الذكاء الاصطناعي الفيزيائي (Physical AI) واقعٌ فعلي، وهو أمر لا مفرّ منه، ولا يمكن أن يتوسّع إلا من خلال بنية تحتية لامركزية.

ثورة DePAI تقود هذا التحوّل، حيث تستبدل مزوّدي الخدمات السحابية التقليدية الهشّة والجشعة بشبكات ذكاء اصطناعي فيزيائي مفتوحة، معيارية، ولا مركزية — لتُطلق بذلك عصراً جديداً في عالم الروبوتات والأنظمة الذاتية.

أبرز النقاط:

• بحلول عام 2030، ستُشغّل أكثر من نصف الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أحمال العمل الخاصة بها عبر شبكات GPU لا مركزية، وليس على AWS أو Azure أو Google Cloud — مما يُمثّل انعكاسًا كاملًا للنموذج السائد حاليًا، وفرصة سوقية بقيمة 100 مليار دولار.

• يتوقّع المنتدى الاقتصادي العالمي أن سوق شبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) سينفجر من 20 مليار دولار اليوم إلى 3.5 تريليون دولار بحلول عام 2028 — أي بزيادة مذهلة تبلغ 6,000%.

• يُقدّر محللو Morgan Stanley أن صناعة الروبوتات الشبيهة بالبشر قد تُولّد ما يصل إلى 4.7 تريليون دولار من الإيرادات السنوية بحلول عام 2050، مع بيع أكثر من مليار وحدة في ذلك العام.

• أعلن الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، جنسن هوانغ، أن الروبوتات هي أكبر فرصة نمو للشركة بعد الذكاء الاصطناعي، متخيّلًا “مليارات الروبوتات، ومئات الملايين من المركبات الذاتية القيادة، ومئات الآلاف من المصانع الروبوتية.”

• منظومة DePAI مدعومة من مشاريع رائدة تشمل: Aethir وXMAQUINA وIoTeX وGEODNET وpeaq وelizaOS، مع تحالف AI Unbundled الذي يوفّر المعايير والقوة التشغيلية اللازمة لتحويل هذه الرؤية إلى واقع.

• الحوسبة السحابية المركزية غير قادرة بطبيعتها على تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي فيما يخص المعالجة في الزمن الحقيقي، وانخفاض زمن الاستجابة، والمرونة — مما يجعلها المحفّز الرئيسي لهذا التحوّل في البنية التحتية.

المحرّك الأساسي وراء هذا التحوّل بسيط: الحوسبة السحابية المركزية غير قادرة على تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي — أي أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُدرك وتفهم وتتفاعل مع العالم الحقيقي.

من المركبات الذاتية القيادة التي تتخذ قرارات في أجزاء من الثانية، إلى الروبوتات الجراحية التي تتطلّب دقة زمنية دون الميلي ثانية، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي تتطلب قدرات بنية تحتية لا تستطيع الأنظمة المركزية توفيرها من الأساس.

يشير تقاطع هذه الاتجاهات إلى أهم تحوّل في البنية التحتية منذ ظهور الإنترنت.

المحرّك الأساسي وراء هذا التحوّل واضح: الحوسبة السحابية المركزية غير قادرة على تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي — أي أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُدرك وتفهم وتتفاعل مع العالم الحقيقي.

بدءًا من المركبات ذاتية القيادة التي تتخذ قرارات في أجزاء من الثانية، ووصولًا إلى الروبوتات الجراحية التي تحتاج إلى دقة زمنية دون الميلي ثانية، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي تتطلب قدرات بنية تحتية لا تستطيع الأنظمة المركزية تلبيتها على نحو جوهري.

