تحول الذكاء الاصطناعي في عام 2026: كيف ترى فرق استثمار a16z التحول من الأدوات إلى الوكلاء، مع رؤية جوستين مور على الآفاق الإبداعية

مع نضوج الذكاء الاصطناعي يتجاوز تطبيقاته كأدوات معزولة، فإن التغيرات الهيكلية القادمة للبنية التحتية التقنية، سير العمل المؤسسي، والإنتاج الإبداعي عميقة ومترابطة. في تقريره السنوي “الأفكار الكبرى 2026”، يوضح فريق استثمار Andreessen Horowitz كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تموضعه بشكل أساسي — ليس كخدمة تستجيب لأوامر الإنسان، بل كنظام مستقل يتعاون مع البشر، ويتوقع الاحتياجات، ويعيد تشكيل صناعات كاملة. تصور جوستين مور وزملاؤها عبر فرق البنية التحتية، والنمو، والرعاية الصحية، ووسائط التفاعل، صورة لعام 2026 حيث تتعرض الهندسة المعمارية التي تدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، والأدوات التي يستخدمها المحترفون الإبداعيون، وطريقة عمل الشركات، جميعها تخضع لتحولات متزامنة.

إنتروبيا البيانات وفرصة البيانات غير المنظمة

أساس أنظمة الذكاء الاصطناعي الموثوقة يكمن في السيطرة على ما تحدده Jennifer Li باعتباره التحدي الأساسي للذكاء الاصطناعي المؤسسي: إنتروبيا البيانات. تغرق كل منظمة في معلومات غير منظمة ومتعددة الوسائط — ملفات PDF، مقاطع فيديو، سجلات، رسائل بريد إلكتروني، ومجموعات بيانات شبه منظمة تحتوي على 80% من المعرفة المؤسسية للشركة، ومع ذلك تظل غير متاحة بشكل كبير للأنظمة الذكية. هذا “طين البيانات” يخلق دورة مفرغة حيث تتوهم أنظمة RAG أشياء غير حقيقية، وترتكب الوكلاء أخطاء مكلفة، وتظل سير العمل الحرجة تعتمد على التحقق اليدوي البشري.

المنظمات الآن تدرك أن استخراج الهيكل من هذا الفوضى ليس مجرد تحدٍ تقني، بل ميزة تنافسية. الشركات الناشئة التي تركز على ذكاء المستندات، ومعالجة الصور، وتحليل الفيديو التي يمكنها تنظيف، والتحقق، وحوكمة البيانات متعددة الوسائط باستمرار ستفتح “مملكة” المعرفة المؤسسية. تمتد التطبيقات إلى تحليلات العقود، والامتثال، وخدمة العملاء، والمشتريات، وزيادةً، سير العمل المدفوع بالوكلاء الذي يتطلب سياقًا موثوقًا به ليعمل بفعالية.

إعادة تشكيل الأمن السيبراني من خلال الأتمتة

نقص المواهب في الأمن السيبراني العالمي — الذي ارتفع من أقل من مليون في 2013 إلى 3 ملايين بحلول 2021 — لا ينبع من نقص المواهب، بل من عدم توافق سير العمل. أنشأت فرق الأمان عبئها الخاص: نشر أدوات الكشف العشوائية، ثم اضطروا لمراجعة كل شيء يدويًا و"رقابته"، مما خلق دورة ندرة صناعية.

في 2026، سيعكس الذكاء الاصطناعي هذا الديناميكية. من خلال أتمتة العمل الأمني المتكرر من المستوى 1 الذي لا يرغب أحد في القيام به — تحليل السجلات، التعرف على الأنماط، تنفيذ المهام الروتينية — يحرر الذكاء الاصطناعي المهنيين الأمنيين للقيام بما دخلوا المجال من أجله: تتبع المهاجمين، بناء أنظمة آمنة، وإصلاح الثغرات. هذا الأتمتة لا تهدف إلى استبدال البشر؛ بل إلى تحريرهم من الملل.

البنية التحتية الأصلية للوكلاء: الاستعداد للجحافل القادمة

تسلط Malika Aubakirova الضوء على الاضطرابات في البنية التحتية التي ستجلبها 2026: أنظمة الواجهة الخلفية للمؤسسات المصممة لـ"سرعة الإنسان، وتزامن منخفض" لا يمكنها التعامل مع أعباء العمل “بسرعة الوكيل، والتكرارية، والانفجارية”. عندما يستهدف وكيل واحد مهمة، قد ي spawn 5000 مهمة فرعية، استعلامات قاعدة البيانات، ومكالمات API في أجزاء من الثانية — مما يشبه هجوم DDoS على أنظمة تقليدية مصممة للتفاعلات البشرية.

