قمة المصادر المفتوحة في اليابان 2025: تحول الهندسة المعمارية

بينما يتلاشى التنافس على "النماذج الأكبر" في عالم الذكاء الاصطناعي ليحل محله صمتٌ حاسم، فقد لُخِّص مستقبل هذا القطاع في جملة واحدة خلال قمة المصادر المفتوحة في اليابان 2025: "لن يُحدَّد مستقبل الذكاء الاصطناعي الوكيل بحجم النموذج، بل ببنية النظام".

يُعدّ هذا التحديد المؤشر الأوضح على تحوّل التركيز من مجرد تدريب النماذج إلى البنية التحتية التي تدعم هذه النماذج وتُوسّع نطاقها. وقد أثبتت القمة التي عُقدت في تلال تورانومون بطوكيو كيف تبنّت شركات عملاقة مثل جوجل وفوجيتسو وهوندا المصادر المفتوحة كـ"أساس استراتيجي"، وبصفتي مهندس DevOps، أتيحت لي الفرصة لدراسة المعايير الجديدة عند تقاطع عالمي الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية على أرض الواقع.
تحلل هذه المقالة الترابط بين عالمي الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية، بالاعتماد على الصور التي التقطتها شخصيًا في الحدث، والجلسات الفنية التي حضرتها، والبيانات التي تم تجميعها من البرنامج الرسمي لمؤسسة لينكس.

تم تجميع المناقشات التقنية البارزة في برنامج المؤتمر والعروض التقديمية التي اطلعت عليها في الموقع في المحاور الرئيسية التالية فيما يتعلق بإدارة البنية التحتية الحديثة:

أ. بنية النظام وتفكيك المكونات المادية

• تفكيك الأجهزة: كما هو مفصل في جلسة "توفير وحدة معالجة الرسومات الديناميكية" لشركة فوجيتسو، فإن الانتقال إلى ما هو أبعد من بنية الخادم التقليدية، وجمع وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة في مجموعة ديناميكية (مجموعة الموارد) عن طريق إزالتها من الحالات المادية.2 
• مصانع الذكاء الاصطناعي: تحويل مراكز البيانات إلى مرافق إنتاجية قادرة على الاستجابة للمتطلبات المتغيرة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي بدلاً من مزارع الخوادم الثابتة.

ب. العمليات السرية

• إدارة البنية التحتية المستقلة: كما رأينا في العروض التوضيحية على المسرح، فإن الانتقال من بنية أدوات مثل Terraform التي "تتوقف في حالة حدوث خطأ" إلى هياكل "الوكيل" التي يمكنها تحليل الخطأ وتقديم حل.3 
• حلقة التغذية الراجعة المستمرة: المراقبة المستمرة ليس فقط لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا لأدائها في البيئة الحية.5 

ج. إدارة البيانات وأمنها

• الوصول الموحد إلى المتجهات: وفقًا للمخططات المعمارية التي شاركتها شركة NTT وغيرها من الجهات المقدمة، فإن الهياكل التي تعالج البيانات في الموقع في مصادر موزعة تجمع النتائج بدلاً من نقلها إلى بحيرة مركزية.6 
• السياسة كرمز: اتخاذ قرارات ديناميكية بشأن الوصول إلى البيانات في لحظة الاستعلام بواسطة محركات مثل OPA (وكيل السياسة المفتوحة). 6 

د. أعباء العمل الحرجة والخاصة

• تنسيق خادم اللعبة: كما هو موضح في عرض Agones لفريق Google Open Source، إدارة خوادم الألعاب ذات الحالة على نطاق عالمي على Kubernetes.7 
• لينكس من الدرجة الفضائية: إدارة الأذرع الروبوتية على متن محطة الفضاء الدولية باستخدام برامج مفتوحة المصدر، كما تم عرضها في عرض GITAI التقديمي.8 

أ. بنية النظام وتفكيك المكونات المادية

تحرير الأجهزة: CoHDI

كانت إحدى أبرز الجلسات التقنية في المؤتمر هي المحاضرة التي قدمها جين هاسي وتسوباسا واتانابي من فريق فوجيتسو بعنوان "توفير موارد وحدة معالجة الرسومات الديناميكي في Kubernetes" . وقد شرح المخطط المعماري المعروض على المنصة مشروع CoHDI (البنية التحتية القابلة للتركيب والتفكيك) على النحو التالي:

