در چشم‌انداز هوش مصنوعی، جریانی پنهان از مانورهای استراتژیک در حال وقوع است که بر استانداردسازی، پروتکل‌ها و اکوسیستم‌هایی که زیربنای هوش مصنوعی و عوامل هوشمند هستند، متمرکز است.
غول‌های فناوری عمیقاً در این نبرد خاموش اما شدید درگیر هستند. هر حرکت استراتژیک و رونمایی فناوری، پتانسیل تغییر شکل صنعت هوش مصنوعی را دارد و بازتاب‌دهنده یک مبارزه عمیق برای تسلط و کنترل بر آینده هوش مصنوعی و تخصیص مزایای اقتصادی گسترده آن است.
نبرد غول‌ها
در حالی که توجه عمومی اغلب به رقابت بی‌امان در پارامترهای مدل و معیارهای عملکرد معطوف می‌شود، یک رقابت مهم‌تر در پشت صحنه در حال آشکار شدن است.
در نوامبر 2024، Anthropic با معرفی پروتکل زمینه مدل (MCP)، یک استاندارد باز برای عوامل هوشمند، گامی جسورانه برداشت.
این ابتکار موج‌های قابل توجهی ایجاد کرد و هدف آن ایجاد یک زبان مشترک برای تعاملات بین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و منابع و ابزارهای داده خارجی بود. این هدف، ایجاد یک سیستم جهانی در دنیای پیچیده تعاملات هوش مصنوعی بود.
اقدام Anthropic به سرعت در سراسر صنعت طنین‌انداز شد. OpenAI به زودی از MCP در Agent SDK خود پشتیبانی کرد که نشان‌دهنده شناخت ارزش MCP و عزم برای رقابتی باقی ماندن است.
گوگل، یک نیروی مسلط در فناوری، نیز وارد این عرصه شد. دیمیس هاسابیس، مدیرعامل Google DeepMind، ادغام MCP در مدل جمینی گوگل و کیت‌های توسعه نرم‌افزار را تأیید کرد و آن را به عنوان ‘به سرعت تبدیل شدن به استاندارد باز برای عصر عامل هوش مصنوعی’ ستود.
این تأییدیه‌ها از سوی رهبران صنعت به سرعت نفوذ MCP را تقویت کرد و آن را به یک نقطه کانونی در دامنه هوش مصنوعی تبدیل کرد.
با این حال، رقابت تشدید شد. در کنفرانس Google Cloud Next 2025، گوگل از پروتکل Agent2Agent (A2A)، اولین استاندارد منبع باز برای تعامل عامل هوشمند، رونمایی کرد. A2A موانع بین چارچوب‌ها و فروشندگان موجود را از بین می‌برد و همکاری ایمن و کارآمد بین عوامل هوشمند در سراسر اکوسیستم‌های مختلف را امکان‌پذیر می‌کند. اقدام گوگل، مهارت فنی و توانایی‌های نوآورانه آن را در هوش مصنوعی، همراه با جاه‌طلبی آن در ساخت اکوسیستم هوش مصنوعی نشان داد.
این اقدامات از سوی غول‌های فناوری، رقابت در هوش مصنوعی و عوامل هوشمند را به خط مقدم آورده و بر استانداردهای اتصال، پروتکل‌های رابط و اکوسیستم‌ها متمرکز کرده است. در چشم‌انداز جهانی هوش مصنوعی که هنوز در حال تحول است، اصل ‘پروتکل برابر با قدرت’ به طور فزاینده‌ای آشکار شده است.
هر کسی که تعریف استانداردهای پروتکل اساسی در عصر هوش مصنوعی را کنترل کند، این فرصت را دارد که ساختار قدرت صنعت جهانی هوش مصنوعی را تغییر دهد و مزایای اقتصادی آن را مجدداً توزیع کند.
این فراتر از رقابت فنی است و به یک بازی استراتژیک تبدیل می‌شود که ساختارهای بازار و رشد شرکت‌های آینده را تعریف می‌کند.
