قبل أكثر من قرن من الزمان، أحدث هنري فورد تحولًا 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 الكثير 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.
هذه الابتكار أحدث ثورة في التصنيع من خلال تمكين الإنتاج الضخم للسيارات بسرعات وكفاءات غير مسبوقة. قبل خط التجميع الخاص بفورد، كان تصنيع السيارات يتطلب عمالة ماهرة يجمعون المنتجات بطريقة كثيفة الجهد. 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؛ إذ انخفض وقت إنتاج السيارة الواحدة من أكثر من 12 ساعة إلى حوالي 90 دقيقة فقط. هذا الانخفاض الكبير فتح الباب أمام إمكانية شراء السيارات بأسعار مناسبة للطبقة العاملة.
اليوم، يظهر نوع جديد من المصانع — مصنع ينتج الذكاء بدلاً من السلع المادية. أوضح جينسن هوانغ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، في مؤتمر GTC 2025 الأخير: "العالم يتسابق لبناء مصانع ذكاء اصطناعي متطورة وعلى نطاق واسع. إنشاء مصنع ذكاء اصطناعي هو إنجاز هندسي استثنائي، يتطلب عشرات الآلاف من العمال من الموردين والمهندسين والمقاولين والمعماريين 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 الإنتاج. ومن خلال تقديم الاستدلال والنماذج الأولية والتخصيص الدقيق، يتم تشكيل نماذج قوية ومخصصة وجاهزة للنشر. ومع تطبيق هذه النماذج في الواقع، تواصل التعلم من البيانات الجديدة التي يتم تخزينها وتنقيحها وإعادة تغذيتها إلى النظام من خلال ما يُعرف بـ"عجلة البيانات". هذه الدورة المستمرة من التحسين تضمن بقاء الذكاء الاصطناعي متكيفًا وفعالًا ومتطورًا باستمرار — مما يدفع ذكاء المؤسسات إلى مستويات غير مسبوقة.
في هذا التصور، تُعد وحدات معالجة الرسومات (GPU) بمثابة المحركات، وتعتبر البيانات المادة الخام، أما الناتج فهو ليس منتجًا ماديًا بل قوة تنبؤية على نطاق غير مسبوق. تصبح القدرة الحوسبية أصلًا استراتيجيًا، وتغدو القدرة على تسريع تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية حاسمة. هذا التطور يقدم معادلة جديدة للاستثمار في مراكز البيانات، حيث يصبح "التكلفة لكل رمز استدلالي" — أي مدى كفاءة النظام في إنتاج مخرجات الذكاء الاصطناعي القابلة للاستخدام — مؤشر أداء رئيسي، يحل محل المقاييس التقليدية مثل كفاءة استهلاك الطاقة أو كثافة الرفوف كمؤشرات أساسية للأداء.
الذكاء الاصطناعي لا يختلف كثيرًا عن الابتكارات الثورية التي قدمها هنري فورد. إنه تكنولوجيا جديدة ستوفر مكاسب هائلة في الكفاءة، لكنها في الوقت ذاته قد تقلل أو تلغي بالكامل فئات كاملة من الوظائف. مثل هذه التغيرات الجذرية يصعب تخيلها، وبالتالي يصعب التكيف معها بسلاسة وبشكل مربح. ولهذا السبب يجب علينا "تحصين مستقبلنا" قدر الإمكان، مع البقاء مركزين على فرص الاستثمار الفريدة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي.