مناورة الذكاء الاصطناعي: أسوار عالية؟

تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي، في مشهد يذكرنا بصراعات القوى المعقدة في مسلسل ‘صراع العروش’، دراما عالية المخاطر خاصة بها. وبينما يتركز اهتمام العالم على المنافسة المحيطة بمعلمات النموذج وأدائه، تدور معركة صامتة حول معايير الذكاء الاصطناعي والوكلاء، والبروتوكولات، والنظم البيئية.

في نوفمبر 2024، قدمت Anthropic بروتوكول سياق النموذج (MCP)، وهو معيار مفتوح للوكلاء الأذكياء، بهدف توحيد بروتوكولات الاتصال بين نماذج اللغة الكبيرة ومصادر البيانات والأدوات الخارجية. وبعد ذلك بوقت قصير، أعلنت OpenAI عن دعم Agent SDK لـ MCP. كما أكد الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، ديميس هاسابيس، أن نموذج Gemini من Google ومجموعات تطوير البرامج سيدمجان هذا المعيار المفتوح، واصفًا MCP بأنه ‘يصبح سريعًا المعيار المفتوح لعصر وكيل الذكاء الاصطناعي’.

بالتزامن مع ذلك، أعلنت Google عن بروتوكول Agent2Agent مفتوح المصدر (A2A) في مؤتمر Google Cloud Next 2025. يهدف هذا البروتوكول إلى كسر الحواجز بين الأطر والبائعين الحاليين، مما يتيح تعاونًا آمنًا وفعالًا بين الوكلاء في مختلف النظم البيئية.

كشفت هذه الإجراءات التي اتخذتها عمالقة التكنولوجيا عن منافسة عبر الذكاء الاصطناعي والوكلاء الأذكياء من حيث معايير الاتصال وبروتوكولات الواجهة والنظم البيئية. مبدأ ‘البروتوكول يساوي القوة’ واضح. بينما يتشكل المشهد العالمي للذكاء الاصطناعي، فإن من يسيطر على تعريف معايير البروتوكول الأساسية في عصر الذكاء الاصطناعي لديه الفرصة لإعادة تشكيل هيكل القوة وترتيب توزيع القيمة لسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية.

‘منفذ USB-C’ للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي المستقبلي

مع التقدم السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أظهرت نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT وClaude قدرات مثيرة للإعجاب. تكمن القيمة الحقيقية لهذه النماذج في قدرتها على التفاعل مع بيانات وأدوات العالم الخارجي لحل مشاكل العالم الحقيقي.

ومع ذلك، واجهت قدرة التفاعل هذه منذ فترة طويلة مشاكل التجزئة وعدم وجود توحيد قياسي، مما يتطلب من المطورين تنفيذ منطق تكامل محدد لنماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

ولمعالجة هذه المشكلة، ظهر MCP. باعتباره جسرًا يربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالعالم الخارجي، يحل MCP العديد من المشاكل الرئيسية التي تواجهها أثناء تفاعل الذكاء الاصطناعي.

قبل MCP، إذا احتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى الاتصال بقاعدة بيانات محلية (مثل SQLite) للحصول على البيانات أو استدعاء أدوات التحكم عن بعد (مثل Slack للاتصال بالفريق، و GitHub API لإدارة التعليمات البرمجية)، كان على المطورين كتابة تعليمات برمجية اتصال محددة لكل مصدر بيانات أو أداة. لم تكن هذه العملية مرهقة وعرضة للأخطاء فحسب، بل كانت أيضًا مكلفة للتطوير، ويصعب صيانتها، ويصعب توسيع نطاقها بسبب عدم وجود معيار موحد.

عند إطلاق MCP، قدمت Anthropic تشبيهًا: MCP يشبه منفذ USB-C لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يهدف MCP إلى إنشاء معيار مشترك، مما يسمح لمختلف النماذج والأنظمة الخارجية باستخدام نفس البروتوكول للوصول بدلاً من كتابة مجموعة منفصلة من حلول التكامل في كل مرة. وهذا يجعل تطوير وتكامل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أبسط وأكثر توحيدًا.

