مصانع الذكاء الاصطناعي تشعل سباقًا عالميًا باستثمارات 1.7 تريليون دولار

تتصدر مصانع الذكاء الاصطناعي المشهد التكنولوجي العالمي باعتبارها أحد المحركات الرئيسية للمرحلة المقبلة من التحول الرقمي، في ظل سباق متسارع بين الدول والشركات الكبرى لتطوير بنية تحتية قادرة على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وسط تقديرات لحجم الاستثمارات العالمية المرتقبة في هذا القطاع تصل إلى نحو 1.7 تريليون دولار.

وأكد خبراء ومسؤولو شركات التكنولوجيا العالمية أن المنافسة في صناعة الذكاء الاصطناعي لم تعد تقتصر على تطوير الخوارزميات والنماذج الذكية، وإنما امتدت إلى امتلاك قدرات حوسبية فائقة، وشبكات عالية الأداء، وأنظمة تخزين متطورة، ومنظومات متكاملة لإدارة البيانات وحمايتها، بما يسمح بتحويل الابتكارات التقنية إلى تطبيقات تجارية قابلة للتوسع والاستدامة.

جاء ذلك خلال ندوة متخصصة تناولت مستقبل مصانع الذكاء الاصطناعي والسباق العالمي لبناء البنية التحتية اللازمة لإنتاج تقنيات المستقبل، ضمن فعاليات معرض ومؤتمر القاهرة الدولي للتكنولوجيا للشرق الأوسط وأفريقيا Cairo ICT 2026.

وسلطت المناقشات الضوء على التحديات التي تواجه المؤسسات والشركات الناشئة عند الانتقال من مرحلة اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التشغيل التجاري الفعلي، إلى جانب أهمية جاهزية البيانات وتكامل مراكز الحوسبة والتخزين والشبكات، وتعزيز حماية المنشآت الحيوية من الهجمات السيبرانية.

كما حذر المشاركون من أن تأخر المؤسسات في تطوير استراتيجيات واضحة للتحول الذكي قد يؤدي إلى تراجع قدرتها التنافسية خلال السنوات المقبلة، مؤكدين أن نجاح مشروعات الذكاء الاصطناعي يعتمد على تكامل التكنولوجيا والكوادر البشرية والبنية التحتية والأمن الرقمي.

Dell Technologies: البنية التحتية تعرقل توسع الشركات الناشئة

أدار الندوة المهندس عمرو النجار، مدير أول لقنوات البيع والحلول الفنية المسبقة لمنطقة وسط وشرق أوروبا والشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا بشركة Dell Technologies، الذي أكد أن عددًا كبيرًا من الشركات الناشئة العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي يواجه تحديات تحول دون الانتقال من مرحلة إثبات الكفاءة إلى التشغيل التجاري واسع النطاق.

وأوضح أن هذه الشركات قد تنجح في تطوير نماذج وخوارزميات قادرة على تحقيق النتائج المطلوبة خلال الاختبارات الأولية، لكنها تواجه عقبات عند محاولة تشغيل التطبيقات بصورة مستمرة أو توسيع نطاق استخدامها لخدمة أعداد أكبر من العملاء.

وأشار إلى أن المشكلة الرئيسية لا تكمن بالضرورة في كفاءة الخوارزميات أو قدرات النماذج المستخدمة، وإنما ترتبط في كثير من الحالات بطبيعة البنية التحتية التقليدية التي تعتمد عليها الشركات.

وأضاف أن الانتقال من مرحلة إثبات المفهوم أو الكفاءة Proof of Concept (PoC) إلى الإنتاج الفعلي يتطلب قدرات تكنولوجية مختلفة، تضمن استقرار التشغيل وتكامل الأنظمة وسرعة معالجة البيانات.

وأكد أن عدم جاهزية البنية التحتية قد يحول دون الاستفادة التجارية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حتى عندما تكون النماذج المستخدمة قادرة على تقديم نتائج جيدة خلال مراحل الاختبار.

من إثبات المفهوم إلى الإنتاج التجاري واسع النطاق

شدد عمرو النجار على أن التغلب على تحديات التوسع يستلزم الانتقال إلى مفهوم مصانع الذكاء الاصطناعي AI Factories، الذي يقوم على بناء منظومة تكنولوجية متكاملة تجمع مختلف المكونات اللازمة لتشغيل التطبيقات الذكية.

