جامعة ستانفورد، الصفحة 423، تقرير الذكاء الاصطناعي صدر أخيرًا! الفارق بين الصين والولايات المتحدة فقط 2.7%، وتقدم جامعة Tsinghua DeepSeek إلى المراتب العشرة الأولى عالميًا

كتابة: الذكاء الاصطناعي الجديد

تحرير: ها كون توتة

【مقدمة من الذكاء الاصطناعي الجديد】صدر تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026 من ستانفورد بشكل مذهل! تحتوي هذه الوثيقة التي تتكون من 432 صفحة على محتوى عالي القيمة: مواجهة الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة، الفجوة تكاد تتلاشى، وتقلصت إلى 2.7% فقط. ينتج العالم أفضل 95 نموذج ذكاء اصطناعي سنويًا، ومعظمها من الشركات الكبرى. والأكثر قسوة، أن توظيف المطورين الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و25 عامًا قد انخفض بنسبة 20%.

اليوم، أطلقت جامعة ستانفورد مركز الذكاء الاصطناعي المتقدم تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026!

هذا التقرير السنوي الذي يتكون من 423 صفحة يكشف بشكل شامل عن أحدث خريطة للقوة في صناعة الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.

وقدّم التقرير استنتاجًا مركزيًا: قدرات الذكاء الاصطناعي تتطور بسرعة فائقة؛ لكن قدرة البشر على تقييم وإدارة هذه القدرات لم تواكب هذا التقدم.

وأهم استنتاج مذهل هو —

الفجوة في أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة تكاد تختفي، حيث تتغير المنافسة على القمة بشكل متكرر، والميزة الحالية لـ Anthropic تتبقى فقط بنسبة 2.7%.

الولايات المتحدة تنفق أكثر من أي دولة على الذكاء الاصطناعي، لكنها تجد صعوبة متزايدة في جذب أفضل المواهب.

كما أشار التقرير إلى أن تطور الذكاء الاصطناعي لم يواجه ما يُسمى بـ"عنق الزجاجة"، بل يسير بسرعة غير مسبوقة.

خلال العام الماضي، تجاوزت أكثر من 90% من النماذج الرائدة عالميًا في مسائل علمية عالية المستوى، والاستنتاج متعدد الوسائط، والرياضيات التنافسية، أداء الإنسان أو تجاوزته.

وبشكل خاص، في قدرات البرمجة، ارتفعت نتائج SWE-bench خلال عام من 60% إلى ما يقرب من 100%.

ومع ذلك، فإن ظاهرة “التحيّز” في الذكاء الاصطناعي خطيرة جدًا، وتظهر حالة غير طبيعية:

يمكن لنموذج اللغة الكبير (LLM) أن يفوز بميدالية ذهبية في IMO، لكنه لا يستطيع قراءة ساعة محاكاة بشكل صحيح، حيث دقته فقط 50.1%.

وفي الوقت نفسه، أصبحت مسألة استحواذ الذكاء الاصطناعي على الوظائف واقعًا، وأول المتضررين هم “العمال الشباب” في العصر الحالي.

وفيما يلي مباشرة المحتوى المهم، وأهم 12 اتجاهًا رئيسيًا في تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026.

نظرة سريعة على النقاط البارزة الأخرى:

• زادت القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي عالميًا 30 ضعفًا خلال 3 سنوات، وتسيطر NVIDIA على 60% منها، ومعظم الشرائح تأتي من شركة TSMC.

• استثمرت الشركات العالمية 5817 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي عام 2025، بزيادة مضاعفة مقارنة بالعام السابق، وتستحوذ الولايات المتحدة على نصفها تقريبًا.

• انخفض عدد الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بنسبة 89% منذ 7 سنوات، وخلال العام الماضي فقط بنسبة 80%.

• انخفض توظيف مطوري البرمجيات الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و25 عامًا بنسبة 20% منذ بداية 2024، وتم استبعاد الوظائف الأساسية بشكل دقيق.

• أنشأت الصين 85 حاسوبًا فائقًا عامًا للذكاء الاصطناعي، وهو أكثر من ضعف ما في أمريكا الشمالية، وتحتل المركز الأول عالميًا.

• معدل استخدام الذكاء الاصطناعي في سوق العمل في الصين يتجاوز 80%، متفوقًا على المتوسط العالمي البالغ 58%.

• النماذج الأقوى أصبحت أكثر غموضًا، حيث من بين 95 نموذجًا تمثلها، لم يُعلن عن كود تدريب 80 منها.

• الفجوة بين الصين والولايات المتحدة على مستوى الأداء تقل الآن إلى 2.7%.

