تأسست شركة ناشئة جديدة للذكاء الاصطناعي تسمى "كور أوتوميشن" بقيادة جيري تورويك، الباحث السابق في شركة أوبن إيه آي، حيث نجحت في استقطاب مجموعة من أبرز الباحثين من عمالقة التقنية مثل أنثروبك وجوجل ديبمايند. تهدف الشركة، التي وصفت نفسها في منشور أول لها على منصة إكس بأنها تبني "المختبر الأكثر أتمتة للذكاء الاصطناعي في العالم"، إلى تطوير أنظمة تحسن وتؤتمت العمليات البحثية ذاتها، انطلاقًا من فرضية أن النماذج الحالية لا تكفي وحدها للمضي قدمًا. وقد أعلن الباحث روهان أنيل، الذي عمل سابقًا في أنثروبك وجوجل ديبمايند، عن انضمامه للمبادرة الجديدة، مؤكدًا أن تورويك هو من استقطبه بفكرة العمل معه. فيما أوضح أنمول غولاتي، باحث في شركة جوجل ديبمايند المتخصص في نموذج جيمني، أن السبب الرئيسي لرحيله هو شعوره بأن منهجية البحث الحالية القائمة على زيادة حجم النماذج والبيانات والتثبيت الثابت لن تؤدي إلى كل النتائج المرجوة. ويؤمن الفريق الجديد أن المرحلة القادمة تتطلب خوارزميات تعلم جديدة، وهياكل معمارية تتجاوز البنية الحالية، وأنظمة قادرة على أتمتة عملية بناء النموذج نفسه. ويشير الموقع الإلكتروني للشركة الناشئة إلى أن فريقها يتكون من أفراد ساهموا في بناء نماذج حدودية وهياكل مؤثرة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يعزز طموحهم في إحداث نقلة نوعية. ويعد هذا الاستقطاب جزءًا من اتجاه متزايد يشهده قطاع التكنولوجيا، حيث يغادر باحثون كبار مختبرات الشركات العملاقة للانضمام إلى شركات ناشئة أو تأسيس مشاريعهم الخاصة. من الأمثلة البارزة في هذا المسار، رحيل يان ليكون، العالم السابق في شركة ميتا والمسؤول عن الذكاء الاصطناعي، لإنشاء مختبر "إيه إم آي لابس" الذي يركز على تطوير نماذج عالمية تفهم وتعكس العالم الحقيقي، في خطوة تختلف عن تركيز ميتا التجاري. وتتنافس الشركات الناشئة حاليًا بشدة مع العمالقة لجذب المواهب البشرية المتميزة، وذلك من خلال عروض مالية وحوافز تتجاوز الرواتب الثابتة. ووفقًا لخبراء التوظيف، تلعب الأسهم والامتيازات مثل مناصب الإدارة المؤسسية، وحرية البحث، والوصول إلى قدرات حاسوبية هائلة، دورًا حاسمًا في جذب الباحثين. حيث يوازن الحافز المالي والمعنوي الذي تقدمه الشركات الناشئة بين المخاطر والفوائد، مقارنة بالعروض المالية الكبيرة التي تقدمها الشركات الكبرى. وتؤكد هذه الحركة أن السعي نحو الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي لم يعد محصورًا في المختبرات العملاقة، بل يتجه نحو كيانات أصغر تركز على الأتمتة والابتكار الجذري في خوارزميات التعلم الآلي.