Google I/O 2026: AI Shifts from Tool to Integrated Layer

لم يكن مؤتمر «Google I/O 2026» مجرد مناسبة لإعلان نماذج ذكاء اصطناعي جديدة. الرسالة الأوسع كانت أن «غوغل» تريد نقل الذكاء الاصطناعي من خانة الأداة المنفصلة إلى طبقة تعمل داخل البحث، والبريد والفيديو والتسوق ونظارات الواقع الممتد، وأدوات المطورين.

فالسؤال لم يعد فقط: ماذا يستطيع النموذج أن يجيب؟ بل: كيف يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً من طريقة استخدام الإنترنت والأجهزة والخدمات اليومية؟

البحث يدخل مرحلة الوكلاء

أبرز نقطة في المؤتمر كانت استمرار إعادة بناء تجربة البحث حول الذكاء الاصطناعي. أعلنت «غوغل» أن «AI Overviews» وصل إلى أكثر من 2.5 مليار مستخدم نشط شهرياً، في رقم يوضح أن البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي لم يعد تجربة هامشية. كما قالت إن «AI Mode» تجاوز مليار مستخدم نشط شهرياً خلال عام واحد، ووصفت ذلك بأنه أحد أكبر التحولات في تاريخ البحث.

هذا التحول يعني أن «غوغل» لم تعد تتعامل مع البحث فقط كقائمة روابط؛ بل كواجهة قادرة على توليد إجابات، وتركيب معلومات، وتقديم خطوات، وربما لاحقاً تنفيذ مهام. ومن هنا يظهر مفهوم «العصر الوكيلي» الذي ركَّزت عليه الشركة. فبدلاً من أن يكتفي المستخدم بسؤال محرك البحث عن معلومة، تريد «غوغل» أن يصبح الذكاء الاصطناعي قادراً على المساعدة في التخطيط، والاختيار، والمقارنة، والتنفيذ داخل المنتجات المختلفة.

«جيميناي» في قلب المنظومة

قدمت «غوغل» تحديثات كبيرة لعائلة: «جيميناي» (Gemini) مع الإعلان عن نماذج جديدة، مثل «Gemini 3.5» و«جيميناي أومني» (Gemini Omni). الفكرة الأساسية أن «جيميناي» لم يعد مجرد روبوت محادثة؛ بل مركز تشغيل للمهام والوسائط والتفاعل بين التطبيقات.

وحسبما عرضته الشركة، يأتي «Gemini 3.5 Flash» كجزء من جيل جديد يجمع بين السرعة والقدرة على تنفيذ خطوات أكثر تعقيداً. وتحدثت «غوغل» عن تحسينات في الاستخدامات الوكيلية والبرمجة والمهام طويلة المدى. أما «جيميناي أومني» فيمثل اتجاهاً آخر بوصفه نموذجاً متعدد الوسائط يستطيع التعامل مع أنواع مختلفة من المدخلات، مع بداية تركيز واضحة على الفيديو وتحرير الوسائط.

هذه النقطة مهمة؛ لأنها تكشف اتجاه المنافسة في الذكاء الاصطناعي. لم تعد الشركات الكبرى تتسابق فقط على نموذج يكتب نصاً أفضل؛ بل على نموذج يستطيع فهم النص والصورة والصوت والفيديو والسياق الشخصي، ثم يتحرك عبر المنتجات والخدمات.

مساعد لا ينتظر المستخدم

من بين الإعلانات اللافتة أيضاً ظهور «جيميناي سبارك» (Gemini Spark) الذي قُدِّم بوصفه مساعداً شخصياً يمكنه العمل في الخلفية، ومتابعة المهام عبر الأجهزة والتطبيقات. الفكرة هنا أن الذكاء الاصطناعي لا يبقى مرتبطاً بلحظة السؤال والجواب فقط؛ بل يستطيع تنظيم مهام، وجمع معلومات، وربط بيانات من خدمات مختلفة، مثل البريد والخرائط والتقويم.