على سبيل المثال، في مشروع تطوير برامج، يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي القائمة على MCP التعمق مباشرة في مستودع تعليمات برمجية المشروع، وتحليل هيكل التعليمات البرمجية، وفهم سجلات الالتزام التاريخية، ثم تزويد المطورين باقتراحات التعليمات البرمجية التي تتوافق بشكل أكبر مع الاحتياجات الفعلية للمشروع، مما يحسن بشكل كبير كفاءة التطوير وجودة التعليمات البرمجية.

في الماضي، لتمكين النماذج الكبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى من استخدام البيانات، كان من الضروري عادةً النسخ واللصق أو التحميل والتنزيل. حتى أقوى النماذج كانت مقيدةبعزل البيانات، مما يشكل صوامع معلومات. لإنشاء نماذج أكثر قوة، كان يجب تخصيص وتنفيذ كل مصدر بيانات جديد، مما يجعل من الصعب توسيع نطاق الأنظمة المترابطة حقًا، مما يؤدي إلى العديد من القيود.

من خلال توفير واجهة موحدة، يربط MCP الذكاء الاصطناعي والبيانات (بما في ذلك البيانات المحلية وبيانات الإنترنت) بشكل مباشر. من خلال خادم MCP وعميل MCP، طالما أن كلاهما يتبع هذا البروتوكول، ‘يمكن توصيل كل شيء’. يتيح ذلك لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات المحلية والبعيدة وتشغيلها بشكل آمن، مما يوفر لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واجهة للاتصال بكل شيء.

من منظور معماري، يشتمل MCP بشكل أساسي على جزأين أساسيين: خادم MCP وعميل MCP. يمكن للمطورين عرض بياناتهم من خلال خادم MCP، والذي يمكن أن يأتي من أنظمة الملفات المحلية أو قواعد البيانات أو الخدمات البعيدة مثل Slack و GitHub APIs. تسمى تطبيقات الذكاء الاصطناعي المصممة للاتصال بهذه الخوادم عملاء MCP. ببساطة، خادم MCP مسؤول عن عرض البيانات، وعميل MCP مسؤول عن الوصول إلى البيانات.

عندما تصل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات والأدوات الخارجية، فإن الأمان يعد اعتبارًا مهمًا. من خلال توفير واجهات وصول موحدة للبيانات، يقلل MCP بشكل كبير من عدد جهات الاتصال المباشرة بالبيانات الحساسة، مما يقلل من خطر تسرب البيانات.

يحتوي MCP على آليات أمان مدمجة، مما يسمح لمصادر البيانات بمشاركة البيانات مع الذكاء الاصطناعي بطريقة خاضعة للرقابة داخل إطار عمل آمن. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تغذية نتائج المعالجة مرة أخرى إلى مصادر البيانات بشكل آمن، مما يضمن أن الطلبات التي تم التحقق منها فقط هي التي يمكنها الوصول إلى موارد معينة، وهو ما يعادل إضافة طبقة أخرى من الدفاع إلى أمان البيانات، وتبديد مخاوف الشركات بشأن أمان البيانات، ووضع أساس متين للتطبيق العميق للذكاء الاصطناعي في سيناريوهات على مستوى المؤسسات.

على سبيل المثال، يتحكم خادم MCP في موارده الخاصة ولا يحتاج إلى تقديم معلومات حساسة مثل مفاتيح API لمقدمي تكنولوجيا النماذج الكبيرة. بهذه الطريقة، حتى إذا تعرض النموذج الكبير للهجوم، فلن يتمكن المهاجمون من الحصول على هذه المعلومات الحساسة، مما يؤدي إلى عزل المخاطر بشكل فعال.

يمكن القول أن MCP هو منتج طبيعي لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ومعلم هام. فهو لا يبسط عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يخلق أيضًا ظروفًا لازدهار النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

بصفته معيارًا مفتوحًا، يحفز MCP بشكل كبير حيوية مجتمع المطورين. يمكن للمطورين العالميين المساهمة بالتعليمات البرمجية وتطوير موصلات جديدة حول MCP، وتوسيع حدود تطبيقاته باستمرار، وتشكيل دورة بيئية حميدة، وتعزيز التكامل العميق للذكاء الاصطناعي والبيانات في مختلف الصناعات. هذه الانفتاح يجعل من السهل على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الاتصال بمختلف الخدمات والأدوات، وتشكيل نظام بيئي غني، مما يفيد في النهاية المستخدمين والصناعة بأكملها.

