زوكربيرغ يعلن: مساعد ميتا الذكي يدخل نادي المليار

أعلن مارك زوكربيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة ميتا الأمريكية، أن مساعد الذكاء الاصطناعي التابع للشركة والمعروف باسم Meta AI قد تجاوز حاجز مليار مستخدم نشط شهرياً عبر تطبيقات ميتا المختلفة، مثل واتسآب، فيسبوك، وإنستغرام.
المساعد الذكي Meta AI يتجاوز المليار مستخدم شهرياً: هل الرقم دقيق فعلاً؟
ونقلت تقارير تقنية تصريحات منسوبة إلى زوكربيرغ، الذي لفت إلى أن التركيز الرئيسي خلال عام 2025 سيكون على تعزيز تجربة المستخدم، وجعل مساعد ميتا الرائد عالمياً في فئة المساعدات الشخصية، وذلك من خلال تطوير قدراته في التخصيص، المحادثات الصوتية، والوظائف الترفيهية.
وأكد أن الشركة لا تسعى حالياً لتحقيق عوائد مالية مباشرة من هذا المنتج، بل تركز على انتشاره أولاً، على أن يتم لاحقاً بناء نموذج أعمال يعتمد على اشتراكات أو توصيات مدفوعة، كما هو الحال في منصات الذكاء الاصطناعي المنافسة مثل ChatGPT وGemini.
ونوه زوكربيرغ إلى أن مليار مستخدم شهرياً ليس رقماً كبيراً بالنسبة للشركة، في إشارة إلى حجم قاعدة مستخدمي ميتا الضخمة.
ورغم ضخامة الرقم المعلن، إلا أن بعض المحللين التقنيين قد أبدوا تحفظهم على دقة الأرقام، مشيرين إلى أن النشاط قد يشمل أي تفاعل بسيط داخل التطبيقات، وليس استخدامًا مباشراً أو فعالاً للمساعد. كما لم تكشف الشركة عن النسبة التي يمثلها استخدام التطبيق المستقل مقارنة بالاستخدام المدمج داخل تطبيقاتها الأساسية.
ولفتت التقارير إلى أن هذا الإعلان يأتي ضمن محاولة ميتا تعزيز مكانتها التنافسية في سوق الذكاء الاصطناعي، وسط سباق مشتعل تقوده شركات مثل قوقل وأوبن إيه آي.
ففي الوقت الذي يزعم فيه زوكربيرغ أن Meta AI تجاوز المليار، لم تتجاوز منصات منافسة مثل ChatGPT وGemini حاجز 400 مليون مستخدم شهرياً، وفقاً لأحدث الإحصائيات المعلنة.
تم نشر هذا المقال على موقع

