تركيا تخصص 10 مليارات دولار للذكاء الاصطناعي وتستهدف تدريب 5 ملايين مواطن

كشفت تفاصيل خطة عمل الحكومة التركية، التي جرى تداولها في يونيو 2026، عن استراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي تمتد من عام 2026 إلى 2030، تجمع بين تدريب جماعي واسع للقوى العاملة وبناء متسارع للبنية التحتية الحاسوبية.

تضع الخطة هدفاً لتدريب خمسة ملايين شخص على أساسيات الذكاء الاصطناعي خلال عامين، عبر برنامج يعمل في محافظات تركيا الـ81 كافة. كما تدعو إلى تأهيل 100 ألف متخصص قادر على تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في مجالات عملهم، إلى جانب فئة أصغر تضم 10 آلاف خبير متقدم مخصصين للعمل في البحث والتطوير المتقدم.

على صعيد البنية التحتية، تسعى الحكومة لحشد ما لا يقل عن 10 مليارات دولار من الاستثمارات لمراكز البيانات والحوسبة السحابية وما يتصل بها من بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، على أن يتحمل القطاع الخاص الجزء الأكبر من هذا التمويل بدلاً من الدولة. وترتبط هذه الغاية المالية بمعيار مادي محدد: رفع القدرة الحاسوبية لمراكز البيانات في البلاد إلى ما لا يقل عن غيغاواط واحد بحلول 2030.

يكمل عنصر الوصول إلى البيانات هذه الاستراتيجية. يخطط المسؤولون لفتح ما لا يقل عن 2000 مجموعة بيانات حكومية عبر مكتبة بيانات وطنية تغطي قطاعات مثل الصحة والزراعة والدفاع والتجارة الإلكترونية، مما يمنح الشركات والباحثين قاعدة أوسع من البيانات العامة لبناء نماذجهم عليها.

لماذا تهم هذه الأرقام

الفارق بين أهداف القوى العاملة مقصود. فتدريب خمسة ملايين مواطن على الثقافة العامة بالذكاء الاصطناعي مسألة تتعلق بالحجم وجاهزية الاقتصاد ككل، في حين تشير الفئتان الأضيق كثيراً، 100 ألف متخصص تطبيقي و10 آلاف خبير متقدم، إلى رهان أكثر تحديداً على بناء قدرة تقنية محلية بدلاً من الاعتماد الكامل على الكفاءات المستوردة أو المزودين الأجانب.

هدف الغيغاواط الواحد يضع تركيا في قائمة متنامية من اقتصادات متوسطة الحجم تتسابق على تأمين بنية تحتية محلية للذكاء الاصطناعي بدلاً من الاعتماد كلياً على قدرات سحابية مستضافة في الخارج. والاعتماد على رأس المال الخاص لتمويل معظم هذا البناء ينقل أيضاً مخاطر التنفيذ إلى الشركات المستعدة للرهان على الطلب المحلي على خدمات الذكاء الاصطناعي ومتطلبات إقامة البيانات محلياً.

قد يكون فتح آلاف مجموعات البيانات الحكومية الجزء الأكثر تأثيراً في هذه الخطة على المطورين والشركات الناشئة، فالوصول إلى بيانات عامة منظمة في مجالات كالصحة والزراعة يمثل غالباً القيد الحقيقي أمام بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مفيدة ومحلية الصلة، أكثر من قيد الحوسبة أو التمويل وحدهما.

لا توضح المواد المتاحة كيفية تمويل الخطة بما يتجاوز هدف استثمار القطاع الخاص، ولا تحدد أي الوزارات أو الهيئات ستتولى الإشراف على تنفيذ برامج التدريب والبنية التحتية كل على حدة.