لا تنعكس مزايا MCP على المستوى التقني فحسب، بل الأهم من ذلك، القيمة الفعلية التي يجلبها إلى مختلف المجالات. في عصر الذكاء الاصطناعي، تحدد القدرة على الحصول على المعلومات ومعالجتها كل شيء، ويسمح MCP للعديد من الوكلاء بالتعاون، مما يزيد من نقاط قوة بعضهم البعض.

على سبيل المثال، في المجال الطبي، يمكن للوكلاء الأذكياء الاتصال بالسجلات الطبية الإلكترونية للمرضى وقواعد البيانات الطبية من خلال MCP، وبالاشتراك مع الأحكام المهنية للأطباء، يمكنهم تقديم اقتراحات تشخيصية أولية بسرعة أكبر. في الصناعة المالية، يمكن للوكلاء الأذكياء التعاون لتحليل البيانات المالية، وتتبع تغيرات السوق، وحتى إجراء تداول الأسهم تلقائيًا. هذا التقسيم للعمل والتعاون بين الوكلاء الأذكياء يجعل معالجة البيانات أكثر كفاءة واتخاذ القرارات أكثر دقة.

عند مراجعة تاريخ تطوير MCP، ليس من الصعب أن نجد أن معدل نموها مذهل. في أوائل عام 2023، أكمل MCP تصميم بروتوكول الاتصال الأساسي، وتحقيق تسجيل الوكيل الذكي الأساسي ووظائف نقل الرسائل. هذا يشبه إنشاء لغة عالمية للوكلاء الأذكياء، مما يسمح لهم بالتواصل مع بعضهم البعض بدلاً من التحدث بلغاتهم الخاصة.

في نهاية عام 2023، وسع MCP وظائفه بشكل أكبر، ودعم الوكلاء الأذكياء لاستدعاء واجهات برمجة التطبيقات الخارجية ومشاركة البيانات، وهو ما يعادل السماح للوكلاء الأذكياء ليس فقط بالدردشة، ولكن أيضًا بتبادل المعلومات ومعالجة المهام بشكل مشترك.

في أوائل عام 2024، وصل النظام البيئي MCP إلى مستوى جديد. تم إطلاق مجموعات أدوات المطورين والمشاريع النموذجية، وتجاوز عدد المكونات الإضافية للوكيل الذكي التي ساهم بها المجتمع 100، مما حقق وضعًا ‘مزدهرًا’.

في الآونة الأخيرة، قامت Microsoft بدمج MCP في خدمة Azure OpenAI الخاصة بها، وأعلنت Google DeepMind أيضًا أنها ستوفر الدعم لـ MCP ودمجه في نموذج Gemini و SDK. لم تنضم إلى MCP شركات التكنولوجيا الكبيرة فحسب، بل أيضًا الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ومقدمي أدوات التطوير، مثل Block و Apollo و Zed و Replit و Codeium و Sourcegraph.

وقد جذب صعود MCP متابعة ومنافسة سريعة من شركات التكنولوجيا الصينية مثل Tencent و Alibaba، معتبرة ذلك خطوة مهمة في استراتيجية النظام البيئي للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أطلقت منصة Bailian التابعة لـ Alibaba Cloud مؤخرًا خدمة MCP لدورة الحياة الكاملة، مما يلغي حاجة المستخدمين إلى إدارة الموارد وتطويرها ونشرها وهندسة العمليات والصيانة، مما يقلل من دورة تطوير الوكيل الذكي إلى دقائق. أصدرت Tencent Cloud ‘مجموعة تطوير الذكاء الاصطناعي’، التي تدعم خدمات استضافة المكونات الإضافية MCP لمساعدة المطورين على بناء وكلاء أذكياء موجهين نحو الأعمال بسرعة.

