خطت الإمارات خطوة جديدة في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي، مع إطلاق معهد النماذج التأسيسية (IFM) التابع لجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي في أبوظبي، ستة نماذج للذكاء الاصطناعي تحت اسم «K2 Horizon»، في مبادرة تستهدف إتاحة النماذج بصورة مفتوحة على نطاق واسع، بما يشمل أوزان النماذج والشيفرة البرمجية وبيانات التدريب والمنهجيات المستخدمة في تطويرها.

وأعلن المعهد إطلاق المجموعة في 3 سبتمبر 2026، موضحًا أن النماذج تتراوح في حجمها بين 0.9 مليار و375 مليار معامل، لتغطي نطاقًا واسعًا من الاستخدامات، بدءًا من الأجهزة محدودة الموارد مثل الساعات والنظارات، مرورًا بالهواتف والأجهزة الشخصية، وصولًا إلى الخوادم المحلية وأنظمة الذكاء الاصطناعي المخصصة للمؤسسات.

وتكتسب الخطوة أهمية تتجاوز مجرد إطلاق مجموعة جديدة من النماذج، لأنها تعكس محاولة إماراتية للانتقال من الاستثمار في البنية التحتية للحوسبة واستقطاب شركات التكنولوجيا إلى المشاركة في إنتاج النماذج الأساسية نفسها، وهي الطبقة التي أصبحت تمثل قلب المنافسة العالمية في الذكاء الاصطناعي.

ستة نماذج من الساعة إلى المؤسسات الكبرى

تختلف نماذج «K2 Horizon» في الحجم والقدرات، بما يسمح باستخدامها في بيئات حوسبة متباينة.

ويبدأ نطاق المجموعة بنموذج يبلغ حجمه 0.9 مليار معامل، صُمم للعمل في بيئات شديدة القيود مثل الساعات والنظارات والأجهزة الطرفية الصغيرة.

وتضم المجموعة كذلك نموذجي 3.7 مليار و7 مليارات معامل، مع التركيز على تشغيل قدرات متقدمة على الهواتف والأجهزة التي تعمل مباشرة على الجهاز، دون الحاجة بالضرورة إلى الاعتماد الكامل على مراكز البيانات السحابية.

وفي الفئات الأكبر، توفر المجموعة نموذجًا كثيفًا بحجم 32 مليار معامل، ونموذجًا آخر بتصميم متفرق بحجم 36 مليار معامل، يستهدف الاستخدام المحلي والخوادم داخل المؤسسات.

أما أكبر نماذج المجموعة فيبلغ 375 مليار معامل، وهو موجه إلى الاستخدامات المؤسسية واسعة النطاق.

ويقول المعهد إن المجموعة مصممة للتعامل مع مهام تشمل الاستدلال والرياضيات والبرمجة والمهام الوكيلة «Agentic Tasks»، مع تحقيق النماذج الأصغر، بحسب المعهد، مستويات متقدمة من الأداء ضمن فئاتها الحجمية.

لماذا تثير كلمة «مفتوحة بالكامل» كل هذا الاهتمام؟

الفرق الأساسي في مبادرة أبوظبي لا يتعلق فقط بإتاحة النماذج أمام المستخدمين.

فالكثير من مشروعات الذكاء الاصطناعي التي توصف بأنها «مفتوحة» تتيح أوزان النموذج أو واجهات استخدامه، بينما تظل تفاصيل مهمة تتعلق ببيانات التدريب والمنهجيات والشيفرة الداخلية غير متاحة بالكامل.

أما «K2 Horizon» فتُطرح، بحسب المعهد، مع الأوزان والشيفرة وبيانات التدريب والمنهجية ومواد التطوير الوسيطة، وهو ما يسمح للباحثين بفهم عملية تطوير النموذج بدرجة أكبر، وإعادة إنتاجه أو تعديله وتكييفه وفق احتياجاتهم.

وهذا الجانب هو الذي أعطى إطلاق المجموعة أهمية خاصة في مجتمع الذكاء الاصطناعي.

فكلما زادت المعلومات المتاحة حول كيفية بناء النموذج وتدريبه، أصبح من الأسهل على الباحثين تقييمه واختباره وتحديد نقاط القوة والضعف فيه، بدل التعامل معه باعتباره «صندوقًا أسود».