الحل يتطلب إعادة تصميم مستوى التحكم نفسه. يجب أن تقبل البنية التحتية الأصلية للوكيل تأثيرات الجحافل كافتراض، وتقصر بشكل كبير من أوقات التهيئة الباردة، وتقلل من تقلبات الكمون، وتزيد حدود التزامن بأوامر من الحجم. يصبح الاختناق الحقيقي هو التنسيق: التوجيه، والتحكم في الأقفال، وإدارة الحالة، وفرض السياسات عبر تنفيذ موازٍ هائل. المنصات القادرة على البقاء على قيد الحياة في هذا الفيضان ستظهر منتصرة.

الرؤية الإبداعية لجوستين مور: تقارب الفيديو، والشخصية، والتماسك

من بين التحولات الأكثر تحولًا تأتي رؤية جوستين مور للأدوات الإبداعية التي تحقق التعددية الحقيقية. على الرغم من أن اللبنات الأساسية لسرد القصص بالذكاء الاصطناعي — الأصوات، والموسيقى، والصور، والفيديو التوليدي — موجودة بالفعل، إلا أنها تظل مجزأة. يجب أن يكون المبدع الذي يمد فيديو مدته 30 ثانية إلى نموذج ذكاء اصطناعي قادرًا على إدخال شخصيات جديدة، ومطابقة الحركات مع المادة المرجعية، وإعادة تصوير المشاهد من زوايا مختلفة — مع الحفاظ على الاتساق، والسببية، والفيزياء المتماسكة طوال الوقت.

تحدد جوستين مور 2026 كنقطة انعطاف حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين الإبداع متعدد الوسائط بسلاسة. تمثل منتجات مثل Kling O1 وRunway Aleph حلول الجيل الأول، لكن الثورة الحقيقية تتطلب ابتكارًا على مستوى النموذج والتطبيق. إن إنشاء المحتوى يمثل أحد “تطبيقات القاتل” للذكاء الاصطناعي، وتتوقع جوستين مور أن تظهر العديد من المنتجات الرائدة — من منشئي الميمات الذين يستفيدون من التعديلات السريعة إلى مخرجي هوليوود الذين ينظمون إنتاجات معقدة. القدرة على العمل بسلاسة عبر النص، والصورة، والفيديو، والصوت ستعيد تعريف ليس فقط كيفية عمل المبدعين، بل ما هو ممكن إبداعيًا.

تطور مكدس البيانات الأصلي للذكاء الاصطناعي

بينما تركز مكدسات البيانات الحديثة حول منصات موحدة — كما يتضح من دمج Fivetran وdbt، وتوسع Databricks — فإننا لا نزال في المراحل المبكرة من بنية البيانات الأصلية للذكاء الاصطناعي الحقيقية. يحدد Jason Cui ثلاث حدود حاسمة: كيف يتدفق البيانات بشكل مستمر خارج التخزين المنظم التقليدي إلى قواعد بيانات متجهة عالية الأداء؛ كيف تحل وكلاء الذكاء الاصطناعي مشكلة “السياق” من خلال الحفاظ على فهم متسق عبر أنظمة متعددة من خلال الوصول المستمر إلى دلالات البيانات الصحيحة؛ وكيف تتطور أدوات ذكاء الأعمال التقليدية وجداول البيانات مع تطور سير العمل ليصبح أكثر ذكاءً وأتمتة.

دمج بنية البيانات وبنية الذكاء الاصطناعي لا رجعة فيه، مما يخلق أنظمة حيث تتشابك البيانات والوكلاء بشكل عميق بدلاً من أن تكون معزولة.

الفيديو التفاعلي: من المحتوى السلبي إلى البيئات القابلة للاستكشاف

تدفع Yoko Li التوقعات إلى أبعد من المشاهدة السلبية للفيديو. في 2026، يصبح الفيديو مكانًا “ندخل إليه” — بيئات تفهم الزمن، وتتذكر الحالات السابقة، وترد على أفعالنا، وتحافظ على التناسق الفيزيائي. تستمر الشخصيات، والأشياء، والقوانين الفيزيائية عبر تفاعلات ممتدة، مما يخلق إحساسًا بالسببية حيث يكون للأفعال تأثير حقيقي.

يتيح هذا التحول أن يصبح الفيديو وسيطًا للبناء: روبوتات مدربة في بيئات محاكاة، وآليات ألعاب تتطور، ومصممون يختبرون تجارب، ووكلاء ذكاء اصطناعي يتعلمون من خلال التفاعل المباشر. البيئة “الحية” التي يولدها نماذج الفيديو تضيق الفجوة بين الإدراك والعمل بطرق كانت مستحيلة سابقًا.

