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 داخل بيئة معزولة، وضبط السياسات، وتحديد الصلاحيات عناصر أساسية قبل الانتقال إلى الإنتاج.
ويضيف هذا التحول طبقة أمنية جديدة. ففي كلمته، قال مايكل دِل إن الوكلاء ليسوا مجرد أدوات برمجية، بل «عمال رقميون» لديهم ذاكرة، وصلاحيات، وقدرة على اتخاذ إجراءات. لذلك لم يعد سؤال الأمن مقتصراً على المستخدمين البشر، بل يمتد إلى «العاملين غير البشريين» الذين يتحركون بسرعة الآلة داخل سير العمل. وإذا تأثر وكيل ببيانات خاطئة، أو بتدخل ضار، فإن الأثر قد لا يبقى محصوراً في نظام واحد، بل قد ينتقل عبر العمليات، والبنية التحتية للمؤسسة.
البيانات تصنع الفارق
يفتح نقل بعض الوكلاء إلى فرق العمل سؤالاً آخر: كيف تمنع المؤسسة تحول كل فريق إلى جزيرة منفصلة للذكاء الاصطناعي؟ سيغال يقر بأن الابتكار يبدأ غالباً في «جيوب» داخل المؤسسة، لكنه يربط الانتقال إلى الإنتاج بدمج أنظمة الوكلاء هذه في سير عمل أوسع على مستوى الشركة. فالتجربة المحلية قد تكون مفيدة للابتكار، لكنها تحتاج إلى تكامل وحوكمة قبل أن تتحول إلى تشغيل مؤسسي واسع.
هذا يفسر لماذا لا تقف إعلانات «دل» عند «محطة العمل». فالشركة أعلنت أيضاً تحديثات في «Dell AI Data Platform»، وهي نقطة ترتبط مباشرة بمشكلة أكثر عمقاً: جاهزية البيانات. وكما قال دِل في كلمته، يستطيع الجميع تقريباً الوصول إلى النماذج نفسها، لكن الفارق الحقيقي هو بيانات المؤسسة، أي المعرفة الخاصة، والمتراكمة داخل أعمالها. وإذا بقيت هذه البيانات موزعة في صوامع وأنظمة غير مترابطة، فإن الوكلاء يصبحون «عمياناً» مهما كانت قوة النموذج، أو البنية الحاسوبية.
وتشمل تحديثات «Dell AI Data Platform» تحسين قدرات البحث، والتنظيم، وفهرسة مليارات الملفات غير المهيكلة، وربطها بخطوط بيانات محكومة، إلى جانب محرك تحليلات «SQL» مسرّع بوحدات معالجة الرسوميات بالتعاون مع «Starburst»، تقول الشركة إنه يحقق أداء استعلامات أسرع حتى 6 مرات على «NVIDIA Blackwell». كما تضيف تكاملاً مع «NVIDIA Omniverse» لدعم التوائم الرقمية، والذكاء الاصطناعي الفيزيائي من خلال بيانات أكثر تنظيماً، وقابلية للبحث.
البيانات ثم البنية
هذا الجزء من القصة أقل جاذبية من عناوين الوكلاء المحليين، لكنه أكثر قرباً من واقع المؤسسات. فمشاريع الذكاء الاصطناعي لا تتعطل فقط بسبب غياب النماذج، أو نقص المعالجات، بل لأن البيانات موزعة بين ملفات، وسجلات، ومنصات، ومستودعات مختلفة، بعضها منظم، وبعضها غير منظم، وبعضها صعب الحوكمة، أو البحث. لذلك يصبح تجهيز البيانات، وفهرستها، وربطها بخطوط محكومة جزءاً من البنية التشغيلية للذكاء الاصطناعي، لا خطوة تحضيرية بسيطة.
أما على مستوى مراكز البيانات، فتعلن «دل» عن «PowerRack» لتكون منصة رفوف متكاملة تجمع الحوسبة، والشبكات، والتخزين، والطاقة، والتبريد، والإدارة في نظام واحد. الفكرة هنا أن بنية الذكاء الاصطناعي لم تعد قابلة للتعامل معها باعتبارها خوادم منفصلة يتم تجميعها لاحقاً، لأن الأداء يعتمد على حركة البيانات بين المعالجات، وسرعة الشبكات، واستجابة التخزين، وقدرة التبريد، وأدوات الإدارة. لذلك تصف الشركة «PowerRack» بأنه نظام مصمم ومختبر بوصفه وحدة واحدة لتقليل عبء الدمج التقليدي.
وتضيف «دل» كذلك «PowerFlex» إلى «Dell Exascale Storage»، فيما تصفه ببنية تخزين رباعية تدعم الكتل، والملفات، والكائنات، وأحمال الملفات المتوازية على منصة واحدة، لاستخدامات الذكاء الاصطناعي، والحوسبة عالية الأداء، وأحمال المؤسسات الثقيلة. كما تعلن عن «Dell Pro Precision 7 R1»، وهي محطة عمل قابلة للتركيب في الرف بحجم 1U، مدعومة بوحدات «NVIDIA RTX PRO Blackwell Max - Q» وبسعة تخزين تصل إلى 64 تيرابايت.
بيئة تشغيل متكاملة
كشفت الشركة عن «Dell PowerCool CDU C7000»، وهي وحدة تبريد مدمجة بحجم 4U مصممة لمتطلبات منصات كثيفة مثل «NVIDIA Vera Rubin NVL72»، وتدعم مياه منشأة بدرجة حرارة تصل إلى 40 درجة مئوية. في أسواق مثل الخليج، حيث تتوسع خطط مراكز البيانات، والذكاء الاصطناعي في بيئات حارة، يصبح هذا النوع من التفاصيل جزءاً من نقاش أوسع حول كلفة تشغيل البنية، وكثافة الرفوف، والطاقة، والاستدامة، وليس مجرد مواصفة تقنية.
تحاول «دل» أيضاً توسيع طبقة النماذج والمنصات عبر برنامج «Dell AI Ecosystem Program»، الذي يمنح مزودي البرمجيات مساراً للتحقق من حلولهم على «Dell AI Factory». وتشمل الشراكات «Google» لتشغيل نماذج «Gemini» في بيئات محلية عبر «Google Distributed Cloud» على خوادم «Dell PowerEdge XE9780»، و«Hugging Face» للنماذج مفتوحة الأوزان، و«OpenAI» لاستكشاف ربط «Codex» بسياقات المؤسسة، وبياناتها، و«Palantir» لتشغيل منصاتها محلياً، إضافة إلى «ServiceNow»، و«SpaceXAI»، وشركاء في الأمن مثل «CrowdStrike»، و«Fortanix»، و«F5».
بهذا المعنى، لا تبدو إعلانات «دل» في المؤتمر محاولة لبيع طبقة واحدة من الذكاء الاصطناعي، بل محاولة لتقديم تصور كامل لكيفية تشغيله داخل المؤسسات، من وكلاء أقرب إلى فرق العمل، وبيانات قابلة للاستخدام، وبنية مركزية قابلة للتوسع، وتبريد مناسب للكثافة، وشراكات تتيح تشغيل نماذج مختلفة داخل بيئات تتحكم بها المؤسسة. أما في المنطقة، خصوصاً في السعودية ودول الخليج، فتتحول هذه الأسئلة إلى قضايا عملية تتعلق بالسيادة على البيانات، وكلفة التشغيل، وحماية الملكية الفكرية، وجاهزية المؤسسات للانتقال من تجارب الذكاء الاصطناعي إلى تشغيله في أعمال يومية حساسة.
