قبل أكثر من قرن من الزمان، أحدث هنري فورد ثورة في التصنيع من خلال خط التجميع المتحرك. ورغم أنه لم يخترع السيارة، إلا أن فورد ابتكر طريقة ثورية للإنتاج الضخم جعلت المركبات في متناول الملايين. وبعد العديد من التجارب والأخطاء، نجح فورد في عام 1913 في تطبيق خط التجميع المتحرك في مصنعه في هايلاند بارك، مما سمح بجلب العمل إلى العمال بدلاً من انتقالهم حول السيارة.
لقد غيّر هذا الابتكار صناعة التصنيع من خلال تمكين الإنتاج الضخم للسيارات بسرعات وكفاءات غير مسبوقة. قبل خط التجميع الخاص بفورد، كان تصنيع السيارات يتطلب حرفيين مهرة يجمعون المنتجات بطريقة كثيفة العمالة. أما طريقة فورد فقد بسّطت العملية، حيث أصبح بإمكان العمال أداء مهام محددة بشكل متكرر، مما قلل بشكل كبير من وقت وتكلفة الإنتاج.
بحلول عام 1913، دخلت شركة فورد للسيارات التاريخ كأول من استخدم خط التجميع المتحرك في إنتاج السيارات. كان ذلك نقطة تحول؛ حيث انخفض الوقت اللازم لإنتاج سيارة واحدة من أكثر من 12 ساعة إلى حوالي 90 دقيقة فقط. هذا الانخفاض الكبير فتح الباب أمام إمكانية الشراء، حيث أصبح بإمكان الطبقة العاملة اقتناء سيارات موديل تي بأسعار في متناول اليد.
اليوم، يظهر نوع جديد من المصانع — مصنع ينتج الذكاء بدلاً من المنتجات المادية. قال جينسن هوانغ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، في مؤتمر NVIDIA GTC 2025 الأخير: "العالم يتسابق لبناء مصانع ذكاء اصطناعي متطورة وعلى نطاق واسع. بناء مصنع ذكاء اصطناعي هو إنجاز هندسي استثنائي، يتطلب عشرات الآلاف من العمال من الموردين والمعماريين والمقاولين والمهندسين لبناء وشحن وتجميع ما يقارب 5 مليارات مكون وأكثر من 200,000 ميل من الألياف البصرية".
تستخدم هذه المصانع نماذج أساسية وبيانات العملاء المؤمنة وأدوات الذكاء الاصطناعي كمواد خام لتغذية عملية الإنتاج. ومن خلال تقديم الاستدلال، والنمذجة الأولية، والتخصيص الدقيق، يتم تشكيل نماذج قوية ومخصصة وجاهزة للنشر. ومع تطبيق هذه النماذج في العالم الحقيقي، فإنها تتعلم باستمرار من البيانات الجديدة، التي يتم تخزينها وتنقيحها وإعادة تغذيتها للنظام باستخدام ما يُعرف بـ "عجلة البيانات". تضمن هذه الدورة المستمرة من التحسين بقاء الذكاء الاصطناعي متكيفًا وفعالًا ويتطور باستمرار — مما يدفع ذكاء المؤسسات إلى مستويات غير مسبوقة.
في هذا التصور، تُعتبر وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بمثابة المحركات، وتعد البيانات المادة الخام، أما الناتج فهو ليس منتجًا ماديًا بل قوة تنبؤية على نطاق غير مسبوق. تصبح القدرة الحاسوبية أصلًا استراتيجيًا، وتصبح سرعة التكرار على نماذج الذكاء الاصطناعي عاملًا تنافسيًا رئيسيًا. ويقدم هذا التحول حسابات جديدة لاستثمارات مراكز البيانات، حيث يصبح "تكلفة كل رمز استدلالي" — أي مدى كفاءة النظام في إنتاج مخرجات الذكاء الاصطناعي القابلة للاستخدام — مؤشر أداء رئيسي حاسم، ليحل محل المقاييس التقليدية مثل كفاءة استخدام الطاقة أو كثافة الرفوف كمؤشرات رئيسية للأداء.
الذكاء الاصطناعي لا يختلف كثيرًا عن ابتكارات هنري فورد الثورية. إنه تقنية جديدة ستؤدي إلى مكاسب هائلة في الكفاءة، مع تقليل أو حتى إلغاء فئات كاملة من الوظائف. من الصعب تخيل تغييرات بهذا الحجم، وبالتالي يصعب تبنيها بسلاسة وبشكل مربح. ولهذا السبب يجب علينا "تحصين مستقبلنا" قدر الإمكان، مع البقاء مركزين على فرص الاستثمار الفريدة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي في هذا العصر.