‘درگاه‌های اتصال’ برنامه کاربردی هوش مصنوعی
پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی منجر به ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT و Claude شده است که قابلیت‌های قابل توجهی در پردازش زبان طبیعی، تولید متن و حل مسئله از خود نشان می‌دهند.
پتانسیل این مدل‌ها در توانایی آنها در تعامل با داده‌ها و ابزارهای خارجی، رسیدگی به چالش‌های دنیای واقعی نهفته است.
با این حال، تعامل مدل هوش مصنوعی با دنیای خارج به دلیل تکه‌تکه شدن و فقدان استانداردسازی، با مشکل مواجه شده است.
عدم وجود استانداردها و پروتکل‌های یکپارچه، توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند که هنگام ادغام مدل‌های هوش مصنوعی با منابع و ابزارهای مختلف داده، کد اتصال خاصی را برای هر مدل و پلتفرم هوش مصنوعی بنویسند.
برای رسیدگی به این چالش‌ها، MCP ایجاد شد. Anthropic MCP را با درگاه USB-C برای برنامه‌های هوش مصنوعی مقایسه می‌کند و بر تطبیق‌پذیری و سادگی آن تأکید می‌کند.
مانند درگاه USB-C، هدف MCP ایجاد یک استاندارد جهانی است که به مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و سیستم‌های خارجی اجازه می‌دهد از یک پروتکل استفاده کنند و توسعه و ادغام برنامه کاربردی هوش مصنوعی را ساده و کارآمدتر می‌کند.
یک پروژه توسعه نرم‌افزار را در نظر بگیرید. قبل از MCP، توسعه‌دهندگان برای تجزیه و تحلیل مخازن کد پروژه با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، نیاز به نوشتن کد اتصال پیچیده برای هر مخزن کد و مدل هوش مصنوعی داشتند.
با ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر MCP، توسعه‌دهندگان می‌توانند مستقیماً در مخازن کد پروژه غوطه ور شوند، به طور خودکار ساختارهای کد را تجزیه و تحلیل کنند، سوابق تعهد تاریخی را درک کنند و توصیه‌های کد دقیق را بر اساس الزامات پروژه ارائه دهند. این امر باعث بهبود راندمان توسعه و کیفیت کد می‌شود.
MCP از دو جزء اصلی تشکیل شده است: سرور MCP و کلاینت MCP. سرور MCP به عنوان یک ‘دروازه‌بان’ داده عمل می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد داده‌های خود را، چه از سیستم‌های فایل محلی، پایگاه‌های داده یا APIهای سرویس راه دور، در معرض نمایش قرار دهند.
کلاینت MCP به عنوان یک ‘کاوشگر’ عمل می‌کند و برنامه‌های هوش مصنوعی را می‌سازد که برای دسترسی و استفاده از داده‌ها به این سرورها متصل می‌شوند. سرور MCP داده‌ها را در معرض نمایش قرار می‌دهد و کلاینت MCP آن را بازیابی و پردازش می‌کند و پلی بین هوش مصنوعی و دنیای خارج ایجاد می‌کند.
هنگامی که مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌ها و ابزارهای خارجی دسترسی پیدا می‌کنند، امنیت ضروری است. MCP رابط‌های دسترسی به داده‌ها را استاندارد می‌کند، تماس مستقیم با داده‌های حساس را به حداقل می‌رساند و خطر نقض داده‌ها را کاهش می‌دهد. مکانیزم‌های امنیتی داخلی آن، حفاظت جامع از داده‌ها را ارائه می‌دهد. منابع داده می‌توانند به طور انتخابی داده‌ها را با هوش مصنوعی تحت کنترل‌های امنیتی سختگیرانه به اشتراک بگذارند و هوش مصنوعی می‌تواند نتایج را به طور ایمن به منبع داده منتقل کند.
