في 20 أكتوبر 2025، خيم الصمت لفترة وجيزة على الإنترنت. توقف تحميل سناب شات. لم ترد أليكسا. توقفت ChatGPT عن العمل.

ما السبب؟

Amazon Web Services (AWS)، العمود الفقري للعديد من جوانب العالم الرقمي، تعرضت لأعطال عالمية كبيرة، مما تسبب في تعطل آلاف المواقع والتطبيقات. وفقًا لـ رويترز و ذا غارديان، نشأت المشكلة في منطقة US-EAST-1، ونتجت عن فشل في DNS والشبكة الداخلية والذي تبعها انقطاع عبر الإنترنت.

بحلول المساء، عادت معظم الأنظمة للعمل. لكن لم يكن الضرر تقنيًا، بل نفسيًا. لبضع ساعات، شهد العالم مدى هشاشة الإنترنت المتاحة دائمًا.

اليوم الذي رمشت فيه السحابة

عندما تتعطل AWS، ليس فقط عملاء أمازون من يعاني. إنها خدمات البث، أجهزة المنزل الذكية، المساعدات الذكية، وكل شيء يعتمد على بنية AWS التحتية ليظل حيًا.

من أدوات المستهلك مثل سناب شات وفينمو إلى أنظمة الشركات وحتى ChatGPT نفسه، كشف عطل الكهرباء عن حقيقة مخفية: عالمنا الرقمي يعمل على طبقة غير مرئية من الثقة. وهذه الطبقة تحتوي على نقاط فشل فردية.

لم يكن هذا أول مرة تتعثر فيها AWS، لكنه قد يكون الأكثر رمزية. لأنه في 2025، الأعطال لا تسقط فقط المواقع الإلكترونية. إنها تسقط الذكاء أيضًا.

حلقة الضعف في الذكاء الاصطناعي ليست النموذج، بل السحابة

كل نظام ذكاء اصطناعي، من روبوت خدمة العملاء إلى نموذج الأساس المتعدد الوسائط، يعتمد على نفس المكدس الهش:

• الحوسبة (للتفكير)

• التخزين (ليتذكر)

• واجهات برمجة التطبيقات وخطوط نقل البيانات (للعمل)

عندما تتوقف هذه الأنظمة عن العمل، حتى أذكى الذكاء الاصطناعي يصبح عديم الفائدة. لا يهم مدى تقدم النموذج الخاص بك، إذا لم يستطع الوصول إلى بياناته أو مجموعة GPU، لا يمكنه التفكير أو الاستجابة أو التعلم.

عطل أمس أوضح ذلك بوضوح مؤلم. هشاشة الذكاء الاصطناعي الحديث ليست بسبب الخوارزميات؛ تأتي من البنية التحتية.

المركزية: الخطر الخفي الذي لا يتحدث عنه أحد

أكثر من ثلث الإنترنت العالمي يعمل على أحد ثلاثة مزودين: AWS، أو جوجل كلاود، أو ميكروسوفت أزور. هذا التركيز يجعل الإنترنت سريعًا وفعالًا، ولكنه أيضًا عرضة للغاية.

عندما تتعثر منطقة US-EAST-1 لـ AWS، يمكن أن تتوقف التطبيقات الأكثر شعبية في العالم. قوة الإنترنت، قابلية التوسع عبر البنية التحتية المشتركة، تصبح نقطة ضعفها عندما يستخدم الجميع نفس البنية التحتية.

نحن نحب أن نفكر في السحابة على أنها لانهائية. لكن الحقيقة هي أنها مجموعة من مراكز البيانات في فيرجينيا، أوريغون، ودبلن التي تبقي العالم يدور.
وهذا يعني أن عقل الذكاء الاصطناعي يعيش داخل جهاز شخص آخر.

لماذا يهم ذلك لبناة الذكاء الاصطناعي

بالنسبة لشركات الذكاء الاصطناعي، لم يكن العطل مجرد إزعاج. لقد كان نداء صحوة.

فرق الذكاء الاصطناعي يعدون بالموثوقية والاستقلالية والتوسع، ومع ذلك، فإن القليل منها مصمم للفشل. عندما يحدث عطل، كل شيء من APIs الاستنتاجية إلى خطوط نقل البيانات يتوقف. المشكلة ليست وقت التوقف. المشكلة هي أن الذكاء الاصطناعي لا يعرف كيف يتكيف.

إليك ما كشفه العطل:

• الاعتماد على مزود واحد شائع. العديد من الشركات الناشئة تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي بأكمله على سحابة واحدة.

• تنفيذ النموذج هش. عدم وجود التكرار غالبًا يعني فشل تام.

• توفر البيانات هش. يتوقف التدريب أو استرداد السياق عندما تفشل نقاط النهاية التخزينية.

• ثقة العملاء ضعيفة. الذكاء الاصطناعي "المتوفر دائمًا" لا يمكن تصديقه عندما ينقطع دون سابق إنذار.

ليست مشكلة في التقنية؛ إنها مشكلة في فلسفة التصميم. معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة للعمل، وليس لتحمل الإخفاقات.

ما يمكن للذكاء الاصطناعي تعلمه من العطل

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في الكشف عن الأعطال وحتى منعها مثل هذه، لكن فقط إذا علمناها كيف. تخيل نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يلاحظ زيادات التأخير عبر المناطق السحابية ويعيد توجيه المهام تلقائيًا، ويوقف الوظائف غير الضرورية، أو يخزن البيانات محليًا.

هذا ليس خيال علمي. إنه هندسة وكيالة، أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تتفاعل فقط مع الفشل، بل تخطط لتجاوزه.

في Beam AI، نفكر في المرونة كجزء من الذكاء. وكلاءنا ذاتيي التعلم لا يقومون فقط بتنفيذ العمليات؛ تم بناؤهم لفهم والتكيف عندما يتغير محيطهم. إذا فشلت واجهة برمجة التطبيقات، يمكنهم إعادة المحاولة، أو تبديل الأدوات، أو تقليص الوظيفة بفاعلية، بدلاً من التجميد.

لأن الجيل القادم من الأتمتة لن يكون فقط أسرع أو أذكى. سوف يكون شفاءًا ذاتيًا.