أمازون تتفاوض لشراء Decart AI بـ7 مليارات دولار في أكبر صفقة تقنية لها حتى الآن

ذكر صحيفة وول ستريت جورنال، استنادًا إلى بلومبرغ في 11 أكتوبر 2026، أن أمازون في مفاوضات متقدمة لشراء Decart AI بحوالي 7 مليارات دولار. الرقم يأتي من مصادر مقربة من الصفقة ويعكس تقييمًا سيجعل العملية أكبر استحواذ لأمازون في قطاع الذكاء الاصطناعي حتى الآن.

تأسست Decart AI في 2023، وتختص ببرمجيات تُجرد طبقة العتاد للمطورين، مما يسمح لهم بالانتقال بسلاسة بين مختلف الرقائق. مشاريعها الرائدة، أنظمة النماذج العالمية المسماة لوسي وأواسيز، تستطيع توليد ومحاكاة بيئات ثلاثية الأبعاد واقعية، وهو ما جذب اهتمام عدة شركات تقنية كبرى.

التوافق الاستراتيجي مع خارطة أمازون للعتاد

وفقًا لموقع PYMNTS، قدمت أمازون لDecart وصولًا مبكرًا إلى رقاقة Trainium3 المخصصة العام الماضي، بعد اجتماع أبهر مؤسسي Decart. تُصمم Trainium3، حسب ما ذكرته WSJ، للتنافس مباشرة مع وحدات معالجة الرسوميات للذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Nvidia، مما يضع أمازون في موقع تقديم مجموعة ذكاء اصطناعي مدمجة رأسياً.

أعلنت ماري بث ويستمورلاند، النائب الأول لرئيس تجربة البائعين في أمازون، لموقع PYMNTS أن مساعد البائعين في الشركة يتحول من أداة محادثة إلى طبقة تشغيلية يمكنها التفكير في المخزون، التسعير، الإعلانات، توقع الطلب والامتثال. قد يسرّع دمج برمجيات Decart العابرة للرقائق هذا التحول.

العروض المنافسة وديناميكيات السوق

تشير WSJ إلى أن Decart كانت أيضًا في مفاوضات متقدمة مع لاعب تقني كبير آخر، وهو ما أكده موقع Calcalist الإسرائيلي. يأتي ذلك بعد تخلي شركة Anthropic عن محاولة شراء بقيمة 6 مليارات دولار الشهر السابق، ما يشير إلى سباق تنافسي للحصول على تقنية Decart.

تقدر كل من WSJ وPYMNTS أن الصفقة قد تُغلق بسرعة، شريطة أن تستمر المفاوضات دون تدخل عرض أعلى من منافس. الوقت حاسم لأمازون التي تسعى لتثبيت قدرات Decart قبل أن يدمجها منافسو السحابة الآخرون.

السياق المالي ضمن نشاطات الاستحواذ الأخيرة لأمازون

إذا اكتملت، سيتجاوز الشراء البالغ 7 مليارات دولار استحواذ أمازون على MGM بقيمة 6.5 مليارات دولار عام 2022، مسجلاً أعلى نقطة في استثمارات الشركة الاستراتيجية. يأتي ذلك بعد استحواذها على Globalstar بمبلغ 11 مليارات دولار في أوائل 2026، وهو ما وسّع قدراتها في الاتصالات عبر الأقمار الصناعية.

• طبقة التجريد العابر للرقائق في Decart تقلل من زمن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
• نماذج لوسي وأواسيز العالمية تمكّن من محاكاة ثلاثية الأبعاد واقعية لتدريب الوكلاء الذكائيين.
• الوصول المبكر إلى Trainium3 يمنح Decart ميزة أداء على خطوط الأنابيب المعتمدة على Nvidia.
• مساعد البائع في أمازون يمكنه الآن أتمتة قرارات المخزون والتسعير باستخدام الذكاء الاصطناعي.

أفادت PYMNTS أن مساعد البائع في أمازون يستطيع بالفعل حفظ أنماط تشغيل التاجر، ومراقبة النشاط باستمرار، والتصرف تلقائيًا عند منح الأذونات اللازمة. قد يوسع دمج تقنية Decart هذه الاستقلالية لتشمل توليد نماذج ديناميكية لتوقع الطلب.