هذا الاتجاه يضع «غوغل» في مواجهة مباشرة مع شركات أخرى تحاول بناء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على العمل نيابة عن المستخدم. ولكنه في حالة «غوغل» يأخذ بعداً مختلفاً بسبب امتلاك الشركة منظومة واسعة من المنتجات اليومية، كالبحث، و«جيميل»، و«يوتيوب»، و«أندرويد»، و«كروم»، و«ورك سبيس»، والخرائط. كلما زادت قدرة «جيميناي» على العمل داخل هذه الخدمات، أصبح أقرب إلى طبقة تشغيل شخصية فوق الحياة الرقمية للمستخدم.

البريد والفيديو والتسوق

لم يقتصر حضور الذكاء الاصطناعي على البحث؛ حيث شملت الإعلانات ميزات جديدة في «جيميل» و«يوتيوب» والتسوق. من بين الأفكار المطروحة: تفاعل صوتي أكثر تقدماً داخل البريد، وتجارب جديدة للعثور على الفيديوهات، أو طرح أسئلة مرتبطة بالمحتوى داخل «يوتيوب»، إضافة إلى أدوات تسوق تحاول مساعدة المستخدم على المقارنة، وتتبع العروض، وإتمام عمليات الشراء بطريقة أكثر ذكاءً.

هذا يعني أن «غوغل» تريد دمج الذكاء الاصطناعي في لحظات استخدام عملية مثل كتابة رسالة، أو البحث عن فيديو، أو اختيار منتج، أو مقارنة الأسعار، أو إنجاز مهمة صغيرة لا يريد المستخدم أن يقضي وقتاً طويلاً فيها. وبذلك يصبح الذكاء الاصطناعي أقل شبهاً بتجربة مستقلة داخل تطبيق محدد، وأكثر شبهاً بطبقة مساعدة تظهر عند الحاجة داخل كل منتج.

عودة النظارات الذكية

عاد ملف النظارات الذكية بقوة في المؤتمر؛ حيث عرضت «غوغل» رؤيتها لنظارات تعتمد على «Android XR» وتتكامل مع «جيميناي»، بالشراكة مع شركات مثل «Samsung» و«Warby Parker» و«Gentle Monster». الرسالة هنا أنه بعد سنوات من التجارب المتعثرة في النظارات الذكية، ترى «غوغل» أن الذكاء الاصطناعي قد يكون العنصر الذي يجعل هذه الأجهزة أكثر فائدة.

الفارق أن النظارات الجديدة لا تُطرح فقط ككاميرا أو شاشة صغيرة أمام العين؛ بل كوسيلة للحصول على مساعدة سياقية في العالم الحقيقي. يمكن للنموذج أن يرى ما يراه المستخدم، أو يسمع ما يحدث حوله، أو يقدم ترجمة مباشرة، أو يساعده في الملاحة، أو يجيب عن أسئلة مرتبطة بالمشهد أمامه.

لكن نجاح هذا المسار لن يعتمد على التقنية وحدها. فالنظارات يجب أن تكون مقبولة اجتماعياً ومريحة وتحترم الخصوصية، ولا تكرر أخطاء الجيل الأول من الأجهزة القابلة للارتداء. لذلك تعمل «غوغل» مع علامات متخصصة في النظارات، وليس فقط مع شركات تقنية؛ لأن الشكل والقبول اليومي سيكونان حاسمين.

أدوات المطورين

لم تنسَ «غوغل» جمهور المطورين، وهو جوهر مؤتمر «I/O». تضمنت الإعلانات أدوات تسمح ببناء تطبيقات أو واجهات أو تجارب برمجية باستخدام أوامر طبيعية، إضافة إلى تحسينات في النماذج الموجهة للبرمجة. هذا مهم لأن معركة الذكاء الاصطناعي لا تُحسم فقط في المنتجات الاستهلاكية؛ بل في قدرة المطورين والشركات على بناء تطبيقات فوق النماذج.

تريد «غوغل» أن تجعل بناء التطبيقات أسرع، وأن تسمح للشركات باستخدام نماذجها في بيئات متعددة. والمنافسة هنا شديدة مع «أوبن إيه آي» و«أنثروبك» و«مايكروسوفت»؛ خصوصاً في البرمجة وأتمتة الأعمال. لذلك ركَّزت «غوغل» على السرعة والكلفة وقدرة النماذج على تنفيذ مهام مركَّبة، لا مجرد إنتاج إجابات نصية.