وأوضح أن هذه المنظومة تعتمد على التنسيق بين قدرات الحوسبة Compute، وأنظمة التخزين Storage، والبنية الشبكية Networking، وخطوط تدفق البيانات Data Pipelines، بما يتيح إدارة جميع المكونات داخل بيئة تشغيلية موحدة.

وأشار إلى أن الاعتماد على أنظمة منفصلة أو ما يُعرف بالجزر التكنولوجية المعزولة Silos يؤدي إلى زيادة التعقيد وإبطاء عمليات التطوير والتشغيل، ويحد من قدرة المؤسسات على توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي.

وأكد أن التكامل بين المكونات المختلفة يسمح بتحسين استغلال الموارد، وتقليل العقبات التشغيلية، وتسهيل الانتقال من المشروعات التجريبية إلى التطبيقات التجارية المستدامة.

وأضاف أن Dell Technologies تركز على مساعدة المؤسسات في تصميم بنية تحتية مرنة وقابلة للتوسع، بما يتيح تطوير مشروعات الذكاء الاصطناعي وفقًا لاحتياجات الأعمال ومتطلبات النمو.

وأوضح أن الاعتماد على حلول البنية التحتية المتكاملة Integrated Infrastructure يمثل عاملًا رئيسيًا لتعزيز فرص نجاح هذه المشروعات وتحقيق العوائد الاستثمارية المستهدفة.

HPE: مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تختلف جذريًا عن المراكز التقليدية

من جانبه، أكد المهندس محمود عزت، استشاري حلول ما قبل البيع بشركة HPE، أن تصميم مراكز البيانات المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي يختلف بصورة جوهرية عن تصميم مراكز البيانات التقليدية أو البيئات السحابية المعتادة.

وأوضح أن تشغيل أحمال الذكاء الاصطناعي المتقدمة يتطلب بنية شبكية خاصة تعتمد على ما يُعرف بهندسة النسيج Fabric Architecture، التي تتيح الربط بين موارد المعالجة والحوسبة والتخزين بكفاءة عالية.

وأشار إلى أن البنية الأساسية لهذه المراكز تنقسم إلى ثلاثة مكونات رئيسية، تشمل نسيج وحدات معالجة الرسومات GPU Fabric، ونسيج الحوسبة Compute Fabric، ونسيج التخزين Storage Fabric.

وأكد أن هذه المكونات لا تعمل بصورة مستقلة، وإنما يجب تصميمها لتتكامل داخل منظومة واحدة قادرة على التعامل مع المتطلبات المرتفعة لمعالجة البيانات وتشغيل النماذج الذكية.

وأضاف أن نجاح مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي يعتمد على قدرتها على توفير اتصالات سريعة وفعالة بين وحدات المعالجة المختلفة، مع ضمان وصول البيانات إلى الموارد الحاسوبية والتخزينية بالسرعة المطلوبة.

هندسة Clos تتيح تشغيل آلاف معالجات الرسومات

وأوضح محمود عزت أن نسيج وحدات معالجة الرسومات يعتمد على هندسة شبكية تُعرف باسم Clos Architecture، وهي من التصاميم المستخدمة لبناء شبكات مترابطة قادرة على دعم التوسع الأفقي.

وأشار إلى أن هذه الهندسة تسمح للمؤسسات بزيادة عدد وحدات معالجة الرسومات المستخدمة في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بصورة تدريجية، وصولًا إلى آلاف المعالجات بدلًا من الاعتماد على أعداد محدودة.

وأضاف أن التوسع الأفقي Scale-out يمثل عنصرًا أساسيًا في بناء مصانع الذكاء الاصطناعي، خاصة مع ارتفاع متطلبات تشغيل النماذج المتقدمة والتعامل مع كميات ضخمة من البيانات.

وأكد أن زيادة عدد وحدات المعالجة يجب أن تتزامن مع تطوير الشبكات وأنظمة التخزين، حتى لا تتحول إحدى المكونات إلى عائق يحد من كفاءة المنظومة ككل.

وأشار إلى أن هذه البنية تساهم في تحويل مركز البيانات من مجموعة خوادم منفصلة إلى بيئة حوسبية مترابطة قادرة على تنفيذ المهام المعقدة بكفاءة أكبر.

