الدورة الإقتصادية الدورة الإقتصادية
د. ميلاد السبعلي
مقدمة
لم يعد الذكاء الاصطناعي شأناً تقنياً يخص المهندسين أو شركات التكنولوجيا، ولا أداة إضافية لتحسين الخدمات أو رفع الإنتاجية. خلال سنوات قليلة، تحوّل إلى أحد أعمدة القوة في النظام الدولي الجديد، وعنصراً حاسماً في تحديد من يمتلك القرار، ومن يكتفي بالتكيّف مع قرارات الآخرين.
لم يعد السؤال: من يستخدم الذكاء الاصطناعي؟ بل أصبح السؤال الحقيقي: من يملكه، ومن يطوّره، ومن يتحكّم بشروط استخدامه وحدوده وأهدافه؟
من هذا المنطلق، لا يمكن قراءة خبر إطلاق “إسرائيل” لسوبركمبيوتر محلّي مخصّص للذكاء الاصطناعي بوصفه حدثاً تقنياً عابراً، بل يجب فهمه كمؤشر واضح على خيار استراتيجي: بناء منظومة ذكاء اصطناعي سيادية تخدم الاقتصاد، والأمن، والبحث العلمي، والتفوّق التكنولوجي، وحتى الأهداف العسكرية.
في المقابل، يفرض هذا التطور سؤالاً ملحّاً على العالم العربي: لماذا، رغم الإمكانات البشرية والمالية الهائلة، ما زال الذكاء الاصطناعي يُدار في معظم الدول العربية كملف ثانوي، أو كمبادرات متفرقة، أو كأدوات مستوردة، لا كمشروع سيادي متكامل؟
القسم الأول: السوبركمبيوتر الإسرائيلي… ولماذا لا يشبه بقية الأخبار التقنية؟
للوهلة الأولى، قد يبدو خبر إطلاق “إسرائيل” لسوبركمبيوتر محلّي للذكاء الاصطناعي شبيهاً بعشرات الأخبار اليومية عن رقاقات جديدة أو مراكز بيانات أو شراكات تقنية. في عصر التسارع الرقمي، يسهل التعامل مع هذه الأخبار كجزء من الضجيج التقني المعتاد.
لكن التوقف عند تفاصيل الخبر وسياقه يكشف أن الأمر يتجاوز فكرة “جهاز قوي”. فبحسب مقال نُشر في موقع Inside Telecom بتاريخ 19 كانون الثاني 2026، يأتي هذا السوبركمبيوتر ضمن خطة حكومية واضحة تقودها هيئة الابتكار الإسرائيلية، وبشراكة مع شركات عالمية كبرى وعلى رأسها NVIDIA، مع تخصيص موارد حاسوبية ضخمة لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي محلية، وبإشراف مباشر من الدولة.
هنا يصبح الخبر مختلفاً جذرياً. ما أُعلن ليس استثماراً في العتاد أو البنية التحتية فقط، بل قراراً استراتيجياً على مستوى دولة كيان العدو، يقوم على اعتبار الذكاء الاصطناعي “أولوية وطنية عليا”، وعلى تحويل القدرة الحاسوبية إلى أصل سيادي (Sovereign Asset) لا يقل أهمية عن الطاقة والمياه والاتصالات والدفاع.
لم يُنشأ السوبركمبيوتر كمرفق بحثي معزول، بل وُضع في خدمة منظومة متكاملة تضم الجامعات، ومراكز البحث، والشركات الناشئة والكبيرة، وبرامج البحث والتطوير الصناعي، وحتى المنظومة العسكرية والأمنية. والهدف المباشر هو تمكين تدريب النماذج محلياً، بكلفة أقل من السحابات التجارية، مع ضمان عالٍ للأمن والسيطرة على البيانات.
بهذا المعنى، لا تسعى “إسرائيل” إلى تحسين استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل إلى امتلاك السلسلة كاملة: من البنية التحتية، إلى تطوير النماذج، إلى تدريبها وتشغيلها، ثم تحويلها إلى تطبيقات مدنية وتجارية وعسكرية. وهذا ما يجعل الخبر تعبيراً عن خيار استراتيجي طويل الأمد، لا عن طموح تقني عابر، بما في ذلك تطوير تطبيقات عسكرية خارج المعايير العالمية المسموحة.
القسم الثاني: لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي مسألة سيادية؟
تقليدياً، كانت السيادة تُقاس بالجيش والحدود والعملة والقدرة على فرض القرار السياسي والاقتصادي. هذه العناصر لا تزال أساسية، لكنها لم تعد كافية في القرن الحادي والعشرين. اليوم، أضيف إلى مفهوم السيادة بعد جديد وحاسم: الذكاء الاصطناعي، ليس كتقنية مساعدة، بل كبنية استراتيجية تؤثر في الاقتصاد، والأمن، والمعرفة، والتعليم، واتخاذ القرار، وحتى في تشكيل الوعي العام.
