Ric Lewis من جلسة الكلمة الرئيسية: تسريع عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي باستخدام السحابة الهجينة في مؤتمر Think 2026.

لماذا البنية التحتية هي مفتاح الجاهزية للذكاء الاصطناعي: رؤى من مؤتمر Think 2026

هذا الأسبوع في مؤتمر Think 2026، استعرض قادة الأعمال واقعاً متناميًا: حيث ينتقل الذكاء الاصطناعي إلى قلب المؤسسة، يعتمد النجاح على قوة ومرونة البنية التحتية الهجينة التي يعتمد عليها. أوضحت المحادثات أن قيمة الذكاء الاصطناعي مبنية على البنية الصحيحة.

التعقيد عبر البيئات، والهياكل المجزأة، وزيادة الديون التقنية، وارتفاع التوقعات بشأن الأمن والامتثال والمرونة كلها عوامل تفصل بين التجريب والنتائج الحقيقية والموثوقة على نطاق واسع.

لكن كل واحدة من هذه التحديات تعود إلى الشيء نفسه: البيانات.

قال Ric Lewis، نائب الرئيس الأول للبنية التحتية في IBM: "الذكاء الاصطناعي يتعلق بالبيانات وهذه البيانات موجودة في كل مكان، لذا فإن البيانات هجينة في الأساس". "هذه البيانات إما أن تكون منجم ذهب [...] أو مكب نفايات [...] يمكن أن تؤثر بنيتك التي تختارها على ذلك."


انطلاقًا من نقطة البداية هذه، حدد Ric Lewis ثلاث أولويات استراتيجية لبناء أساس قوي للذكاء الاصطناعي: وضع الذكاء الاصطناعي في جوهر الأعمال، وتمكين البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، وإرساء تحكم جاهز للذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الأولويات مجتمعةً المؤسسات على إنشاء أساس قوي ومرن وقادر على التكيف مع توسيع النطاق لما سيأتي بعد ذلك.

إن كيفية إدارة المؤسسات لهذا الواقع والبناء من أجله تشكل الآن التحدي الأساسي للبنية التحتية. قادة البنية التحتية الذين يتقدمون هم من يعاملون البيانات كأساس تعتمد عليه استراتيجيتهم الهجينة.

الامتيازات الرئيسية

  • إن العقبة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ليست النماذج، بل البنية. تؤدي البيئات الهجينة المجزأة إلى تآكل الأداء والثقة وقابلية التوسع بهدوء. أصبحت مواءمة طبقات البنية التحتية والبيانات والحوسبة والتحليلات الآن أمراً أساسياً لذكاء المؤسسات.

  • أساس بياناتك يحدد نتائج الذكاء الاصطناعي التي تحققها. لا يكون الذكاء الاصطناعي جيداً إلا بقدر جودة البيانات التي يستند إليها، وبالنسبة لمعظم المؤسسات، فإن هذه البيانات تكون معزولة وغير خاضعة للرقابة. إن الحصول على بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي، مع وجود السياق والحوكمة المناسبين، هو ما يفصل البرامج التجريبية عن الإنتاج.

  • السحابة الهجينة باعتبارها لوحة التحكم للذكاء الاصطناعي للمؤسسات. بدلاً من الحلول الوسط، برزت السحابة الهجينة كنموذج تشغيل يسمح للمؤسسات بتشغيل الذكاء الاصطناعي على بيانات حقيقية، والحفاظ على السيادة والمرونة، وتوسيع نطاق الرؤى بشكل موثوق عبر البيئات.

  • الثقة تبنى داخل المجموعة، ولا تضاف لاحقاً. الثقة والأمن والامتثال هي نتائج متعلقة بالبنية وليست ميزات، متجذرة بعمق في كيفية تصميم أنظمة البيانات والذكاء الاصطناعي.