نظام مركزي لإدارة الحوسبة والتخزين والشبكات

وشدد استشاري حلول ما قبل البيع بشركة HPE على أن إدارة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تتطلب أدوات متطورة للتنسيق والمراقبة والتحكم في مختلف مكونات البنية التحتية.

وأوضح أن وجود نظام مركزي للتنسيق Orchestrator يمثل ضرورة لإدارة موارد الحوسبة والتخزين والشبكات، وضمان عملها بصورة متكاملة.

وأشار إلى أن هذه الأنظمة تساعد على توزيع الموارد ومتابعة الأداء واكتشاف المشكلات التشغيلية، بما يعزز قدرة المؤسسات على الاستفادة من الاستثمارات الكبيرة في البنية التحتية.

وأضاف أن التعامل مع آلاف وحدات المعالجة والأنظمة المترابطة يتطلب مستوى مرتفعًا من الأتمتة، إلى جانب إمكانات دقيقة لمراقبة الأداء وضمان استمرارية التشغيل.

وأكد أن الهدف النهائي يتمثل في بناء منظومة حوسبية فائقة تعمل كوحدة واحدة، وتجمع بين المرونة والكفاءة وقابلية التوسع، بما يتناسب مع احتياجات التطبيقات الذكية المتقدمة.

Fortinet: تأمين البنية التحتية الحرجة أولوية للدول الناشئة

وفي محور الأمن السيبراني، أكد المهندس محمد عبد الفتاح، مدير التطوير بشركة Fortinet لمصر وشرق أفريقيا، أن حماية البنية التحتية الحرجة أصبحت أولوية استراتيجية للدول الناشئة، ومن بينها مصر، في ظل التوسع في التحول الرقمي واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل القطاعات الحيوية.

وأوضح أن القطاعات المرتبطة بالمرافق والنقل والتصنيع تعتمد على أنظمة تشغيل وتحكم تتطلب مستويات خاصة من الحماية، نظرًا لارتباطها المباشر باستمرارية الخدمات والعمليات الصناعية.

وأشار إلى أن تكنولوجيا التشغيل Operational Technology (OT) تختلف عن تكنولوجيا المعلومات التقليدية Information Technology (IT)، سواء من حيث طبيعة الأنظمة أو المخاطر المحتملة أو متطلبات التأمين.

فبينما تركز أنظمة تكنولوجيا المعلومات بصورة أساسية على معالجة البيانات وتخزينها وتداولها وحمايتها، ترتبط تكنولوجيا التشغيل بالتحكم في المعدات والعمليات التي تؤثر بصورة مباشرة في البيئة الفيزيائية للمنشآت.

وأكد أن هذا الاختلاف يفرض ضرورة تطوير حلول أمنية تتناسب مع طبيعة الأنظمة الصناعية، بدلًا من الاعتماد بصورة كاملة على أدوات الحماية المصممة لشبكات الحواسيب التقليدية.

وشدد على أن العنصر البشري يظل العامل الأكثر أهمية في بناء بيئة تشغيلية آمنة، مهما بلغت درجة تطور أدوات الحماية والتقنيات المستخدمة.

معايير IEC 62443 وNIST 800-82 لتعزيز الأمن الصناعي

استعرض محمد عبد الفتاح عددًا من الأطر والمعايير الدولية التي يمكن الاستفادة منها في تطوير مستويات الحماية داخل المنشآت الصناعية والبنية التحتية الحيوية.

وأشار إلى معيار IEC 62443، الذي يتناول متطلبات الأمن السيبراني لأنظمة الأتمتة والتحكم الصناعي، ويقدم إطارًا يساعد المؤسسات على إدارة المخاطر المرتبطة بهذه البيئات.

كما تطرق إلى معيار NIST SP 800-82، المرتبط بأمن تكنولوجيا التشغيل، والذي يوفر إرشادات بشأن حماية أنظمة التحكم والبيئات التشغيلية الصناعية.

وأوضح أن تطبيق المعايير المناسبة يساهم في تعزيز قدرة المؤسسات على تطوير استراتيجيات أمنية تتعامل مع طبيعة أصولها ومعداتها وعملياتها التشغيلية.