من شراء القدرة الحوسبية إلى إنتاج التكنولوجيا

خلال السنوات الأخيرة، ركزت الإمارات بصورة كبيرة على بناء البنية التحتية اللازمة للذكاء الاصطناعي، واستقطاب الاستثمارات والشركات والمواهب، وتطوير قدرات الحوسبة ومراكز البيانات.

لكن امتلاك مراكز بيانات ضخمة أو الوصول إلى أحدث شرائح الذكاء الاصطناعي لا يعني بالضرورة امتلاك التكنولوجيا الأساسية.

فالقدرة الاستراتيجية في هذا المجال تمتد من الشرائح ومراكز البيانات إلى البيانات والخوارزميات والنماذج والباحثين والمواهب والبرمجيات.

ومن هنا تكتسب مبادرة أبوظبي أهميتها.

فإطلاق ستة نماذج أساسية وإتاحة عناصر تطويرها للباحثين يمثل محاولة لبناء قدرة محلية في طبقة أكثر عمقًا من سلسلة القيمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

وتقول «رويترز» إن هذه الخطوة تأتي في إطار طموح الإمارات إلى ترسيخ موقعها بوصفها لاعبًا عالميًا في الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد سوق لاستضافة التقنيات التي تنتجها الشركات العالمية.

معهد النماذج التأسيسية.. الذراع البحثية للمشروع

ويقف وراء المشروع معهد النماذج التأسيسية التابع لجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي.

ويهدف المعهد إلى تطوير أبحاث ونماذج في مجال النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي، وهي النماذج واسعة النطاق التي يمكن استخدامها كأساس لتطبيقات متعددة.

وتعكس تسمية «K2 Horizon» طبيعة المشروع؛ فالمجموعة ليست نموذجًا واحدًا موجهًا إلى مهمة محددة، وإنما عائلة من النماذج بأحجام مختلفة يمكن توزيعها على بيئات استخدام متعددة.

ويمنح هذا التصميم المشروع ميزة عملية مهمة؛ فليس كل مستخدم يحتاج إلى نموذج ضخم يعمل في مركز بيانات، إذ يمكن أن تكون النماذج الأصغر أكثر أهمية للتطبيقات التي تتطلب العمل على الهاتف أو الجهاز الطرفي.

الذكاء الاصطناعي ينتقل إلى الأجهزة

من أبرز جوانب المشروع تركيزه على النماذج الصغيرة.

فالنموذج الذي يبلغ حجمه 0.9 مليار معامل يستهدف بيئات شديدة القيود، بينما صُممت نماذج 3.7 و7 مليارات معامل لتطبيقات الأجهزة المحمولة وغيرها من الاستخدامات التي تتطلب تشغيل الذكاء الاصطناعي مباشرة على الجهاز.

ويمثل هذا الاتجاه تحولًا مهمًا في الصناعة.

فالمنافسة لم تعد تدور فقط حول من يستطيع بناء أكبر نموذج ممكن، وإنما أيضًا حول من يستطيع تشغيل قدرات الذكاء الاصطناعي بكفاءة على أجهزة أصغر وباستهلاك أقل للموارد.

وهذا يفتح الباب أمام تطبيقات في الأجهزة القابلة للارتداء، والسيارات، والهواتف، والأنظمة الصناعية، والأجهزة الطبية وغيرها.

وفي الطرف الآخر.. نموذج بـ375 مليار معامل

في المقابل، تستهدف المجموعة المؤسسات التي تحتاج إلى قدرات حوسبية ضخمة.

ويبلغ أكبر نماذج «K2 Horizon» حجمًا قدره 375 مليار معامل، ما يجعله موجهًا إلى الاستخدامات المؤسسية واسعة النطاق.

وبذلك تغطي المجموعة طرفي السوق تقريبًا: نماذج صغيرة يمكن تشغيلها على أجهزة محدودة الموارد، ونماذج ضخمة يمكن استخدامها في البيئات المؤسسية ومراكز البيانات.

وهذا التنوع يعكس توجهًا مختلفًا عن إطلاق نموذج واحد ضخم ومحاولة استخدامه في كل الحالات. فإن الاختيار الإماراتي للمصدر المفتوح يحمل بعدًا استراتيجيًا أيضًا.

فإتاحة النموذج وبيانات التدريب والشيفرة والمنهجية يمكن أن تساعد في بناء مجتمع عالمي من الباحثين والمطورين حول المشروع.