أزمة الحوسبة السحابية المركزية

لقد بلغت قيود البنية التحتية السحابية المركزية نقطة الانهيار. فقد تسببت أزمة النقص العالمي في وحدات معالجة الرسوميات (GPU) في خلق أزمة إمداد جعلت تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم مكلفًا بشكل يفوق قدرة معظم المؤسسات. شرائح NVIDIA H100، الضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، يتجاوز سعر الواحدة منها ٤٠٬٠٠٠ دولار، وتظل نادرة الوجود بشكل حرج. تواجه شركات الحوسبة السحابية الكبرى صعوبات في تلبية الطلب، حيث يضطر بعض العملاء إلى الانتظار لأشهر للحصول على وحدات GPU عالية الأداء.

أما الجانب الاقتصادي فليس أقل سوءًا. تفرض مزودات الخدمات السحابية أسعارًا مرتفعة على موارد GPU النادرة، ما يضع العديد من العملاء أمام قوائم انتظار طويلة للحصول على الوصول. وبالنسبة للمؤسسات التي تحتاج إلى معالجة ذكاء اصطناعي مستمرة، فإن هذه التكاليف تصبح غير قابلة للاستمرار. على سبيل المثال، سيارة ذاتية القيادة تعالج ٤ تيرابايت من بيانات المستشعرات يوميًا ستواجه فواتير حوسبة سحابية فلكية تجعل التوسع في الانتشار مستحيلاً اقتصاديًا.

وتُعد مشكلة الكمون (Latency) تحديًا أكثر جوهرية. تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي معالجة آنية بزمن استجابة يُقاس بالميلي ثانية. فقرارات الكبح الطارئ في السيارات ذاتية القيادة يجب أن تتم خلال ١ إلى ٥ ميلي ثانية لتفادي الحوادث. كذلك، تحتاج أنظمة الجراحة الروبوتية إلى استجابة لمسية (Haptic Feedback) تحت الميلي ثانية لتمكين الجراحين من الإحساس بمقاومة الأنسجة. هذه المتطلبات لا يمكن تحقيقها في الأنظمة السحابية المركزية، حيث تنتقل البيانات لمسافات مئات أو آلاف الكيلومترات للوصول إلى مراكز المعالجة.

كما أن مشكلات الموثوقية تفاقم هذه التحديات. فقد سجلت AWS وحدها ٢٧ انقطاعًا كبيرًا في عام ٢٠٢٣، أدت كل منها إلى تعطيل آلاف التطبيقات. أما في أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي التي تتحكم في البنية التحتية للعالم الحقيقي، فإن مثل هذه الانقطاعات لا تُعد مجرد مصدر إزعاج—بل قد تكون كارثية. ففشل مركزي واحد قد يؤدي إلى تعطيل متزامن للسيارات ذاتية القيادة، والروبوتات الصناعية، والأجهزة الطبية عبر مناطق كاملة.

ثورة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي (DePAI)

تُعالج بنية DePAI —الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي— هذه القيود الجذرية من خلال شبكات الحوسبة الموزعة التي تُقَرِّب القدرة المعالجة إلى حيث تكون الحاجة الفعلية لها. وبدلًا من الاعتماد على عدد قليل من مراكز البيانات الضخمة، تقوم شبكات DePAI بتجميع موارد الحوسبة من آلاف المشاركين المستقلين حول العالم، ما يُنشئ بنية تحتية مرنة ومنخفضة الكمون، مُحسَّنة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.

تُجسّد شركة Aethir هذا التحوّل بصفتها المشغّل لأكبر سحابة GPU لا مركزية في العالم. إذ تدير أكثر من ٤٣٥٬٠٠٠ وحدة معالجة رسومية من الطراز المؤسسي موزعة عبر أكثر من ٢٠٠ موقع في ٩٣ دولة، وتوفر طاقة حوسبة تزيد قيمتها عن ٤٠٠ مليون دولار أمريكي، مع الحفاظ على معدل تشغيل استثنائي يبلغ ٩٨٫٩٢٪. هذه البنية المعمارية الموزعة تقضي على نقاط الفشل الفردية التي تُعاني منها الأنظمة المركزية، بينما تُوفّر قربًا جغرافيًا يُقلل من زمن الاستجابة بشكل كبير. مشاريع مثل Gensyn و Holoworld AI تستفيد بنشاط من سحابة Aethir اللامركزية لتشغيل الذكاء الآلي وسير العمل العامل بالوكلاء اللحظي، ما يُبرهن على أن البنية التحتية اللامركزية تُوفّر النطاق، وزمن الوصول المنخفض، والمرونة المطلوبة لتطبيقات الروبوتات المتقدمة والذكاء الاصطناعي.

