حرب الأنظمة البيئية للذكاء الاصطناعي المتصاعدة

صراع العمالقة

في حين أن الاهتمام العام غالبًا ما ينجذب إلى المنافسة الشرسة في معايير النموذج ومقاييس الأداء، فإن مسابقة أكثر أهمية تتكشف وراء الكواليس.

في نوفمبر 2024، اتخذت Anthropic خطوة جريئة من خلال تقديم Model Context Protocol (MCP)، وهو معيار مفتوح للوكلاء الأذكياء.

أحدثت هذه المبادرة تموجات كبيرة، بهدف إنشاء لغة مشتركة للتفاعلات بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومصادر وأدوات البيانات الخارجية. سعى إلى إنشاء نظام عالمي داخل العالم المعقد لتفاعلات الذكاء الاصطناعي.

سرعان ما لاقت خطوة Anthropic صدى واسعًا في جميع أنحاء الصناعة. سرعان ما أعلنت OpenAI عن دعم MCP في Agent SDK الخاص بها، مما يشير إلى الاعتراف بقيمة MCP والتصميم على البقاء في المنافسة.

انضمت Google، وهي قوة مهيمنة في مجال التكنولوجيا، أيضًا إلى المعركة. أكد الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، ديميس هاسابيس، دمج MCP في نموذج Gemini الخاص بـ Google ومجموعات تطوير البرامج، واصفًا إياه بأنه ‘يصبح بسرعة المعيار المفتوح لعصر وكيل الذكاء الاصطناعي’.

أدت هذه الموافقات من قادة الصناعة إلى تضخيم تأثير MCP بسرعة، ووضعه كنقطة محورية في مجال الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، اشتدت المنافسة. في مؤتمر Google Cloud Next 2025، كشفت Google عن Agent2Agent Protocol (A2A)، وهو أول معيار مفتوح المصدر لتفاعل الوكيل الذكي. يزيل A2A الحواجز بين الأطر والبائعين الحاليين، مما يتيح تعاونًا آمنًا وفعالًا بين الوكلاء الأذكياء عبر أنظمة بيئية مختلفة. أظهرت خطوة Google براعتها التقنية وقدراتها المبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع طموحها في بناء النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

أدت هذه الإجراءات التي اتخذتها شركات التكنولوجيا العملاقة إلى وضع المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي والوكلاء الأذكياء في المقدمة، مع التركيز على معايير الاتصال وبروتوكولات الواجهة والأنظمة البيئية. في مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي الذي لا يزال قيد التطور، أصبح مبدأ ‘البروتوكول يساوي السلطة’ واضحًا بشكل متزايد.

كل من يسيطر على تعريف معايير البروتوكول الأساسية في عصر الذكاء الاصطناعي لديه الفرصة لإعادة تشكيل هيكل قوة صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية وإعادة توزيع فوائدها الاقتصادية الهائلة.

يمتد هذا إلى ما هو أبعد من المنافسة التقنية، ليصل إلى لعبة استراتيجية ستحدد هياكل السوق المستقبلية ونمو الشركات.

‘منافذ اتصال’ تطبيق الذكاء الاصطناعي

أدى التقدم السريع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى ظهور نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مثل GPT و Claude، والتي تعرض قدرات ملحوظة في معالجة اللغة الطبيعية وتوليد النصوص وحل المشكلات.

يكمن احتمال هذه النماذج في قدرتها على التفاعل مع البيانات والأدوات الخارجية، ومعالجة تحديات العالم الحقيقي.

ومع ذلك، فقد أعاق التجزئة وعدم التوحيد تفاعل نموذج الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي.

يجبر غياب المعايير والبروتوكولات الموحدة المطورين على كتابة رمز اتصال محدد لكل نموذج ومنصة للذكاء الاصطناعي عند دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع مصادر وأدوات البيانات المختلفة.

لمعالجة هذه التحديات، تم إنشاء MCP. تقارن Anthropic MCP بمنفذ USB-C لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تنوعه وبساطته.