به عنوان مثال، سرورهای MCP می‌توانند منابع را بدون افشای اطلاعات حساسی مانند کلیدهای API به ارائه‌دهندگان فناوری مدل بزرگ کنترل کنند. اگر یک مدل بزرگ مورد حمله قرار گیرد، مهاجم نمی‌تواند این اطلاعات مهم را به دست آورد، خطرات را جدا کرده و امنیت داده‌ها را تضمین می‌کند.
مزایای MCP در کاربردهای عملی آن و ارزش آن در زمینه‌های مختلف مشهود است.
در مراقبت‌های بهداشتی، عوامل هوشمند می‌توانند از طریق MCP به سوابق پزشکی الکترونیکی بیماران و پایگاه‌های داده پزشکی متصل شوند و بر اساس تخصص پزشکان، پیشنهادات تشخیصی اولیه ارائه دهند.
در امور مالی، عوامل هوشمند می‌توانند از طریق MCP برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، نظارت بر تغییرات بازار و خودکارسازی معاملات سهام با یکدیگر همکاری کنند و تصمیمات سرمایه‌گذاری را هوشمندتر و کارآمدتر کنند.
در چین، شرکت‌های فناوری مانند Tencent و Alibaba نیز با استقرار فعال مشاغل مرتبط با MCP، به این موضوع پاسخ داده‌اند. پلتفرم Bailian Alibaba Cloud خدمات کامل MCP را ارائه می‌دهد، فرآیند توسعه عوامل هوشمند را ساده می‌کند و چرخه توسعه را به چند دقیقه کاهش می‌دهد. Tencent Cloud ‘کیت توسعه هوش مصنوعی’ را منتشر کرده است که از خدمات میزبانی افزونه MCP پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به سرعت عوامل هوشمند تجاری‌گرا بسازند.
همکاری عامل هوشمند: یک ‘توافقنامه تجارت آزاد’
با تکامل پروتکل MCP، عوامل هوشمند در حال انتقال از چت‌بات‌های ساده به دستیارهای عملیاتی هستند که قادر به حل مشکلات دنیای واقعی هستند. غول‌های فناوری به طور فعال در حال ساخت استانداردهای خود و ‘باغ‌های دیواری’ اکولوژیکی خود هستند. برخلاف MCP، که بر اتصال مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارها و داده‌های خارجی تمرکز دارد، پروتکل A2A هدف همکاری در سطح بالاتر بین عوامل هوشمند است.
هدف پروتکل A2A این است که عوامل هوشمند از منابع و فروشندگان مختلف را قادر سازد تا یکدیگر را درک کرده و با هم کار کنند و استقلال و انعطاف‌پذیری بیشتری به همکاری چندعاملی اعطا کند. این مفهوم را می‌توان با سازمان تجارت جهانی (WTO) مقایسه کرد که هدف آن کاهش موانع تعرفه‌ای بین کشورها است.
در دنیای عوامل هوشمند، فروشندگان و چارچوب‌های مختلف مانند ‘کشورهای’ مستقل هستند و پروتکل A2A مانند یک ‘توافقنامه تجارت آزاد’ است. پس از تصویب، این عوامل هوشمند می‌توانند به یک ‘منطقه تجارت آزاد’ بپیوندند و از یک ‘زبان’ مشترک برای برقراری ارتباط و همکاری یکپارچه استفاده کنند و گردش‌های کاری پیچیده‌ای را که یک عامل هوشمند به تنهایی نمی‌تواند انجام دهد، تکمیل کنند.
مدیریت وظیفه یک جزء اصلی پروتکل A2A است. ارتباط بین مشتریان و عوامل هوشمند راه دور حول تکمیل وظیفه می‌چرخد. پروتکل یک شیء ‘وظیفه’ را تعریف می‌کند که عوامل هوشمند می‌توانند به سرعت برای وظایف ساده تکمیل کنند. برای وظایف پیچیده و طولانی‌مدت، عوامل هوشمند برای همگام‌سازی وضعیت تکمیل وظیفه در زمان واقعی ارتباط برقرار می‌کنند و پیشرفت روان را تضمین می‌کنند.