• وضع ستانفورد رسمًا بيانيًا يوضح أن المركز الأول في الولايات المتحدة والصين منذ مايو 2023 يُرسم على نفس الإحداثي.

• في مايو 2023، حصل GPT-4-0314 على 1320 نقطة في الصدارة، بينما لا تزال ChatGLM-6B تتخلف عنها بأكثر من 300 نقطة.

• في فبراير 2025، تعادل نموذج DeepSeek-R1 مع النماذج الأمريكية الرائدة بشكل مؤقت.

• في مارس 2026، حصل Claude Opus 4.6 على 1503 نقطة، وDola-seed-2.0-preview من الصين على 1464 نقطة.

• الآن، الفارق بين الذكاء الاصطناعي الصيني والأمريكي هو فقط 39 نقطة، أي 2.7%.

• والأهم من ذلك، أن التغييرات بين النموذجين حدثت عدة مرات خلال العام الماضي، حيث تناوبت المراكز على منصة Arena.

• من حيث العدد، تقريبًا يتساوى النموذجان، حيث أطلقت أمريكا 50 نموذجًا بارزًا في 2025، تلتها الصين بـ30 نموذجًا.

• في الصفوف الأولى، تتواجد شركات مثل OpenAI، Google، Alibaba، Anthropic، وxAI، مع توزيع متساوٍ تقريبًا.

• في المراتب التالية، يشغل أربعة من أفضل 10 نماذج مؤسسات وشركات صينية، مثل Alibaba، DeepSeek، Tsinghua، ByteDance.

• كما أن بيئة المصادر المفتوحة شهدت تحولًا واضحًا نحو الشرق خلال العام.

• تواصل شركات مثل DeepSeek، Qwen، GLM، MiniMax، Kimi دفع قدرات المصادر المفتوحة للأمام.

• بالإضافة إلى ذلك، من حيث عدد الأوراق البحثية، وعدد الاستشهادات، وعدد براءات الاختراع، وعدد الروبوتات الصناعية، تتصدر الصين عالميًا.

• من ناحية السعر، هناك خط آخر من المنافسة.

• حسب حسابات مطورين خارجيين على منصة X، فإن سعر إخراج Seed 2.0 Pro يُقدر بأنه يعادل عُشر سعر Claude Opus 4.6.

• الأداء متقارب، والسعر أقل بعشر مرات، وهذه السلسلة من التفاعلات بدأت للتو.

• 90% من النماذج الرائدة تأتي من الصناعة، وسرعة التمكين غير مسبوقة.

• من بين 95 نموذجًا تم إصدارها العام الماضي، أكثر من 90% منها من القطاع الصناعي، وليس من المؤسسات الأكاديمية أو المختبرات الحكومية.

• لم تعد الأوساط الأكاديمية قادرة على مواكبة التطور.

• وتزداد وتيرة الإصدار بشكل مذهل، ففي فبراير 2026 وحده، شهد الشهر إصدار نماذج مثل Gemini 3.1 Pro، Claude Opus 4.6، GPT-5.3 Codex، Grok 4.20، Qwen 3.5، Seed 2.0 Pro، MiniMax M2.5، وGLM-5.

• دورة التمكين أصبحت شهرية، وليس سنوية.

• لا يوجد عنق زجاجة في أداء الذكاء الاصطناعي خلال عام واحد.

• أكثر المجالات إثارة هو البرمجة.

• معيار SWE-bench Verified، الذي يختبر تصحيح الأخطاء، ارتفع من 60% إلى ما يقرب من 100% خلال عام.

• ليس مجرد زيادة بسيطة، بل تقريبًا وصل إلى الحد الأقصى.

• اختبار Terminal-Bench، الذي يقيم قدرة الوكيل على التعامل مع مهام حقيقية، ارتفع من 20% إلى 77.3%.

• نجاحات الوكيل في حل مشكلات أمن الشبكات زادت من 15% إلى 93%.

• نموذج Gemini Deep Think حصل على ميدالية ذهبية في الأولمبياد الرياضي الدولي.

• أسئلة علمية على مستوى الدكتوراه (GPQA Diamond)، والرياضيات التنافسية (AIME)، والاستنتاج متعدد الوسائط (MMMU)، التي كانت تعتبر “لا يمكن للبشر تجاوزها”، تم اجتيازها جميعًا بواسطة النماذج المتقدمة.

• وأبرز دليل على ذلك هو اختبار Humanity’s Last Exam.

• وهو اختبار مصمم خصيصًا ليكون “صعبًا على الذكاء الاصطناعي، ويميل لصالح الخبراء البشر”، ويقدمه خبراء من مختلف المجالات.