تراجع سيطرة أنظمة التسجيل

في برمجيات المؤسسات، تتوقع Sarah Wang تغيرًا زلزاليًا: الدور المركزي لأنظمة التسجيل سيبدأ أخيرًا في التراجع. يربط الذكاء الاصطناعي بين “النية” و"التنفيذ"، حيث يقرأ، ويكتب، ويستنتج البيانات التشغيلية مباشرة. تتغير أنظمة ITSM وCRM من قواعد بيانات سلبية إلى محركات سير عمل مستقلة قادرة على التنبؤ، والتنسيق، وتنفيذ العمليات من النهاية إلى النهاية. تصبح طبقة الواجهة هي طبقة الوكيل الذكي، بينما تتراجع سجلات الأنظمة التقليدية إلى “تخزين دائم رخيص”. تنتقل السيطرة الاستراتيجية إلى من يتحكم في بيئة التنفيذ الذكي.

صعود الذكاء الاصطناعي العمودي: من المعلومات إلى التعاون متعدد الوكلاء

يتابع Alex Immerman مسار الذكاء الاصطناعي العمودي عبر القانون، والرعاية الصحية، والعقارات — قطاعات تجاوزت بالفعل 100 مليون دولار في الإيرادات السنوية المتكررة. ركزت الثورة الأولى على اكتساب المعلومات: استخراج وتلخيص البيانات. جلبت موجة 2025 قدرات الاستنتاج. في 2026، تفتح “وضع اللاعبين المتعددين”: يمتلك البرمجيات العمودية بشكل طبيعي واجهات وبيانات خاصة بالصناعة، بينما يتضمن العمل في الصناعة العمودية بشكل جوهري مشاركة عدة أصحاب مصلحة بصلاحيات، وعمليات، ومتطلبات امتثال مختلفة.

يعمل الذكاء الاصطناعي متعدد اللاعبين على تنسيق الأطراف تلقائيًا، والحفاظ على السياق، وتزامن التغييرات، وتوجيه الخبراء الوظيفيين، والسماح للذكاء الاصطناعي المعادي بالتفاوض ضمن الحدود. عندما يتحسن التعاون بين عدة وكلاء والبشر من جودة المعاملات، ترتفع تكاليف الانتقال بشكل كبير، مما يخلق “الأسوار” التي طالما افتقدتها تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

إعادة التصميم للآلات، وليس للبشر

تتحدى Stephenie Zhang فرضية أساسية: لم تعد التطبيقات المستقبلية محسنة للإدراك البشري. مع تفاعل الناس من خلال وكلاء ذكيين، يفقد تحسين المحتوى الموجه للبشر أهميته. ستجد الوكلاء الأذكياء رؤى عميقة على الصفحة الخامسة يتجاهلها البشر. يتبع تصميم البرمجيات هذا التحول: لم يعد المهندسون يحدقون في لوحات تحكم Grafana — يقوم مهندسو SRE الذكيون بتحليل البيانات المرسلة تلقائيًا وإظهار الرؤى في Slack. لم تعد فرق المبيعات تتصفح CRM يدويًا — يقوم الوكلاء الأذكياء بتلخيص الأنماط تلقائيًا.

يستهدف التحسين الجديد قابلية قراءة الآلة بدلًا من التسلسل الهرمي البصري، مما يغير بشكل جذري كيفية إنشاء المحتوى والأدوات التي يستخدمها المطورون.

ما بعد وقت الشاشة: ثورة العائد على الاستثمار

يعلن Santiago Rodriguez أن “وقت الشاشة” — المعيار الذي استمر 15 عامًا لقياس قيمة المنتج — أصبح قديمًا. استعلامات ChatGPT DeepResearch توفر قيمة هائلة مع أدنى تفاعل على الشاشة. تقوم Abridge تلقائيًا بتسجيل ومعالجة المتابعات الطبية مع الأطباء الذين يلقون نظرة خاطفة على الشاشات. يكمل Cursor تطوير التطبيق بالكامل. تولد Hebbia عروض تقديمية للاستثمار من مجموعات ضخمة من المستندات، مما يسمح للمحللين أخيرًا بالنوم.

يحل التسعير القائم على النتائج محل مقاييس التفاعل. يصبح التحدي قياس العائد على الاستثمار المتقدم: رضا الأطباء، وإنتاجية المطورين، ورفاهية المحللين، وسعادة المستخدم — جميعها ترتفع مع الذكاء الاصطناعي. ستواصل الشركات التي توضح بوضوح قصة عائد الاستثمار الخاصة بها الفوز.