تحالف AI Unbundled، بقيادة IoTeX وGEODNET، يُوفّر المعايير والقدرة التشغيلية والجاذبية التعاونية اللازمة لتحويل رؤية DePAI إلى واقع. تُعد IoTeX منصة البلوكشين التي تبني منظومة مفتوحة للذكاء الفيزيائي، حيث تُحوّل البيانات من الشبكات الآلية الفيزيائية إلى ذكاء جمعي يُمكّن الآلات ووكلاء الذكاء الاصطناعي من التنسيق عبر بيانات موثوقة وفورية. تُتيح المنصة التحقق والتنسيق لأفعال الآلات من خلال بيانات لامركزية، وبنية تحتية لهويات الآلات، وأدلة بيانات في الزمن الحقيقي، وجسور موثوقة بين الأجهزة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والبلوكشين.

تُدير GEODNET أكبر شبكة تحديد مواقع دقيقة على السلسلة (On-Chain) في العالم، مع أكثر من ١٩٬٥٠٠ محطة قاعدية تُقدّم بيانات تحديد مواقع بدقة سنتيمترية على مستوى العالم. هذه الشبكة تُزوّد الروبوتات والمركبات الذاتية القيادة ببيانات موثوقة وغير قابلة للتلاعب، ضرورية للملاحة الدقيقة، وتشكيل أسراب متناسقة، والسلامة، والتنسيق—وكلها عناصر أساسية للآلات الذكية التي تعمل في العالم الواقعي.

XMAQUINA تُعزّز رؤية DePAI من خلال منظمتها المستقلة اللامركزية (DAO)، حيث تُمكّن مجتمعًا عالميًا من الوصول السائل إلى الشركات الروبوتية الخاصة الرائدة التي تطوّر الجيل القادم من الروبوتات البشرية (Humanoids). من خلال تجميع الموارد، تُديم DAO الاستثمار في الروبوتات والأتمتة، ما يضمن أن صعود الآلات الذكية يتشكل عبر الملكية المشتركة، والإبداع المشترك، والحكم المشترك. يُوفّر هذا النموذج وصولًا مبكرًا إلى شركات الذكاء الفيزيائي المؤثرة، ويُعارض احتكارات التقنية التقليدية، ويضمن ألا يتحكم كيان منفرد بقوة العمل الروبوتية في المستقبل.

peaq تعمل كحاسوب واقتصاد الآلة ونظام التشغيل الخاص بها، حيث تُتيح للأجهزة—من الحساسات إلى الروبوتات—التفاعل عبر هويات ذاتية السيادة، وإجراء المعاملات، وتقديم البيانات والخدمات عبر أسواق لامركزية. باعتبارها طبقة-١ (Layer-1)، تُوفّر peaq مشاريع DePAI بأدوات حيوية، مثل هويات الأجهزة السيادية، ومسارات الدفع، وأُطر التحقق من البيانات متعددة الطبقات، وزمن الآلة العالمي (Universal Machine Time). تمكّن المنصة الآلات من تنفيذ المعاملات وتقديم الخدمات بشكل مستقل، وتُقدّم طبقات عقود ذكية لـ DePAI، وDePINs، ومنظمات DAO، وتُمكّن من حشد بيانات التدريب من خلال DePINs—مما يُشغّل اقتصاد الآلات على كل طبقات البنية.