A2A همچنین از همکاری بین عوامل هوشمند پشتیبانی می‌کند. چند عامل هوشمند می‌توانند پیام‌هایی حاوی اطلاعات زمینه، پاسخ‌ها یا دستورالعمل‌های کاربر را برای یکدیگر ارسال کنند و آنها را قادر سازند تا با هم برای حل مشکلات پیچیده و تکمیل وظایف چالش‌برانگیز کار کنند.
در حال حاضر، پروتکل A2A توسط بیش از 50 شرکت فناوری پیشرو، از جمله Atlassian، Box، Cohere، Intuit، MongoDB، PayPal، Salesforce و SAP پشتیبانی می‌شود. بسیاری از این شرکت‌ها با اکوسیستم گوگل ارتباط دارند.
به عنوان مثال، Cohere یک استارتاپ مستقل هوش مصنوعی است که در سال 2019 توسط سه محقق که قبلاً در Google Brain کار می‌کردند، تأسیس شده است. این شرکت سال‌ها همکاری فنی نزدیکی با Google Cloud داشته است و Google Cloud قدرت محاسباتی مورد نیاز برای آموزش مدل‌ها را فراهم می‌کند. Atlassian، یک ارائه‌دهنده شناخته شده ابزارهای همکاری تیمی، ابزارهای Jira و Confluence خود را به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌دهد و با گوگل همکاری می‌کند و برخی از برنامه‌ها برای استفاده در محصولات گوگل در دسترس هستند.
در حالی که گوگل ادعا می‌کند که A2A پروتکل زمینه مدل MCP پیشنهادی Anthropic را تکمیل می‌کند، انتظار می‌رود ارزش تجاری A2A با پیوستن شرکت‌های بیشتر به رشد خود ادامه دهد و نقش پیشرویی در توسعه اکوسیستم عامل هوشمند ایفا کند و تغییر و پیشرفت صنعت را هدایت کند.
همکاری باز یا تقسیم اکولوژیکی؟
رقابت بین MCP و A2A دیدگاه‌های متفاوتی را در بین غول‌های فناوری در مورد زنجیره ارزش صنعت هوش مصنوعی برجسته می‌کند. Anthropic در حال ساخت یک مدل تجاری ‘دسترسی به داده‌ها به عنوان یک سرویس’ از طریق MCP است و بر اساس تماس‌های API به مشتریان سطح سازمانی برای ادغام عمیق دارایی‌های داده داخلی با قابلیت‌های هوش مصنوعی هزینه دریافت می‌کند. گوگل برای هدایت اشتراک‌های سرویس ابری به پروتکل A2A متکی است و ساخت شبکه‌های همکاری عامل هوشمند را با قدرت محاسباتی، فضای ذخیره‌سازی و سایر زیرساخت‌های Google Cloud مرتبط می‌کند و یک اکوسیستم حلقه بسته از ‘پروتکل-پلتفرم-سرویس’ ایجاد می‌کند.
در سطح استراتژی داده، هر دو نیت انحصاری واضحی را نشان می‌دهند: MCP با نفوذ عمیق در هسته‌های داده سازمانی، داده‌های تعامل عمیق را در صنایع عمودی جمع‌آوری می‌کند و یک منبع غنی برای آموزش مدل سفارشی فراهم می‌کند. A2A مقادیر زیادی از داده‌های فرآیند را در همکاری‌های بین پلتفرمی ضبط می‌کند و به مدل‌های اصلی تبلیغات، توصیه‌ها و تجزیه و تحلیل تجاری گوگل بازخورد می‌دهد.
اگرچه هر دو ادعا می‌کنند که منبع باز هستند، اما استراتژی‌های لایه‌بندی فنی آنها حاوی مکانیزم‌های پنهانی است. MCP رابط‌های پولی را برای عملکردهای سطح سازمانی حفظ می‌کند و A2A شرکا را راهنمایی می‌کند تا دسترسی به اکوسیستم Google Cloud را در اولویت قرار دهند. در اصل، هر دو از طریق مدل ‘زیرساخت منبع باز + ارزش افزوده تجاری’ در حال ساخت خندق‌های فنی هستند.