أول عناصر هذه السيادة هو امتلاك القدرة الحاسوبية. فالحوسبة لم تعد مسألة تقنية داخل المختبرات، بل مورداً سيادياً نادراً. من يمتلك الحواسيب الفائقة، والمعالجات المتقدمة، والطاقة اللازمة لتشغيلها، يمتلك القدرة على تدريب نماذج ضخمة، وتحليل بيانات هائلة، ومحاكاة سيناريوهات اقتصادية وأمنية معقدة. لذلك لم يعد سباق الذكاء الاصطناعي سباق برمجيات، بل سباق بنى تحتية، تتعامل فيه الولايات المتحدة والصين وأوروبا مع مراكز البيانات كما كانت تتعامل سابقاً مع النفط والصناعات الثقيلة.
ثاني عناصر السيادة هو من يدرّب النماذج ويطوّرها. فهناك فرق جوهري بين دولة تستخدم نماذج جاهزة، ودولة تطوّر نماذجها بنفسها. تدريب النماذج يعني التحكم في البيانات، وطريقة التعلم، والقيم والمعايير المضمّنة في الخوارزميات. لذلك أدركت الدول الكبرى أن النماذج ليست أدوات محايدة، بل حوامل لرؤى وثقافات وأنظمة. “إسرائيل” تسير في هذا الاتجاه عبر تدريب نماذجها محلياً ضمن منظومة تربط البحث الأكاديمي بالصناعة والأمن، ما يمنحها هامش حركة واسع في الاستخدام.
أما العنصر الثالث، والأكثر حساسية، فهو امتلاك العقول القادرة على الابتكار. امتلاك الذكاء الاصطناعي لا يعني وجود مستخدمين مهرة فقط، بل وجود باحثين يطوّرون الخوارزميات، ومهندسين يفهمون الأنظمة العميقة والبنى التحتية، وعقول قادرة على الربط بين الرياضيات والطاقة والبرمجة والتطبيقات الواقعية. لهذا يشهد العالم سباقاً شرساً على العقول، تستخدم فيه الجامعات والتمويل البحثي وسياسات الهجرة كأدوات قوة.
المقاربة العربية حتى الآن: استخدام بلا سيادة
في المقابل، لا تزال المقاربة السائدة في معظم الدول العربية مختلفة. يُطرح الذكاء الاصطناعي غالباً كأداة لتحسين الكفاءة، أو لتحديث الإدارة، أو كمادة لدورات تدريبية سريعة. فنرى ورشاً لاستخدام أدوات جاهزة، ومنصات أجنبية تُستورد كما هي، وحلولاً تُشغّل دون امتلاك البنية أو المعرفة العميقة خلفها.
هذا الاستخدام قد يحقق مكاسب سريعة، لكنه لا يبني سيادة، ولا يخلق قدرة ذاتية. وهنا يظهر الفارق بين دول تبني منظومة متكاملة على المستويات الثلاثة: الحوسبة، وتطوير النماذج، ورأس المال البشري، ودول تكتفي بالاستهلاك مهما بدا متقدماً.
القسم الثالث: كيف نقيس فعلاً تقدّم الدول في الذكاء الاصطناعي؟
للخروج من الخطاب العام والشعارات الفضفاضة، لا بد من الانتقال إلى معايير دقيقة وقابلة للفهم والقياس. فالتقدّم في الذكاء الاصطناعي لا يُقاس بعدد التطبيقات المستخدمة، ولا بعدد المؤتمرات أو الدورات التدريبية، بل بمدى قدرة الدولة على الإنتاج، والسيطرة، والاستدامة.
ويمكن تلخيص تقييم أي دولة في هذا المجال عبر اثني عشر محوراً، موزّعة على ثلاثة مستويات مترابطة. أي خلل في أحد هذه المستويات ينعكس مباشرة على البقية، ويحوّل التقدّم إلى حالة سطحية أو مؤقتة.
المستوى الأول: البنية التحتية والقدرات الحاسوبية – الأساس الذي لا يمكن القفز فوقه
1. القدرة الحاسوبية الفعلية
السؤال الأول والأكثر حسماً هو: هل تمتلك الدولة قدرة حقيقية على تدريب نماذج ذكاء اصطناعي كبيرة ومعقّدة داخل حدودها؟ القدرة الحاسوبية لا تعني وجود خوادم تقليدية، بل امتلاك حواسيب فائقة، ومعالجات متقدمة (GPUs / AI Accelerators)، وساعات تدريب كافية تتيح للباحثين والشركات العمل بحرية واستمرارية. الدول المتقدمة تتعامل مع هذه القدرة كأصل سيادي استراتيجي (Strategic Sovereign Asset) يُدار مركزياً ويُتاح ضمن برامج وطنية. أما الدول التي تفتقر إليها، فتبقى رهينة استئجار الحوسبة من الخارج، بما يحمله ذلك من قيود علمية وسيادية.
