ثلاث جوائز نوبل في عامين: البحث العلمي طويل الأمد لشركة Alphabet يبني القوة والطموح، مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية.

في أكتوبر 2025، فاجأ الإعلان عن جائزة نوبل في الفيزياء المجتمع العلمي والتكنولوجي العالمي، حيث منحت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم هذا التكريم لثلاثة فيزيائيين، هم جون كلارك وميشيل ديفوريه وجون مارتينيس، تقديرًا لإسهاماتهم الرائدة في مجال ميكانيكا الكم. وقد أرسى اكتشافهم للنفق الكمي العياني وتكميم مستويات الطاقة في الدوائر الإلكترونية أساسًا نظريًا متينًا لتكنولوجيا الحوسبة الكمومية الحديثة.

عندما يُركز العالم الخارجي على الفائزين، ليس من الصعب اكتشاف أن اثنين منهم تربطهما علاقات وثيقة بجوجل. كان ميشيل ديفوريه كبير علماء الأجهزة في مختبر جوجل للذكاء الاصطناعي الكمي آنذاك، وقاد لفترة طويلة أبحاث وتطوير الأجهزة الأساسية في المختبر؛ بينما تولى جون مارتينيس مسؤولية فريق الأجهزة في المختبر لسنوات عديدة، وهو شخصية رئيسية في تعزيز إنجازات جوجل في مجال تكنولوجيا الحوسبة الكمومية.

وأثار هذا الاتصال سريعًا ضجة في الصناعة، وتحدث الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، سوندار بيتشاي، على الفور على منصة X.ولم يستطع إخفاء فخره عندما قال: "أشعر بأنني محظوظ للغاية للعمل في شركة أنتجت ثلاثة من الحائزين على جائزة نوبل وخمسة من الحائزين على الجائزة في عامين".إن هذه الجملة القصيرة ليست مجرد تكريم للفائز، بل إنها تعيد الشركة الأم Alphabet إلى دائرة الضوء العامة.

فازت ألفابت بجائزتي نوبل عام ٢٠٢٤ لإنجازاتها الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، وها هي الآن تُضيف جائزةً جديدةً إلى رصيدها في مجال الحوسبة الكمومية. هذا الإنجاز المتمثل في "ثلاث جوائز وخمسة فائزين خلال عامين" ليس محض صدفة، بل هو تتويجٌ لعقودٍ من البحث والتطوير من قِبل هذا العملاق التكنولوجي. كل إنجازٍ من إنجازات جائزة نوبل يُمثل شهادةً دامغةً على براعة ألفابت العلمية. فمن طموحاتها المُخمّدة لسنواتٍ في الاستكشاف العلمي، إلى قوتها العلمية الحاصلة على شهادة نوبل، إلى إطارها البحثي الاستراتيجي، يُثير فضول العالم الخارجي حول المشهد البحثي الكامن وراءها.

طموحات البحث: رهان مزدوج على الذكاء الاصطناعي والكم

كُشف النقاب عن طموحات ألفابت العلمية لأول مرة عام ٢٠١٠. منذ تأسيسها، جمعت جوجل إكس، المعروفة بـ"مصنع الأحلام"، مجموعة متنوعة وموهوبة من المهندسين والعلماء، مانحةً إياهم حرية اتخاذ القرارات ودعمًا ماليًا كبيرًا. هنا، يمكن للعلماء إجراء تجارب جريئة وغير تقليدية، وحتى لو كانت فرصة النجاح واحدًا في المليون فقط، سيحصلون على دعم مالي ومادي سخي من الشركة. وفي أبريل ٢٠١٣، صرّح أسترو تيلر، المدير السابق لجوجل إكس، لصحيفة بلومبرج بيزنس ويك:أصبحت فكرة "افعل ذلك بلا حدود" شعار Google X.