الذكاء الاصطناعي كواجهة جديدة

الخيط المشترك بين الإعلانات، هو أن «غوغل» تدفع نحو جعل الذكاء الاصطناعي واجهة استخدام جديدة. في الماضي، كان المستخدم يفتح تطبيقاً، يبحث، يضغط، يختار، ثم ينفِّذ. النموذج الذي تطرحه «غوغل» يتجه إلى تقليل هذه الخطوات: تسأل، يفسر النظام، يقترح، ينظم، وربما ينفِّذ.

هذا لا يعني أن كل شيء أصبح جاهزاً أو مضموناً. هناك أسئلة كبيرة حول دقة الإجابات، وخصوصية البيانات، وحدود الوكلاء، وكيفية منع الأخطاء عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام بدلاً من تقديم اقتراحات فقط. كما أن إدخال الذكاء الاصطناعي إلى البحث قد يغير علاقة الناشرين والمواقع بمنصات التوزيع؛ لأن المستخدم قد يحصل على إجابة مركَّبة من دون الانتقال دائماً إلى المصدر الأصلي.

ما الذي يعنيه ذلك للمستخدمين والشركات؟

بالنسبة إلى المستخدم العادي، قد تظهر هذه التحولات تدريجياً في شكل بحث أكثر تفاعلاً، وبريد أذكى، ومساعد أكثر حضوراً، وتجربة تسوق أكثر مباشرة، وربما نظارات قادرة على إضافة طبقة معلومات فوق العالم الحقيقي.

أما بالنسبة إلى الشركات، فالرسالة الأهم أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مشروعاً جانبياً. إذا أصبحت أدوات مثل «جيميناي» جزءاً من البحث والبريد والفيديو والأجهزة، فإن المؤسسات ستحتاج إلى التفكير في كيفية ظهورها داخل هذه التجارب الجديدة، وكيف تُدار بياناتها ومحتواها وخدماتها عندما يصبح الذكاء الاصطناعي وسيطاً بين المستخدم والإنترنت.

لم تقدم «غوغل» إعلاناً واحداً معزولاً؛ بل محاولة لإعادة ترتيب منتجاتها حول فكرة واحدة، وهي أن «جيميناي» ليس تطبيقاً إضافياً؛ بل طبقة تشغيل للمرحلة المقبلة من الإنترنت الشخصي والعملي. وهذه هي النقطة التي تجعل «Google I/O 2026» مهماً، ليس لأنه كشف عن نموذج جديد فقط؛ بل لأنه أظهر كيف تريد «غوغل» أن ينتقل الذكاء الاصطناعي من نافذة محادثة إلى قلب التجربة الرقمية اليومية.

في لاس فيغاس، لا تبدو إعلانات مؤتمر «دل تكنولوجيز وورلد 2026» مجرد تحديثات في الخوادم، ومحطات العمل، والتخزين. الرسالة الأوسع التي تحاول الشركة تقديمها هذا العام هي أن الذكاء الاصطناعي المؤسسي ينتقل من مرحلة التجارب إلى مرحلة التشغيل، وأن السؤال لم يعد فقط: ما النموذج الأفضل؟ بل: أين يجب أن يعمل هذا النموذج؟ وفي أي بيئة يمكن للمؤسسة أن تتحكم بالكلفة، والبيانات، والأمان، والحوكمة؟

هذا المعنى ظهر مبكراً في كلمة مايكل دِل، رئيس مجلس الإدارة، والرئيس التنفيذي لـ«دل تكنولوجيز»، الذي قدّم التحول بوصفه انتقالاً من الذكاء الاصطناعي بوصفه أداة داخل الشاشة إلى بنية تشغيل تدخل قطاعات مثل الصحة، والتصنيع، والطاقة، والمدن، وبيئات العمل. وقال خلال الجلسة الافتتاحية الرئيسة للمؤتمر الذي حضرته «الشرق الأوسط» إن ما يحدث «ليس روبوت دردشة، بل هو ذكاء في العالم الفيزيائي»، مضيفاً أن كل مؤسسة تواجه اليوم السؤال نفسه: كيف تحول الذكاء إلى أثر بسرعة؟