در تقاطع تحول صنعتی، مسیرهای تکاملی MCP و A2A در حال تغییر شکل معماری اساسی دنیای هوش مصنوعی هستند. از یک سو، ظهور پروتکل‌های استاندارد شده در حال تسریع روند دموکراتیزاسیون فناوری است و به توسعه‌دهندگان کوچک و متوسط اجازه می‌دهد تا از طریق رابط‌های یکپارچه به اکوسیستم جهانی دسترسی داشته باشند وچرخه استقرار برنامه‌های کاربردی سطح سازمانی را از ماه‌ها به ساعت‌ها کاهش دهند. از سوی دیگر، اگر سیستم پروتکل به رهبری غول‌ها یک رژیم جدایی‌طلب تشکیل دهد، منجر به افزایش اثر جزیره داده، هزینه‌های بالای سازگاری فنی و حتی ممکن است بازی‌های با حاصل جمع صفر را در ‘کمپ‌های اکولوژیکی’ به راه اندازد.
تأثیر عمیق‌تر در نفوذ هوشمندانه به دنیای فیزیکی نهفته است: با رشد انفجاری ربات‌های صنعتی، پایانه‌های رانندگی خودکار و دستگاه‌های هوشمند پزشکی، MCP و A2A در حال تبدیل شدن به ‘سیناپس‌های عصبی’ هستند که هوش مجازی را با دنیای فیزیکی متصل می‌کنند.
در سناریوهای تولید هوشمند، بازوهای روباتیک داده‌های وضعیت عملکرد را در زمان واقعی از طریق رابط‌های استاندارد شده همگام می‌کنند، مدل‌های هوش مصنوعی به طور پویا پارامترهای تولید را بهینه می‌کنند و یک هوش حلقه بسته از ‘ادراک-تصمیم‌گیری-اجرا’ ایجاد می‌کنند. در زمینه پزشکی، همکاری بی‌درنگ ربات‌های جراحی و مدل‌های تشخیصی به پزشکی دقیق اجازه می‌دهد تا از مفهوم به عمل بالینی حرکت کند. هسته اصلی این تغییرات این است که ارزش استراتژیک استانداردهای پروتکل به عنوان ‘زیرساخت دیجیتال’ از خود فناوری فراتر می‌رود و به کلید باز کردن یک اقتصاد هوشمند تریلیون دلاری تبدیل می‌شود.
با این حال، چالش‌ها همچنان شدید هستند: الزامات میلی‌ثانیه‌ای برای عملکرد بی‌درنگ پروتکل در کنترل صنعتی و استانداردهای سختگیرانه برای حفاظت از حریم خصوصی داده‌های پزشکی در حال اجبار تکامل مستمر سیستم پروتکل است.
هنگامی که رقابت فناوری و منافع تجاری عمیقاً در هم تنیده می‌شوند، هنر متعادل کردن باز بودن و بسته بودن بسیار مهم می‌شود. شاید تنها با ایجاد یک مکانیزم حاکمیت مشترک استاندارد بین صنعتی بتوان از تکرار اشتباهات ‘جنگ اندازه‌گیری ریل’ جلوگیری کرد و واقعاً به ایده آل فنی ‘اینترنت همه چیز’ پی برد.
در این بازی قدرت خاموش، رقابت بین MCP و A2A هنوز به پایان نرسیده است. آنها هر دو محصول نوآوری فناوری و حامل استراتژی‌های تجاری هستند و به طور مشترک فصلی کلیدی را در انتقال صنعت هوش مصنوعی از ‘هوش منفرد’ به ‘هم‌افزایی اکولوژیکی’ می‌نویسند.
در نهایت، مسیر صنعت نه تنها با مزایای فناوری تعیین می‌شود، بلکه با انتخاب‌های ارزشی در مورد باز بودن، اشتراک‌گذاری و برد-برد اکولوژیکی نیز تعیین می‌شود که اصلی‌ترین ‘استاندارد پروتکل’ عصر هوش مصنوعی است.