• مجموعة الموارد المفككة: يتم إزالة وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذاكرة وبطاقات الشبكة من صناديق الخوادم المادية وتجميعها في مجموعة مشتركة.
• نسيج تبديل PCIe/CXL: تتصل هذه المكونات ببعضها البعض عبر مفاتيح عالية السرعة.
• تكامل Kubernetes: كما هو موضح في الرسم التخطيطي، يطلب Kubernetes الأجهزة كما لو كان يقوم بإنشاء Pod، ويقوم النظام على الفور بتجميع هذه الأجهزة لإنشاء خوادم "Composed Baremetal".2 

فلماذا يعتبر CoHDI مهمًا؟ تتمتع هذه البنية بإمكانية زيادة كفاءة استخدام وحدة معالجة الرسومات من 30% إلى 80%.

تنسيق البنية التحتية: كروس بلين 2.0

عرض تقديمي هام آخر في الفعالية بنية Crossplane 2.0 . وقد دعمت المراقبة المستمرة للتعريفات التصريحية على Git بواسطة حلقة تحكم Crossplane وتحويلها إلى موارد حقيقية على AWS أو Azure أو Google Cloud رؤية البنية التحتية "ذاتية الإصلاح". كما أصبح بالإمكان تشغيل Crossplane 2.0 في جميع بيئات Kubernetes، وليس فقط للخدمات السحابية كما كان الحال في Crossplane v1. وبفضل هذه التقنية، أصبح بإمكان أي مطور تثبيت تقنيات بسيطة دون مساعدة. لقد كان عرضًا تقديميًا مثيرًا للإعجاب من حيث توضيحه لمستقبل عمليات DevOps.

AgentOps: هو نظام تغذية راجعة مستمرة يهدف إلى سد الفجوة بين الواقع والتطبيق من خلال دمج مرحلتي التطوير (الحلقة الداخلية) والتطبيق (الحلقة الخارجية) لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يُعرَّف هذا الهيكل بأنه تخصص هندسي لمنصات الذكاء الاصطناعي يجمع بين مجموعات البيانات المُعدة مسبقًا والملاحظات من البيئة الحية في نظام بيئي واحد، مما يُمكّن من اكتشاف الأخطاء وإعادة دمج بيانات العالم الحقيقي في عمليات الاختبار. 5

الإنسان مقابل الوكيل: جادلت آني تالفستو في خطابها بأن الآلات ستظل غير مكتملة في عمليات DevOps طالما أنها تفتقر إلى المعلومات الموجودة لدى البشر. على سبيل المثال، ذكرت أنه يمكن إدارة النظام بشكل غير مكتمل عند عدم وجود حتى أدنى تواصل عبر Slack من زميل. وأوضحت بالتفصيل في عرضها التقديمي أنه ينبغي توفير كل هذه المعلومات للوكلاء أولاً. 3

المصادر المفتوحة في الفضاء: محطة الفضاء الدولية والروبوتات

في الصور الملتقطة خلال جلسة الأنظمة الحساسة للسلامة، انعكست صور محطة الفضاء الدولية وذراع GITAI الروبوتية على الشاشة العملاقة. إن رؤية نظام لينكس يُستخدم في بيئة لا مجال فيها للأخطاء في فراغ الفضاء، يُعدّ دليلاً على موثوقية البرمجيات مفتوحة المصدر. 8

الوصول الموحد إلى البيانات المتجهة عبر المؤسسات وOPA: في المؤسسات الكبيرة، تُخزَّن البيانات عادةً في أقسام مختلفة أو شركات شريكة، ضمن قواعد بيانات متجهة متعددة. ويُعدّ جمع هذه البيانات في مركز واحد أمرًا صعبًا نظرًا لمتطلبات الامتثال القانوني، وأمن البيانات، وحقوق الملكية. ويهدف هذا العرض التقديمي إلى توفير "تكامل افتراضي" دون الحاجة إلى نسخ البيانات.

• vLLM: تُستخدم هذه التقنية لتحويل البيانات الوصفية المعقدة من مصادر البيانات إلى ملخصات موجزة وذات معنى بلغة طبيعية. كما أنها تؤدي دورًا كمحرك استدلال عالي الأداء في عمليات فهم استفسارات المستخدمين ومعالجة النتائج.
• قرارات السياسات: مسؤول عن إدارة البيانات والتفويض. عندما يبدأ المستخدم استعلامًا، يتحقق نظام إدارة العمليات (OPA) أثناء التشغيل مما إذا كان لدى المستخدم إذن بالوصول إلى مصدر البيانات هذا.
• تفاصيل ميلفوس: يعمل كـ"فهرس دلالي". يخزن البيانات الوصفية التقنية والتجارية لمصادر البيانات في جميع المؤسسات بصيغة متجهة. عند ورود استعلام، يقوم بإجراء بحث أولي لتحديد المؤسسة التي قد تمتلك البيانات ذات الصلة.

يُثبت هذا العرض التقديمي كيف يمكن إنشاء بنية تحتية آمنة و"ذكية" للبحث بين المؤسسات دون نقل البيانات إلى موقع مركزي، وذلك من خلال الجمع بين قدرة البحث القابلة للتوسع في Milvus، وقوة معالجة اللغة في vLLM، وسياسات الأمان المرنة في OPA. 6

هندسة السياق: يجادل المتحدث كيفن نويل بأن عصر "كتابة سؤال وانتظار إجابة" قد انتهى، وبدلاً من ذلك، دخلنا عصر هندسة السياق.

• ماجستير القانون لا يحمل جنسية: لا تتذكر العارضات حتى الجملة السابقة إلا إذا قمت بتذكيرهن بها.
• إنشاء الدولة: لكي يُقدّم الذكاء الاصطناعي الإجابة الصحيحة، يجب تقديم جميع المعلومات إليه بشكل صحيح في تلك اللحظة (في الوقت المناسب). وهذا هو فنّ الجمع بين المحادثات السابقة والمعلومات من المستندات ومخرجات الأدوات.

يُظهر العرض التقديمي أنه يجب دمج الأجزاء التالية للحصول على استجابة ناجحة من الذكاء الاصطناعي:

• RAG (المعلومات ذات الصلة): المعلومات مستقاة من الوثائق أو قواعد البيانات الداخلية.
• إدارة الذاكرة: تفضيلات المستخدم السابقة وسجل المحادثات قصيرة المدى.
• أدوات خارجية: البيانات الواردة من واجهات برمجة التطبيقات أو أدوات الحساب.
• أوامر النظام: القواعد الرئيسية التي تحدد طبيعة ووظيفة الذكاء الاصطناعي.

يستحيل اختبار مثل هذه البنية المعقدة (RAG + الذاكرة + الأدوات) يدويًا. يقدم المتحدث الحل التالي:

• التقييم التلقائي: يجب أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج آلاف من أزواج "السؤال والجواب" (البيانات الاصطناعية) باستخدام البيانات التي لدينا.
• سيناريوهات واقعية: يجب علينا قياس مدى متانة النظام من خلال إنشاء مستخدمين اصطناعيين يطرحون أسئلة غير صحيحة أو غير مكتملة مثل المستخدمين الحقيقيين.

التكلفة والسرعة: يمكننا تقييم نجاح النظام (الدقة، عدم الصلة، الهلوسة) في دقائق باستخدام مجموعات بيانات اصطناعية، بدلاً من الاختبارات التي تستغرق أسابيع بالنسبة للبشر. 10

تنسيق خادم اللعبة (Agones): في الشريحة المعنونة "كيف يعمل Agones" من فريق جوجل للمصادر المفتوحة، تم عرض مخطط انسيابي لبنية لعبة ARC Raiders . يوضح هذا المخطط بوضوح أنه بعد عملية التوفيق بين اللاعبين، يتم تعيينهم إلى وحدات تُسمى "خادم لعبة Agones"، وتُدار هذه الخوادم باستخدام استراتيجية "ضغط الملفات" (binpacking) على نطاق عالمي. مكّن هذا المطورين من تكريس المزيد من الوقت لتطوير اللعبة دون التفكير في البنية التحتية. كما يُثبت هذا الدور المهم الذي يلعبه Kubernetes كمصدر مفتوح في صناعة الألعاب. 7

سرعة توزيع النماذج: أوضح العرض التقديمي أن النماذج تُحفظ الآن في سجلات متوافقة مع OCI مثل صور Docker، وتُربط مباشرةً (تُثبّت) بوحدة Pod كقرص تخزين بفضل برنامج تشغيل Model CSI . هذا يُلغي الحاجة إلى نسخ البيانات التي تصل إلى عدة غيغابايت. ويُستخدم سجل OCI الخاص بـ Harbor لهذه العمليات. 8