‘الجسر غير المرئي’ للتعاون متعدد الوكلاء

بينما يحول بروتوكول MCP الوكلاء الأذكياء من أدوات الدردشة إلى مساعدين عمليين، بدأت عمالقة التكنولوجيا في بناء ‘ساحات صغيرة وجدران عالية’ من المعايير والنظم البيئية في ساحة المعركة الجديدة هذه.

بالمقارنة مع MCP، الذي يركز على ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات والبيانات الخارجية، فإن A2A يذهب خطوة أبعد، ويركز على التعاون الفعال بين الوكلاء الأذكياء.

النية الأصلية لبروتوكول A2A بسيطة: لتمكين الوكلاء الأذكياء من مصادر ومصنعين مختلفين من فهم بعضهم البعض والتعاون معهم، مما يوفر قدرًا أكبر من الاستقلالية لتعاون العديد من الوكلاء الأذكياء.

هذا يشبه منظمة التجارة العالمية التي تهدف إلى تقليل الحواجز الجمركية بين البلدان. الوكلاء الأذكياء من موردين وأطر مختلفة هم بمثابة دول مستقلة. بمجرد اعتماد A2A، فإنه يعادل الانضمام إلى منطقة تجارة حرة، حيث يمكنهم التواصل بلغة مشتركة، والتعاون بسلاسة، وإكمال مهام معقدة بشكل مشترك لا يمكن لوكيل ذكي واحد إكمالها بشكل مستقل.

يتم تحقيق شكل التشغيل البيني المحدد لبروتوكول A2A من خلال تسهيل الاتصال بين وكيل العميل والوكيل البعيد. وكيل العميل مسؤول عن صياغة المهام وتوصيلها، ويتخذ الوكيل البعيد إجراءات بناءً على هذه المهام لتقديم المعلومات الصحيحة أو تنفيذ العمليات المقابلة.

في هذه العملية، يتمتع بروتوكول A2A بالقدرات الرئيسية التالية:

أولاً، يمكن للوكلاء الأذكياء الإعلان عن قدراتهم من خلال ‘بطاقات الوكيل الذكي’. توجد ‘بطاقات الوكيل الذكي’ هذه بتنسيق JSON، مما يسمح لوكلاء العميل بتحديد الوكيل البعيد الأنسب لأداء مهمة معينة.

بمجرد تحديد الوكيل البعيد المناسب، يمكن لوكيل العميل استخدام بروتوكول A2A للتواصل معه وتعيين المهمة إليه.

تعد إدارة المهام جزءًا مهمًا من بروتوكول A2A. يدور الاتصال بين العميل والوكلاء عن بعد حول إكمال المهام. يحدد البروتوكول كائن ‘مهمة’. بالنسبة للمهام البسيطة، يمكن إكمالها على الفور؛ بالنسبة للمهام المعقدة وطويلة الأجل، يمكن للوكلاء الأذكياء التواصل مع بعضهم البعض للحفاظ على التزامن بشأن حالة إكمال المهمة.

بالإضافة إلى ذلك، يدعم A2A أيضًا التعاون بين الوكلاء الأذكياء. يمكن للعديد من الوكلاء الأذكياء إرسال رسائل إلى بعضهم البعض، والتي يمكن أن تحتوي على معلومات سياقية أو ردود أو تعليمات المستخدم. بهذه الطريقة، يمكن للعديد من الوكلاء الأذكياء العمل معًا بشكل أفضل لإكمال المهام المعقدة معًا.

عند تصميم هذا البروتوكول، اتبعت Google خمسة مبادئ أساسية. أولاً، يركز A2A على تمكين الوكلاء الأذكياء من التعاون في أوضاعهم الطبيعية غير المهيكلة، حتى لو لم يشاركوا الذاكرة والأدوات والسياق.

ثانيًا، يعتمد البروتوكول على المعايير الحالية والشائعة، بما في ذلك HTTP و Server-Sent Events (SSE) و JSON-RPC، مما يعني أنه من الأسهل دمجه مع مكدسات تكنولوجيا المعلومات الحالية التي تستخدمها الشركات بالفعل على أساس يومي.

