يان لوكان يغادر ميتا ليراهن بـ 3.5 مليار دولار على نماذج العالم

رهان الـ 3.5 مليار دولار

عندما يجمع شخص بمكانة لوكان 500 مليون يورو بتقييم يبلغ 3 مليارات يورو قبل الإطلاق حتى، ينتبه الجميع في الصناعة. انطلقت AMI Labs (الذكاء الآلي المتقدم) رسمياً في يناير 2026 بفرضية بسيطة لكنها ثورية: نماذج اللغة الكبيرة طريق مسدود نحو الذكاء الحقيقي.

ظل لوكان يردد هذا الكلام لسنوات، لكنه الآن يضع مسيرته المهنية على المحك. في مؤتمر AI-Pulse في باريس، تحدث بصراحة تامة: "وادي السيليكون مسحور بالكامل بالنماذج التوليدية. يجب القيام بهذا النوع من العمل خارج وادي السيليكون."

لماذا لا تكفي نماذج اللغة الكبيرة

إليكم الحجة الجوهرية، وهي بسيطة بشكل مدهش. نماذج اللغة الكبيرة تتنبأ بالرمز التالي. هذا كل شيء. لا تفهم الفيزياء. لا تحتفظ بذاكرة دائمة عبر الجلسات. لا تستطيع التخطيط لإجراءات متعددة الخطوات في العالم الحقيقي.

يرى لوكان أن هذا القيد الجوهري يعني أن نماذج اللغة الكبيرة لن تحقق أبداً نوع الفهم السياقي الذي يعتبره البشر أمراً مفروغاً منه. الطفل الصغير الذي لم يرَ جسماً معيناً من قبل يستطيع التنبؤ بأن إسقاطه سيجعله يسقط. نماذج اللغة الكبيرة، رغم تدريبها على الإنترنت بأكمله، لا تستطيع إجراء هذا الاستنتاج بشكل موثوق.

ما هي نماذج العالم في الواقع؟

إذا كنتم تتابعون تطور نماذج العالم في فيديو الذكاء الاصطناعي، فقد شاهدتم لمحات من هذه التقنية. نموذج GWM-1 من Runway ونموذج Marble من World Labs هما محاولات مبكرة لبناء ذكاء اصطناعي يفهم العلاقات المكانية والفيزياء.

لكن AMI Labs تذهب أبعد من ذلك. رؤية لوكان لا تتعلق فقط بتوليد فيديو أفضل، رغم أن ذلك جزء منها بالتأكيد. إنها تتعلق بأنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على:

• ✓المراقبة والتفاعل مع البيئات المادية
• ✓محاكاة سيناريوهات "ماذا لو" قبل التصرف
• ✓الحفاظ على السياق عبر المهام المعقدة متعددة الخطوات
• ✓نقل المعرفة بين المجالات المختلفة

فكروا في الأمر على أنه منح الذكاء الاصطناعي القدرة على التخيل. ليس بالمعنى الإبداعي، بل بالمعنى التنبؤي. ماذا يحدث إذا ضغطت على هذا الزر؟ ماذا يحدث إذا انعطفت يساراً بدلاً من اليمين؟ ماذا يحدث إذا جمعت بين هاتين المادتين الكيميائيتين؟

التطبيق الأول: الرعاية الصحية

لا تبدأ AMI Labs بالروبوتات أو المركبات ذاتية القيادة، رغم وجودها بوضوح في خارطة الطريق. سيكون نشرها الأول في الرعاية الصحية من خلال شراكة مع Nabla، شركة النسخ الطبي الناشئة التي يقود رئيسها التنفيذي، أليكس لوبرون، الآن AMI Labs.

هذا تموضع ذكي. الرعاية الصحية لديها مشاكل ضخمة في تبديل السياق. رحلة المريض تتضمن عشرات نقاط الاتصال، كل منها تتم معالجتها بأنظمة مختلفة. إذا استطاعت نماذج العالم الحفاظ على فهم متماسك عبر تلك الرحلة، فإنها تثبت أن التقنية تعمل في بيئات عالية المخاطر.

