity أو Unreal. تخيّل أن تكتب وصفاً نصياً فتحصل على عالم افتراضي قابل للاستكشاف واللعب، وليس مجرد فيديو مسجل.

من يقف خلف Odyssey؟

المؤسسان ليسا وافدَين جديدَين على عالم الذكاء الاصطناعي والروبوتات. Oliver Cameron أسس سابقاً شركة Voyage للمركبات ذاتية القيادة التي استحوذت عليها Cruise التابعة لـGeneral Motors، حيث شغل منصب نائب رئيس المنتجات. أما Jeff Hawke، المدير التقني، فعمل مهندساً في Wayve البريطانية، إحدى أبرز شركات القيادة الذاتية في أوروبا.

هذه الخلفية في المركبات ذاتية القيادة ليست مصادفة. فهم العالم الفيزيائي والتنبؤ بسلوكه هو جوهر عمل السيارات المستقلة، وهو بالضبط ما تحاول نماذج العالم تحقيقه على نطاق أوسع.

كيف تجمع Odyssey بياناتها؟

اتبعت الشركة نهجاً مشابهاً لما فعلته Google مع خدمة Google Earth، لكن بأسلوب أكثر بدائية وربما أكثر فعالية. بدلاً من سيارات مجهزة بكاميرات، أرسلت Odyssey أشخاصاً يحملون كاميرات على ظهورهم لالتقاط بيانات من العالم الحقيقي.

هذا الأسلوب يسمح بالوصول إلى أماكن لا تستطيع السيارات دخولها: الأزقة الضيقة، المباني، الغابات، وغيرها من البيئات التي تُثري تنوع البيانات التدريبية.

ما التطبيقات العملية لهذه التقنية؟

تقدم Odyssey حالياً عدة نماذج عالمية لاستخدامات متنوعة تشمل:

• تطوير ألعاب الفيديو دون الحاجة لمحركات ألعاب تقليدية
• تدريب الروبوتات في بيئات محاكاة دقيقة فيزيائياً
• إنتاج فيديو تفاعلي غني من مجرد أوامر نصية
• اختبار أنظمة القيادة الذاتية في سيناريوهات لا حصر لها

النموذج الأشهر للشركة، Odyssey-1، أثار ضجة واسعة عند عرضه، إذ أظهر قدرته على توليد بيئات قابلة للعب في الوقت الحقيقي مع فيزياء واقعية، دون الاعتماد على محرك ألعاب تقليدي.

لماذا تراهن Amazon على هذه الشركة؟

المشاركة الاستراتيجية لـAmazon في هذه الجولة تتجاوز مجرد الاستثمار المالي. أعلنت Odyssey أن AWS أصبحت مزود الحوسبة السحابية المفضل لديها، وأنها ستُحسّن نماذجها للعمل على شرائح Trainium من AWS.

هذا التحول يحمل دلالة مهمة في سوق يهيمن عليه Nvidia بشكل شبه مطلق. شرائح Trainium هي رهان Amazon لمنافسة Nvidia في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي، وحصولها على عميل بارز مثل Odyssey يمنحها مصداقية تقنية.

ردود فعل المجتمع التقني

أثارت الشراكة مع AWS نقاشات حادة في مجتمعات المطورين، خاصة على Hacker News. يتساءل كثيرون: هل يمكن لـ"التنبؤ بالحالة التالية" أن يحل فعلاً محل محركات الألعاب الصلبة؟ أم أن نماذج العالم مجرد محاكاة عالية الدقة ومكلفة لن تصمد أمام متطلبات الإنتاج الفعلي؟

المتشككون يشيرون إلى أن محركات الألعاب التقليدية توفر تحكماً دقيقاً وقابلية للتنبؤ، بينما النماذج التوليدية قد تنتج سلوكيات غير متوقعة. المتفائلون يرون أن هذه التقنية ستُحدث ثورة في إنتاج المحتوى التفاعلي، تماماً كما غيّرت النماذج اللغوية الكبيرة طريقة إنتاج النصوص.

قائمة المستثمرين الملائكيين: إشارة على الثقة

لافت للنظر أن قائمة المستثمرين الأفراد تضم أسماء من الصف الأول في وادي السيليكون:

• Jeff Dean — كبير علماء Google والأب الروحي لـTensorFlow
• Elad Gil — مستثمر ملائكي شارك في جولات مبكرة لشركات مثل Airbnb وStripe
• Garry Tan — رئيس Y Combinator
• Guillermo Rauch — مؤسس Vercel
• Kyle Vogt — مؤسس Cruise للقيادة الذاتية

هذا التجمع من الخبراء في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية والقيادة الذاتية يعكس إيماناً حقيقياً بأن نماذج العالم تمثل توجهاً استراتيجياً وليس مجرد موضة عابرة.

الأسئلة الشائعة

ما الفرق بين نماذج العالم والنماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT؟

النماذج اللغوية تتنبأ بالكلمة التالية في النص، بينما نماذج العالم تتنبأ بالحالة التالية للبيئة الفيزيائية. الأولى تنتج نصوصاً، والثانية تحاكي سلوك العالم الحقيقي وفق قوانين الفيزياء.

هل يمكن استخدام نماذج العالم في تطوير الألعاب فعلاً؟

نعم، Odyssey تقدم نماذج تتيح إنشاء بيئات تفاعلية قابلة للعب من أوامر نصية، دون الحاجة لمحركات ألعاب تقليدية مثل Unity أو Unreal، مع زمن استجابة يبلغ 40 مللي ثانية.

لماذا اختارت Odyssey شرائح AWS Trainium بدلاً من Nvidia؟

الشراكة الاستراتيجية مع Amazon جعلت AWS المزود السحابي المفضل. شرائح Trainium تقدم بديلاً تنافسياً لـNvidia، وقد تكون أقل تكلفة للتطبيقات واسعة النطاق.

ما التطبيقات المحتملة لنماذج العالم في منطقة الخليج؟

تشمل التطبيقات المحتملة: تطوير ألعاب الفيديو، تدريب الروبوتات الصناعية، بناء التوائم الرقمية للمدن الذكية، ومحاكاة بيئات التدريب للقيادة الذاتية.

كم جمعت Odyssey من التمويل حتى الآن؟

جمعت الشركة 337 مليون دولار إجمالاً منذ تأسيسها عام 2023، منها 310 مليون دولار في جولة Series B الأخيرة.