"الازدهار" الذي تعرفه منظمة المرتزقة الروسية "فاغنر"، والأمريكية "بلاك ووتر"، يقلب النظريات العسكرية رأساً على عقب.. إياكم والمرتزقة، كرر ثعلب السياسات الشهير السنيور ميكافيللي.. فالجندي المرتزق لن يقاتل بقابلية، لأن الوطن ليس وطنه.. وفوق ذلك فهو قادم من خلفية مشبوهة، إما مجرم أُعفي من السجن، أو "رقيق" حُرر، أو فقير معدم.
جيوش المرتزقة غالباً ما تخسر الحروب وجنودها أول من يفر من المعارك
غاب مؤسس فاغنر وشريكه ولكن بقيت الشركة القابضة
كل الذي قرأناه في الماضي، كان يدور حول هذه القناعة والبراهين عليها، جيوش المرتزقة غالباً ما تخسر الحروب، وجنودها أول من يفر من المعارك، وعندما يتوقف أسيادهم عن الدفع، ينصرف العسكر الفار إلى السرقات والأعمال الساقطة.
أحد الحلول كان في فرض الجندية الإجبارية، لكن الممارسة أثبتت أن لها معايب كثيرة، وفي النهاية اضطرت دول مثل فرنسا، إلى استبدال بعامين من الجندية، أسبوع واحد من دروس "التربية الوطنية"، وعمدت دول أخرى إلى إعفاء شبابها من خدمة العلَم مقابل بدل مالي.
إلى أن ظهر "فاغنر"، أو يفغيني بريغوجين، سجين سابق وطباخ ماهر وله في الارتزاق مفهوم بلا حدود، رأى يفغيني الجيش السوفياتي يهان في أفغانستان، فخطرت له خاطرة وطنية: لماذا لا توكل الحروب إلى من يتحمل أوزارها، في الربح وفي الخسارة؟ وبدأ في البحث عن مقاتلي "فاغنر" بين السجناء والمحكومين والفارين من رفاقه السابقين.. هؤلاء سيقاتلون بلا رحمة وبلا قوانين وبلا أخلاقيات، وتبقى للجيش الروسي نفسه، سمعته ومكانته.
وداعاً للسنيور ميكافيللي ونظريات عصر النهضة. عرض بريغوجين الفكرة على سيده وراعيه في الكرملين، راقت له الفكرة وراقت له نتائجها.. "فاغنر" تربح الحروب في كل مكان وتمد نفوذها في القارات، لكن النقطة القاتلة كانت تنتظر بريغوجين كما انتظرت غيره من قبل، نقطة الغرور.. النقطة الساذجة، إذ يخيّل للعريف أنه مساوٍ للعقيد، وليس مأموراً في بطانته.
الباقي معروف: بريغوجين يتمرد، بريغوجين يعتذر، بريغوجين واحد من عشرة على طائرة من طائراته سيئة الحظ.. طائرة "إمبراير" برازيلية الصنع، تعمل في أدغال البرازيل وغابات الأمازون ولم يُعرف عنها أي سوء حظ من قبل.
الآن سوء حظ.. لكنه حصر بريغوجين ورفاقه في فاغنر، ومضيفة جميلة تعمل في الشركة منذ أكثر من عشر سنوات، وقد كانت من الشجاعة بحيث التقطت صور اللحظات الأخيرة وأرسلتها إلى والديها.
غاب مؤسس فاغنر وشريكه، ولكن بقيت "الشركة القابضة"، تجاربها ناجحة كلها.. المرتزقة مثل القاتل الفرد المأجور، ينفذون عقد القتل بكل أمانة.. هكذا درّبهم يفغيني صاحب أكبر، والآن أشهر، شركة قتل "تجاري" في العالم.. صحيح أن "الجريمة لا تفيد"، ولكن إلا إذا كانت عبر الأمم.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: زلزال المغرب التغير المناخي محاكمة ترامب أحداث السودان النيجر مانشستر سيتي الحرب الأوكرانية عام الاستدامة الملف النووي الإيراني
إقرأ أيضاً:
رئيس إنفيديا يتوقع زيادة قوة الحوسبة بمقدار "مليون ضعف" العقد المقبل
الاقتصاد نيوز - متابعة
قال جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا Nvidia، إن قوة الحوسبة التي تدعم التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي من المتوقع أن تزداد بمقدار "مليون ضعف" خلال العقد المقبل.