2. الطاقة والتبريد والاستدامة
الذكاء الاصطناعي كثيف الاستهلاك للطاقة. لذلك لا معنى للحديث عن سيادة رقمية من دون كهرباء مستقرة، وكلفة معقولة، وبنى تبريد متطورة، ورؤية طويلة الأمد للاستدامة. الدول التي تتقدّم في هذا المجال تربط استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بسياساتها الطاقوية، سواء عبر فائض الطاقة أو الاستثمار في الطاقة المتجددة. غياب هذا التكامل يجعل أي مشروع ذكاء اصطناعي هشّاً وقابلاً للتعطّل عند أول أزمة.
3. مراكز البيانات والشبكات
حتى مع توفر الحوسبة والطاقة، لا يمكن بناء منظومة ذكاء اصطناعي من دون مراكز بيانات آمنة وموثوقة، وشبكات عالية السرعة، وزمن استجابة منخفض. الدول المتقدمة تنظر إلى مراكز البيانات كما كانت تنظر سابقاً إلى الموانئ والمطارات: بنى سيادية، ومراكز جذب للاستثمار، ونقاط نفوذ جيو-رقمي. ضعف هذه الحلقة يجعل أي طموح تقني محدوداً ومجزّأً.
4. سحابة وطنية أو إقليمية للذكاء الاصطناعي
امتلاك العتاد وحده لا يكفي. المعيار الحاسم هو وجود منصة وطنية أو إقليمية تنظّم الوصول إلى هذه الموارد، وتضمن الأمن، والعدالة، والحوكمة. السحابة السيادية أو الإقليمية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي (النيو كلاود) تسمح بتحويل الحوسبة من ملكية خام إلى خدمة استراتيجية موجّهة للبحث والابتكار. هنا يظهر الفرق بين دول تبني منظومة متكاملة، ودول تستثمر في بنى غير مرتبطة بمشروع علمي وطني واضح.
المستوى الثاني: الابتكار وتطوير النماذج والتطبيقات – الانتقال من الاستهلاك إلى الإنتاج
5. عمق البحث العلمي
التقدم الحقيقي يبدأ من البحث العلمي. هل تُنتج الدولة أبحاثاً أصيلة في التعلم الآلي، والأنظمة الذكية، والروبوتات، واللغات الطبيعية؟ أم تكتفي بتطبيق ما ينتجه الآخرون؟ الدول الرائدة تستثمر في البحث طويل الأمد حتى لو لم يُنتج عائداً فورياً، لأنها تدرك أن البحث هو المصدر الحقيقي للسيادة التقنية.
6. تطوير النماذج محلياً
هناك فرق جذري بين استخدام نموذج جاهز للذكاء الاصطناعي، وتطوير نموذج محلي. تطوير النماذج محلياً يعني التحكم في البيانات، وتخصيص النموذج للغة والسياق المحلي، وبناء معرفة تراكمية داخل البلد أو المنطقة. الدول التي لا تطوّر نماذجها، مهما بدا استخدامها متقدماً، تبقى دائماً في موقع التابع والمستهلك.
7. البيانات كأصول وطنية
الذكاء الاصطناعي لا يعمل من دون بيانات. والسؤال هنا: هل تُعامل البيانات كثروة وطنية؟ الدول المتقدمة تضع أطرًا قانونية وتنظيمية تتيح استخدام البيانات الحكومية والعامة للبحث والتطوير مع حماية الخصوصية. في كثير من الدول العربية، البيانات إمّا مغلقة بالكامل، أو مبعثرة، أو غير مرقمنة، أو غير مؤهلة علمياً، ما يعطّل الابتكار من جذوره.
8. تحويل البحث العلمي إلى منتجات
البحث العلمي وحده لا يكفي إن بقي داخل المختبر. المعيار الحقيقي هو قدرة الدولة على تحويل المعرفة إلى منتجات تُستخدم فعلياً في الصحة، والتعليم، والصناعة، والدفاع، والخدمات العامة. الدول الرائدة تبني جسوراً واضحة بين الجامعات والشركات والمؤسسات، عبر حاضنات، ومسرّعات، وتمويل مرحلي. في العالم العربي، توجد أفكار وباحثون، لكن غالباً دون منظومة تمكّنهم من العبور إلى المجتمع وسوق العمل.
المستوى الثالث: رأس المال البشري المتخصص – العنصر الأهم والأصعب
9. نخبة الباحثين والمهندسين
الذكاء الاصطناعي لا يُبنى بالعدد، بل بالعمق. السؤال هنا: هل توجد كتلة أساسية كافية من الباحثين المتخصصين القادرين على ابتكار الخوارزميات والنظريات والتطبيقات، لا مجرد مستخدمين للأدوات؟ هذه النخبة هي التي تصنع الفارق الحقيقي بين الدول.
