مساران للذكاء الاصطناعي: منافسة بوابة السحابة، أم تطبيقات أصلية على جانب المستخدم؟

مؤخراً رأيت أن شركة علي بابا أصدرت تطبيق Tongyi Qianwen، وبهذا دخلت رسمياً في معركة تطبيقات C-end. وقد أعرب سام ألتمان سابقاً عدة مرات عن هوسه بـ"التطبيقات الفائقة"، حيث يقوم باستمرار بإضافة ميزات اجتماعية متنوعة إلى ChatGPT.

في سرد الشركات الكبرى، يبدو أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية مقدر لها أن تكون نسخة من التطبيقات الفائقة الحالية على الإنترنت - لتصبح المدخل الوحيد، وتجمع العديد من الوظائف في كيان واحد.

لكن هل سيكون مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي حقًا محصورًا في هذا المسار؟ هل هناك إمكانية لسبل أخرى؟

إذا قمنا بتحويل أنظارنا بعيدًا عن تطبيقات الدردشة الذكية العامة ، لننظر إلى أدوات البرمجة مثل Cursor و Windsurf ، ونجمع بين مختلف أدوات MCP ، فقد نتمكن من رؤية الجوانب المختلفة ، والشعور بنبض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية (AI Native App).

الخندق المفقود وانعدام الأمان لدى الجميع

يمكن تشبيه النظام البيئي الحالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام كائن حي، ويمكن تقسيمه إلى ثلاثة أدوار:

* الدماغ (موفر نموذج LLM): يوفر الاستدلال واتخاذ القرار والمعرفة الأساسية.
* الجسم (مزود العميل): يوفر واجهة تفاعل المستخدم (UI/GUI) وسياق (Context) وذاكرة.
* الأدوات (مزودو خدمات الأدوات): تقديم قدرات محددة، مثل البحث، التقويم، حجز التذاكر، الدفع، وغيرها من أدوات MCP.

في الحالة المثالية، يربط العميل (الجسم) الدماغ والأطراف، مما يساعد المستخدم في حل المشكلات.

في عصر الإنترنت، تأتي حواجز التطبيقات من شيئين: الواجهة (UI) وواجهة برمجة التطبيقات (API). يمكن للمستخدمين إكمال خدمة معينة فقط من خلال واجهة معينة. ولكن عندما يمكن التعبير عن الطلبات بلغة طبيعية، يصبح Prompt هو الواجهة الجديدة، وتبدأ حواجز API في التآكل. تبدأ "الحدود" بين التطبيقات في أن تصبح غير مستقرة.

هذا يؤدي إلى أن كل دور في النظام البيئي يعاني من نقص حاد في الإحساس بالأمان:

* تخشى شركات LLM أن تتحول إلى "أنابيب": إذا كانت تقوم فقط بتقديم API، فلن يشعر المستخدمون بذلك. المستخدم اليوم يستخدم Claude 4.5، وغدًا ينتقل إلى GPT 5.1 أو GLM-4.6، وقد يتم استبدال شركات النماذج في أي وقت بقوة حسابية أرخص. لتجنب أن تصبح "أنابيب"، يجب عليهم أن ينزلوا إلى ساحة العميل (الجسم) ويجعلوا المستخدمين يبقون في تطبيقاتهم.
* العميل يخشى من "الاختناق": وهو ما يسمى القلق من "تغليف". إذا كان الدماغ الأساسي في يد شخص آخر، فقد يتعرض للإيقاف أو الزيادة في الأسعار في أي وقت. لذا بدأ المطورون في بناء نماذج بأنفسهم، في محاولة لامتلاك الدماغ.
* تخشى أدوات الطرف من "الاختفاء": على سبيل المثال، إذا تحولت منصة التوصيات المحلية إلى أداة MCP، حيث يتحدث المستخدمون مباشرة مع الذكاء الاصطناعي للاستعلام، فإن هذه المنصة ستصبح بالكامل مزود خدمة API أساسي، وستنهار القيمة الأصلية لواجهتها وعائداتها الإعلانية مباشرة. لذلك، هم لا يقبلون بذلك، ويحاولون إدخال ميزات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم، في محاولة للاحتفاظ بالمستخدمين.

نتيجة هذه "القلق الجماعي" هي الفوضى الحالية: الجميع يعملون كموظفين شاملين، ويحاولون السيطرة الكاملة على عقولهم وأجسادهم وأطرافهم.

المسار الأول: ليفياثان السحابي (البوابة العظمى)

لحل هذه القلق، فإن الحل الذي تقدمه الشركات الكبرى يتماشى تمامًا مع نمط تفكيرهم المعتاد: إعادة تصميم قصة التطبيقات الفائقة على الإنترنت.