وأكد أن الأنظمة الصناعية تحتاج إلى بروتوكولات وحلول متخصصة قادرة على فهم الاتصالات والأوامر المستخدمة في تشغيل خطوط الإنتاج والتحكم في المعدات.

وأضاف أن الاعتماد على جدران الحماية التقليدية وحدها قد لا يكون كافيًا لتأمين هذه البيئات، إذ تتطلب بعض الأنظمة أدوات قادرة على تحليل بروتوكولات الأتمتة الصناعية وفهم طبيعة البيانات والأوامر المتبادلة.

وشدد على ضرورة اختيار الحلول الأمنية المناسبة وفقًا لمتطلبات كل منشأة، مع مراعاة احتياجات التشغيل والسلامة واستمرارية الخدمات.

الهجمات غير المباشرة تهدد المستشعرات وخطوط الإنتاج

حذر محمد عبد الفتاح من تنامي الاهتمام بما يُعرف بالهجمات السيبرانية غير المباشرة Indirect Attacks، التي تستهدف مكونات قد لا تحظى بالمستوى نفسه من المراقبة والحماية المخصص للخوادم والحواسيب التقليدية.

وأوضح أن بعض المهاجمين يتجهون إلى استهداف المستشعرات Sensors، ووحدات التحكم في خطوط الإنتاج، والأجهزة الذكية المتصلة بالأنظمة التشغيلية.

وأشار إلى أن هذه المكونات قد تمثل نقاط دخول محتملة إلى البيئات الصناعية إذا لم تُؤمّن بصورة مناسبة، خاصة مع تزايد الترابط بين الأنظمة التشغيلية وشبكات تكنولوجيا المعلومات.

وأكد أن المخاطر الناتجة عن هذه الهجمات لا تقتصر على الوصول غير المشروع إلى البيانات، وإنما قد تمتد إلى التأثير في العمليات التشغيلية والمعدات والخدمات الحيوية.

وأضاف أن المؤسسات مطالبة بتبني رؤية أمنية شاملة تشمل مختلف مكونات البنية التحتية، وعدم حصر جهود الحماية في الخوادم والأجهزة الأكثر وضوحًا داخل الشبكات.

وشدد على أن تطوير أنظمة الأمن الصناعي يجب أن يتم بالتوازي مع التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي والأجهزة المتصلة، لضمان عدم ظهور ثغرات جديدة نتيجة زيادة الاعتماد على التكنولوجيا.

حلول أمنية مدعومة بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالتهديدات

أكد مدير التطوير بشركة Fortinet أن مواجهة المخاطر السيبرانية المتصاعدة تتطلب الانتقال إلى منظومات حماية أكثر تكاملًا، تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل الأنشطة واكتشاف التهديدات.

وأوضح أن الحلول الأمنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي AI-based Solutions يمكن أن تساهم في التعرف المبكر على الأنماط غير المعتادة، وتحسين قدرة فرق الحماية على التعامل مع المخاطر المحتملة.

وأشار إلى أن الهدف من هذه المنظومات لا يقتصر على الاستجابة للهجمات بعد وقوعها، وإنما يمتد إلى تعزيز القدرة على التنبؤ بالمخاطر واتخاذ إجراءات استباقية للحد من آثارها.

وأكد أهمية تطبيق هذه الحلول داخل القطاعات الحيوية، نظرًا لما تمثله استمرارية التشغيل من ضرورة للحفاظ على الخدمات والأنشطة الاقتصادية.

وشدد على أن تكامل أدوات الحماية مع الخبرة البشرية والإجراءات التنظيمية يمثل أحد المتطلبات الأساسية لتعزيز أمن البنية التحتية الحرجة.

Everpure: المؤسسات المتأخرة في التحول الذكي تواجه خطر التراجع

من جانبه، أكد المهندس علي حسيب، المدير الإقليمي لشركة Everpure لمصر وليبيا، أن المؤسسات التي لا تبدأ في تطوير استراتيجيات واضحة للتحول الذكي خلال السنوات المقبلة قد تواجه تحديات كبيرة تهدد قدرتها على الاستمرار والمنافسة.

وأوضح أن تسارع التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي يفرض على الشركات إعادة تقييم بنيتها التكنولوجية ونماذج أعمالها، والاستعداد للاستفادة من التطبيقات الذكية في تطوير العمليات والخدمات.