وفي جزء آخر من كلمته، ربط مايكل دِل بين الذكاء الاصطناعي الوكيلي وإعادة تصميم العمل نفسه، معتبراً أن الشركات التي تعيد بناء عملياتها حول الذكاء الاصطناعي ستراكم مزاياها بسرعة غير مسبوقة. وذكر أن الوكلاء ليسوا مجرد إضافة إلى الأنظمة القديمة، بل هم «عمال رقميون» لديهم ذاكرة، وصلاحيات، وقدرة على اتخاذ إجراءات، ما يفرض بنية جديدة للعمل تقوم على بيانات موثوقة، وإجراءات محكومة، وبنية تحتية قريبة بما يكفي لاتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي.

الوكلاء يغيّرون الحوسبة

انضم جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة «إنفيديا»، إلى دِل على المسرح، في ظهور يعكس عمق الشراكة بين الشركتين في بناء ما تسميانه «مصانع الذكاء الاصطناعي». هوانغ قال إن الذكاء الاصطناعي انتقل من مرحلة التوليد إلى التفكير، والتخطيط، وأنظمة الوكلاء، معتبراً أن الصناعة دخلت «عصر الذكاء الاصطناعي المفيد». وأوضح أن الوكلاء لا يكتفون بالرد على استفسار، بل يفكرون، ويخططون، ويستخدمون أدوات، ويكررون المحاولة حتى تنجز المهمة، ما يرفع متطلبات الحوسبة أضعافاً كبيرة قد تصل، بحسبه، إلى 100 أو 1000 مرة وفق نوع العمل.

هذا الحوار بين دِل وهوانغ وضع خلفية مباشرة لإعلانات اليوم الأول. فإذا كانت أنظمة الوكلاء ستعمل لفترات أطول، وتستهلك رموزاً أكثر، وتتعامل مع أنظمة وبيانات حساسة، فإن البنية التحتية التقليدية أو الاعتماد السحابي وحده لا يكفيان دائماً. من هنا جاءت توسعة «Dell AI Factory with NVIDIA» لتجمع بين تشغيل الوكلاء محلياً، وتجهيز البيانات، والبنية التحتية المتكاملة، والتبريد، وشبكة أوسع من الشركاء، والنماذج.

خارج السحابة

تدعم «دل» هذا الطرح برقم لافت عرضه رئيسها التنفيذي، مشيراً إلى أن 67 في المائة من أحمال الذكاء الاصطناعي تعمل بالفعل خارج السحابة، سواء داخل مراكز بيانات المؤسسات، أو في بيئات قريبة منها. وهذا يعزز فكرة أن النقاش المقبل لن يدور حول السحابة وحدها، بل حول توزيع الذكاء الاصطناعي بين السحابة، ومراكز البيانات، والحافة، والأجهزة.

هذا التحول يظهر بوضوح في توسعة «Dell AI Factory with NVIDIA» التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي الوكيلي، وتجهيز البيانات للذكاء الاصطناعي، والبنية التحتية المتكاملة، والتبريد، والشراكات مع مزودي النماذج، والمنصات. وتلفت «دل» أن المؤسسات لا تعاني غالباً من نقص في الطموح تجاه الذكاء الاصطناعي، بل من مشكلة في التنفيذ. فالمشاريع التجريبية تتعثر عندما لا تكون البيانات جاهزة، أو عندما تصبح الكلفة غير متوقعة، أو عندما تعجز المؤسسة عن تشغيل النماذج والوكلاء داخل بيئة آمنة، ومحكومة.

العبء المناسب في المكان المناسب

أبرز ما أعلنته الشركة في اليوم الأول كان «Dell Deskside Agentic AI»، وهو حل يستهدف تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي محلياً على محطات عمل عالية الأداء، بدلاً من الاعتماد الكامل على واجهات برمجة التطبيقات السحابية. ويأتي الحل ضمن «Dell AI Factory with NVIDIA»، ويعتمد على محطات عمل «دل»، وحزمة «NVIDIA NemoClaw»، وبيئة «NVIDIA OpenShell»، إلى جانب خدمات «دل» لمساعدة المؤسسات على اختيار حالات الاستخدام، ونشرها، وتوسيعها.