كان عام 2011 العصر الذهبي للتطور السريع للكمبيوتر.بدأت شركة Google Brain استكشافاتها المتطورة في مجالات الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي.بنى ديست بليف، وهو نظام تعلم آلي خاص قائم على شبكات التعلم العميق العصبية، وجمع أبحاث التعلم الآلي المفتوحة مع أنظمة المعلومات وموارد الحوسبة واسعة النطاق. أتاحت أدوات مثل تينسور فلو الشبكات العصبية للجمهور. وقد حوّلت بنيته "المحول" التعلم العميق من مفهوم أكاديمي إلى موضوع عالمي ساخن، ليصبح حجر الأساس التكنولوجي لنماذج اللغات الكبيرة اليوم.

في يناير 2014، استحوذت جوجل على ديب مايند، وهو مختبر ذكاء اصطناعي غير معروف في لندن، مقابل حوالي 500 مليون دولار. أثارت هذه الصفقة تساؤلات حينها. لم يكن عمر الشركة يتجاوز ثلاث سنوات، ولم تكن لديها منتجات ناضجة ولا نموذج ربح واضح. أعجب لاري بيج، الرئيس التنفيذي السابق لجوجل، بالقدرات البحثية لمؤسسها، ديميس هاسابيس. في ذلك الوقت،يعتقد هذا العالم، الذي فاز ذات مرة بلقب أستاذ الشطرنج، اعتقادا راسخا أن "الذكاء الاصطناعي سوف يحل أصعب مشاكل البشرية".

ومنذ ذلك الحين، قام المختبر بتشكيل هيكل بحث وتطوير "ثنائي المحرك" مع Google Brain.

في عام ٢٠١٧، حقق المختبر إنجازًا هامًا عندما طوّر فريق DeepMind، المسؤول عن تطوير برنامج الذكاء الاصطناعي Go، AlphaGo Zero، نسخةً من البرنامج لا تعتمد على بيانات بشرية، وتفوّقت على أي نسخة سابقة تفوقت على البشر. مستفيدًا من اللعب ضد نفسه، تفوّق AlphaGo Zero على AlphaGo Lee بنتيجة ١٠٠:٠ بعد ثلاثة أيام فقط. ووصل إلى مستوى AlphaGo Master في ٢١ يومًا فقط، وتفوّق على جميع الإصدارات السابقة في غضون ٤٠ يومًا.

منذ ذلك الحين، واصلت ديب مايند توسيع نطاق أبحاثها، وتعمقت في أبحاث متطورة في مجالات متعددة. وانصبّ تركيزها الأساسي على استكشاف الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، والتطورات في تكنولوجيا التعلم المعزز، وعلوم الحياة والعلوم الأساسية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وواصلت الشركة توسيع آفاق التكنولوجيا وتطبيقاتها، محققةً سلسلة من الإنجازات البارزة:

في مجالات الذكاء العام والذكاء الاصطناعي للألعاب،حقق AlphaZero، الذي تم إطلاقه في عام 2018، تقدمًا كبيرًا في جميع فئات الشطرنج؛ كما قام MuZero، الذي تم إطلاقه في نهاية عام 2020، بتوسيع حدود قدراته بشكل أكبر، ليس فقط من خلال الحفاظ على ميزته في ألعاب الشطرنج التقليدية، ولكن أيضًا بإظهار أداء خارق في 57 لعبة Atari مختلفة.

يعد مجال علوم الحياة معيارًا لتطبيق تقنية DeepMind. في عام ٢٠٢٠، فاز AlphaFold2 بالنسخة الرابعة عشرة من مسابقة التنبؤ ببنية البروتين (CASP)، مُحلّاً بذلك مشكلة طيّ البروتين التي عانت منها البيولوجيا لنصف قرن. في عام ٢٠٢١، أصدر الفريق قاعدة بيانات AlphaFold الهيكلية، التي تحتوي على هياكل مُتنبّأة لـ ٢٠٠ مليون بروتين، وهي متاحة مجانًا لمجتمع البحث العلمي العالمي.