المستخدمون النشطون الصحيون: مستقبل الرعاية الصحية الوقائية

تحدد Julie Yoo مجموعة مستخدمين ناشئة تعيد تشكيل الرعاية الصحية: “المستخدمون النشطون الصحيون” — أشخاص غير مرضى لكن يراقبون صحتهم بنشاط. تخدم الطب التقليدي ثلاث مجموعات: المستخدمون المرضى (تكلفة عالية، دورية)، المستخدمون المرضى اليوميون (رعاية مزمنة)، والمستخدمون الأصحاء (نادراً ما يطلبون الرعاية). تمثل المستخدمون النشطون الصحيون أكبر مجموعة غير مستغلة، على استعداد لدفع رسوم اشتراك للخدمات الوقائية ومرتاحون للتحليلات المعتمدة على البيانات.

مع تقليل تكاليف تقديم الرعاية الصحية وظهور منتجات التأمين الوقائية، تصبح هذه الفئة من المستهلكين الواعين بالبيانات والموجهة للوقاية أكثر العملاء وعدًا للتقنية الصحية من الجيل القادم.

نماذج العالم، والتخصيص الفائق، والجامعات الأصلية للذكاء الاصطناعي

يشرح فريق Speedrun (وسائط تفاعلية وألعاب) ثلاث تحولات مترابطة. يتوقع Jon Lai أن تولد نماذج العالم للذكاء الاصطناعي عوالم ثلاثية الأبعاد قابلة للاستكشاف من أوصاف نصية — تقنيات مثل Marble وGenie 3 — مما يتيح أشكالًا جديدة تمامًا من سرد القصص وخلق اقتصادات رقمية مشتركة حيث يكسب المبدعون دخلًا من الأصول، والإرشاد، والأدوات التفاعلية. تصبح هذه العوالم بيئات تدريب لوكلاء الذكاء الاصطناعي والروبوتات.

يتوقع Josh Lu عصر “سنة لي”، حيث تتخلى المنتجات عن تحسين السوق الشامل لصالح التخصيص الفردي. يتكيف التعليم مع وتيرة كل طالب؛ وتخصص المكملات الغذائية والروتينات الرياضية للفرد؛ وتُعدّل الوسائط في الوقت الحقيقي وفقًا للذوق الشخصي. كانت عمالقة الماضي يربحون من خلال إيجاد “المستخدم المتوسط”؛ أما عمالقة المستقبل فسيربحون من خلال إيجاد الفرد داخل المتوسطات.

تتصور Emily Bennett أول جامعة حقيقية أصلية للذكاء الاصطناعي — “كائن أكاديمي تكيفي” مبني من الصفر حول أنظمة ذكية. تتكيف الدورات، والإرشاد، والتعاون البحثي، والعمليات في الوقت الحقيقي استنادًا إلى التغذية الراجعة. تتحدث قوائم القراءة بشكل ديناميكي مع ظهور أبحاث جديدة؛ وتتغير مسارات التعلم بشكل فردي. يصبح الأساتذة “مهندسي أنظمة التعلم”؛ ويتحول التقييم إلى “وعي بالذكاء الاصطناعي” — ليس ما إذا استخدم الطلاب الذكاء الاصطناعي، بل كيف استخدموه. مع حاجة الصناعات للمواهب القادرة على التعاون مع الأنظمة الذكية، تصبح الجامعات الأصلية للذكاء الاصطناعي محركات للمواهب للاقتصاد الجديد.

الرؤية الموحدة: من الأدوات إلى البيئات إلى الوكلاء

ما يظهر عبر الفرق الأربعة للاستثمار في a16z هو سرد متماسك: تطور الذكاء الاصطناعي من أداة معزولة إلى بيئة مدمجة إلى وكيل مستقل يعمل جنبًا إلى جنب مع البشر. هذا ليس تحسينًا تدريجيًا — بل إعادة تنظيم هيكلية للبنية التحتية، وسير العمل المؤسسي، والإنتاج الإبداعي. المؤسسات التي تدرك هذا التحول الجوهري وتعيد بناء أنظمتها، وعملياتها، واستراتيجيات المواهب وفقًا لذلك ستزدهر في 2026. أما تلك التي تتمسك بنماذج تحسين تركز على الإنسان فستجد نفسها في وضع غير مؤاتٍ مع تطور الأنظمة التي تدعم صناعاتها لخدمة الوكلاء الأذكياء أولاً، مع الحفاظ على الرقابة البشرية حيث يكون الأمر أكثر أهمية.