لا تقدم «دل» هذا الطرح باعتباره بديلاً شاملاً عن السحابة، بل باعتباره جزءاً من بنية هجينة أكثر تعقيداً. جون سيغال، نائب الرئيس الأول للتسويق التجاري في مجموعة حلول العملاء لدى «دل تكنولوجيز»، قال في مقابلة خاصة مع «الشرق الأوسط» على هامش المؤتمر إن المسألة أصبحت تتعلق بـ«وضع عبء العمل المناسب مع النموذج المناسب في المكان المناسب». هذا المكان، باعتقاده، قد يكون جهازاً بجانب المكتب، أو مركز بيانات، أو الحافة، أو السحابة، وفق عوامل مثل الأداء، والأمن، والسيادة، والكلفة.

بهذا المعنى يصبح الذكاء الاصطناعي المؤسسي أقرب إلى خريطة توزيع للأحمال، لا إلى خدمة واحدة تعمل في مكان واحد. فبعض الاستخدامات قد تتطلب قدرات حوسبة ضخمة داخل مركز البيانات، وبعضها قد يبقى مناسباً للسحابة، بينما قد تحتاج أحمال أخرى إلى العمل قرب الموظف، أو فريق العمل، خصوصاً عندما تكون البيانات حساسة، أو عندما تصبح الكلفة السحابية متغيرة بشكل يصعب توقعه.

قلقُ الرموز

الكلفة كانت من أكثر النقاط حضوراً في حديث سيغال الذي اعتبر أنه مع انتشار «الوكلاء الأذكياء»، لا تتعلق المسألة فقط بسعر الرمز الواحد الذي يعالجه النموذج. حتى إذا انخفضت كلفة الرمز، فإن حجم الاستهلاك يرتفع بسرعة مع انتقال الذكاء الاصطناعي من الاستخدام الفردي إلى وكلاء يعملون لفترات طويلة، ويؤدون خطوات متعددة. يقول سيغال إن «كلفة الرمز تنخفض، لكن استهلاك الرموز يرتفع بشكل كبير»، ما يؤدي إلى «فواتير سحابية مرتفعة، ومفاجئة» لدى بعض العملاء.

ويستخدم سيغال تعبير «قلق الرموز» لوصف ما تواجهه فرق التطوير، والبحث. فكل تجربة جديدة، وكل وكيل جديد، وكل سير عمل إضافي قد يعني استهلاكاً أكبر عبر السحابة. وهنا يرى أن تشغيل بعض الأحمال محلياً يمنح هذه الفرق مساحة أوسع للتجربة. فبعد شراء محطة العمل، تصبح قادرة على توليد الرموز محلياً من دون الرسوم المتغيرة نفسها المرتبطة بالواجهات السحابية. ويصف سيغال أجهزة الكمبيوتر أو محطة العمل في هذا السياق بأنها «مولّد رموز مجاني» بعد امتلاكه، خصوصاً للمطورين، والباحثين الذين يحتاجون إلى تجربة متكررة على بيانات محلية.

جدوى التشغيل المحلي

تقول «دل» إن حل «Deskside Agentic AI» يمكن أن يحقق نقطة تعادل مع كلفة استخدام واجهات برمجة التطبيقات السحابية في فترة قد تصل إلى ثلاثة أشهر في بعض الحالات، وأن يخفض الإنفاق حتى 87 في المائة خلال عامين مقارنة باستخدام واجهات سحابية. لكن هذه الأرقام بحسب الشركة مبنية على افتراضات محددة تشمل نوع الأحمال، وكثافة الاستخدام، وتشغيل وكلاء على مدى أيام العمل، واستخدام نماذج مفتوحة الأوزان، واحتساب كلفة الطاقة، والدعم، والبنية. لذلك لا تعني الأرقام أن كل مؤسسة ستحقق النتيجة نفسها، بل تشير إلى أن بعض الأحمال المتكررة والمتوسطة إلى الكبيرة قد تصبح أكثر جدوى اقتصادياً عند تشغيلها محلياً. وفي حديث سيغال لـ«الشرق الأوسط»، ظهر هذا التمييز بوضوح، معتبراً أن السيناريو الذي اختبرته «دل» اعتمد على نماذج مفتوحة الأوزان لا تغادر فيها البيانات بيئة المؤسسة، وعلى نماذج في نطاق يقارب 130 مليار مُعالم، أو باروميتر، مع عدد من الوكلاء يعملون محلياً. ويعد سيغال أن الفكرة الأساسية أن المؤسسة لا تحتاج في كل مرة إلى العودة إلى السحابة لاستهلاك رموز مدفوعة، بل يمكن توليد هذه الرموز داخل بيئتها.