في العلوم الأساسية،يواصل ديب مايند استكشاف القيمة متعددة التخصصات للذكاء الاصطناعي. في فبراير 2022، أصدر الفريق إنجازين رئيسيين: ألفا كود، القائم على بنية المحول، يُنتج برامج حاسوبية بجودة تُضاهي برامج المطورين البشريين، محققًا أداءً متوسطًا في مسابقات البرمجة؛ ونجح ديب مايند في تطبيق الذكاء الاصطناعي على الاندماج النووي المُتحكّم فيه، مُحسّنًا دقة محاكاة شكل البلازما باستخدام 65%، ومُحققًا التحكم في بلازما الاندماج النووي داخل مفاعل توكاماك.

في عام 2023، واصلت Google تسريع عملها في مجال الذكاء الاصطناعي استجابةً لبرنامج ChatGPT من OpenAI.تم الإعلان عن اندماج DeepMind وقسم Google Brain التابع لشركة Google AI،تم إنشاء Google DeepMind لتركيز الموارد على بناء نماذج كبيرة للتنافس مع GPT-4.

"دمج موارد أبحاث الذكاء الاصطناعي المتفرقة، وتسريع تطوير النماذج الكبيرة، وتجنب إهدار الموارد الناجمة عن المنافسة الداخلية."وبموجب منطق النمو الأساسي هذا، قام الفريق بدمج منصة الحوسبة واسعة النطاق الخاصة بشركة Brain، والبنية الأساسية لتدريب TPU، وخبرة نمذجة اللغة الطبيعية لتكملة نظام التعلم التعزيزي والذكاء المتعدد الوسائط الخاص بشركة DeepMind.

بقيادة ديميس هاسابيس، ركز الفريق الجديد موارده بسرعة على تطوير سلسلة نماذج جيميني. أظهر جيميني 1 أداءً متميزًا في المهام متعددة الوسائط، مثل اللغة والصور والترميز. وحققت إصدارات جيميني 1.5 برو وجيميني 2.5 ألترا اللاحقة إنجازاتٍ في فهم السياقات الطويلة، والاستدلال متعدد الوسائط، واستدعاء الأدوات، حيث دعمت أطوال سياقات تتجاوز 10 ملايين رمز، متجاوزةً بذلك أداء النماذج المماثلة في هذا المجال.

في غضون ذلك، لم تُبطئ ديب مايند من وتيرة استكشافها العلمي. فقد وسّع برنامج ألفا فولد 3، الذي أُطلق عام 2024، نطاق قدراته التنبؤية من البروتينات إلى الحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين (RNA) والحمض النووي الريبوزي منقوص الأكسجين (DNA) والربيطات وتفاعلات المركبات، مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من لعب دور متزايد الأهمية في تطوير الأدوية والمحاكاة الجزيئية. في عام 2024، مُنح أعضاء فريق ديب مايند جائزة نوبل في الكيمياء لمساهماتهم المتميزة في التنبؤ ببنية البروتينات وتطوير الذكاء الاصطناعي للعلوم الأساسية.

في نفس الوقت،يعتبر تخطيط Alphabet في مجال الحوسبة الكمومية أكثر طموحًا.

في عام ٢٠١٤، عيّنت جوجل جون مارتينيس، أستاذ الفيزياء في جامعة كاليفورنيا، سانتا باربرا. وكان جون كلارك، الحائز على جائزة نوبل لعام ٢٠٢٥، مشرفًا على رسالة الدكتوراه من جامعة بيركلي. في عام ٢٠١٩، استخدم فريق مارتينيس معالج سايكامور بسعة ٥٣ كيوبتًا لإكمال عملية حسابية كانت ستستغرق ١٠ آلاف عام من حاسوب عملاق كلاسيكي، محققًا بذلك "التفوق الكمي" لأول مرة. ورغم التشكيك الواسع آنذاك، واصلت ألفابت الاستثمار بكثافة.في عام 2024 وحده، سيتم استثمار 1.2 مليار دولار في تمويل البحث والتطوير في مختبر الذكاء الاصطناعي الكمومي.

