بنى العالم الذكاء الاصطناعي بالإنجليزية أولا. الهند أنفقت للتو 1.25 مليار دولار لتبني واحدا بلغاتها الخاصة

اسأل معظم نماذج اللغة الكبيرة سؤالا باللغة البوجبورية أو الدوغرية أو السانتالية، وستحصل على واحد من جوابين. إما أن يفشل النموذج تماما، أو يجيب بهدوء وكأنك سألته بالهندية، مخمّنا لغة لم يُدرَّب عليها بجدية قط.

هذه الفجوة ليست خطأ تقريبيا بسيطا. للهند 22 لغة مدرجة في الدستور، وبحسب آخر تعداد سكاني، أكثر من مئة لغة إضافية يتحدث كل واحدة منها عشرة آلاف شخص على الأقل. لا يظهر أي من ذلك تقريبا في بيانات التدريب وراء تشات جي بي تي أو جيميناي أو كلود، التي تتعلم في غالبيتها الساحقة من الإنجليزية وحفنة من اللغات العالمية الأخرى.

قررت الحكومة الهندية أن هذه الفجوة تستحق أن تُسدّ بنفسها، ووضعت الآن أموالا حقيقية وأجهزة حقيقية خلف ثلاثة رهانات منفصلة حول كيفية القيام بذلك. أحدها يعمل بشكل أفضل مما توقعه أي أحد. وآخر لم يثبت نفسه بعد. وثالث اضطر بالفعل إلى الاعتراف بأنه بالغ في وعوده.

الحوسبة التي توزعها الهند مجانا تقريبا

في مارس 2024، وافق مجلس وزراء الاتحاد على مهمة IndiaAI بميزانية إجمالية قدرها 10371.92 كرور روبية، أي ما يقارب 1.25 مليار دولار، تُصرف على مدى خمس سنوات. ذهب نحو 44 بالمئة من ذلك، أي حوالي 4563 كرور روبية، لحل مشكلة واحدة: تمكين الباحثين والشركات الناشئة الهندية من الوصول إلى وحدات معالجة رسومية (GPU)، وهي الرقائق المتخصصة التي تدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغّلها، من دون الاضطرار إلى دفع أسعار وادي السيليكون مقابلها.

بحلول أواخر 2025، كان قد جرى إدخال أكثر من 38 ألف وحدة GPU إلى بوابة الحوسبة الحكومية للذكاء الاصطناعي، تُؤجَّر للمتقدمين المعتمَدين بأسعار مدعومة بشدة. وفي قمة تأثير الذكاء الاصطناعي الهندية في نيودلهي في فبراير 2026، أعلن وزير تكنولوجيا المعلومات أشويني فايشناف عن إضافة 20 ألف وحدة أخرى فوق ذلك، مع هدف معلن يبلغ 100 ألف وحدة GPU عامة بحلول نهاية 2026.

يموّل ما تبقى من ميزانية المهمة البالغة 10372 كرور روبية ستة عناصر إضافية: منصة بيانات مشتركة تُدعى AIKosh، وذراع تمويل للشركات الناشئة، وبرنامج تأهيل يهدف إلى نشر معرفة الذكاء الاصطناعي في القطاع العام، ودفعة لتطوير التطبيقات، وركيزة للسلامة والثقة. إنها في الواقع محاولة لبناء كامل البنية التحتية الداعمة التي يحتاجها بلد لتدريب ذكائه الاصطناعي الخاص، لا مجرد توزيع رقائق.

الجزء الذي ينجح بالفعل: الترجمة، على نطاق واسع

أقدم عنصر في هذه المنظومة يسبق مهمة الحوسبة بعامين. أطلق رئيس الوزراء منصة Bhashini، المهمة الوطنية لترجمة اللغات في الهند، في يوليو 2022، وتديرها وزارة الإلكترونيات وتكنولوجيا المعلومات. توفر المنصة تحويل الكلام إلى نص، وتحويل النص إلى كلام، والترجمة بين اللغات الاثنتين والعشرين المدرجة في الدستور، وتُقدَّم كواجهات برمجة تطبيقات مجانية يمكن لأي مطور أو مكتب حكومي الاتصال بها.

أفاد أحد متتبعي الصناعة بأن Bhashini تجاوزت، بحلول أوائل 2026، ستة مليارات طلب تراكمي منذ إطلاقها، وتعالج نحو 15 مليون طلب يوميا بأوقات استجابة أقل من ثانية. استُخدمت في شراكات مع بنك الدولة الهندي لتقديم خدمات مصرفية متعددة اللغات، ونُشرت للترجمة الفورية في تجمعات عامة كبرى من بينها مهرجان ماها كومبه.

هذا هو الوجه غير اللامع، على مستوى البنية التحتية الأساسية، من دفعة الذكاء الاصطناعي السيادي، وهو أقرب في روحه إلى UPI منه إلى روبوت محادثة. لا أحد يدّعي أن Bhashini تكتب الشعر. إنها تنقل النص والصوت بين لغات الهند بحجم يهم فعلا، وقد واصلت القيام بذلك بهدوء بينما كانت الأجزاء الأكثر جذبا للعناوين في هذه الاستراتيجية تتكشف على الملأ.

النموذج السيادي: فرصة حقيقية، لم تُثبت بعد

الجزء الأبرز في هذه المهمة هو محاولة بناء نموذج لغوي تأسيسي مدرَّب خصيصا للغات الهند، بدلا من تعديل نموذج أمريكي لاحقا. في 2025 اختارت الحكومة شركة Sarvam AI، وهي شركة ناشئة أسسها عام 2023 فيفيك راغافان وبراتيوش كومار، من بين 67 متقدما لقيادة هذا الجهد، ودعمتها بإتاحة 4096 وحدة معالجة رسومية من طراز إنفيديا H100.