خريطة الأحمال

أشار سيغال إلى أن حجم النموذج وعدد الوكلاء وعدد المستخدمين المتزامنين، ومستوى التحكم الأمني، كلها عوامل تدخل في القرار. فالنماذج الصغيرة نسبياً، في حدود 13 مليار معالم، قد تعمل على أجهزة ذكاء اصطناعي شخصية. أما نماذج مفتوحة الأوزان أكبر، مثل نماذج في حدود 120 مليار معالم، فقد تعمل على محطة عمل. وفي المقابل، تبقى النماذج التأسيسية الأوسع والأحمال التي تخدم أعداداً كبيرة من المستخدمين أقرب إلى مراكز البيانات. هذا التفصيل مهم، لأنه يُخرج النقاش من تسويق عام لفكرة «أجهزة الذكاء الاصطناعي» إلى سؤال معماري أكثر دقة. فليست كل أجهزة الذكاء الاصطناعي متشابهة، وليست كل محطة عمل تعد بديلاً عن مركز البيانات. بعض الأحمال تناسب جهازاً شخصياً، وبعضها يحتاج إلى محطة عمل قوية، وبعضها لا يمكن تشغيله عملياً إلا في بنية مركزية، أو سحابية. لذلك يقول سيغال إن «دل» تحاول مساعدة العملاء على رسم خريطة للأحمال المختلفة، وتحديد المكان الأنسب لكل منها.

قربُ البيانات

يلفت سيغال إلى البيانات الحساسة التي لا تريد المؤسسة إخراجها من بيئتها، والأحمال التي تحتاج إلى أداء مرتفع، أو زمن استجابة منخفض، والحالات التي قد تعمل في اتصال ضعيف، أو من دون اتصال دائم بالإنترنت. كما تظهر السيادة على البيانات كعامل مؤثر، خصوصاً عندما تفرض الحوكمة أو المتطلبات التنظيمية بقاء بيانات معينة داخل بيئة محددة.

وتقول «دل» إن حلها الجديد يدعم نماذج تتراوح من 30 مليار مُعالم إلى تريليون، بحسب الجهاز، والحمل. وتشمل القائمة «Dell Pro Max with GB10» للنماذج الأصغر، والتجارب الفردية، و«Dell Pro Precision 9» لأحمال أكبر على محطات عمل مزودة بمعالجات «Intel Xeon 600» وما يصل إلى خمس وحدات «NVIDIA RTX PRO Blackwell Workstation Edition»، و«Dell Pro Max with GB300» المدعوم بشريحة «NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip» للأحمال الأكثر تطلباً.

أمن الوكلاء

إلى جانب العتاد، تراهن «دل» على طبقة برمجية لتشغيل الوكلاء، وحوكمتهم. وتصف «NVIDIA NemoClaw» بأنها حزمة مرجعية مفتوحة المصدر لتشغيل وكلاء دائمين على البنية المحلية، بينما توفر «NVIDIA OpenShell» بيئة تشغيل معزولة لبناء الوكلاء، واختبارهم، وحوكمتهم عبر «Dell AI Factory» من محطات العمل إلى خوادم «PowerEdge XE». هذه النقطة ليست تفصيلاً تقنياً هامشياً، لأن الذكاء الاصطناعي الوكيلي لا يكتفي بتقديم إجابة، بل قد يخطط، وينفذ، ويتفاعل مع أنظمة وسير عمل. لذلك يصبح الاختبار