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

البلاد البحرينية

منذ 44 دقائق

• البلاد البحرينية

'فضيلة التعقيد": الذكاء الاصطناعي كمتداول محترف

تقليديا، يعتمد التنبؤ بعوائد الأصول المالية على خصائصها، لكنه يتجاهل كيفية ارتباط الأصول التي يتم تحليلها بالأصول الأخرى في السوق. تتمكن النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من التقاط هذه الترابطات المتبادلة. وقد يؤدي هذا إلى تغيير فهمنا لكيفية عمل الأسواق. إن التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي يغير العديد من الصناعات، والتمويل ليس استثناءً. لقد "تعلمت" نماذج اللغة الكبيرة التي تعتمد على بنية المحول - مثل ChatGPT - فهم ليس فقط الكلمات، بل الكلمات في سياقها، وتحليل العلاقات بينها. وقد يؤدي هذا إلى إحداث ثورة في الأسواق المالية أيضًا، وفقًا لدراسة جديدة أجراها أستاذ التمويل في كلية ييل للإدارة براين كيلي وزملاؤه. تعتمد أغلب النماذج التقليدية المستخدمة في تقييم الأصول المالية على تحليل المؤشرات الفردية لهذه الأصول. وعادة ما تفترض مثل هذه النماذج وجود علاقة ثابتة وخطية بين خصائص الأصول والعائدات المتوقعة. تستخدم نماذج تسعير الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بنية Transformer نهجًا غير خطي، حيث تعمل على تحديد الأنماط التي لا تستطيع النماذج التقليدية رؤيتها. يمكن مقارنة نماذج التسعير التقليدية بالقواميس التي تحتوي على ترجمات للكلمات والتعبيرات الفردية. المحولات هي "مترجمو الشبكات العصبية" الحديثة الذين يقومون بترجمة الكلمات اعتمادًا على سياق الجملة بأكملها، والفقرة، وحتى النص بأكمله. تفهم هذه النماذج السوق باعتباره "نصًا" يعتمد فيه معنى كل "كلمة" - وهي أصل - على "الكلمات" المحيطة - السوق ككل. ولا يوفر هذا فرصاً جديدة للمستثمرين فحسب، بل قد يؤدي أيضاً إلى تغيير فهمنا لكيفية معالجة الأسواق المالية للمعلومات وتحديد أسعار الأصول. نماذج العوامل والشبكات العصبية قام الباحثون ببناء نموذجهم التحويلي الخاص، AIPM (نموذج تسعير الذكاء الاصطناعي)، وقاموا بتقييم قدرته على التنبؤ بأسعار الأسهم. وللقيام بذلك، قاموا بمقارنة دقة التنبؤ الخاصة بنموذج AIPM وسبعة نماذج تسعير تقليدية أخرى مستخدمة في الممارسة العملية، وقاموا بتدريبهم على بيانات حقيقية حول 132 سمة من سمات الأوراق المالية للشركات الأمريكية للفترة 1963-2022. أربعة من "المنافسين" السبعة لـ AIPM هي نماذج عوامل خطية كلاسيكية، أي نماذج تفترض وجود علاقة ثابتة وخطية بين خصائص الأصول والعائدات المتوقعة. على سبيل المثال، يعتمد نموذج تسعير الأصول الرأسمالية الكلاسيكي (CAPM) الذي وضعه الحائز على جائزة نوبل في الاقتصاد ويليام شارب، والذي وصفه في عام 1964، على عامل واحد - العلاقة بين الربحية والمخاطر (معامل "بيتا"، الذي يقيس تقلب الأصول مقارنة بتقلب السوق). يتضمن نموذج CAPM، الذي تم تحسينه في أوائل تسعينيات القرن العشرين على يد الحائز على جائزة نوبل يوجين فاما ومؤلفه المشارك كينيث فرينش، عوامل إضافية في تحليل تقييم ربحية الأصول المالية: حجم الشركة، ونسبة قيمتها الدفترية إلى قيمتها السوقية، والعائد الزائد (معامل ألفا، الذي يوضح إلى أي مدى يكون العائد على الأصول أعلى أو أقل من العائد على مؤشر الأسهم). في المقابل، يأخذ نموذج Fama-French المحسن المكون من ستة عوامل في الاعتبار ثلاثة عوامل إضافية: ربحية الشركة، وسياسة الاستثمار، والزخم (ديناميكيات السهم السابقة - النمو أو الانحدار). وتعتمد النماذج الثلاثة الأخرى التي قارنها كيلي وزملاؤه بنموذج الذكاء الاصطناعي الجديد على الشبكات العصبية، أو التعلم الآلي. إنها تمثل "مرحلة انتقالية" من نماذج العوامل إلى نماذج المحولات. أصبحت نماذج التعلم الآلي قادرة بالفعل، مثل المحولات، على التقاط علاقات أكثر تعقيدًا بين خصائص الشركة والربحية. ولكن كما هو الحال مع نماذج العوامل، فإن هذه النماذج تعتمد فقط على الخصائص الفردية للأصول للتنبؤ بأدائها المستقبلي، متجاهلة السياق الأوسع للواقع، كما يشير كيلي وزملاؤه. إن هذا الإغفال يمنعهم من رؤية "عالم" السوق بأكمله، والأحداث التي تحدد المخاطر التي تحدد ربحية أصل معين. على سبيل المثال، فإن ارتفاع أسعار النفط