  • يعني تحقيق عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التعامل مع أمن البيانات والمرونة كنظام واحد. تتسارع قيمة الذكاء الاصطناعي عندما يتم تصميم الوصول إلى البيانات، والحوكمة، والاستعادة السيبرانية، والمرونة التشغيلية بشكل شامل لدعم الذكاء الصناعي من مستوى الإنتاج.

خارطة طريق جديدة لقادة البنية التحتية

يمثل النظام الهجين الواقع التشغيلي للذكاء الاصطناعي للمؤسسات. وفقا لدراسة لمعهد IBM لقيمة الأعمال، أفاد 70% من المديرين التنفيذيين أن الاستراتيجية الهجينة مكنت مؤسساتهم من تحسين التكاليف والأداء، لكن فقط 8% يقولون إن البنية التحتية الحالية تلبي جميع احتياجاتهم من الذكاء الاصطناعي. كانت هذه الفجوة في القلب مما تناوله مؤتمر Think 2026. يمكن أن يساعد التركيز على المجالات التالية في سد تلك الفجوة.

جودة البيانات وإدارتها

تقرير من Gartner صدر مؤخرًا يسلط الضوء على ما هو على المحك: من المتوقع أن تتخلى 60% من المؤسسات عن مشاريع الذكاء الاصطناعي في عام 2026 بسبب مخاوف تتعلق بجودة البيانات. الرؤساء التنفيذيون قلقون أيضاً — 6% يقولون إن أحمال التشغيل المخصصة لتحقيق إيرادات لأعمالهم مدعومة ببيانات لا يمكن الوثوق بها.

"يحتاج الذكاء الاصطناعي حقًا إلى بيانات ذات قيمة مرجعية ومعلومات قائمة على الجودة. في الواقع، يحتاج الأمر إلى سياق"، هكذا قال Scott Baker، نائب رئيس قسم التسويق في IBM Storage.

قد تبدو هذه المشكلات مألوفة للغاية. يتم التعامل مع البيانات المنتشرة عبر البيئات، وسياق الأعمال المفقود والحوكمة على أنها فكرة لاحقة. هذا المزيج هو ما يُبقي معظم الشركات عالقة في المشاريع التجريبية.

قال Baker: "يمكننا بالتأكيد تطبيق بنية تحتية مناسبة لهذا الغرض ومصممة لتحمل أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي." "ولكننا ما زلنا بحاجة إلى بيانات مصممة لأحمال التشغيل تلك، أيضاً، مع توفير السياق والجودة لضمان أداء الذكاء الاصطناعي بالطريقة المتوقعة."

نهج متكامل

تتبع IBM نهجًا متكاملاً لمعالجة طبقة البيانات، والبنية التحتية، والذكاء اللازم لتوسيع نطاق عمليات نشر الإنتاج. وهذا يعني توحيد البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة عبر بيئات هجينة دون الحاجة إلى إعادة برمجة كل ما لدى المؤسسة.

قال Sam Werner، مدير عام شركة IBM Storage: "إن أساس البيانات هذا هو ما يصنع الفارق في نهاية المطاف للمؤسسة، سواءً كانت ستُدخل الذكاء الاصطناعي في مرحلة الإنتاج أو ستعلق في هذا الوضع اللانهائي من مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية."

هنا يأتي دور IBM Fusion و watsonx.data، حيث يجلبان البيانات إلى التطبيقات مع فرض الحوكمة وإدارة البيانات على مستوى طبقة البيانات. كما يستخدم Fusion أيضاً التخزين المؤقت الذكي للبيانات لجلب البيانات إلى المكان المطلوب دون أي تأثير على الأداء.

تسريع وحدات معالجة الرسومات (GPU) هو جزء من المعادلة أيضًا. إحدى أكثر المشاكل تكلفة التي تواجهها المؤسسات اليوم هي وحدات معالجة الرسومات الخاملة، وهذا يرجع إلى وجود وحدة تخزين يمكنها دفع البيانات بسرعة كافية لإبقائها قيد الاستخدام باستمرار.
 