elizaOS تربط بين ثورة الوكلاء (Agents) والروبوتات من خلال تحويل الذكاء اللامركزي إلى تدفقات عمل في العالم الواقعي. وهي تُشغّل بالفعل وكلاء ذكاء اصطناعي عبر مجالات التمويل اللامركزي (DeFi)، والفرق، والإدارة، وتمتد بشكل طبيعي إلى مجال الروبوتات، حيث يجب على الأنظمة معالجة البيانات محليًا، وتنسيق المهام، والعمل دون الاعتماد على السحب المركزية الهشة. تُزوّد elizaOS الأجهزة بالسيادة والقدرة على اتخاذ القرار، ما يُمكّنها من التكيّف بشكل مستقل مع احتياجات المستخدم. وتُوسّع الإضافات (Plugins) هذه القدرات إلى التطبيقات الفيزيائية—فعلى سبيل المثال، يُوصل ملحق IoTeX الوكلاء بشبكات DePIN مثل محطات الطقس، ومصفوفات GNSS، وكواشف الحركة، لتحقيق إدراك وفعل آني وآمن. ومع elizaOS v2، تُتيح طبقة ذاكرة مشتركة الربط بين الوكلاء الفيزيائيين والرقميين، بينما تُوفّر البنية التحتية اللامركزية وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) الصلابة. ومن خلال جلب الوكلاء القائمين على الإضافات إلى العالم الفيزيائي، تُساعد elizaOS على فتح “آخر ميل” من DePAI: جعل الآلات ليست فقط ذكية، بل وكلائية، وتعاونية، وغير خاضعة للإذن. هذه الرؤية تستند إلى شراكة طويلة الأمد مع Aethir، التي تُوفّر سحابة GPU لا مركزية قابلة للتوسع، وذات زمن استجابة منخفض، تُغذي بناة الأنظمة عبر نظام elizaOS البيئي.

المزايا الاقتصادية مشجعة للغاية. تُلغي شبكات DePAI هامش الربح الذي تفرضه السحب المركزية، ما يُتيح معاملات مباشرة من نظير إلى نظير بين مستخدمي الذكاء الاصطناعي ومزوّدي البنية التحتية. تُولّد الحوافز القائمة على التوكنات أسعارًا قائمة على السوق تعكس العرض والطلب الفعلي، بدلًا من استراتيجيات التسعير الخاصة بالشركات. عندما يزداد الطلب، ترتفع مكافآت التوكنات، مما يجذب المزيد من نشر البنية التحتية. وعندما يتجاوز العرض الطلب، تنخفض الأسعار، مما يُوفّر وفورات في التكاليف للمستخدمين.

الفوائد التقنية تتجاوز الجانب الاقتصادي. يظهر التوزيع الجغرافي بشكل طبيعي نتيجة المشاركة العالمية في الشبكات المحفزة بالتوكنات، مما يضع قدرة المعالجة أقرب إلى أجهزة الذكاء الفيزيائي. يمكن نشر العقد الطرفية في نفس المدن، أو المباني، أو حتى الغرف التي تعمل بها الأنظمة المدعومة، ما يُلغي تقريبًا تأخيرات الشبكة. وتُوفّر البنية الموزعة التكرار والمرونة اللازمين لضمان استمرارية التشغيل حتى عند فشل بعض العقد.

التحول الواقعي

إن تأثير بنية DePAI التحتية يمتد إلى ما هو أبعد من القدرات التقنية ليُحوّل بشكلٍ جذري الطريقة التي نعيش ونعمل بها. إن رؤية جنسن هوانغ لفرصة روبوتية بقيمة عدة تريليونات من الدولارات أصبحت تتحقق، حيث تعمل NVIDIA نحو تحقيق “مليارات من الروبوتات، ومئات الملايين من المركبات ذاتية القيادة، ومئات الآلاف من المصانع الروبوتية”، مدعومةً ببنية تحتية لامركزية تجعل النشر الواسع النطاق ممكنًا من الناحية الاقتصادية.