لا يؤثر فقط على شركات الطاقة، بل يؤثر أيضًا على شركات السلع الاستهلاكية. محول الذكاء الاصطناعي لقد أدت قدرة نماذج اللغة الكبيرة على "إدراك" السياق إلى توسيع إمكانيات نمذجة العلاقات المعقدة بين الأصول في الأسواق المالية بشكل كبير. على عكس النماذج التقليدية، تتجاوز نماذج Al Transformer العلاقة الخطية بين خصائص والأصول وعوائدها، مما يسمح له بتحديد الأنماط التي كانت "غير مرئية" في السابق. على عكس النماذج المعتمدة على التعلم الآلي، والتي هي أيضًا قادرة على نمذجة علاقات غير خطية معقدة، لا تقتصر المحولات على استخدام القدرة على التنبؤ بالأصول المحددة التي يتم تحليلها فقط. اكتشف باحثون أن المحولات، التي تم تطويرها في الأصل لمعالجة اللغة الطبيعية، يمكن أن تكون فعالة للغاية في تحديد التبعيات المتبادلة بين "سلوك" الأصول المختلفة. لا يأخذ محول نموذج الذكاء الاصطناعي في الاعتبار خصائص الأصول فقط، بل يحدد أيضًا مجموعات غير خطية من خصائصها مع الأصول الأخرى. علاوة على ذلك، فإن آلية الاهتمام - اختيار المعلومات الرئيسية - التي جعلت ChatGPT ناجحًا وتشكل أساس نماذج المحولات المالية، تسمح لها، على عكس نماذج التعلم الآلي، بتعديل وزن العوامل المختلفة التي يتم من خلالها تقييم الأصول، اعتمادًا على وضع السوق. وأظهرت تجربة مؤلفي الدراسة أن هذا يزيد بشكل كبير من القوة التنبؤية لنماذج الذكاء الاصطناعي المحولة ويقلل من الأخطاء في تقييم عوائد الأصول المستقبلية. وبالمقارنة مع نماذج التسعير التقليدية والنماذج القائمة على التعلم الآلي، فإن محول الذكاء الاصطناعي المجهز بـ "آلية الاهتمام" (AIPM) التي بناها الباحثون: يسمح بأخطاء أقل في التنبؤ بالعائدات المستقبلية: بالمقارنة مع نماذج العينة الأكثر دقة، يتمتع محول الذكاء الاصطناعي بمعدل خطأ أقل بنسبة 30%. توفر المحفظة التي تم تشكيلها بناءً على توصيات محول الذكاء الاصطناعي نسبة عائد إلى مخاطرة أكثر ملاءمة (يتم قياسها بنسبة شارب، والتي توضح مقدار العائد الذي يجلبه الأصل لكل وحدة من المخاطر. إذا كانت نسبة شارب أقل من 0، فإن الأصل غير مربح؛ إذا كانت من 0 إلى 1، فإن المخاطر لا يتم تعويضها بالعائد؛ من 1 إلى 2 - عائد جيد عند مستوى مقبول من المخاطرة؛ أكثر من 3 - نتيجة متميزة تشير إلى عائد مرتفع للغاية فيما يتعلق بالمخاطرة . ونادرًا للغاية حتى بين المتداولين المحترفين. كانت نسبة شارب لفترة العينة بأكملها لـ AIPM 4.57 مقابل 1.05-1.8 لنماذج العوامل و3.6-4.31 لنماذج التعلم الآلي). يُظهر محول الذكاء الاصطناعي ما يسمى "فضيلة التعقيد": حيث يؤدي تضمين المزيد من المعلمات في النموذج إلى تحسين جودة التوقعات بسبب تأثير الحجم. تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي ذات بنية المحول بقدرة أفضل على "فهم" الميزات المجردة والتبعيات الضمنية مقارنة بنماذج التسعير الأخرى. يوضح الباحثون أن كل طبقة إضافية توزع انتباه الذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر، مما يسمح للنموذج بأخذ العلاقات قصيرة الأجل وطويلة الأجل في الاعتبار بين مجموعة واسعة من العوامل التي تؤثر على أداء الأصول المالية. وتشير هذه النتائج إلى أن نماذج تسعير الأصول القائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية في معالجة كميات كبيرة من البيانات المالية وإنتاج توقعات أكثر دقة وموثوقية. ويقول المؤلفون إن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على المحولات في التنبؤ بديناميكيات الأصول المالية سيكون له آثار مهمة على المشاركين في السوق والهيئات التنظيمية. ورغم أن الذكاء الاصطناعي يعد بالفائدة على المستثمرين، فسوف يحتاج المنظمون إلى تقييم مدى تأثير التداول في الأسواق المالية القائمة على نماذج الذكاء الاصطناعي على استقرار وكفاءة هذه الأسواق. وأخيرا، خلص الباحثون إلى أن نماذج تسعير الأصول الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي تتحدى وجهات النظر التقليدية بشأن كفاءة السوق. إذا تفوقت نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار على الأساليب الكلاسيكية، فقد يشير هذا إلى أن الأسواق أصبحت أقل كفاءة مما كان يُعتقد سابقًا. وهذا يفتح الباب أمام المزيد من البحث والاستكشاف حول طبيعة شذوذ الأسعار.