وخلال خطاب خاص ألقاه يوم الاثنين في مؤتمر صناعي بمدينة أتلانتا، أوضح الملياردير ورائد صناعة الرقائق أن قوة الحوسبة تشهد زيادة "أربعة أضعاف" سنوياً. ومع هذا المعدل من النمو، ستصبح هذه الموارد الأساسية لازدهار الذكاء الاصطناعي أقوى بكثير خلال السنوات العشر القادمة.
أكثر الشركات قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي
برزت إنفيديا Nvidia كأكثر الشركات قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تسابقت شركات التكنولوجيا لتأمين إمدادات من رقائقها المتخصصة، المعروفة باسم وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، التي توفر القدرة الحاسوبية اللازمة لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وتطورًا.
وأكد هوانغ أن قوة الحوسبة هي عنصر أساسي في ما يُعرف بـ"قوانين التوسع"، التي تشير إلى تحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة مع زيادة حجمها وتوافر موارد أكبر من قوة الحوسبة والبيانات.
وأشار إلى أن "قوانين التوسع أظهرت تحسينات متوقعة في أداء نماذج الذكاء الاصطناعي"، وهو ما يجعل من قوة الحوسبة عاملاً رئيسياً في تطور الذكاء الاصطناعي.
تشكيك في قوانين التوسع
على الرغم من ذلك، ظهرت شكوك جديدة حول هذه القوانين في الآونة الأخيرة. إذ أفادت تقارير متعددة هذا الشهر بأن بعض أبرز مختبرات الذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون تواجه صعوبات في تحقيق مكاسب كبيرة في الأداء من نماذجها الجديدة من الجيل التالي.
تزايدت الشكوك هذا الشهر بشأن قوانين التوسع التي لطالما اعتُبرت أساساً لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
وأشارت تقارير عديدة إلى أن بعض أبرز مختبرات الذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون تواجه صعوبات في تحقيق تحسينات كبيرة في الأداء مع نماذجها من الجيل الجديد.
على سبيل المثال، تواجه شركة أوبن إيه أي تباطؤاً في معدلات تحسين النموذج القادم "أوريون"، وفقاً لما نشرته The Information. وفي سياق مشابه، صرح إيليا سوتسكيڤر، الرئيس العلمي السابق لـ OpenAI، لوكالة رويترز أن مرحلة "ما قبل التدريب" في الذكاء الاصطناعي –التي تعتمد على البيانات وقوة الحوسبة– قد وصلت إلى حالة من التشبع أو الاستقرار.
خلال خطابه الأخير، بدا أن جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، تناول حالة عدم اليقين المتعلقة بقوانين التوسع. وأوضح أن هذه القوانين لا تنطبق فقط على تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، بل تشمل أيضاً عملية "الاستدلال"، التي تعني كيفية استجابة النماذج المدربة لاستفسارات المستخدمين واستنتاج المعلومات.
وقال هوانغ: "على مدار العقد المقبل، سنسرّع خارطة طريقنا لمواكبة متطلبات التوسع في التدريب والاستدلال، وسنسعى لاكتشاف المستويات التالية من الذكاء".
تصريحاته تؤكد استمرار إنفيديا في السعي لتطوير حلول جديدة لمواجهة التحديات المتزايدة، وضمان مواكبة الطلب المتزايد على قوة الحوسبة لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
أمير منطقة نجران يدشّن جمعية مناسبات للثقافة والترفيه بمحافظة شرورة