• في العام الماضي، حصل نموذج OpenAI o1 على 8.8%، ورفعت النماذج المتقدمة نتائجها خلال عام بنسبة 30 نقطة مئوية، حيث تجاوزت Claude Opus 4.6 و Gemini 3.1 Pro حاجز 50%.

الحدود الحادة للمستقبل

• يمكن لنموذج يفوز بميدالية IMO أن لا يفهم ساعة محاكاة.

• لكن نفس المؤشر يُظهر أرقامًا أخرى.

• أدق نموذج في مهمة “قراءة الساعة المحاكاة” يحقق دقة بنسبة 50.1%.

• في المختبر، حققت الروبوتات في بيئة المحاكاة (RLBench) نجاحًا بنسبة 89.4%. لكن عند نقلها إلى بيئة منزلية حقيقية، مثل غسل الصحون وطي الملابس، تنخفض النسبة إلى 12%.

• بين المختبر والمنزل، هناك فجوة قدرها 77 نقطة مئوية.

• أطلق الباحثون على هذا الظاهرة اسم “الحدود المتعرجة” (jagged frontier). قدرات الذكاء الاصطناعي غير متساوية، حيث يمكن لنموذج أن يفوز بميدالية في الأولمبياد الرياضي، لكنه لا يستطيع تحديد الوقت بدقة.

• يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفوز بميدالية في الأولمبياد الرياضي، لكنه لا يثق تمامًا في قراءة الساعة.

• في تسريع الأداء، يتقدم، لكن ليس في نفس الاتجاه.

• في مهام الوكيل الذكي، يقارب أداء الذكاء الاصطناعي (66.3%) مستوى البشر في اختبار OSWorld.

• ومع ذلك، في اختبار PaperArena الذي يقيم المنطق العلمي، فإن الوكيل المدعوم بأقوى الذكاء الاصطناعي يحقق فقط 39%، وهو نصف مستوى طالب دكتوراه.

• لكن هذه الفجوة غير مؤثرة على الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في خطوط الإنتاج.

• رقم آخر من مؤشر الذكاء الاصطناعي هو أن معدل اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي وصل إلى 88%. تسع شركات من أصل عشرة أدخلت الذكاء الاصطناعي في سير عمل معين.

• التكاليف تتزايد أيضًا، حيث ارتفعت حوادث الأخطاء المرتبطة بالذكاء الاصطناعي من 233 في 2024 إلى 362.

المال يتدفق بسرعة، 5817 مليار دولار تستثمر في الذكاء الاصطناعي

• استثمرت الشركات العالمية 5817 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي عام 2025، بزيادة قدرها 130% مقارنة بالعام السابق. منها 3447 مليار دولار استثمارات خاصة، بزيادة 127.5%.

• كلا الخطين تقريبًا يتضاعفان.

• على الصعيد الوطني، تتصدر الولايات المتحدة المشهد. في 2025، استثمرت الشركات الأمريكية الخاصة 2859 مليار دولار في الذكاء الاصطناعي، وأطلقت 1953 شركة ناشئة جديدة، وهو أكثر من عشرة أضعاف ثاني أكبر دولة.

• تدفق الأموال بسرعة نحو أمريكا، لكن الموارد الأساسية الأخرى تتجه في الاتجاه المعاكس.

• هجرة الباحثين: انخفض عدد الباحثين في الذكاء الاصطناعي في أمريكا بنسبة 89% منذ 7 سنوات.

• والأهم، أن هذا الانخفاض يتسارع، حيث انخفض خلال العام الماضي فقط بنسبة 80%.

• لا تزال أمريكا أعلى دولة من حيث كثافة الباحثين، لكن تدفق الباحثين بدأ يتراجع.

• تتجه خطوط التمويل والموارد البشرية في الاتجاه المعاكس، وهو وضع لم يحدث خلال العقد الماضي.

• نمو القدرة الحاسوبية خلال 3 سنوات: 30 ضعفًا، والمفتاح في شركة واحدة فقط.

• من 2021 حتى الآن، زادت القدرة الحاسوبية العالمية للذكاء الاصطناعي 30 ضعفًا، مع نمو سنوي يتجاوز الثلاثة أضعاف.

• الشركات القائدة وراء هذا النمو هي عدد قليل جدًا.

• NVIDIA تسيطر على أكثر من 60% من القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي في العالم، وتأتي أمازون وجوجل في المرتبتين الثانية والثالثة، لكنهما لا يقتربان من NVIDIA.