وأشار إلى أن التحدي لا يتعلق فقط بشراء المعدات أو التوسع في قدرات الحوسبة، وإنما يرتبط بمدى جاهزية المؤسسات لاستخدام البيانات بصورة تحقق نتائج عملية وموثوقة.

وأضاف أن بعض المؤسسات ترتكب خطأ شائعًا عند التركيز بصورة كاملة على العتاد Hardware والبنية التحتية المادية، دون إيلاء الاهتمام الكافي للبيانات التي ستُستخدم داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

وأكد أن الاستثمار في الأجهزة والمعالجات المتقدمة قد لا يحقق العوائد المطلوبة إذا كانت بيانات المؤسسة غير منظمة أو غير جاهزة للاستخدام.

اكتشاف البيانات وتنقيتها الخطوة الأولى لبناء الذكاء المؤسسي

شدد علي حسيب على أن البداية الصحيحة لأي مشروع يعتمد على الذكاء الاصطناعي تتمثل في اكتشاف البيانات المتاحة داخل المؤسسة وتحديد أماكن وجودها عبر الأنظمة المختلفة.

وأوضح أن المعلومات قد تكون موزعة بين قواعد بيانات وتطبيقات تشغيلية ومنصات متعددة، وهو ما يتطلب حصرها وفهم طبيعتها قبل البدء في الاستفادة منها.

وأشار إلى أن المرحلة التالية تشمل توحيد البيانات وتنظيمها وتنقيتها، بما يضمن التخلص من المعلومات غير الدقيقة أو المكررة، وتهيئة مصادر معرفية أكثر موثوقية.

وأضاف أن جودة البيانات تؤثر بصورة مباشرة في جودة النتائج التي تقدمها تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ما يجعل عمليات الإعداد والتصنيف جزءًا أساسيًا من نجاح أي مشروع.

وأكد أن المؤسسات تحتاج إلى التعامل مع البيانات باعتبارها أصلًا استراتيجيًا، وليس مجرد معلومات مخزنة داخل أنظمة منفصلة.

وشدد على أن جاهزية البيانات تمثل شرطًا رئيسيًا للاستفادة الفعلية من مصانع الذكاء الاصطناعي، حتى مع توافر البنية التحتية والقدرات الحاسوبية اللازمة.

النماذج اللغوية جاهزة.. لكن القيمة الحقيقية في بيانات المؤسسات

أوضح علي حسيب أن نماذج اللغات الكبيرة Large Language Models (LLMs) أصبحت متاحة ويمكن للمؤسسات الاستفادة من قدراتها في تطوير تطبيقات متعددة.

وأشار إلى أن التحدي لم يعد بالضرورة في بناء نموذج لغوي جديد من البداية، وإنما في كيفية تزويد النماذج القائمة بالمعرفة الخاصة بالمؤسسة، بما يسمح بالحصول على نتائج تتناسب مع طبيعة أعمالها.

وأكد أن البيانات الداخلية المعززة والمنظمة تمثل مصدرًا رئيسيًا للقيمة المضافة، لأنها تتيح للأنظمة الذكية التعامل مع معلومات أكثر ارتباطًا بالاحتياجات التشغيلية الفعلية.

وأضاف أن نجاح المؤسسات في توظيف هذه النماذج يعتمد على قدرتها على تجهيز بياناتها وربطها بالتطبيقات المناسبة، مع الحفاظ على مستويات الحماية المطلوبة.

وتعكس هذه الرؤية أهمية الانتقال من التركيز على امتلاك التكنولوجيا إلى بناء القدرات المؤسسية اللازمة للاستفادة منها وتحويلها إلى نتائج عملية.

Silicon 21: شركات توزيع التكنولوجيا تتحول إلى شركاء للابتكار

من جانبها، أكدت المهندسة سالي أنسي فهيم، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا بشركة Silicon 21، أن التطورات المتسارعة في قطاع الذكاء الاصطناعي تفرض تحولًا في طبيعة دور الشركات العاملة في توزيع الحلول والمعدات التكنولوجية.

وأوضحت أن الشركة تعمل على تعزيز موقعها داخل المنظومة التكنولوجية من خلال ربط صانعي التكنولوجيا بالمستخدمين النهائيين، بما يساعد على توفير حلول تتناسب مع احتياجات المؤسسات.