ميشيل ديفوريه، الذي يشرف حاليًا على تطوير الأجهزة في المختبر، شخصية محورية في هذه المعركة الطويلة. أرست ظاهرة النفق الكمومي العياني، التي اكتشفها هذا العالم الفرنسي في ثمانينيات القرن الماضي، بالتعاون مع مارتينيس، الأساس النظري للبتات الكمومية فائقة التوصيل. وأصبحت بنية ترانس مون للبتات الكمومية فائقة التوصيل، التي قاد تطويرها، المعيارَ لشركات الحوسبة الكمومية حول العالم.

قوة البحث العلمي: جائزة نوبل "ثلاث جوائز وخمسة فائزين في عامين"

في الواقع، طموحات ألفابت ليست مستحيلة، بل تتماشى مع براعتها العلمية. تتجلى هذه البراعة العلمية بشكل رئيسي في قدرتها على مواجهة التحديات العلمية المتطورة. ففي غضون عامين فقط، حققت الشركة إنجازاتٍ في كلٍّ من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية. ويؤكد هذا التكريم بجائزة نوبل عمقَ وقدرات أبحاثها.

تُعدّ الإنجازات التي حظيت بجائزة نوبل في الكيمياء لعام ٢٠٢٤ مثالاً بارزاً على كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي للعلم. وقد حلّ مشروع AlphaFold2، بقيادة ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind، والباحث الرئيسي جون جامبر، حلّاً كاملاً لتحدي التنبؤ ببنية البروتين الذي عانى منه علم الأحياء لنصف قرن. في حين أن الطرق التقليدية قد تستغرق أكثر من عام وتكلف مئات الآلاف من الدولارات لحل بنية بروتين واحد، فإن AlphaFold2 قادر على تحقيق تنبؤات دقيقة في دقائق بالاعتماد فقط على تسلسلات الأحماض الأمينية. ويكمن جوهر هذا الإنجاز في إيجاد التوازن الأمثل بين البيانات وقوة الحوسبة والخوارزميات - باستخدام ١٢٨ نواة TPU V3 فقط لمدة أسبوعين من التدريب، حقق دقة تفوق بكثير دقة التقنيات التقليدية.

وفقًا لقاعدة بيانات AlphaFold،بحلول عام 2025، تنبأت AlphaFold بأكثر من 200 مليون بنية بروتينية.يتم استخدامه من قبل أكثر من 3 ملايين شخص في أكثر من 190 دولة، مع 36000 استشهاد أكاديمي وحده، مما يسرع بشكل مباشر تطوير مجال علم الأحياء البنيوي بأكمله من خلال 5%-10%.

كما فاز جيفري هينتون، أحد الأعضاء الأساسيين السابقين في فريق جوجل برين، بجائزة الفيزياء في العام نفسه.اقترح هينتون، المعروف بـ"أب التعلم العميق"، آلة بولتزمان وخوارزمية الانتشار الخلفي. يمكن استخدام آلات بولتزمان لتصنيف الصور أو لتوليد عينات جديدة مشابهة لبيانات التدريب. كما تتعلم تحديد العناصر المميزة في أنواع محددة من البيانات، لتصبح الإطار الأساسي للذكاء الاصطناعي الحديث. علاوة على ذلك، استخدم هينتون أدوات من الفيزياء الإحصائية لتدريب الآلات على التعرف على الأنماط الأكثر احتمالاً أثناء التشغيل.

تسلط جائزة نوبل لعام 2025 في مجال الفيزياء الكمومية الضوء على التراكم العميق لشركة Alphabet في مجال أبحاث الفيزياء الأساسية.

أثبت بحث أجراه ميشيل ديفوريه، كبير علماء الأجهزة الحالي في مختبر الذكاء الاصطناعي الكمي التابع لشركة جوجل، وجون مارتينيس، الرئيس السابق لفريق الأجهزة، وجود نفق كمي وتكميم الطاقة في الدوائر الفائقة الموصلية العيانية، مما يثبت أن الخصائص الكمومية يمكن أن تستمر بشكل موثوق في الأنظمة المرئية بالعين المجردة. هذا الاكتشاف، بعيدًا عن كونه فضولًا نظريًا محصورًا في المختبر، هو حجر الأساس في الحوسبة الكمومية فائقة التوصيل. يُستخدم الآن هيكل "ساندويتش" وصلة جوزيفسون، الذي صممه هذان الباحثان، على نطاق واسع في الدوائر الفائقة الموصلية.