"إن أساس البيانات هذا هو ما يصنع الفارق في نهاية المطاف للمؤسسة، سواءً كانت ستُدخل الذكاء الاصطناعي في مرحلة الإنتاج أو ستعلق في هذا الوضع اللانهائي من مشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية."

- Sam Werner، المدير العام، IBM Storage
 

المرونة التشغيلية

لم يعد تخطيط المرونة التشغيلية والتوافرية العالية والتعافي من الكوارث من حواشي البنية التحتية. مع تغلغل الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية، تزداد المخاطر المتعلقة بالتوافر ويجب بناء المرونة منذ البداية.

قالت Hillery Hunter، المدير العام في IBM Power و المدير التنفيذي للتكنولوجيا في IBM Infrastructure: "يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أن يكون متواجدًا على مدار الساعة، إنه أمر حاسم لعملياتنا."

في بيئة عالمية، يُعد مكان البيانات أمرًا حساسًا، ويجب تضمين منطق السيادة مباشرةً في كيفية نشر البيئات، وليس إلحاقها بعد ذلك. FlashSystem يوسّع ذلك ليشمل التخزين، حيث يوفر الإدارة على مستوى التخزين في المؤسسة بالكامل للحفاظ على مرونة البيئات وامتثالها.
 

"إن مهندس بنية المؤسسة اليوم مسؤول عن اتخاذ القرارات التي تتيح الاتساق في جميع أنحاء المؤسسة والتي تتسم بالديمومة، ولا تلبي متطلبات الذكاء الاصطناعي اليوم فحسب، بل تتخذ قرارات تتسع نطاقها إلى العقد القادم وما بعده."

 - Hillery Hunter، المدير العام في IBM Power و المدير التنفيذي للتكنولوجيا في IBM Infrastructure
 

خلاصة القول: الهجين كأساس

قال Lewis: "لم تعد الأنظمة الهجينة خيارًا". في الوقت الذي تتعامل فيه المؤسسات مع التعقيد المتزايد والمتطلبات الأمنية والمخاوف المتعلقة بالسيادة، أصبح النظام الهجين متطلبًا وليس خيارًا. بناء البنية الهجينة المناسبة يتيح المزيد من القصد والاتساق والمرونة، مما يخلق الظروف لنجاح الذكاء الاصطناعي في جوهره.

في مؤتمر Think 2026، وصلت تلك الرسالة بوضوح. بالنسبة للمؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي مقابل البيانات الحقيقية، فإن قرارات البنية التي يتم اتخاذها الآن ستشكل ما هو ممكن في المستقبل. ستكون الشركات التي تصل إلى هناك أولاً هي الشركات التي تبني من أجل التحكم والمرونة وعلى المدى الطويل.

Stephanie Susnjara

Staff Writer

IBM Think

حلول ذات صلة
IBM FlashSystem: حلول التخزين بالذاكرة الوميضية

يوفر IBM Storage FlashSystem مرونة إلكترونية وقدرات تخزين بيانات محسَّنة.

استكشِف Storage FlashSystem
حلول تخزين البيانات للمؤسسات

يُعدّ IBM Storage مجموعة من أجهزة تخزين البيانات والتخزين المعرّف بالبرامج وبرامج إدارة التخزين.

استكشف حلول تخزين البيانات
مكتبة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات وخدمات الاستشارات

تقدِّم IBM Technology Expert Labs خدمات البنية التحتية لخوادم IBM، وأنظمة الكمبيوتر المركزي، ووحدات التخزين.

استكشِف خدمات مكتبة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات
اتخِذ الخطوة التالية

يوفر IBM Storage FlashSystem مرونة إلكترونية وقدرات تخزين بيانات محسَّنة.

  1. استكشِف Storage FlashSystem
  2. الاطلاع على مزيد من المعلومات