وأشارت إلى أن التحدي الأكبر يتمثل في الانتقال من النموذج التقليدي القائم على بيع الأجهزة والمنتجات إلى نموذج الشراكة الذي يقدم قيمة مضافة للعملاء.

وأضافت أن المؤسسات تحتاج إلى شركاء قادرين على مساعدتها في دراسة احتياجاتها وتحديد الفجوات التقنية والتشغيلية، بدلًا من الاكتفاء بتوفير المكونات المادية اللازمة للمشروعات.

وأكدت أن نجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتطلب إعداد دراسات جدوى واضحة، تضمن ارتباط الاستثمارات التكنولوجية بالأهداف الفعلية للمؤسسات.

وشددت على أن دمج وحدات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات المصرية يمثل خطوة مهمة نحو تطوير بيئات عمل أكثر ذكاءً، بشرط الاعتماد على بنية تحتية قوية وآمنة وقابلة للتوسع.

بناء الكفاءات البشرية تحدٍ رئيسي أمام سوق الذكاء الاصطناعي

سلطت سالي أنسي فهيم الضوء على أهمية تنمية المهارات وتأهيل الكوادر البشرية، باعتبارهما من أبرز التحديات التي تواجه التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل السوق المصرية.

وأوضحت أن نجاح مشروعات التكنولوجيا المتقدمة لا يعتمد على الأجهزة والبرمجيات وحدها، وإنما يحتاج إلى متخصصين يمتلكون القدرة على تصميم الأنظمة وتشغيلها وإدارتها وتطويرها.

وأكدت أهمية التعاون مع الأكاديميات والمؤسسات التعليمية والجهات المتخصصة في التدريب، بهدف إعداد جيل جديد من الكفاءات القادرة على التعامل مع تقنيات الذكاء الاصطناعي.

وأضافت أن برامج التأهيل يجب أن تتواكب مع التغيرات المستمرة في احتياجات السوق، بما يسمح بتوفير مهارات عملية تدعم المؤسسات خلال مراحل التحول الرقمي.

وأشارت إلى أن بناء القدرات البشرية يمثل استثمارًا طويل الأجل يساهم في تعزيز قدرة الشركات على الاستفادة من الحلول الحديثة وتحقيق الاستدامة التشغيلية.

كفاءة التشغيل والأمن السيبراني أساس التوسع في مصانع الذكاء الاصطناعي

أكدت الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا بشركة Silicon 21 أن تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتطلب اهتمامًا مستمرًا بكفاءة التشغيل وإدارة العمليات وتحسين الأداء.

وأوضحت أن الشركة تركز على تعزيز التعاون مع شركائها لتوسيع نطاق وحدات معالجة الرسومات والبنية التحتية بصورة مرنة، بما يتيح الاستجابة لتزايد الطلب على القدرات الحاسوبية.

وأشار حديثها إلى أن التوسع في استخدام التكنولوجيا يجب أن يصاحبه تطوير منظومات الأمن السيبراني، بما يضمن حماية المكونات والأنظمة والبيانات المرتبطة بها.

وأكدت أهمية تطبيق حلول أمنية متكاملة تغطي الثغرات المحتملة التي قد تظهر نتيجة توسع أنشطة المؤسسات وزيادة الترابط بين أنظمتها المختلفة.

وأضافت أن نجاح المشروعات يتطلب تحقيق التوازن بين الأداء والمرونة والأمان، إلى جانب الاهتمام بالتطوير المستمر للعمليات والكوادر.

Cisco: مصانع الذكاء الاصطناعي تمتد إلى السحابة والحوسبة الطرفية

أكد المهندس محمد عبد الله، مدير المبيعات للبنية التحتية والذكاء الاصطناعي بشركة Cisco في الشرق الأوسط وأفريقيا، أن مفهوم مصانع الذكاء الاصطناعي لم يعد محصورًا في مراكز البيانات التقليدية.

وأوضح أن هذا المفهوم أصبح يشمل بيئات الحوسبة السحابية Cloud Computing والحوسبة الطرفية Edge Computing، بما يعكس تنوع المواقع والأنظمة التي يمكن من خلالها تشغيل التطبيقات الذكية.

وأشار إلى أن هذا التوسع يفرض الحاجة إلى بناء بنية شبكية وأمنية متكاملة، تتيح إدارة الموارد والأحمال التشغيلية المختلفة بصورة موحدة.