على سبيل المثال، تستخدم شركة التجارة الإلكترونية بروتوكول HTTP يوميًا للتعامل مع نقل بيانات الويب و JSON-RPC لنقل تعليمات البيانات بين الواجهة الأمامية والخلفية. بعد تقديم بروتوكول A2A، يمكن لنظام إدارة الطلبات الخاص بالشركة الحصول بسرعة على تحديثات بيانات الخدمات اللوجستية المقدمة من قبل الوكلاء الأذكياء ذوي الصلة من خلال بروتوكول HTTP و A2A، دون الحاجة إلى إعادة بناء قنوات نقل البيانات المعقدة، مما يجعل من السهل التكامل مع بنية تكنولوجيا المعلومات الحالية ويجعل تعاون الأنظمة المختلفة أكثر سلاسة.

ثالثًا، تم تصميم A2A لدعم المصادقة والترخيص على مستوى المؤسسات. يمكن أن يؤدي استخدام بروتوكول A2A إلى المصادقة بسرعة والحصول على البيانات بشكل آمن، مما يضمن أمان وامتثال نقل البيانات ويمنع مخاطر تسرب البيانات.

رابعًا، يتمتع A2A بالمرونة الكافية لدعم السيناريوهات المختلفة، من المهام السريعة إلى الأبحاث المتعمقة التي قد تستغرق ساعات أو حتى أيام (عندما يشارك البشر). طوال العملية، يمكن لـ A2A تزويد المستخدمين بملاحظات في الوقت الفعلي وإشعارات وتحديثات الحالة.

خذ مؤسسة بحثية على سبيل المثال. يستخدم الباحثون وكلاء أذكياء بموجب بروتوكول A2A لإجراء أبحاث متعلقة بتطوير الأدوية الجديدة. يمكن إكمال المهام البسيطة، مثل استرجاع معلومات هيكل جزيء الدواء الموجودة بسرعة في قاعدة البيانات، وإعادتها إلى الباحثين في غضون ثوانٍ. ومع ذلك، بالنسبة للمهام المعقدة، مثل محاكاة تفاعل جزيئات الدواء الجديدة في البيئة البشرية، قد يستغرق الأمر عدة أيام.

خلال هذه الفترة، سيقوم بروتوكول A2A باستمرار بدفع تقدم المحاكاة إلى الباحثين، مثل عدد الخطوات التي تم إكمالها، والمشاكل الحالية التي تمت مواجهتها، وما إلى ذلك، مما يسمح للباحثين بالبقاء على اطلاع دائم بالوضع، تمامًا مثل وجود مساعد يقدم تقارير عن تقدم العمل في جميع الأوقات.

خامسًا، عالم الوكلاء الأذكياء لا يقتصر على النص، لذلك يدعم A2A مختلف الأساليب، بما في ذلك الصوت والصور وتدفقات الفيديو.

تخيل أنه في المستقبل، يمكن لمساعدك الذكي، ونظام CRM الخاص بالشركة، والذكاء الاصطناعي لإدارة سلسلة التوريد، وحتى الوكلاء الأذكياء على منصات سحابية مختلفة ‘الدردشة حول المهام وتقسيم العمل’ مثل الأصدقاء القدامى، وإكمال الاحتياجات المختلفة بكفاءة من الاستعلامات البسيطة إلى العمليات المعقدة، وبالتالي فتح عصر ذكاء الآلة.

يدعم البروتوكول حاليًا بالفعل منصات التطبيقات لأكثر من 50 شركة تكنولوجيا سائدة، بما في ذلك Atlassian و Box و Cohere و Intuit و MongoDB و PayPal و Salesforce و SAP.

تجدر الإشارة إلى أن هذه كلها شركات لها علاقات خفية مع نظام Google البيئي. على سبيل المثال، تأسست Cohere، وهي شركة ناشئة مستقلة في مجال الذكاء الاصطناعي، في عام 2019 على يد ثلاثة باحثين كانوا يعملون سابقًا في Google Brain؛ لديهم شراكة تقنية طويلة الأجل مع Google Cloud، وتوفر Google Cloud لـ Cohere قوة الحوسبة اللازمة لتدريب النماذج.

يستخدم العديد من الأشخاص شركة Atlassian، وهي شركة تقدم أدوات التعاون الجماعي، مثل Jira و Confluence. لديهم شراكة مع Google، ويمكن استخدام بعض التطبيقات في منتجات Google.