يدمج نظام AlphaQubit، الذي تم إطلاقه في عام 2024، بشكل عميق بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الكم.أظهرت الاختبارات التي أجريت على معالج الكم Sycamore من Google أن AlphaQubit قلل الخطأ بمقدار 6% مقارنة بطريقة شبكة التنسور وبمقدار 30% مقارنة بفك تشفير مطابقة الارتباط المستخدم على نطاق واسع، مما أدى إلى إزالة عقبة رئيسية أمام تطوير أجهزة كمبيوتر كمية مقاومة للأخطاء.

إلى جانب المجالات التي تُمنح فيها جائزة نوبل، تواصل ألفابت التعمق في مجالات عديدة، بما في ذلك الأبحاث المتطورة في الذكاء الاصطناعي، والحوسبة الكمومية، والطب الحيوي، والروبوتات، والاستدامة البيئية، والطب الدقيق. تُركز شركاتها التابعة، جوجل ديب مايند، على الذكاء الاصطناعي العام والخوارزميات الأساسية، بينما تُركز فيريلي على بيانات الصحة والتكنولوجيا الطبية، ومختبرات إيزومورفيك لابز على تسريع اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ومختبرات إكس لابز على الزراعة، والطاقة، وتغير المناخ، ومشاريع "مونشوت". هذا النظام البحثي متعدد التخصصات والطبقات جعل ألفابت واحدة من أكثر مراكز الأبحاث منهجيةً وطويلة الأمد في منظومة الابتكار التكنولوجي العالمية.

مثال على مشروع بحثي لشركة Alphabet. المصدر: x.company

دعم البحث العلمي: الثالوث الكامن وراء العمارة

ينبع الظهور المكثف للنتائج الحائزة على جائزة نوبل من نظام البحث العلمي الثلاثي الأبعاد "التمويل - الكفاءات - التحول" الذي طورته شركة ألفابت. لا يضمن هذا النظام النمو الحر للبحوث الأساسية فحسب، بل يُحقق أيضًا التنفيذ الفعال للاختراقات التكنولوجية.

ومن حيث الاستثمار المالي، أثبتت شركة ألفابت التزامها الطويل الأمد بالبحث الأساسي.

وبحسب التقرير المالي للربع الثاني لشركة ألفابت، فقد تم رفع نفقاتها الرأسمالية في عام 2025 من التوقعات الأولية البالغة 75 مليار دولار إلى 85 مليار دولار.ومن هذا المبلغ، ذهب أكثر من 3 مليارات دولار إلى أبحاث البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.من المتوقع أن يزداد هذا الرقم بحلول عام ٢٠٢٦. هذا الاستثمار الضخم ليس توجهًا قصير الأجل، بل هو تطبيق استراتيجي يتماشى تمامًا مع دورة البحث العلمي. لم يُحقق مختبر الذكاء الاصطناعي الكمي إيرادات مباشرة لثماني سنوات متتالية منذ إنشائه عام ٢٠١٦، ومع ذلك فقد حصل على تمويل سنوي يزيد عن مليار دولار. يواصل قسم علوم الحياة في شركة فيريلي الاستثمار رغم تكبده مليارات الدولارات من الخسائر التشغيلية سنويًا. هذا الدعم القوي للبحث هو أساس قدراته البحثية العلمية القوية.

علاوةً على ذلك، تُعدّ استراتيجية ألفابت للمواهب المحرك الأساسي لنظامها البحثي. ولضمان استمرارية إمدادها بالمواهب البحثية، استثمرت ألفابت بكثافة في التعليم وتنمية المواهب.