• ومعظم هذه الشرائح تأتي من شركة TSMC، وهي المصنع المتعاقد الوحيد.

• مع زيادة حدة النمو، تزداد المخاطر.

• استهلاك مراكز البيانات العالمية للذكاء الاصطناعي وصل إلى 29.6 جيجاوات، وهو يعادل استهلاك ولاية نيويورك في أوقات الذروة.

• انبعاثات الكربون من تدريب نموذج Grok 4 تقدر بـ 72,816 طنًا من ثاني أكسيد الكربون، وهو يعادل انبعاثات 17,000 سيارة طوال سنة كاملة.

• مكان بناء مراكز البيانات، مصدر الكهرباء، ومكان إنتاج الشرائح، كلها أسئلة تثير قلق رؤساء الشركات في عالم الذكاء الاصطناعي هذا العام.

• الانتشار التوليدي للذكاء الاصطناعي خلال 3 سنوات وصل إلى 53%، ومعدل استخدامه في سوق العمل في الصين تجاوز 80%.

• هذا النمو أسرع من الكمبيوتر الشخصي، وأسرع من الإنترنت.

• لكن معدل الانتشار مرتبط بشكل كبير بالدولة. سنغافورة 61%، الإمارات 54%، تتفوق على الولايات المتحدة التي تأتي في المركز 24 بنسبة 28.3%.

• إذا غيرنا المعايير من المستهلكين إلى سوق العمل، تظهر فروق أكبر.

• وفقًا لبيانات أخرى في التقرير، فإن 58% من الموظفين حول العالم يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل منتظم في 2025، لكن في الصين والهند ونيجيريا والإمارات والسعودية، تتجاوز النسبة 80%.

• معدل انتشار الذكاء الاصطناعي في سوق العمل في الصين يتجاوز المتوسط العالمي بأكثر من 20 نقطة مئوية.

• والأكثر إثارة، أن قيمة المستهلكين تتغير أيضًا.

• وفقًا لمؤشر الذكاء الاصطناعي، بحلول بداية 2026، يخلق أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي قيمة سنوية قدرها 172 مليار دولار للمستهلكين الأمريكيين. ومن 2025 إلى 2026، تضاعف متوسط قيمة كل مستخدم ثلاث مرات.

• ومعظم المستخدمين يستخدمون النسخ المجانية.

• القيمة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي للمستخدمين تفوق بكثير المبالغ التي يدفعونها، والفجوة بين الاثنين تتسع، وهي ما تسعى جميع شركات الذكاء الاصطناعي إلى سدها.

• تراجع الوظائف الأساسية، وتخفيض وظائف المطورين بين 22 و25 عامًا بنسبة 20%

• ربما يكون الجزء الأكثر إثارة للدهشة في مؤشر الذكاء الاصطناعي هو ما يتعلق بتوظيف الشباب.

• منذ 2024، انخفض عدد مطوري البرمجيات الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و25 عامًا بنسبة حوالي 20%.

• في المقابل، زاد عدد نظرائهم الأكبر سنًا.

• ليس فقط في التطوير، بل في مجالات أخرى مثل خدمة العملاء، التي تتأثر أيضًا بشكل كبير.

• والأكثر قلقًا، نتائج استبيانات الشركات تشير إلى أن التوقعات المستقبلية تشير إلى أن عمليات التسريح ستزداد أكثر من الأشهر الماضية.

• هذا ليس مجرد ارتفاع في معدل البطالة العام، بل هو استبعاد دقيق للوظائف الأساسية.

• فقدان الوظيفة الأولى، يعني كسر السلم الوظيفي بالكامل. والأثر طويل المدى غير محسوب بعد.

• الذكاء الاصطناعي يعيد كتابة طرق الاكتشاف العلمي

• إذا كانت الوظائف باردة، فالعلم حار.

• في مجالات العلوم الطبيعية، والفيزياء، والعلوم الحياتية، زادت الأوراق البحثية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بنسبة تتراوح بين 26% و28% في 2025.

• على مستوى التطبيق، لأول مرة، أنجز الذكاء الاصطناعي عملية التنبؤ بالطقس بشكل كامل من البداية إلى النهاية، باستخدام البيانات الأولية مباشرة لإنتاج التوقعات النهائية للحرارة والرياح والرطوبة، دون تدخل نماذج حسابية تقليدية.

• الذكاء الاصطناعي يتحول من “مساعدتك في كتابة الأوراق” و"حساب الأرقام" إلى “اكتشافات ذاتية”.