كانت Sarvam قد جمعت بالفعل نحو 41 مليون دولار من Lightspeed وKhosla Ventures وPeak XV Partners في ديسمبر 2023، وهو من أكبر الرهانات المبكرة آنذاك على شركة ذكاء اصطناعي مرتكزة على الهند. وفي فبراير 2026 أصدرت نموذجين مفتوحَي الأوزان، هما Sarvam-30B ونظيره الأكبر Sarvam-105B، إلى جانب نماذج صوتية لتفريغ الكلام وتحويل النص إلى كلام باللغات الهندية. وقد عرضت إنفيديا هذه الشراكة كدراسة حالة لما تسميه الذكاء الاصطناعي السيادي، ووصفتها بأنها نموذج بُني لخدمة 1.4 مليار شخص بلغاتهم الخاصة.

وهنا يأتي التعقيد الصريح. نشرت Sarvam أرقام مقارنة معيارية قوية مقابل نماذج مثل DeepSeek، لكن كما ذكرت مجلة فوربس في مارس 2026، لا تظهر هذه النماذج في لوائح مستقلة مثل لائحة Open LLM Leaderboard الخاصة بـHugging Face، والجزء الأكبر من بيانات التقييم يأتي من اختبارات معيارية صممتها Sarvam نفسها وقيّمتها بنفسها، وفق معايير حكم وضعتها الشركة ذاتها التي شارك مؤسسوها أيضا في بناء بعض المعايير القياسية الخاصة بالهند التي يعتمد عليها هذا المجال أصلا. هذا ليس دليلا على احتيال. إنه دليل على أن هذه الادعاءات لم يتحقق منها بعد أي طرف لا مصلحة له في النتيجة، وهو أمر يزداد أهمية لا العكس، بالنظر إلى أن نماذج Sarvam تعمل بالفعل داخل منتجات مالية حقيقية.

القصة التحذيرية: Krutrim

الاسم الرابع في هذه القصة هو Krutrim، التي أسسها بهافيش أغاروال من Ola وأُطلقت في بداية 2024 بتمويل قدره 50 مليون دولار وتقييم بلغ مليار دولار، لتصبح أول وحيد قرن في مجال الذكاء الاصطناعي بالهند في غضون أسابيع من إطلاقها. وعدت الشركة بنموذج لغوي كبير مدرَّب على اللغات الهندية، ومساعد محادثة يُدعى Kruti، وفي نهاية المطاف رقائق ذكاء اصطناعي خاصة بها.

كان الاستقبال الأولي صعبا. رصد المستخدمون أخطاء ترجمة وأخطاء واقعية في روبوت المحادثة التجريبي فور إطلاقه تقريبا، ووجد المراجعون أن عرض الشركة السحابي لا يرقى إلى ما توقعه المطورون. وبحلول مايو 2026، أفادت TechCrunch بأن Krutrim قلّصت أكثر من 200 وظيفة عبر عدة جولات تسريح، وسحبت تطبيق Kruti من متاجر التطبيقات، وأوقفت عملها في تصميم الرقائق الداخلية، وحوّلت وجهتها من بناء نماذج تأسيسية إلى بيع بنية تحتية سحابية للذكاء الاصطناعي لعملاء الشركات بدلا من ذلك. تقول الشركة إنها أصبحت الآن مربحة في هذا العمل الجديد، رغم أن تقارير سابقة وجدت أن نحو 90 بالمئة من إيراداتها في السنة المالية السابقة جاءت من شركتها الأم، Ola، لا من عملاء خارجيين. لخّص محلل في الصناعة هذا التحول بصراحة: معيار الإثبات يجب أن يرتفع مع حجم الادعاء.

ما تضيفه كل هذه العناصر فعلا

ضع هذه العناصر الأربعة جنبا إلى جنب، وسيظهر نمط أكثر إثارة للاهتمام من الرواية المنتصرة أو الرواية الساخرة. الرهان غير اللامع على البنية التحتية، وحدات معالجة رسومية رخيصة وواجهة ترجمة لا يجادل فيها أحد، هو الجزء الذي يعمل فعليا وعلى نطاق واسع بما يمكن إثباته. أما الرهان الطموح، نموذج تأسيسي محلي ينافس تلك القادمة من الولايات المتحدة والصين، فله دعم حكومي حقيقي وأجهزة حقيقية خلفه، لكن ادعاءاته الخاصة لا تزال تنتظر تحققا خارجيا. والرهان الذي تحرك أسرع وتحدث بأعلى صوت، اضطر إلى التراجع عن نفسه في غضون عامين.

لا شيء من ذلك يجعل الهدف الأساسي خاطئا. لغة يتحدث بها عشرات الملايين من الناس ويتجاهلها كل مختبر ذكاء اصطناعي كبير هي فجوة حقيقية، وسدّها يستحق العناء سواء انتهى الأمر بشركة هندية واحدة إلى امتلاك النموذج الذي يحقق ذلك أم لا. ما بنته الهند فعليا حتى الآن ليس منافسا لـGPT-4. إنه القدرة الحاسوبية، وأنابيب البيانات، وطبقة اللغة التي سيتعين على أي نموذج مستقبلي، محليا كان أم غير ذلك، أن يعمل فوقها. هذا الجزء، على الأقل، ليس ادعاء. إنه يحمل بالفعل 15 مليون طلب يوميا.