في العام الماضي، كان الحديث يدور حول كيف سيُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إنتاجيتنا، مُساعدًا إيانا في صياغة رسائل البريد الإلكتروني، وكتابة الأكواد، وتلخيص التقارير. لكن ماذا لو كانت الطريقة التي يستخدم بها الناس هذه التقنية مختلفة بشكل جذري عما نُشر وأُعلن؟ دراسة ضخمة مبنية على تحليل بيانات حقيقية، أجرتها OpenRouter، كشفت النقاب عن صورة أكثر تعقيدًا ومفاجأة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
دراسة OpenRouter تكشف عن واقع استخدام الذكاء الاصطناعي
قامت OpenRouter بتحليل أكثر من 100 تريليون رمز – وهو ما يمثل بلايين المحادثات والتفاعلات مع نماذج لغوية كبيرة مثل ChatGPT و Claude والعديد غيرها. هذه الدراسة تتحدى العديد من الافتراضات السائدة حول تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا وعملنا. OpenRouter هي منصة استدلال ذو نماذج متعددة، تربط المستخدمين بأكثر من 300 نموذج من أكثر من 60 مزودًا، بما في ذلك عمالقة التكنولوجيا مثل OpenAI و Anthropic بالإضافة إلى بدائل مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و LLaMA من Meta. وهذا التنوع، بالإضافة إلى قاعدة مستخدمين عالمية واسعة تتجاوز 50% خارج الولايات المتحدة، يجعل هذه المنصة في موقع فريد لرصد أنماط استخدام الذكاء الاصطناعي الحقيقية عبر مختلف المناطق والتطبيقات. الأهم من ذلك، تم تحليل البيانات الوصفية للتفاعلات دون الوصول إلى محتوى المحادثات نفسه، مما يضمن خصوصية المستخدمين مع الكشف عن اتجاهات سلوكية قيّمة.
ثورة لعب الأدوار الإبداعية
أحد الاكتشافات الأكثر إثارة للدهشة في الدراسة هو أن أكثر من نصف استخدامات نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لا علاقة لها بزيادة الإنتاجية. بدلاً من ذلك، يركز المستخدمون على لعب الأدوار ورواية القصص الإبداعية.
قد يبدو هذا غير متوقع، خاصةً مع الترويج المستمر لقدرات الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال. ومع ذلك، تُظهر البيانات أن المستخدمين يقضون وقتًا أطول في التفاعل مع هذه النماذج من خلال محادثات تعتمد على الشخصيات، والخيال التفاعلي، وسيناريوهات الألعاب المختلفة. في الواقع، تمثل هذه الأنشطة أكثر من 50% من جميع التفاعلات النموذجية مفتوحة المصدر، وهي نسبة تفوق بكثير الاستخدامات المتعلقة بالبرمجة.
يؤكد التقرير أن “هذا يتعارض مع الافتراض السائد بأن معظم استخدامات نماذج LLM يتركز حول كتابة التعليمات البرمجية أو رسائل البريد الإلكتروني أو تلخيص المعلومات.” ويضيف أن العديد من المستخدمين يلجأون إلى هذه النماذج لإيجاد الرفقة أو لاستكشاف عوالم جديدة.
سيناريوهات اللعب الإبداعي المهيمنة
تُظهر البيانات أن 60% من رموز لعب الأدوار تندرج ضمن سيناريوهات ألعاب محددة أو سياقات الكتابة الإبداعية. هذا يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي أصبح أداة قوية لإنشاء المحتوى التفاعلي، وتطوير الشخصيات، وبناء عوالم خيالية غنية. إنها حالة استخدام هائلة، لكنها ظلت غير مرئية إلى حد كبير، مما يتطلب من شركات الذكاء الاصطناعي إعادة التفكير في كيفية تطوير منتجاتها.
صعود البرمجة بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من هيمنة لعب الأدوار على استخدام النماذج مفتوحة المصدر، إلا أن البرمجة هي الفئة الأسرع نموًا عبر جميع نماذج الذكاء الاصطناعي. في بداية عام 2025، كانت الاستعلامات المتعلقة بالبرمجة تمثل 11% فقط من إجمالي استخدام الذكاء الاصطناعي. لكن بحلول نهاية العام، ارتفعت هذه النسبة إلى أكثر من 50%.
يعكس هذا النمو الاندماج المتزايد للذكاء الاصطناعي في عملية تطوير البرمجيات. أصبح متوسط طول المهام البرمجية أربعة أضعاف ما كان عليه، حيث ينتقل من حوالي 1500 رمز إلى أكثر من 6000 رمز. بعض الطلبات المتعلقة بالكود تتجاوز 20000 رمز، وهو ما يعادل إدخال قاعدة تعليمات برمجية كاملة لتحليلها.
