# أربع شركات أمريكية تنفق نحو 725 مليار دولار على بنية الذكاء الاصطناعي في 2026

> **المغزى:** سباق البنية التحتية محصور في شركات قليلة، لكن نماذج مفتوحة قوية مثل Leanstral 1.5 تجعل بناء المنتجات فوقها ممكنًا دون دفع ثمن ذلك السباق.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-07-09-big-tech-725b-ai-capex-leanstral/)
- التاريخ: 24 محرم - 9 يوليو 2026 (2026-07-09)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: مراكز البيانات، Mistral، المصادر المفتوحة، الذكاء الاصطناعي

من المتوقع أن تنفق أربع شركات أمريكية، هي Google وMicrosoft وMeta وAmazon، نحو 725 مليار دولار على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خلال 2026، بحسب Tom's Hardware. ويمثل ذلك زيادة بنسبة 77% عن إنفاقها في 2025.

ويذهب هذا الإنفاق أساسًا إلى مراكز البيانات والرقائق اللازمة لتدريب النماذج وتشغيلها. وهو حجم يتجاوز ميزانيات دول بأكملها، ويجعل المنافسة على هذه الطبقة محصورة عمليًا في عدد قليل جدًا من الشركات.

وفي الأسبوع نفسه تقريبًا، في 3 يوليو 2026، أصدرت شركة Mistral الفرنسية نموذج Leanstral 1.5 مفتوحًا برخصة Apache 2.0. والنموذج agent برمجي يعمل بلغة Lean 4، وهي لغة لكتابة البراهين الرياضية التي يمكن للحاسوب التحقق منها. وقد حلّ 587 مسألة من أصل 672 في اختبار PutnamBench، وهو اختبار مبني على مسائل رياضية صعبة.

والرخصة هنا جزء أساسي من الخبر. فـ Apache 2.0 تسمح بتنزيل النموذج وتشغيله والبناء عليه، بما في ذلك الاستخدام التجاري، دون إذن من أحد ودون تكلفة ترخيص.

ويضع الرقمان معًا صورة واضحة عن سوق الذكاء الاصطناعي. فطبقة بناء النماذج الكبرى ومراكز البيانات تكاد تكون محسومة لمن يملك مئات المليارات. لكن الطبقة التي فوقها، أي المنتجات التي تحل مشكلات حقيقية باستخدام النماذج المتاحة، ما تزال مفتوحة.

وبالنسبة للمطورين والشركات في المنطقة العربية، قد يعني ذلك أن الميزة التنافسية لا تكمن في مجاراة الإنفاق على البنية التحتية، بل في إتقان تشغيل النماذج المفتوحة وضبطها، وفي البناء فوقها وفوق النماذج العربية السيادية مثل Falcon، بما يُبقي خيارًا لا يتوقف على قرار مزوّد واحد.

## المصادر

- [تقرير Tom's Hardware عن إنفاق الشركات الكبرى](https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/big-techs-ai-spending-plans-reach-725-billion)
- [إعلان Mistral الرسمي عن Leanstral 1.5](https://mistral.ai/news/leanstral-1-5/)
- [تغطية MarkTechPost لنموذج Leanstral 1.5](https://www.marktechpost.com/2026/07/03/mistral-ai-releases-leanstral-1-5-an-apache-2-0-lean-4-code-agent-model-solving-587-of-672-putnambench-problems/)
- [موقع نموذج Falcon من TII في أبوظبي](https://falconllm.tii.ae)
- [Ollama لتشغيل النماذج محليًا](https://ollama.com)