من وجهة نظر مصنعي النماذج، من الأفضل ألا يحدث تجميع الدماغ والأطراف في جانب العميل، لأن ذلك يعني أن السيطرة تكون بيد المستخدم. إنهم يأملون أن يعود جانب العميل إلى نمط "العميل النحيف" - مع الاحتفاظ فقط بقدرة استقبال الأوامر الصوتية أو النصية.

في هذه البنية:

العقل في السحابة: يتم التحكم في اتخاذ القرار والاستدلال بالكامل من قبل المورد.
الأطراف في السحابة: الوصول إلى خلفية الشركات الكبرى من خلال استدعاء الوظائف أو المكونات الإضافية.
الذاكرة في السحابة: يتم تحميل جميع بيانات المستخدم وتفضيلاته وسجلاته.

بهذه الطريقة يمكن تكرار منطق التطبيقات الفائقة بشكل مثالي، وهو أمر أكثر رعبًا من التطبيقات الفائقة على الإنترنت. لأنه في عصر الإنترنت، على الرغم من أن التطبيقات الفائقة احتكرت الحركة، إلا أن بيانات الخدمات كانت معزولة إلى حد ما. أما في "تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفائقة"، فإن الشركات المصنعة لا تتحكم فقط في المدخلات، بل تتحكم أيضًا من خلال النماذج في جميع المنطق القراري الوسيط.

هذه "ليفياثان السحابي" المثالي، ذو كفاءة عالية، لكن المستخدمين في هذا النظام ليس لديهم أي خصوصية أو خيارات، بل هم مجرد موضوعات تغذية للخوارزميات.

المسار الثاني: تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية - التكامل من جانب المستخدم

لكن هناك احتمال آخر، وهو أن هذه العلامات أصبحت واضحة جدًا في مجال البرمجة.

انظر إلى محرر الذكاء الاصطناعي (IDE) الحالي: الكيان على جانب المستخدم، ومستودع الشيفرة (Codebase) محلي، وجميع منطق الأعمال والسياق محلي.

الدماغ قابل للتوصيل: يمكنك تكوين نماذج مختلفة في IDE، حتى لو لم يدعم IDE التكوين، يمكن معالجة ذلك بإضافة طبقة واجهة وكيل للتحويل.
الأطراف موحدة: ظهور بروتوكولات مثل MCP جعل قواعد البيانات وGit والمحطات أدوات تتحول إلى مكعبات ليغو معيارية.

في هذا الهيكل، لا تكون التطبيقات جدرانًا تحاصر المستخدمين التي تربيهم الشركات الكبرى، بل هي "هيكل خارجي" يرتديه المستخدم.

في هذا الوضع، تحدث التكامل (Integration) على جانب العميل. تقوم التطبيقات بتجميع بيانات المستخدم المحلية (Context) بشكل منظم، ثم تستدعي "العقل" في السحابة أو المحلي حسب الحاجة للتفكير، ثم تأمر "الأطراف" القياسية لتنفيذ ذلك.

تظل البيانات الأساسية والمنطق على جانب المستخدم. على الأقل، لن تكون بياناتك كلها في يد نفس المورد؛ على الأقل، عندما يصبح نموذج ما غبيًا، يمكنك استبداله بعقل أكثر ذكاءً.

بالطبع، هذه الطريق ليست سهلة، والتحدي الأكبر هو نقص البنية التحتية: إذا لم تكن هناك تطبيقات من شركات كبرى تتولى عملية توحيد المصادقة (Auth) في السحابة، فإن ربط هوية المستخدمين، والدفع، وبناء نماذج تجارية مستدامة عبر مختلف أدوات الخدمات على جانب العميل يعد تحديًا كبيرًا، ولا يزال من الصعب رؤية مسار واضح في الوقت الحالي.

لكنني أعتقد أن هوية اللامركزية في مجال الكريبتو (DID) وشبكات الدفع يمكن أن تلعب دورًا مهمًا هنا، لتوفير أساس الثقة والتسوية لهذا التعاون اللامركزي في الذكاء الاصطناعي. سنناقش هذا الموضوع بمزيد من التفصيل في المقالة القادمة.

مستقبل الألعاب

تتواجد تطورات التكنولوجيا الحالية عند مفترق طرق: من ناحية، تحاول الشركات الكبرى "تجميع" جميع قدراتها خلف واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها، لبناء نظام بيئي مغلق؛ ومن ناحية أخرى، يسعى المطورون إلى استخدام تقنيات مثل MCP وLocal LLM لبناء نظام بيئي مفتوح "غير متصل".

المستقبل يعتمد على التفاعل الحالي بين المستخدمين، والشركات، والمطورين. كل اختيار من الجميع يُعتبر بمثابة تصويت على هذين المستقبلين.