في عام 2025،تعهدت شركة جوجل باستثمار مليار دولار على مدى السنوات الثلاث المقبلة لدعم التعليم والتدريب في مجال الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء الولايات المتحدة.استقطبت المبادرة بالفعل أكثر من 100 جامعة للمشاركة، مقدمةً دوراتٍ مجانيةً في الذكاء الاصطناعي وتدريبًا مهنيًا لأعضائها. هذا لا يسمح لشركة ألفابت باستقطاب أفضل المواهب في منظومة أبحاث الذكاء الاصطناعي العالمية فحسب، بل يُمكّن أيضًا الأبحاث المستقبلية من خلال التعليم.

بفضل التكامل المغلق بين الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحث العلمي، تمكنت ألفابت من تحويل براعتها البحثية العلمية إلى ميزة تنافسية حقيقية. مستفيدةً من نجاح مختبرات بيل، أنشأت الشركة سلسلة شاملة من "الاكتشاف العلمي - الاختراع التكنولوجي - ابتكار المنتجات". في غضون عامين فقط، أصبح AlphaFold2، بدءًا من الإنجازات الخوارزمية الأساسية وصولًا إلى إصدار قاعدة بيانات مفتوحة المصدر، أداةً قياسيةً لأبحاث علوم الحياة العالمية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات مبتكرة غير متوقعة مثل "الهندسة القائمة على البروتين". وقد تُرجمت الأبحاث الأساسية في مجال الكم مباشرةً إلى براءات اختراع لمعالج Sycamore وخدمات الحوسبة الكمومية من Google Cloud، مما شكل حلقةً قيّمةً من "الإنجاز الأكاديمي - حماية براءات الاختراع - التنفيذ التجاري". يتجاوز هذا التحول مجرد تحقيق الربح من التكنولوجيا؛ بل إنه يُعزز قيمة البحث من خلال استراتيجية مفتوحة المصدر. يبدو أن الكود مفتوح المصدر وإصدار قاعدة بيانات مكونة من 200 مليون بنية بروتينية لـ AlphaFold2 قد تخلى عن الأرباح قصيرة الأجل، لكنه اكتسب ثقة المجتمع العلمي العالمي، مما أدى في نهاية المطاف إلى دفع القيمة الحقيقية في مجالات مثل اكتشاف الأدوية وتطويرها، وفي نهاية المطاف تغذية أعمال الذكاء الاصطناعي الطبي للشركة.
* مختبرات بيل: نوكيا مختبرات بيل، وهي شركة أمريكية للبحث والتطوير الصناعي مملوكة لشركة نوكيا، فازت بـ 11 جائزة نوبل و 5 جوائز تورينج

استراتيجية البحث: التكنولوجيا + النموذج يعيد تشكيل نموذج البحث الصناعي

إن هذا الإنجاز المتمثل في "ثلاث جوائز وخمسة فائزين خلال عامين" ليس مجرد تلخيص للإنجازات السابقة، بل يُنبئ أيضًا بالإمكانات المستقبلية لإمكانات البحث العلمي لشركة ألفابت. إن استكشافها لتصميم التكنولوجيا ونماذج البحث العلمي يُعيد صياغة معايير تشغيل الجيل القادم من البحث العلمي الصناعي.

في المسار التكنولوجي،قامت شركة Alphabet ببناء مصفوفة بحثية علمية ثلاثية الأبعاد "الذكاء الاصطناعي + الكم + علوم الحياة".

في مجال الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى سلسلة AlphaFold، تواصل Google DeepMind تحقيق اختراقات في التعلم التعزيزي والنماذج متعددة الوسائط وغيرها من المجالات، وتتطور نماذج البحث والتطوير الأساسية الخاصة بها من أغراض خاصة إلى أغراض عامة؛ في مجال الحوسبة الكمومية، يقوم فريق الذكاء الاصطناعي الكمومي ببناء جهاز كمبيوتر يحتوي على مليون بت كمي، ويخطط لبناء جهاز كمبيوتر كمي بمليارات الدولارات وتسويقه رسميًا بحلول عام 2029؛ في مجال علوم الحياة، دخلت العدسات اللاصقة الذكية من Verily التجارب السريرية ويمكنها مراقبة مستويات السكر في الدم في الوقت الفعلي، مما يشكل نظامًا بيئيًا للتطبيق يكمل AlphaFold2.