البلاد البحرينية

منذ يوم واحد

• البلاد البحرينية

Anthropic تحقق 3 مليارات دولار من إيرادات الذكاء الاصطناعي

سجلت شركة Anthropic، المختصة في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، إنجازًا ماليًا كبيرًا بوصول إيراداتها السنوية التقديرية إلى 3 مليارات دولار، وفقًا لمصادر مطلعة، في إشارة واضحة إلى ازدياد اعتماد الشركات على حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. نمو سريع خلال أشهر قليلة بحسب المصادر، حققت الشركة هذا الرقم بعد قفزات متتالية في الإيرادات خلال الأشهر الماضية، حيث كانت تقترب من مليار دولار في ديسمبر 2024، وتجاوزت حاجز المليارين في نهاية مارس 2025، قبل أن تصل إلى 3 مليارات دولار مع نهاية مايو. هذا النمو يمثل واحدة من أسرع معدلات التوسع في قطاع البرمجيات كخدمة (SaaS)، بحسب خبراء السوق. طلب الشركات يدفع عجلة الإيرادات على الرغم من أن المنافس الرئيسي OpenAI يحقق انتشارًا واسعًا في السوق الاستهلاكية عبر روبوت الدردشة ChatGPT، إلا أن Anthropic تميزت بالتركيز على تلبية احتياجات المؤسسات. معظم الإيرادات تأتي من بيع نماذج الذكاء الاصطناعي كخدمة، ما يعكس زيادة الثقة لدى الشركات في استخدام هذه التكنولوجيا. تعتبر خدمات توليد الشيفرات البرمجية (code generation) من أبرز مجالات النمو التي ساهمت في تعزيز مكانة Anthropic، حيث تشتهر الشركة بنماذجها القوية في البرمجة. وقد شهد هذا القطاع طلبًا كبيرًا من الشركات المطورة للبرمجيات، مدفوعًا بكفاءة تقنيات Anthropic المدعومة من عمالقة مثل Alphabet (الشركة الأم لـ Google) وAmazon. نمو غير مسبوق في عالم SaaS قال الشريك العام في شركة Meritech، أليكس كلايتون، إن وتيرة نمو إيرادات Anthropic لم يسبق لها مثيل بين أكثر من 200 شركة برمجيات تمت دراستها خلال الطروحات العامة. وأضاف أن مقارنة هذه الأرقام يجب أن تؤخذ بحذر، نظرًا لوجود جزء من الإيرادات ناتج عن الاشتراكات الاستهلاكية في روبوت المحادثة Claude. المنافسة مع OpenAI رغم أن OpenAI تتوقع تحقيق أكثر من 12 مليار دولار كإيرادات إجمالية بحلول نهاية 2025، إلا أن غالبية دخلها يأتي من الاشتراكات الفردية في ChatGPT. وأعلنت الشركة مؤخرًا أن عدد المقاعد المدفوعة لمنتجها المخصص للشركات بلغ 3 ملايين، من بينها عملاء كبار مثل T-Mobile وMorgan Stanley. من جانب آخر، لا يزال روبوت المحادثة Claude من Anthropic متراجعًا من حيث الانتشار بين المستخدمين الأفراد. وفقًا لبيانات شركة Similarweb، فإن نسبة الزيارات إلى Claude لم تتجاوز 2% من حجم الزيارات إلى ChatGPT في أبريل الماضي. تأسست Anthropic في عام 2021 على يد مجموعة من المهندسين السابقين في OpenAI، بعد خلافات حول اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي. وفي بداية هذا العام، جمعت الشركة 3.5 مليار دولار في جولة تمويلية جديدة، رفعت من تقييمها إلى 61.4 مليار دولار، مقارنة بـ 300 مليار دولار لـ OpenAI. تم نشر هذا المقال على موقع