على الرغم من أن Google قالت إن A2A هو مكمل لبروتوكول سياق نموذج MCP الذي اقترحته Anthropic، إلا أن هذا يشبه إلى حد ما تولي Google زمام المبادرة في تطوير نظام Android مع أكثر من 80 شركة في الماضي. مع انضمام المزيد والمزيد من الشركات، ستتحسن القيمة التجارية لـ A2A بشكل كبير، وستعزز التطور السريع للنظام البيئي للوكيل الذكي بأكمله.

من ‘ربط الأدوات’ إلى ‘السيطرة على النظم البيئية’

يمثل MCP و A2A مسارين مختلفين لربط الذكاء الاصطناعي. يضمن MCP، باعتباره بروتوكول تفاعل النموذج الأساسي، الإرساء السلس بين التطبيقات والنماذج المختلفة؛ يوفر A2A إطار عمل للتعاون بين الوكلاء الأذكياء على هذا الأساس، مع التركيز على الاكتشاف المستقل والتعاون المرن بين الوكلاء الأذكياء. يمكن لهذا الهيكل الطبقي تلبية احتياجات توحيد النموذج والتعاون بين الوكلاء الأذكياء في وقت واحد.

في الوقت نفسه، حقق كلاهما مواقع مهيمنة في مجالينهما الفرعيين. يتمتع MCP بمزايا في تطبيقات المؤسسات والخدمات متعددة النماذج وسيناريوهات التقييس؛ اكتسب A2A المزيد من الدعم في مجتمعات المصادر المفتوحة والمشاريع البحثية والتطبيقات المبتكرة.

من منظور كلي، لا يرتبط صعود MCP و A2A بمعايير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المستقبلية فحسب، بل يبشر أيضًا بتغيير كبير في مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي. نحن نشهد نقطة تحول تاريخية في الذكاء الاصطناعي من ‘الذكاء المستقل’ إلى ‘الشبكات التعاونية’. كما يوضح تاريخ تطوير الإنترنت، فإن إنشاء بروتوكولات مفتوحة وموحدة سيصبح قوة رئيسية في تعزيز تطوير الصناعة.

ولكن من مستوى أعمق، يخفي MCP و A2A مصالح تجارية ضخمة والمنافسة على قوة الخطاب التكنولوجي للذكاء الاصطناعي في المستقبل.

من حيث نماذج الأعمال، يفتح الاثنان مسارات ربح مختلفة. تخطط Anthropic لإطلاق خدمة إصدار مؤسسي تعتمد على MCP، وتحصيل رسوم من الشركات بناءً على حجم استدعاء API. تستخدم الشركات MCP لدمج البيانات الداخلية بعمق مع الذكاء الاصطناعي، وتحسين كفاءة الأعمال، وتحتاج إلى دفع ثمن هذه الخدمة المريحة.

تستخدم Google بروتوكول A2A للترويج للاشتراكات في الخدمات السحابية. عندما تستخدم الشركات A2A لبناء شبكات تعاون الوكلاء الأذكياء، يتم توجيهها لاستخدام قوة الحوسبة القوية والخدمات ذات الصلة في Google Cloud، وبالتالي زيادة إيرادات أعمال Google Cloud.

من حيث احتكار البيانات، يعني إتقان معايير البروتوكول التحكم في تدفق بيانات الذكاء الاصطناعي. من خلال بروتوكول A2A، تجمع Google كميات هائلة من البيانات أثناء تعاون العديد من وكلاء المؤسسات الأذكياء. يتم تغذية هذه البيانات مرة أخرى في خوارزميات الإعلانات الأساسية الخاصة بها، مما يزيد من تعزيز هيمنتها في سوق الإعلانات. تريد Anthropic استخدام MCP للسماح للذكاء الاصطناعي باختراق صميم بيانات المؤسسة. إذا شكلت ميزة النطاق، فسوف تتراكم أيضًا كمية كبيرة من بيانات الصناعة، مما يوفر دعمًا للبيانات لتوسيع الأعمال وتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي التي تتوافق بشكل أكبر مع احتياجات المؤسسات.