وأكد أهمية توفير مستويات مرتفعة من المرونة وقابلية الرصد Observability، بما يسمح بمتابعة أداء الأنظمة واكتشاف المشكلات وتحسين استغلال الموارد.

وأضاف أن المؤسسات تحتاج إلى منظومات قادرة على استيعاب أحمال العمل التقليدية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل إطار تشغيلي موحد، بدلًا من الاعتماد على بيئات منفصلة تزيد من تعقيد الإدارة والصيانة.

وشدد على أن بناء هذه المنظومات يمثل عنصرًا رئيسيًا لرفع كفاءة التشغيل وتعزيز القدرة على التوسع والاستفادة من الاستثمارات التكنولوجية.

استثمارات عالمية مرتقبة بقيمة 1.7 تريليون دولار

كشف محمد عبد الله أن حجم الاستثمارات العالمية المرتقبة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يُقدَّر بنحو 1.7 تريليون دولار خلال الفترة المقبلة، وفقًا للتقديرات التي استعرضها خلال الندوة، دون تحديد إطار زمني تفصيلي لهذه القيمة.

وأوضح أن هذه الاستثمارات تعكس اتساع الطلب على مكونات البنية التحتية اللازمة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وفي مقدمتها الشبكات ومراكز البيانات ووحدات المعالجة والأنظمة الأمنية.

وأشار إلى أن Cisco تعمل على توفير حلول شاملة تساعد المؤسسات على بناء بنية تحتية متطورة قادرة على التعامل مع الأحمال الحاسوبية المتزايدة.

وأضاف أن هذه الحلول تستهدف تحسين الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات GPUs، ورفع كفاءة التعامل مع البيانات الضخمة، وتوفير مستويات عالية من الأمان والمرونة داخل بيئات العمل المترابطة.

وأكد أن تطوير النسيج الشبكي والأمني المتكامل يمثل أحد الأسس الرئيسية لنجاح مصانع الذكاء الاصطناعي، خاصة مع اتساع نطاق التطبيقات وتزايد متطلبات المعالجة والتخزين.

مستقبل الذكاء الاصطناعي تحسمه جاهزية البنية التحتية والبيانات

تعكس المناقشات التي شهدتها ندوة مصانع الذكاء الاصطناعي في Cairo ICT 2026 تحولًا واضحًا في طبيعة المنافسة التكنولوجية العالمية، من التركيز على تطوير النماذج والخوارزميات إلى بناء منظومات قادرة على تشغيلها بكفاءة واستدامة.

وتبرز البنية التحتية المتكاملة بوصفها أحد العوامل الرئيسية التي تحدد قدرة الشركات الناشئة والمؤسسات الكبرى على الانتقال من التجارب الأولية إلى الاستخدام التجاري واسع النطاق.

كما تؤكد المناقشات أهمية جاهزية البيانات وتنظيمها وتنقيتها قبل البدء في توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حتى تتمكن المؤسسات من تحقيق نتائج دقيقة والاستفادة من استثماراتها التكنولوجية.

وفي المقابل، تمثل حماية البنية التحتية الحرجة والتصدي للهجمات السيبرانية غير المباشرة تحديًا متزايد الأهمية، خاصة مع توسع الاعتماد على الأجهزة المتصلة وأنظمة التحكم الصناعي.

وتكتمل هذه المنظومة بتطوير الكفاءات البشرية وتعزيز التعاون بين صانعي التكنولوجيا والشركات المتخصصة والمؤسسات المستفيدة، بما يسمح بتحويل الإمكانات التقنية إلى حلول عملية تحقق قيمة اقتصادية.

وتؤكد هذه التوجهات أن مصانع الذكاء الاصطناعي ليست مجرد مراكز بيانات أكثر تطورًا، وإنما منظومات إنتاج رقمية متكاملة تعتمد على الحوسبة والتخزين والشبكات والبيانات والأمن السيبراني والكوادر البشرية، لتوفير الأساس الذي ستقوم عليه تطبيقات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات المقبلة.

 

 

سجل في قائمتنا البريدية لتصلك آخر الأخبار

 

تابعونا أيضا على بوابة التكنولوجيا وأخبارها في الإمارات