أداء الاستدلال: وفقًا للملاحظات والرسومات التي دوّنتها من جلسة vLLM، كانت تقنية PagedAttention هي المفتاح للأداء. تُدير هذه التقنية ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) باستخدام منطق الذاكرة الافتراضية في أنظمة التشغيل، متجاوزةً بذلك عنق الزجاجة في "ذاكرة التخزين المؤقت للقيم الرئيسية" ومضاعفةً الإنتاجية. كما يُشير العرض التقديمي إلى أن تقنية DeepSpeed، التي طورتها مايكروسوفت، تزيد من كفاءة وحدة معالجة الرسومات بمقدار 4 إلى 6 أضعاف، مما يوفر أداءً عاليًا حتى على الأجهزة القديمة. ويُشدد العرض التقديمي على أن عدد الرموز المميزة المُنتجة لكل رسوم يزداد بفضل ذلك. 9

الخلاصة: بعد مغادرتي قمة المصادر المفتوحة في اليابان 2025، أعود برؤية تغير تمامًا منظوري لمهنتي، وليس فقط بمعرفة تقنية جديدة في جيبي.

من أكثر النقاط التي أثارت إعجابي خلال الفعالية اتساع نطاق تغطية البرمجيات مفتوحة المصدر . واليوم، إن حقيقة أن قوة البرمجيات مفتوحة المصدر تُعتمد حتى في أكثر المشاريع التكنولوجية أهمية وتقدماً للبشرية، مثل محطة الفضاء الدولية ، وليس فقط في مواقع الويب أو تطبيقات الهواتف المحمولة، ذكّرتني مرة أخرى بمسؤولية العمل الذي نقوم به وإمكانياته.

كانت اللحظة الأبرز في القمة بالنسبة لي هي الاستماع مباشرةً إلى لينوس تورفالدز، أحد رواد عالم البرمجيات الحديث ومبتكر نظامي لينكس وجيت. لقد أتاح لي الاستماع إلى رؤيته ومنهجه في التكنولوجيا فهم الفلسفة العميقة الكامنة وراء الأدوات الأساسية التي نستخدمها.

أهم درس تعلمته من هذه القمة هو التالي: عالم البرمجيات بحرٌ لا نهاية له، مفتوحٌ للتطوير في أي لحظة، ودائم الحركة. أن تكون جزءًا من هذا النظام البيئي لا يعني كتابة الأكواد فحسب، بل يعني أيضًا التعلم المستمر والمساهمة في المجتمع. هذه الديناميكية في مهنتي تحفزني بشكلٍ كبير. الآن، حان الوقت لمواصلة عملي بعزيمةٍ أكبر وسرعةٍ أكبر مستلهمًا من هذا الإلهام! 👨‍💻✨

كانت زيارتي لليابان بمثابة تحقيق لفضولٍ نما لديّ منذ البداية من خلال ثقافة القراءة وتبادل المعرفة النابضة بالحياة التي شُجّعت في جالاكسيا. كان دافعي الرئيسي لاختيار هذه الوجهة هو الانغماس في ثقافة وتراث طهي رأيتهما مختلفين تمامًا - يكاد يكونان عالمًا آخر - عن ثقافتنا. أردتُ الخروج من منطقة راحتي وتجربة شعور أن أكون "غريبًا" في أرضٍ تتسم بهذا التباين الشاسع، حيث يبدو أن كل طقس ونكهة ينتميان إلى بُعدٍ آخر.

لكن بينما كنت أتجوّل في كل مكان، من شوارع طوكيو الفسيحة المضاءة بأضواء النيون إلى المطاعم التقليدية المختبئة في الأزقة الضيقة، انتابني شعور عميق. فبينما بدا لي في البداية التقديم الدقيق للطعام والصمت المهيب للشوارع غريبين، سرعان ما اكتشفت جوهرًا عالميًا كامنًا وراء ذلك المظهر. وأنا أقف في ظل ناطحة سحاب حديثة، أراقب أحدهم وهو يجد لحظة سلام في ضريح قديم، أدركت أن التعبير عن صدق الإنسان هو نفسه هناك كما هو في وطننا. لقد كان ذلك تذكيرًا قويًا بأن الإنسانية، بغض النظر عن الجغرافيا، تتلاقى على نفس القيم الأساسية: اللطف، والعمل، والأسرة، وروح المشاركة.