مثل منفذ USB-C، يهدف MCP إلى إنشاء معيار عالمي يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة الخارجية المختلفة باستخدام نفس البروتوكول، مما يبسط ويبسط تطوير وتكامل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ضع في اعتبارك مشروع تطوير البرمجيات. قبل MCP، كان المطورون بحاجة إلى كتابة رمز اتصال معقد لكل مستودع تعليمات برمجية ونموذج ذكاء اصطناعي لتحليل مستودعات تعليمات برمجية المشروع باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على MCP، يمكن للمطورين التعمق مباشرة في مستودعات تعليمات برمجية المشروع، وتحليل هياكل التعليمات البرمجية تلقائيًا، وفهم سجلات الالتزام التاريخية، وتقديم توصيات دقيقة للتعليمات البرمجية بناءً على متطلبات المشروع. هذا يحسن كفاءة التطوير وجودة التعليمات البرمجية.

يتكون MCP من عنصرين رئيسيين: خادم MCP وعميل MCP. يعمل خادم MCP كـ ‘حارس بوابة’ للبيانات، مما يسمح للمطورين بالكشف عن بياناتهم، سواء من أنظمة الملفات المحلية أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة تطبيقات الخدمة عن بُعد.

يعمل عميل MCP كـ ‘مستكشف’، ويبني تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتصل بهذه الخوادم للوصول إلى البيانات واستخدامها. يعرض خادم MCP البيانات، ويسترجعها عميل MCP ويعالجها، مما يخلق جسرًا بين الذكاء الاصطناعي والعالم الخارجي.

الأمن ضروري عندما تصل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات والأدوات الخارجية. يقوم MCP بتوحيد واجهات الوصول إلى البيانات، وتقليل الاتصال المباشر بالبيانات الحساسة وتقليل خطر اختراق البيانات. توفر آلياته الأمنية المدمجة حماية شاملة للبيانات. يمكن لمصادر البيانات مشاركة البيانات بشكل انتقائي مع الذكاء الاصطناعي في ظل ضوابط أمنية صارمة، ويمكن للذكاء الاصطناعي نقل النتائج بشكل آمن مرة أخرى إلى مصدر البيانات.

على سبيل المثال، يمكن لخوادم MCP التحكم في الموارد دون الكشف عن معلومات حساسة مثل مفاتيح API لموفري تكنولوجيا النماذج الكبيرة. إذا تعرض نموذج كبير للهجوم، فلا يمكن للمهاجم الحصول على هذه المعلومات الهامة، وعزل المخاطر وضمان أمن البيانات.

تتضح مزايا MCP في تطبيقاته العملية وقيمته في مختلف المجالات.

في مجال الرعاية الصحية، يمكن للوكلاء الأذكياء الاتصال بالسجلات الطبية الإلكترونية للمرضى وقواعد البيانات الطبية عبر MCP، وتقديم اقتراحات تشخيصية أولية بناءً على خبرة الأطباء.

في مجال التمويل، يمكن للوكلاء الأذكياء التعاون عبر MCP لتحليل البيانات المالية ومراقبة التغيرات في السوق وأتمتة تداول الأسهم، مما يجعل القرارات الاستثمارية أكثر ذكاءً وكفاءة.

في الصين، استجابت شركات التكنولوجيا مثل Tencent و Alibaba أيضًا من خلال نشر الشركات الناشئة المتعلقة بـ MCP بنشاط. توفر منصة Bailian التابعة لشركة Alibaba Cloud خدمات MCP كاملة دورة الحياة، مما يبسط عملية تطوير الوكلاء الأذكياء ويقلل دورة التطوير إلى دقائق. أصدرت Tencent Cloud ‘مجموعة تطوير الذكاء الاصطناعي’، التي تدعم خدمات استضافة المكونات الإضافية MCP، مما يساعد المطورين على بناء وكلاء أذكياء موجهين نحو الأعمال بسرعة.

تعاون الوكيل الذكي: ‘اتفاقية تجارة حرة’

مع تطور بروتوكول MCP، ينتقل الوكلاء الأذكياء من روبوتات المحادثة البسيطة إلى مساعدين قادرين على حل مشاكل العالم الحقيقي. تقوم شركات التكنولوجيا العملاقة ببناء ‘حدائق مسورة’ قياسية وبيئية خاصة بها بنشاط. على عكس MCP، الذي يركز على ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات والبيانات الخارجية، يهدف بروتوكول A2A إلى تعاون أعلى مستوى بين الوكلاء الأذكياء.

هدف بروتوكول A2A هو تمكين الوكلاء الأذكياء من مصادر وبائعين مختلفين من فهم بعضهم البعض والعمل معًا، ومنح استقلالية ومرونة أكبر للتعاون بين الوكلاء المتعددين. يمكن مقارنة هذا المفهوم بمنظمة التجارة العالمية (WTO)، التي تهدف إلى تقليل الحواجز الجمركية بين البلدان.

في عالم الوكلاء الأذكياء، يشبه البائعون والأطر المختلفة ‘دولًا’ مستقلة، وبروتوكول A2A يشبه ‘اتفاقية تجارة حرة’. بمجرد اعتماده، يمكن لهؤلاء الوكلاء الأذكياء الانضمام إلى ‘منطقة تجارة حرة’، باستخدام ‘لغة’ مشتركة للتواصل والتعاون بسلاسة، وإكمال مهام سير عمل معقدة لا يمكن لوكيل ذكي واحد التعامل معها بمفرده.

تعد إدارة المهام مكونًا أساسيًا في بروتوكول A2A. يدور التواصل بين العملاء والوكلاء الأذكياء عن بُعد حول إكمال المهام. يحدد البروتوكول كائن ‘مهمة’، يمكن للوكلاء الأذكياء إكماله بسرعة للمهام البسيطة. بالنسبة للمهام المعقدة والطويلة الأجل، يتواصل الوكلاء الأذكياء لمزامنة حالة إكمال المهام في الوقت الفعلي، مما يضمن تقدمًا سلسًا.

يدعم A2A أيضًا التعاون بين الوكلاء الأذكياء. يمكن للعديد من الوكلاء الأذكياء إرسال رسائل لبعضهم البعض تحتوي على معلومات سياقية أو ردود أو تعليمات المستخدم، مما يمكنهم من العمل معًا لحل المشكلات المعقدة وإكمال المهام الصعبة.

حاليًا، يتم دعم بروتوكول A2A من قبل أكثر من 50 شركة تكنولوجيا رائدة، بما في ذلك Atlassian و Box و Cohere و Intuit و MongoDB و PayPal و Salesforce و SAP. العديد من هذه الشركات لديها اتصالات بالنظام البيئي لـ Google.

على سبيل المثال، Cohere هي شركة ناشئة مستقلة في مجال الذكاء الاصطناعي تأسست في عام 2019 من قبل ثلاثة باحثين عملوا سابقًا في Google Brain. حافظت على تعاون فني وثيق مع Google Cloud لسنوات عديدة، حيث توفر Google Cloud قوة الحوسبة اللازمة لتدريب النماذج. تستخدم أدوات Jira و Confluence الخاصة بـ Atlassian، وهي مزود معروف لأدوات التعاون الجماعي، على نطاق واسع وتتعاون مع Google، مع توفر بعض التطبيقات للاستخدام في منتجات Google.

في حين تدعي Google أن A2A يكمل بروتوكول سياق نموذج MCP المقترح من Anthropic، فمن المتوقع أن تستمر القيمة التجارية لـ A2A في الارتفاع مع انضمام المزيد من الشركات، ولعب دور رائد في تطوير النظام البيئي للوكيل الذكي ودفع التغيير والتقدم في الصناعة.

التعاون المفتوح أم التقسيم البيئي؟

تسلط المنافسة بين MCP و A2A الضوء على وجهات نظر مختلفة بين شركات التكنولوجيا العملاقة فيما يتعلق بسلسلة قيمة صناعة الذكاء الاصطناعي. تقوم Anthropic ببناء نموذج أعمال ‘الوصول إلى البيانات كخدمة’ من خلال MCP، وتحصيل رسوم من العملاء على مستوى المؤسسات بناءً على مكالمات API لدمج أصول البيانات الداخلية بعمق مع قدرات الذكاء الاصطناعي. تعتمد Google على بروتوكول A2A لدفع اشتراكات خدمة السحابة، وربط بناء شبكات تعاون الوكيل الذكي بقوة الحوسبة السحابية لـ Google والتخزين والبنية التحتية الأخرى، وتشكيل نظام بيئي ذي حلقة مغلقة من ‘البروتوكول-المنصة-الخدمة’.

على مستوى استراتيجية البيانات، يظهر كلاهما نوايا احتكارية واضحة: يراكم MCP بيانات تفاعل عميقة في الصناعات العمودية من خلال الاختراق العميق لنوى بيانات المؤسسة، مما يوفر مصدرًا غنيًا لتدريب النماذج المخصصة؛ يلتقط A2A كميات هائلة من بيانات العمليات في التعاون عبر الأنظمة الأساسية، ويعيد تغذيتها إلى نماذج التوصيات الإعلانية الأساسية وتحليل الأعمال الخاصة بـ Google.