من حيث استراتيجية المصادر المفتوحة، على الرغم من أن كلاهما يدعي أنهما مفتوح المصدر، إلا أنهما لديهما خطط خاصة بهما. بروتوكول MCP الأساسي مفتوح المصدر، مما يجذب المطورين للمشاركة في بناء النظام البيئي، ولكن الوظائف الرئيسية على مستوى المؤسسات (مثل وظائف الاتصال عن بعد المتقدمة والمعالجة المتعمقة للبيانات متعددة الأساليب) تحتاج إلى فتحها مقابل رسوم، لتحقيق التوازن بين المصادر المفتوحة والمصالح التجارية. في حين أن بروتوكول A2A مفتوح المصدر، إلا أنه يوجه أكثر من 50 شريكًا تجاريًا لإعطاء الأولوية لاستخدام خدمات Google Cloud، وربط النظام البيئي مفتوح المصدر ارتباطًا وثيقًا بنظامه التجاري الخاص وتعزيز ثبات المستخدمين والقدرة التنافسية للمنصة.

التكنولوجيا نفسها لا تحتوي على خير أو شر، ولكن عندما يتم تضمينها في سلسلة المصالح، فإنها تصبح حاملة للقوة والسيطرة. كل ثورة تكنولوجية تعيد تشكيل سلسلة المصالح في العالم. حولت الثورة الصناعية سلسلة المصالح من الأرض والعمل إلى رأس المال والآلات، بينما دفعتها الثورة الرقمية إلى البيانات والخوارزميات.

يمكن لأدوات المصادر المفتوحة بالتأكيد استكشاف مسارات مبتكرة، ولكن لا تتوقع استخدام مفاتيح البيانات والخوارزميات لفتح جميع الأبواب، لأن كل سلسلة من المفاتيح محفورة بكلمة مرور مصلحة النظام الأساسي.

بينما يبدو أن شركات التكنولوجيا تفتح النظام البيئي للذكاء الاصطناعي، إلا أنها تقوم في الواقع ببناء جدران بيئية عالية وسميكة حول سيناريوهات التطبيقات التي هي أكثر ملاءمة لأنفسهم، مما يمنع تعدين مناجم الذهب من البيانات، ففي النهاية، القدرة التنافسية النهائية في عصر الذكاء الاصطناعي لا تزال البيانات.

ما إذا كان يمكن أن يندمج MCP و A2A في النهاية أمر غير مؤكد. إذا تصرف كل منهما بشكل مستقل، فمن المرجح جدًا أن تقوم شركات التكنولوجيا العملاقة ببناء ‘جدران ساحة صغيرة للذكاء الاصطناعي’. نتيجة لذلك، ستصبح ظاهرة جزيرة البيانات أكثر خطورة، وسيتم حظر تداول البيانات بين الشركات في معسكرات البروتوكولات المختلفة، مما يحد من نطاق تطبيقات ابتكار الذكاء الاصطناعي؛ سيحتاج المطورون إلى إتقان مهارات تطوير البروتوكولات المتعددة، مما يزيد من تكاليف التعلم وعبء عمل التطوير، ويثبط حيوية الابتكار؛ سيتم توجيه اتجاه ابتكار الصناعة بسهولة بواسطة البروتوكولات العملاقة، وستكون الشركات الناشئة في وضع غير مؤات في المنافسة بسبب صعوبة دعم البروتوكولات المتعددة، مما يعيق وتيرة الابتكار الشاملة في الصناعة.

نأمل أن يعزز صعود MCP و A2A صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية للتطور في اتجاه التعاون بدلاً من المواجهة.

تمامًا مثل نزاع مقياس السكك الحديدية في القرن التاسع عشر وحرب معايير الاتصالات المتنقلة في القرن العشرين، فإن كل انقسام تكنولوجي مصحوب بتكاليف اجتماعية باهظة. قد تكون عواقب النزاع على معايير وبروتوكولات الذكاء الاصطناعي أبعد مدى. سيحدد ما إذا كنا نتحرك نحو اتحاد نجوم ‘إنترنت كل شيء’ أم نسقط في غابة مظلمة يسود فيها ‘سلسلة الشك’.