المشهد التنافسي

تدخل AMI Labs ميداناً مزدحماً، لكن مع مؤسس يتمتع بأعلى مصداقية:

ما يميز نهج لوكان هو رفضه الصريح لفرضية توسيع نطاق نماذج اللغة الكبيرة. بينما تصب OpenAI وAnthropic الموارد في جعل نماذج اللغة الكبيرة أكبر، يراهن لوكان على الابتكار المعماري. يعتقد أن الاختراق سيأتي من كيفية تعلم النماذج، وليس من عدد معلماتها.

أهمية هذا لفيديو الذكاء الاصطناعي

بالنسبة لمن يراقبون مجال فيديو الذكاء الاصطناعي، تمثل AMI Labs شيئاً مهماً. تحسينات محاكاة الفيزياء التي شهدناها في النماذج الأخيرة هي خطوات صغيرة نحو نماذج العالم.

تخيلوا توليد فيديو والقدرة على القول "الآن اجعل الشخصية تلتقط ذلك الجسم" وأن يحاكي الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح فيزياء ذلك التفاعل. هذا ما تقودنا إليه نماذج العالم.

لقد رأينا بالفعل تلميحات لهذا في توليد TurboDiffusion في الوقت الحقيقي وتجارب Runway مع الفيديو التفاعلي. لكن تلك لا تزال في جوهرها نماذج انتشار مع فيزياء مرشوشة فوقها. نماذج العالم الحقيقية ستقلب النموذج: الفيزياء أولاً، المظهر ثانياً.

عامل باريس

أحد التفاصيل التي لفتت انتباهي: لوكان يبني AMI Labs عمداً خارج وادي السيليكون، مع حضور أوروبي قوي متمركز في باريس.

هناك سبب عملي: المواهب الأوروبية في الذكاء الاصطناعي على مستوى عالمي لكنها غالباً ما يتم تجاهلها من قبل الشركات الأمريكية. لكن هناك أيضاً سبب فلسفي. يبدو أن لوكان يعتقد أن التفكير الجماعي حول نماذج اللغة الكبيرة قوي جداً في منطقة الخليج لدرجة أن الابتكار الحقيقي يحتاج إلى مسافة جغرافية.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي الأوروبي، هذا تأكيد. أحد أكثر الباحثين تكريماً في المجال يراهن على أن الاختراق التالي سيأتي من هنا، وليس من بالو ألتو.

ما الذي سيأتي لاحقاً

AMI Labs في بدايتها فقط، لكن التداعيات كبيرة. إذا كان لوكان محقاً، نحن على وشك مشاهدة تحول جذري في كيفية بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي.

السؤال الأكبر هو التوقيت. نماذج العالم مقنعة نظرياً، لكن هل يمكنها تقديم نتائج عملية بسرعة كافية لتكون مهمة؟ قد تكون نماذج اللغة الكبيرة محدودة، لكنها مفيدة الآن. OpenAI وAnthropic تبنيان إمبراطوريات على تلك الفائدة.

يراهن لوكان على أن سقف نماذج اللغة الكبيرة أقل مما يعتقد الناس، وأنه عندما يصطدم المستخدمون به، سيبحثون عن بدائل. AMI Labs تريد أن تكون جاهزة.

الصورة الأكبر

ما أجده مثيراً في هذه الخطوة ليس التقنية فقط. إنه ما تمثله لثقافة بحوث الذكاء الاصطناعي. لفترة طويلة جداً، كان لدينا ثقافة أحادية حول بنى المحولات والتفكير بأن الحجم هو كل شيء. تأسيس لوكان لـ AMI Labs هو تأييد رفيع المستوى للمناهج البديلة.

سواء أثبتت نماذج العالم أنها الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام أم لا، فإن التزام يان لوكان الكامل بهذا النهج يعني أنها ستحصل على محاولة جادة وممولة جيداً. وهذا جيد لكل من يؤمن بأن بحوث الذكاء الاصطناعي تستفيد من تنوع الأفكار.

السنوات القليلة القادمة ستكون رائعة للمشاهدة.