على الرغم من أن كلاهما يدعي أنه مفتوح المصدر، إلا أن استراتيجياتهما التقسيمية الفنية تحتوي على آليات مخفية. يحتفظ MCP بواجهات مدفوعة لوظائف على مستوى المؤسسة، ويوجه A2A الشركاء لتحديد أولويات الوصول إلى النظام البيئي لـ Google Cloud. في الأساس، كلاهما يبني خنادق فنية من خلال نموذج ‘بنية تحتية مفتوحة المصدر + قيمة مضافة تجارية’.

بالوقوف على مفترق طرق التحول الصناعي، فإن مسارات تطور MCP و A2A تعيد تشكيل البنية التحتية لعالم الذكاء الاصطناعي. من ناحية، فإن ظهور البروتوكولات الموحدة يسرع عملية إضفاء الطابع الديمقراطي على التكنولوجيا، مما يسمح للمطورين الصغار والمتوسطين بالوصول إلى النظام البيئي العالمي من خلال واجهات موحدة، وضغط دورة نشر تطبيقات على مستوى المؤسسة من شهور إلى ساعات. من ناحية أخرى، إذا شكل نظام البروتوكول بقيادة العمالقة نظامًا انفصاليًا، فسيؤدي ذلك إلى زيادة تأثير جزيرة البيانات، وارتفاع تكاليف التوافق التقني، وقد يؤدي حتى إلى إطلاق ألعاب صفرية في ‘المعسكرات البيئية’.

يكمن تأثير أعمق في الاختراق الذكي للعالم المادي: مع النمو الهائل للروبوتات الصناعية ومحطات القيادة الذاتية والأجهزة الذكية الطبية، يصبح MCP و A2A ‘المشابك العصبية’ التي تربط الذكاء الافتراضي بالعالم المادي.

في سيناريوهات التصنيع الذكي، تقوم الأذرع الروبوتية بمزامنة بيانات حالة التشغيل في الوقت الفعلي من خلال واجهات موحدة، وتقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتحسين معلمات الإنتاج ديناميكيًا، وبناء ذكاء حلقة مغلقة من ‘الإدراك-القرار-التنفيذ’. في المجال الطبي، يسمح التعاون في الوقت الفعلي بين الروبوتات الجراحية ونماذج التشخيص للطب الدقيق بالانتقال من المفهوم إلى الممارسة السريرية. جوهر هذه التغييرات هو أن القيمة الاستراتيجية لمعايير البروتوكول باعتبارها ‘بنية تحتية رقمية’ تتجاوز التكنولوجيا نفسها، لتصبح المفتاح لإطلاق اقتصاد ذكي بمليارات الدولارات.

ومع ذلك، تظل التحديات شديدة: متطلبات مستوى الميلي ثانية لأداء البروتوكول في الوقت الفعلي في التحكم الصناعي والمعايير الصارمة لحماية خصوصية البيانات الطبية تجبر التطور المستمر لنظام البروتوكول.

عندما تتشابك المنافسة التكنولوجية والمصالح التجارية بعمق، يصبح فن تحقيق التوازن بين الانفتاح والإغلاق أمرًا بالغ الأهمية. ربما فقط من خلال إنشاء آلية للحوكمة المشتركة للمعايير عبر الصناعات يمكننا تجنب تكرار أخطاء ‘حرب مقياس السكك الحديدية’ وتحقيق المثالية التقنية لـ ‘إنترنت كل شيء’ حقًا.

في لعبة القوة الصامتة هذه، لم تنته المنافسة بين MCP و A2A بعد. كلاهما من منتجات الابتكار التكنولوجي وحاملات الاستراتيجيات التجارية، ويكتبان معًا فصلًا رئيسيًا في انتقال صناعة الذكاء الاصطناعي من ‘الذكاء الفردي’ إلى ‘التآزر البيئي’.

في النهاية، لا يتم تحديد اتجاه الصناعة من خلال المزايا التكنولوجية فحسب، بل أيضًا من خلال الخيارات القيمية بشأن الانفتاح والمشاركة والفوز المتبادل البيئي، وهو ‘معيار البروتوكول’ الأكثر جوهرية في عصر الذكاء الاصطناعي.