أصبحت استعلامات البرمجة الآن مسؤولة عن بعض أطول وأكثر التفاعلات تعقيدًا في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي. لم يعد المطورون يقتصرون على طلب مقتطفات صغيرة من التعليمات البرمجية، بل يقومون بجلسات تصحيح أخطاء معقدة، ومراجعات معمارية، وحل المشكلات التي تتطلب خطوات متعددة.
Anthropic’s Claude يتربع على عرش البرمجة
تهيمن نماذج Anthropic’s Claude على مجال البرمجة، حيث تستحوذ على أكثر من 60% من الاستخدام المرتبط بالبرمجة في معظم عام 2025. ومع ذلك، تشهد المنافسة اشتدادًا، حيث تحقق Google و OpenAI والبدائل مفتوحة المصدر تقدمًا ملحوظًا.
طفرة الذكاء الاصطناعي الصينية
أظهرت الدراسة اتجاهًا هامًا آخر: نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية تمثل الآن ما يقرب من 30% من الاستخدام العالمي، وهذا يمثل زيادة ثلاث أضعاف مقارنة بحصتها التي كانت 13% في بداية عام 2025.
وقد اكتسبت النماذج من شركات مثل DeepSeek و Qwen (Alibaba) و Moonshot AI شعبية كبيرة. على سبيل المثال، قامت DeepSeek وحدها بمعالجة 14.37 تريليون رمز مميز خلال فترة الدراسة. يمثل هذا تحولًا كبيرًا في المشهد العالمي للذكاء الاصطناعي، حيث لم تعد الشركات الغربية تتمتع بالهيمنة المطلقة.
أصبحت اللغة الصينية المبسطة الآن ثاني أكثر اللغات شيوعًا المستخدمة في تفاعلات الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، حيث تمثل 5% من إجمالي الاستخدام، مقارنة باللغة الإنجليزية التي تمثل 83%. كما تضاعفت حصة آسيا من الإنفاق على الذكاء الاصطناعي من 13% إلى 31%، مما يجعل سنغافورة ثاني أكبر دولة من حيث الاستخدام بعد الولايات المتحدة.
نحو الذكاء الاصطناعي “الوكيل”
تُقدم الدراسة مفهومًا سيكون له دور محوري في تطور الذكاء الاصطناعي في المرحلة القادمة: الاستدلال الفاعل. يعني هذا أن نماذج الذكاء الاصطناعي لم تعد مجرد الإجابة على الأسئلة الفردية بل أصبحت قادرة على تنفيذ مهام معقدة تتطلب خطوات متعددة، واستدعاء أدوات خارجية، والاستدلال من خلال محادثات مطولة.
قفزت حصة التفاعلات المصنفة على أنها “مُحسَّنة بالاستدلال” من الصفر تقريبًا في أوائل عام 2025 إلى أكثر من 50% بحلول نهاية العام. يعكس هذا التحول الأساسي في طبيعة الذكاء الاصطناعي، من مجرد مولد للنصوص إلى عامل مستقل قادر على التخطيط والتنفيذ.
ويوضح الباحثون أن “الطلب الموجه إلى نماذج LLM لم يعد سؤالًا بسيطًا أو تعليمات منعزلة.” بل هو “جزء من حلقة منظمة تشبه الوكيل، تستدعي أدوات خارجية، وتفكر في الحالة، وتستمر عبر سياقات أطول.” وكمثال، بدلاً من أن نطلب من الذكاء الاصطناعي “كتابة وظيفة”، يمكننا الآن أن نطلب منه “تصحيح أخطاء قاعدة التعليمات البرمجية هذه، وتحديد عنق الزجاجة في الأداء، وتنفيذ الحل” – وهو ما أصبح قادرًا على فعله بالفعل.
الخلاصة
تُظهر دراسة OpenRouter أن استخدامات الذكاء الاصطناعي تتجاوز بكثير ما يتم الترويج له في وسائل الإعلام. إنها تقنية تتطور بسرعة، وتخلق فرصًا جديدة ومثيرة في مجالات متنوعة، من لعب الأدوار الإبداعية إلى تطوير البرمجيات المعقدة. إن فهم هذه الأنماط الحقيقية للاستخدام سيكون أمرًا بالغ الأهمية لنجاح شركات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
هل ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة؟ تفضل بزيارة معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن، كجزء من TechEx. انقر هنا لمعرفة المزيد