وإذا استخدم باحثون في جامعات ومؤسسات خارج الإمارات هذه النماذج وأجروا عليها اختبارات أو طوروا نسخًا جديدة منها، فإن القيمة العلمية للمشروع قد تتجاوز حدود أبوظبي.

وهنا يمكن أن يتحول الانفتاح من قرار تقني إلى أداة لبناء النفوذ العلمي والتكنولوجي.

فالجامعات والمختبرات التي تستخدم نموذجًا معينًا قد تصبح جزءًا من النظام البيئي المحيط به، بما يخلق علاقات بحثية وتكنولوجية طويلة الأمد.

لكن إطلاق نماذج مفتوحة لا يعني تلقائيًا أنها ستتفوق على النماذج التجارية الكبرى.

فالسوق العالمية تضم نماذج متقدمة تطورها شركات ومختبرات ضخمة، وتملك هذه الجهات موارد هائلة للتدريب والتطوير والتحديث المستمر.

لذلك فإن التحدي أمام «K2 Horizon» لن يكون فقط إثبات القدرة على إطلاق نموذج كبير، وإنما إثبات جودة الأداء وقابلية الاستخدام والاستمرارية.

كما أن نجاح المشروع سيعتمد على مدى تبني الباحثين والمطورين له، وعلى قدرة النماذج على المنافسة في الاستخدامات الفعلية، وليس فقط في الاختبارات المعيارية.

البيانات.. القوة والتحدي في الوقت نفسه

وتأتي إتاحة بيانات التدريب باعتبارها واحدة من أكثر نقاط المشروع حساسية.

فإتاحة البيانات تجعل عملية التدريب أكثر قابلية للفحص وإعادة الإنتاج، لكنها في الوقت نفسه ترفع أهمية الأسئلة المتعلقة بمصدر البيانات وجودتها وحقوق استخدامها، وكذلك آليات تنقيتها وحمايتها.

كما أن الانفتاح الكامل نسبيًا يفرض تحديات تتعلق بالسلامة وإمكانية إساءة استخدام النماذج.

فكلما أصبحت النماذج متاحة أمام عدد أكبر من المستخدمين، زادت الحاجة إلى أدوات واضحة للتقييم والاختبار، خصوصًا عندما تستخدم النماذج في البرمجة أو تنفيذ المهام بصورة شبه مستقلة.

ولهذا فإن نجاح النموذج المفتوح لا يعتمد على الشيفرة والبيانات فقط، وإنما على الحوكمة والتوثيق وآليات التقييم أيضًا.

الخليج يدخل مرحلة جديدة من المنافسة

وتضع هذه الخطوة الإمارات في قلب منافسة خليجية أوسع على الذكاء الاصطناعي.

فدول المنطقة تتسابق على إنشاء مراكز البيانات، واستقطاب الشركات العالمية، وتطوير البنية التحتية، وتوفير الطاقة والحوسبة اللازمة لتشغيل النماذج الضخمة.

لكن إطلاق «K2 Horizon» يضيف مستوى آخر للمنافسة.

فالمعادلة لم تعد فقط: من يملك أكبر مركز بيانات؟

بل أصبحت أيضًا: من يستطيع إنتاج النماذج والبيانات والأبحاث والكوادر التي تجعل هذه البنية التحتية ذات قيمة؟

ومن هذه الزاوية، يمكن النظر إلى المشروع باعتباره محاولة للانتقال من «امتلاك البنية التحتية» إلى «امتلاك جزء من المعرفة التي تعمل عليها البنية التحتية».

لماذا يمثل المشروع أهمية للإمارات؟

تملك الإمارات عددًا من المقومات التي يمكن أن تساعدها في هذا المسار، من بينها القدرة على الاستثمار طويل الأجل، والبنية التحتية الرقمية، واستقطاب الباحثين، وإقامة شراكات دولية.

لكن بناء صناعة ذكاء اصطناعي مستدامة يحتاج إلى أكثر من التمويل.

فالنجاح يتطلب منظومة بحثية قادرة على إنتاج المعرفة بصورة مستمرة، وجامعات قادرة على تخريج الباحثين والمهندسين، وشركات تستطيع تحويل الأبحاث إلى منتجات، وسوق محلية قادرة على استيعاب هذه المنتجات.

ولهذا فإن الاختبار الحقيقي لـ«K2 Horizon» يبدأ بعد الإطلاق، وليس عنده.