أشار المحللون إلى أن الاستحواذ سيعزز موقع أمازون في سوق الذكاء الاصطناعي السحابي، حيث تتنافس خدمات AWS مع Microsoft Azure وGoogle Cloud. بامتلاك برمجيات Decart، تستطيع أمازون تقديم مسار أكثر سلاسة من تطوير النموذج إلى نشره على عتاد Trainium3 الخاص بها.

تُظهر التحليلات أن دمج برمجيات Decart العابرة للرقائق سيوفر لأمازون بنية تحتية موحدة تسمح للمطورين بالتحول بسلاسة بين مختلف المنصات المعمارية، ما يقلل الحاجة إلى تعديل الكود لكل شريحة. هذا التكامل يُقوّي القدرة على توسيع نطاق النماذج بسرعة أكبر، لكنه يفرض أيضاً تحديات في ضمان توافق الأداء عبر بيئات تشغيل متعددة، ما يستلزم اختباراً مكثفاً لضمان استقرار التطبيقات عند الانتقال بين معالجات Trainium3 وبدائل أخرى.

من ناحية أخرى، يفتح الاعتماد على نماذج لوسي وأواسيز ثلاثية الأبعاد آفاقاً جديدة لتدريب الوكلاء الذكائيين داخل بيئات محاكاة دقيقة، ما قد يسرّع من عمليات البحث والتطوير. ومع ذلك، يبقى التحقق من صحة هذه النماذج في سيناريوهات واقعية مسألة حاسمة؛ إذ يجب التأكد من أن التمثيلات الافتراضية لا تُدخل تحيزات أو أخطاء تؤثر سلباً على أداء الأنظمة عند نشرها في العالم الحقيقي.

تُبرز القدرة على الوصول المبكر إلى رقاقة Trainium3 ميزة تنافسية واضحة، حيث يمكن لأمازون تقديم حلول متكاملة تقلل الاعتماد على مزودي GPU الخارجيين. إلا أن هذا التفوق يتطلب مراقبة مستمرة لتطورات منافسيها في مجال المعالجات المتخصصة، لأن أي تحسينات مستقبلية من قبلهم قد تُعيد توازن القوة السوقية وتحد من الفائدة المتوقعة من الاستحواذ.

توسيع دور مساعد البائع من مجرد أداة محادثة إلى طبقة تشغيلية تتخذ قرارات المخزون والتسعير يُظهر تحولاً استراتيجياً نحو أتمتة عمليات التجارة الإلكترونية. ومع ذلك، يظل هناك حد لمدى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات حساسة دون إشراف بشري، ما يستدعي وضع آليات مراجعة وتدقيق لضمان عدم حدوث أخطاء تجارية أو انتهاكات للمعايير التنظيمية.

تُشير الديناميكيات التنافسية إلى أن أي تأخير في إغلاق الصفقة قد يسمح للمنافسين بالاستحواذ على تقنيات مشابهة، ما قد يضعف موقع أمازون في سحابة الذكاء الاصطناعي. لذلك، يجب على الفريق المعني وضع آلية مراقبة للعرض المنافس وتحديد حدود قصوى للصفقة لضمان عدم تجاوز الميزانية المخصصة مع الحفاظ على الفائدة الاستراتيجية المتوقعة.

في سياق التطبيقات العملية للمنظمات الناطقة بالعربية، فإن دمج Decart مع خدمات AWS سيؤدي إلى تقليل الفجوة التقنية بين بناء النماذج وتشغيلها على السحابة، ما يتيح للشركات المحلية تسريع دورة الابتكار وتخفيض التكاليف المرتبطة بالاعتماد على بنى تحتية خارجية. ومع ذلك، يتطلب ذلك استثمارات في تدريب الفرق الفنية وتحديث السياسات الأمنية لضمان حماية البيانات الحساسة خلال عمليات النشر المتسارعة.

بالنسبة للمنظمات الناطقة بالعربية، فإن الصفقة تعد بوابة لتكامل أعمق بين إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وخدمات البنية التحتية السحابية من أمازون. الشركات التي تستخدم AWS قد تشهد تقليلًا في الوقت اللازم للوصول إلى السوق، واعتمادًا أقل على مزودي وحدات معالجة الرسوميات الخارجيين، وإمكانات أتمتة جديدة لإدارة المخزون والتسعير مدعومة بتقنية نماذج Decart العالمية.