لقد شكل هذا التصميم متعدد المسارات تأثير تآزر تكنولوجي: تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تحسين كفاءة اكتشاف الأخطاء الكمومية، ويمكن للحوسبة الكمومية تسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المستقبل، وتوفر سيناريوهات تطبيق العلوم الحياتية تربة لتنفيذ والتحقق من الاثنين السابقين.

بشكل أعمق، تُعيد ألفابت صياغة نموذج البحث الصناعي. فعلى عكس مختبرات بيل، التي اعتمدت على شركة واحدة للتمويل، بنت ألفابت ثلاثة ركائز رئيسية للتدفق النقدي: الإعلان، والحوسبة السحابية، والأجهزة. وستأتي 40% من نفقاتها الرأسمالية لعام 2025 من شركات غير إعلانية. يُعزز نموذج التمويل المتنوع هذا مرونة البحث الأساسي. فمن حيث ثقافة البحث، يُكسر هذا النموذج المفهوم التقليدي "للفجوة الأكاديمية-التجارية": إذ يُسمح للعلماء بالنشر بحرية والمشاركة في التبادلات الأكاديمية، مع ضمان عوائد تجارية من خلال تطوير محفظة براءات الاختراع ونقل التكنولوجيا. ويُشكل تطوير برنامج AlphaFold2 مفتوح المصدر والمبيعات التجارية لقوة الحوسبة السحابية من جوجل توازنًا مثاليًا. وقد اجتذب هذا التحول النموذجي تركيزًا عالميًا لموارد البحث العلمي، مما جعلها تدريجيًا "مهدًا لجائزة نوبل" يُضاهي مختبرات بيل. إن التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية لديه القدرة على خلق تقنيات ثورية تتفوق على الترانزستورات والليزر.

لا شك أن رحلة ألفابت البحثية تواجه تحديات. فقد أثار هذا الاستثمار الضخم، الذي بلغ 85 مليار دولار، مخاوف بعض المستثمرين بشأن العوائد قصيرة الأجل، مما أدى إلى انخفاض سعر سهمها بنسبة 71% في يوم واحد عقب الإعلان عن زيادة رأس مالها في فبراير 2025. علاوة على ذلك، أدت زيادة استثمارات منافسيها مثل ميتا وأمازون في مجال الذكاء الاصطناعي إلى احتدام المنافسة على الكفاءات. ومع ذلك، وكما يلاحظ ديميس هاسابيس، "لا تسير الإنجازات العلمية بخطى ثابتة؛ بل تظهر فجأة بعد استثمار مستدام".

من إعادة هيكلتها التنظيمية عام ٢٠١٥ إلى فوزها بجائزة نوبل للمرة الثالثة على التوالي عام ٢٠٢٥، قضت ألفابت العقد الماضي في إثبات أن البحث العلمي الأساسي لم يعد حكرًا على المؤسسات الأكاديمية. وبينما يُجري فريق ميشيل ديفوريه اختبارات على أحدث الرقائق فائقة التوصيل، ويُدرّب علماء ديب مايند الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي متعدد الأغراض، ربما تكون قصة أبحاث عملاق التكنولوجيا قد بدأت للتو فصلها الأكثر إثارة.

المقالات المرجعية:
1.https://wallstreetcn.com/articles/3751755?
2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2013-05-22/inside-googles-secret-lab
3.https://www.ebi.ac.uk/about/news/technology-and-innovation/google-deepmind-partnership-renewal/
4.https://thequantuminsider.com/2024/11/20/ai-power-for-quantum-errors-google-develops-alphaqubit-to-identify-correct-quantum-errors/
5.https://www.mittrchina.com/news/detail/12241