10. قدرة الجامعات
الجامعة هي قلب المنظومة. هل هي منتِجة للمعرفة، أم ناقلة لها فقط؟ الجامعات الرائدة تتمتع باستقلالية أكاديمية، وتمويل بحثي مستقر، وربط مباشر بالصناعة والانتاج. في كثير من الدول العربية، تعاني الجامعات من بيروقراطية بطئية قديمة، ومناهج تقليدية، وضعف تمويل، ما يحدّ من دورها الابتكاري.
11. القوى العاملة التطبيقية
الذكاء الاصطناعي لا يقوم على الباحثين وحدهم. هناك حاجة إلى مهندسي نظم، ومهندسي بيانات، وخبراء تشغيل نماذج (MLOps)، وفرق قادرة على تحويل النماذج إلى منتجات. غياب هذه الحلقة يجعل البحث معزولاً وغير قابل للتطبيق.
12. استبقاء المواهب أو جذبها
السؤال الحاسم هو: هل تستطيع الدولة الحفاظ على عقولها، أو استعادة المهاجر منها؟ الدول التي تتقدّم في الذكاء الاصطناعي تعتبر هجرة العقول خطراً استراتيجياً، وتبني سياسات جذب واستبقاء واضحة. في المقابل، يملك العالم العربي طاقات بشرية هائلة، لكنه يخسرها بسبب غياب البيئة الحاضنة، لا بسبب نقص الكفاءة.
في الخلاصة، تُظهر هذه المحاور الاثني عشر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي ليس مشروعاً تقنياً معزولاً، بل منظومة سيادية متكاملة. ومن دون تقدم متوازن على المستويات الثلاثة: البنية التحتية، والابتكار والتطوير، ورأس المال البشري، لا يمكن لأي دولة أن تنتقل من الاستهلاك إلى الإنتاج، ولا من التبعية إلى السيادة. الذكاء الاصطناعي لا يكافئ من يختصر الطريق، بل من يبني الأساسات الصلبة.
القسم الرابع: الفجوة العربية… ليست في الذكاء، بل في الرؤية
المشكلة الأساسية في العالم العربي ليست نقص المال ولا العقول ولا الطموح، بل غياب الرؤية الوطنية والعربية. غياب رؤية تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كخيار سيادي طويل الأمد، وغياب مرجعيات مؤسسية قادرة على اتخاذ القرار والحوكمة وقياس التطوّر وضمان الاستمرارية.
الأخطر من ذلك هو غياب رؤية عربية مشتركة. فالذكاء الاصطناعي، بحجمه وكلفته وتعقيده، لم يعد مجالاً يمكن لكل دولة أن تبنيه وحدها. ومع ذلك، يتحرك العالم العربي بشكل مجزأ: كل دولة وحدها، وكل مبادرة معزولة، وكل مشروع بلا أفق تكاملي.
في المقابل، ورغم كونها دولة احتلال صغيرة، تبني “إسرائيل” منظومتها وفق هدف مركزي واضح، مستندة إلى دعم دولي، وشبكات نفوذ، وربط وثيق بين الجامعات والجيش والصناعة. أما النتيجة العربية، فهي بطء في التقدم، وهدر للفرص، وتنافس داخلي غير منتج. الانتقال من الاستهلاك إلى الإنتاج يتطلب قرارات واضحة: رفع الذكاء الاصطناعي إلى مستوى أولوية سيادية، وبناء بنية حوسبية عربية متكاملة عبر الشراكات، وتطوير نماذج عربية محلية، وتحويل الجامعات إلى محركات ابتكار، وبناء منظومة تحافظ على العقول وتستعيدها.
خاتمة
ما تكشفه هذه القراءة ليس تفوقاً تقنياً إسرائيلياً بقدر ما تكشف تفوقاً في وضوح الرؤية واتساق القرار. فالذكاء الاصطناعي لم يعد ترفاً رقمياً، بل خياراً سياسياً واقتصادياً وثقافياً يحدد موقع الدول في العالم. فالعالم العربي لا يفتقر إلى الذكاء ولا إلى الموارد، بل إلى المشروع. إلى قرار جماعي ينقل الذكاء الاصطناعي من الاستهلاك المريح إلى الإنتاج الصعب لكنه المحرِّر. ففي عالم تُقاس فيه القوة بما يُدرَّب من نماذج، وبما يُبنى من قدرات حاسوبية، وبما يُنتَج من معرفة، لن يكون هناك مكان لمن يتأخر في بناء أدواته. إنها لحظة مفصلية. ومن لا يحسم خياره فيها، لن يُقصى بسبب نقص الذكاء، بل بسبب غياب الرؤية والقرار.