من البحث إلى الاقتصاد

إذا تمكنت الإمارات من ربط النماذج الجديدة بالقطاع الحكومي والجامعات والشركات، فقد تتحول المبادرة إلى منصة لتطوير تطبيقات محلية في مجالات متعددة.

ومن بين المجالات المحتملة الصناعة والخدمات المالية والتعليم والصحة والأمن السيبراني والخدمات الحكومية.

لكن تحقيق هذه النتيجة يحتاج إلى تطوير منظومة كاملة حول النماذج، تشمل أدوات المطورين، وواجهات الاستخدام، والدعم الفني، وآليات التقييم، والتحديث المستمر.

فالنموذج وحده لا يصنع صناعة.

الصناعة تحتاج إلى نظام بيئي يضم النموذج والمطور والباحث والمستخدم والبنية التحتية والاستثمار.

سباق عالمي مفتوح

وتأتي خطوة أبوظبي في وقت يتغير فيه شكل المنافسة العالمية على الذكاء الاصطناعي.

فالولايات المتحدة لا تزال تضم عددًا كبيرًا من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي، بينما تطور الصين نماذج قوية وتدفع باتجاه توسيع منظومة الذكاء الاصطناعي المحلية، في حين تحاول دول أخرى بناء قدراتها الوطنية أو التخصص في مجالات محددة.

وفي هذا المشهد، لا تحتاج الإمارات بالضرورة إلى منافسة الولايات المتحدة والصين في كل شيء.

بل قد يكون المسار الأكثر واقعية هو التركيز على مجالات تستطيع فيها بناء ميزة نسبية، مثل النماذج المفتوحة، والذكاء الاصطناعي متعدد اللغات، والتطبيقات الحكومية والصناعية، والبنية التحتية للحوسبة، وربط آسيا والشرق الأوسط بالأسواق العالمية.

هل تستطيع أبوظبي تحويل الانفتاح إلى نفوذ؟

هذه هي النقطة الأهم في المشروع. إذا بقيت النماذج مجرد إنجاز بحثي، فستكون قيمتها محدودة نسبيًا.

أما إذا تحولت إلى نماذج يستخدمها الباحثون والمطورون والشركات حول العالم، وظهرت حولها تطبيقات وأبحاث وتحسينات جديدة، فإن أبوظبي يمكن أن تصبح جزءًا من البنية العالمية لتطوير الذكاء الاصطناعي.

وهنا تتحول استراتيجية «المصدر المفتوح» إلى أداة نفوذ ناعم.

فبدل أن يكون المستخدم مضطرًا إلى شراء نموذج من شركة أجنبية مغلقة، يصبح أمامه نموذج مفتوح يمكنه فحصه وتعديله وتطويره، وهو ما قد يخلق مجتمعًا دوليًا من المستخدمين والباحثين حول المشروع الإماراتي.

 ويمكن اجمال القول فى هذا الموضوع بأن مايمثله إطلاق «K2 Horizon»   يعد تطورًا مهمًا في استراتيجية الإمارات للذكاء الاصطناعي، ليس لأن أبوظبي أطلقت ستة نماذج جديدة فحسب، وإنما لأنها اختارت إتاحة طبقات واسعة من عملية تطويرها، بما يشمل الأوزان والشيفرة وبيانات التدريب والمنهجيات.

وتغطي المجموعة نطاقًا واسعًا من الاستخدامات، من الأجهزة الصغيرة وصولًا إلى الأنظمة المؤسسية الضخمة، مع أحجام تبدأ من 0.9 مليار معامل وتصل إلى 375 مليارًا.

والرسالة الأوسع التي يحملها المشروع هي أن المنافسة الإماراتية في الذكاء الاصطناعي تنتقل إلى مرحلة جديدة: من بناء البنية التحتية واستقطاب التكنولوجيا إلى محاولة إنتاج التكنولوجيا الأساسية نفسها.

لكن النجاح لن يقاس بعدد المعاملات أو بحجم النماذج، وإنما بقدرة الإمارات على بناء مجتمع بحثي ومطورين وشركات حول هذه النماذج، وتحويل الانفتاح العلمي إلى استخدام اقتصادي وتأثير عالمي.

وبالتالي، فإن «K2 Horizon» قد يكون أكثر من إطلاق تقني جديد؛ فقد يكون محاولة أبوظبي للانتقال من موقع المستثمر في الذكاء الاصطناعي إلى موقع المنتج والمساهم في تشكيل مستقبله.