في مجال رعاية المسنين، يمكن للروبوتات البشرية التي تعمل من خلال شبكات DePAI أن توفّر مراقبة ومساعدة على مدار الساعة، مما يتيح لكبار السن الحفاظ على استقلاليتهم مع تقليل الأعباء على أنظمة الرعاية الصحية. يمكن لهذه الرفقاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي اكتشاف الحالات الطبية الطارئة، والمساعدة في الأنشطة اليومية، وتقديم التفاعل الاجتماعي — وكل ذلك أثناء معالجة البيانات الصحية الحساسة محليًا من خلال بنية تحتية لامركزية تحفظ الخصوصية وتضمن الموثوقية.

أما في قطاع اللوجستيات، فالتحول لا يقل عمقًا. تتطلب المركبات ذاتية القيادة معالجة فورية لتدفقات ضخمة من بيانات أجهزة الاستشعار — إذ ينفّذ نظام القيادة الذاتية الكاملة من تسلا أكثر من 36 تريليون عملية في الثانية، ويُعالج تيرابايتات من البيانات لاتخاذ قرارات الملاحة في أجزاء من الثانية. توفّر شبكات DePAI هذه القدرة الحوسبية محليًا، مما يقضي على الكمون الذي يجعل المعالجة عبر السحابة المركزية غير ممكنة في الوظائف الحيوية المتعلقة بالسلامة.

أما في مجال التصنيع، فهو يشهد اعتمادًا متسارعًا للروبوتات التعاونية التي يجب أن تعمل بأمان إلى جانب العمال البشر. تتطلب هذه الأنظمة معالجة فورية للبيانات البصرية والحسية وبيانات البيئة، أثناء التنسيق مع آلات أخرى. تُمكّن بنية DePAI التحتية قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة في مجالات مثل مراقبة الجودة، والصيانة التنبؤية، وأنظمة الإنتاج المرنة التي يمكنها التكيّف مع المتطلبات المتغيّرة دون تدخل بشري.

تُعدّ الفرصة السوقية استثنائية. فمن المتوقّع أن يرتفع سوق وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لمراكز البيانات عالميًا من ١٢٠ مليار دولار في عام ٢٠٢٥ إلى ٢٢٨ مليار دولار بحلول عام ٢٠٣٠، في حين سيشهد سوق GPU كخدمة (GPU-as-a-Service) قفزة من ٨٫٨ مليار دولار إلى ٢٦٫٦ مليار دولار خلال نفس الفترة. ومع تحوّل الحلول اللامركزية إلى خيارات منافسة من حيث التكلفة وأسهل في التكامل، سيتجه مصنعو ومشغلو الروبوتات تدريجيًا بعيدًا عن مزوّدي الحوسبة السحابية التقليديين، خصوصًا لأعباء العمل اللحظية والحساسة التي تتطلب مرونة فائقة، وزمن استجابة منخفض، وسيادة بيانات عالية.

يتماشى هذا التحوّل مع نظرة Mordor Intelligence التي تُظهر أن سوق الذكاء الاصطناعي في قطاع الروبوتات سينمو من ٢٥٫٠٢ مليار دولار إلى ١٢٦٫١٣ مليار دولار بحلول عام ٢٠٣٠، مع تصدّر آسيا للمشهد كأكبر وأسرع سوق نموًا بمعدل نمو سنوي مركّب ١٣٫١٠٪.

تجاوز المقاومة

يواجه مسار الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي ثلاث تحديات حاسمة يعمل نظام DePAI بنشاط على معالجتها.

تمثل تعقيدات التنسيق العقبة الفنية الأكبر. يجب على المنظمات المستقلة اللامركزية (DAOs) وشبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePINs) حل مشكلات معقدة تتعلق بالحوكمة، والأمن، والمعايير لتنسيق عمل آلاف المشاركين المستقلين. ويعالج تحالف الذكاء الاصطناعي غير المجمّع (AI Unbundled Alliance) هذه المشكلة من خلال وضع معايير موحدة وأطر تشغيلية تتيح التوافق السلس بين الشبكات والتطبيقات المختلفة.