لقد حوّلت مشاهدتي لثقافة الاحترام الراسخة و"الانسجام الخفي" الذي يسود مجتمعًا يعمل بدقة متناهية، ملاحظاتي إلى درس أوسع في الإنسانية. ساعدني عيش هذا العمق الثقافي، إلى جانب هذه الرؤية الفريدة، على فهم أن العالم لا يتشكل بالهياكل فحسب، بل بالروح الإنسانية والانضباط أيضًا. أعود من هذه الرحلة برؤية لا تُنسى لكيفية كوننا جميعًا "واحدًا" حتى في أقصى بقاع الأرض، وبالطبع، ببعض الصور العزيزة التي تُجسّد روح المدينة.
 

نراكم في محطتنا التالية.

إيمري إزمير

مهندس أول في مجال DevOps
انطباعات عن قمة المصادر المفتوحة في اليابان 2025، طوكيو.
 

1. لن يُحدد حجم النموذج مستقبل الذكاء الاصطناعي الوكيل... - عرض تقديمي ضمن مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في قمة المصادر المفتوحة، 8-10 ديسمبر 2025، طوكيو، اليابان. متاح على الرابط: https://ossjapan2025.sched.com/type/AI_dev

2. توفير وحدات معالجة الرسومات الديناميكي في Kubernetes باستخدام بنية تحتية قابلة للتركيب والتفكيك - جين هاسي وتسوباسا واتانابي، شركة فوجيتسو المحدودة. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025، مسار الحوسبة السحابية والحاويات. متاح على الرابط: https://github.com/CoHDI

3. أنظمة التعلم الآلي على الطيار الآلي: تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي على Kubernetes - آني تالفاستو، واوفو/أبباوند. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025. متاح على الرابط: https://ossjapan2025.sched.com/event/29Fqz/llms-on-autopilot-running-ai-agents-on-kubernetes-with-open-source-tools-annie-talvasto-waovo

4. تنسيق البنية التحتية باستخدام Crossplane 2.0 - عرض تقديمي من Upbound. قمة المصادر المفتوحة في اليابان 2025. متاح على الرابط التالي: ( https://ossjapan2025.sched.com/event/29FnY )

5. من المختبر إلى التطبيق العملي: تقييم عملي لأنظمة الذكاء الاصطناعي - شارون داشيت وفينسنت كالديريرا، عرض تقديمي لشركة ريد هات، طوكيو، اليابان. متاح على الرابط التالي: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FnS/from-lab-to-life-practical-ai-system-evaluation-sharon-dashet-vincent-caldeira-red-hat

6. استرجاع المتجهات الموحد والاسترجاع المُراعي للسياسات - هيروكي إيتو وشوسوكي تاكاهاشي، شركة NTT. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025، مسار تطوير الذكاء الاصطناعي. متاح على الرابط: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FpX/federated-vector-retrieval-across-organizations-with-milvus-opa-and-vllm-hiroki-ito-shusuke-takahashi-ntt

7. كلمة رئيسية: ما هو مستقبل أغونيس؟ حوكمة على مستوى الكوكب - بن هيوستن، كبير مهندسي جوجل كلاود. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025، مسار تطوير الذكاء الاصطناعي. متاح على الرابط: https://ossjapan2025.sched.com/event/2AHMX/keynote-whats-next-for-agones-planet-scale-governance-ben-huston-sr-principal-architect-google-cloud

8. ModelPack: معيار مفتوح لتغليف وتوزيع وتشغيل أنظمة إدارة التعلم في بيئة سحابية أصلية - عرض تقديمي من وينبو تشي وتشينيو تشانغ، مجموعة Ant. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025. متاح على الرابط: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FpF/modelpack-an-open-standard-for-packaging-distributing-and-running-llms-in-cloud-native-environment-wenbo-qi-chenyu-zhang-ant-group

9. كلمة رئيسية: حالة الاتحاد - عرض تقديمي لجيم زملين، المدير التنفيذي لمؤسسة لينكس. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025. متاح على الرابط التالي: https://ossjapan2025.sched.com/event/2AEuA/keynote-state-of-the-union-jim-zemlin-executive-director-the-linux-foundation

10. استراتيجيات عملية للبيانات الاصطناعية لأنظمة RAG/الأنظمة الوكيلة - كيفن نويل، أوزابيس - عرض تقديمي من إيدج يو إس. قمة المصادر المفتوحة اليابان 2025. متاح على الرابط: https://ossjapan2025.sched.com/event/29FlW/practical-synthetic-data-strategies-for-ragagentic-systems-kevin-noel-uzabase-edge-us