• في المستشفيات، بدأ العديد من المؤسسات في نشر أدوات ذكاء اصطناعي تولد تلقائيًا سجلات سريرية من حوارات المرضى، مما يقلل من وقت كتابة التقارير بنسبة تصل إلى 83%، ويقلل من إرهاق الأطباء.

• لكن، يضع مؤشر آخر على أن الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي لا يخلو من التحديات، حيث أظهر استعراض لـ 500 دراسة عن أبحاث الذكاء الاصطناعي في المجال السريري أن نصفها يعتمد على مجموعات بيانات اختبارية، فقط 5% منها يستخدم بيانات سريرية حقيقية.

• يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل وقت كتابة التقارير، لكن قيمته السريرية على المرضى الحقيقيين لا تزال غير مؤكدة.

• موجة التعلم الذاتي تتوسع عالميًا، والتعليم الرسمي يتخلف

• التعليم الرسمي لا يواكب الذكاء الاصطناعي.

• 4 من كل 5 طلاب في المدارس الثانوية والجامعات في أمريكا يستخدمون الذكاء الاصطناعي لإنجاز واجباتهم، لكن نصف المدارس فقط لديها سياسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي، و6% فقط من المعلمين يعتقدون أن هذه السياسات واضحة.

• الطلاب يتقدمون، والمعلمون لا يزالون في مكانهم، والقوانين لم تتشكل بعد.

• في الوقت نفسه، تتوسع موجة التعلم الذاتي عالميًا، وأسرع الدول في اكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي هي الإمارات، تشيلي، وجنوب أفريقيا.

• ليست أمريكا، ولا أوروبا.

• الجزء الأكثر حدة في منحنى المهارات ينمو في أماكن لا يركز عليها أحد.

• النماذج الأقوى تصبح أكثر غموضًا، والخلاف بين الخبراء والجمهور يتصاعد

• النماذج الأقوى، تتحول إلى أكثر النماذج غموضًا.

• مؤشر شفافية النماذج الأساسية (Foundation Model Transparency Index) انخفض بمعدل من 58 نقطة إلى 40 نقطة هذا العام. وأشار التقرير إلى أن Google، Anthropic، وOpenAI تخلوا عن الكشف عن حجم البيانات ومدة التدريب لأحدث نماذجها.

• من بين 95 نموذجًا تمثلها، لم يُعلن عن كود تدريب 80 منها.

• مشاعر الجمهور أصبحت أكثر تعقيدًا.

• على الصعيد العالمي، ارتفعت نسبة من يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يفيد أكثر من ضرره من 52% إلى 59%. لكن، في الوقت نفسه، ارتفعت نسبة من يشعرون بالقلق من الذكاء الاصطناعي من 50% إلى 52%.

• الاتجاهان يتزايدان في آن واحد.

• أكثر الانقسامات حدة في أمريكا. فقط 33% من الأمريكيين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيحسن عملهم، مقابل 40% على مستوى العالم. وثقة الأمريكيين في تنظيم الحكومة للذكاء الاصطناعي هي الأدنى بين الدول، بنسبة 31%.

• ثقة سنغافورة في تنظيم الحكومة للذكاء الاصطناعي تصل إلى 81%.

• بعد حادثة هجوم على منزل سام ألتمان مؤخرًا، اكتشف مجتمع وادي السيليكون “بدهشة” أن عامة الناس على إنستغرام لا يتعاطفون، بل بعضهم يعتقد أن الأمر يجب أن يكون أكثر حدة.

• لم يدركوا أن الأمور وصلت إلى هذا الحد.

• استشهادات من Pew وIpsos تظهر أن الفجوة بين خبرة الخبراء والجمهور في تأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف، والرعاية الصحية، والاقتصاد، تتجاوز غالبًا 30 نقطة مئوية، وأحيانًا تصل إلى 50 نقطة.

• من جهة، تتصاعد المنحنيات في المختبرات، ومن جهة أخرى، تتراكم مخاوف الناس.

• لا يوجد جسر بينهما.

• في الختام

• تحتوي التقرير المكون من 423 صفحة على مئات الرسوم البيانية، لكن في الحقيقة، هناك رسم واحد فقط.

• المحور الأفقي هو الزمن، والعمودي هو القدرة.

• تتصاعد قدرات النماذج، والقدرة الحاسوبية، والاستثمار، ومعدلات الاعتماد. وكل شيء آخر يتوقف أو يتراجع.

• هذا هو محتوى مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026.

• الذكاء الاصطناعي يتسارع، وكل شيء آخر يتراجع.

• إذا كنت من العاملين في هذا المجال، فإن السؤال الآن ليس “ماذا سيحدث في المستقبل”، بل “أي مسار أوقف نفسك عليه”.