تشكل المقاومة الشديدة من الجهات الراسخة تحديًا استراتيجيًا. ستقوم الاحتكارات السحابية والمؤسسات التقليدية بالدفع بعنف لمواجهة هذا التحول، خوفًا من فقدان السيطرة والإيرادات. تدرك عمالقة الحوسبة المركزية أن البنية التحتية اللامركزية تهدد نماذج أعمالهم القائمة على الاستئجار، وسوف يستخدمون السيطرة التنظيمية، والتسعير التنافسي، والحواجز التقنية لتأخير التبني. ومع ذلك، فإن المزايا الأساسية لنظام DePAI—مثل انخفاض التكاليف، وتحسين الأداء، وزيادة المرونة—تخلق قوى سوقية تصب في نهاية المطاف في صالح الحلول اللامركزية.

تشتد الرقابة التنظيمية مع تصاعد المخاوف من استبدال العمال بالذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات الذاتية، مما يؤدي إلى مطالبات ملحّة بالإشراف. تكافح الحكومات في جميع أنحاء العالم لمعرفة كيفية تنظيم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها اتخاذ قرارات مستقلة تؤثر على سلامة الإنسان والتوظيف. إن الطبيعة اللامركزية لشبكات DePAI تعقّد الأساليب التنظيمية التقليدية، وتتطلب أطرًا جديدة توازن بين الابتكار والحماية.

رغم هذه التحديات، فإن التحالف بين الشبكات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الفيزيائي يمثل أفضل رهان للعالم لتجنب مستقبل تهيمن عليه الاحتكارات، والمراقبة، والقيود التي تفرضها شركات التكنولوجيا العملاقة. الاقتصاد الآلي المفتوح سيتحرك بسرعة أكبر، وسيصبح أكثر أمانًا، وسيوفر قيمة أكبر للمجتمع—لكن فقط إذا فازت Web3 في هذه المعركة الحاسمة.

مستقبل البنية التحتية

الذكاء الاصطناعي الفيزيائي موجود بالفعل—وينمو بسرعة—لكن البنية التحتية اللامركزية وحدها هي القادرة على دعم النطاق والسرعة والمرونة التي يتطلبها مستقبلنا الروبوتي. ثورة DePAI، التي يقودها اتحاد قوي من مشاريع مثل Aethir وXMAQUINA وIoTeX وGEODNET وpeaq وتحالف الذكاء الاصطناعي غير المجمّع (AI Unbundled Alliance)، تُشكّل واقعًا جديدًا حيث تمتلك البشرية وتُدير وتستفيد من الذكاء الفيزيائي الموثوق المنتشر في كل مكان.

التحوّل من البنية التحتية المركزية إلى اللامركزية لا يُعد مجرد ترقية تقنية—بل هو إعادة تصور جوهرية للطريقة التي نبني بها أنظمة الذكاء الاصطناعي وننشرها للتفاعل مع العالم الفيزيائي. لا توفّر شبكات DePAI القدرة الحاسوبية فقط؛ بل تُنشئ بنية تحتية ديمقراطية ومرنة، مملوكة ومُشغّلة من قِبل المجتمعات، وليس الشركات.

السؤال لم يعُد “هل” بل كم سيكون سريعًا تخلّصنا من عنق الزجاجة في الحوسبة، ودخولنا عصر الروبوتات المفتوحة وغير المقيدة. الشركات التي تدرك هذا التحول الجذري مبكرًا ستكسب أفضلية تنافسية كبيرة، في حين أن أولئك الذين يظلون معتمدين على البنية التحتية المركزية سيجدون أنفسهم أكثر تهميشًا مع انتقال فرصة السوق البالغة 100 مليار دولار نحو الشبكات اللامركزية.