البلاد البحرينية

منذ 2 أيام

• البلاد البحرينية

جيميل يصبح أكثر ذكاء: تلخيص تلقائي للبريد الإلكتروني

في خطوة جديدة ضمن جهودها المتواصلة لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي في منتجاتها، أعلنت شركة قوقل الأمريكية عن بدء تفعيل ميزة التلخيص التلقائي لرسائل البريد الإلكتروني داخل تطبيق جيميل، لمستخدمي خدمات Google Workspace. شركة قوقل تطلق ميزة التلخيص الذكي في جيميل لمستخدمي Workspace وبحسب ما ذكرته تقارير تقنية، تأتي هذه الميزة لتقدم حلاً عملياً وذكياً لمشكلة الرسائل الطويلة أو المعقدة، والتي تتضمن سلاسل طويلة من الردود. وتعتمد الميزة الجديدة على تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وبشكل خاص على نموذج Gemini الذي طورته قوقل لفهم سياق الرسائل وتحليلها، بهدف تقديم ملخصات دقيقة ومركزة في أعلى واجهة المحادثة داخل التطبيق. وتتمثل أبرز مزايا هذا التحديث في أن التلخيص يعرض تلقائياً دون أن يضطر المستخدم إلى طلبه يدوياً كما كان يحدث في السابق. وأشارت التقارير إلى أنه في الوقت الحالي، تقتصر الميزة على رسائل البريد المكتوبة باللغة الإنجليزية، لافتة إلى أنها متاحة فقط عبر تطبيق جيميل على الهواتف الذكية، فيما من المتوقع أن تصل تدريجياً إلى جميع حسابات Workspace خلال أسبوعين. ولم تعلن قوقل بعد عن موعد توافر الميزة في إصدار سطح المكتب، أو للمستخدمين خارج نطاق Google Workspace الذين لا يملكون اشتراكاً مدفوعاً. ولفتت التقارير إلى أن التلخيصات يتم تحديثها تلقائياً مع كل رد جديد في سلسلة البريد، مما يساعد المستخدمين على مواكبة المستجدات، دون الحاجة إلى قراءة كل الرسائل بشكل كامل. أما في الحالات التي لا يظهر فيها التلخيص تلقائياً، فيمكن للمستخدم توليده يدوياً، كما أن الميزة قابلة للتعطيل بالكامل من خلال إعدادات المزايا الذكية داخل التطبيق. تم نشر هذا المقال على موقع