۲۰۲۵: سالی که هوش مصنوعی فراگیر شد و محاسبات کوانتومی به بلوغ رسید

۱. مقدمه: دو انقلاب در یک سال سرنوشت‌ساز

سال ۲۰۲۵ در تاریخ فناوری به عنوان یک نقطه عطف کلیدی ثبت خواهد شد؛ سالی که شاهد یک شتاب‌گیری همزمان، طولانی‌مدت اما غافلگیرکننده، در دو مسیر قدرتمند بودیم. در یک سو، هوش مصنوعی با یک انفجار تمام‌عیار در دسترس‌پذیری، کاربردهای خود را در زندگی روزمره دموکراتیزه کرد. در سوی دیگر، محاسبات کوانتومی، ماراتن سرمایه‌بر و زیرساختی خود را با گام‌هایی استوار به سمت بلوغ تجاری ادامه داد. به گزارش «The Quantum Insider»، سال ۲۰۲۵ یک «سال رکوردشکن» برای صنعت کوانتوم بود که گذار این حوزه از «دستاوردهای آزمایشگاهی به اجرای شرکتی و تجاری» را تثبیت کرد. این پیشرفت‌های موازی، هرچند با ماهیت‌های متفاوت، آینده‌ای را نوید می‌دهند که در آن هوش و قدرت محاسباتی به سطوح بی‌سابقه‌ای خواهد رسید. این تحولات همزمان چه معنایی برای آینده فناوری دارند؟

۲. بخش اول: انفجار هوش مصنوعی؛ هوشمندی در دسترس همگان

سه‌ماهه اول سال ۲۰۲۵ برای هوش مصنوعی صرفاً دوره‌ای از پیشرفت‌های تدریجی نبود، بلکه یک جهش بنیادین در دسترس‌پذیری، هوش و کارایی را رقم زد. در این دوره، هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری در تاروپود زندگی روزمره و فرایندهای کسب‌وکارها تنیده شد و مرزهای توانمندی ماشین را جابجا کرد. از ظهور مدل‌هایی که قادر به «تفکر» هستند تا کاهش صد برابری هزینه‌ها، این دوره زمینه را برای فراگیری واقعی هوش مصنوعی فراهم آورد.

۲.۱. ظهور مدل‌های استدلال‌گر: جهشی به سوی «تفکر» ماشینی

یکی از مهم‌ترین تحولات این دوره، ظهور و فراگیر شدن «مدل‌های استدلال‌گر» (Reasoning Models) بود. این مدل‌ها با رویکرد «فکر کردن قبل از پاسخ دادن»، جهشی چشمگیر در هوش و دقت را به نمایش گذاشتند. برخلاف مدل‌های قبلی که به سرعت به پاسخ نهایی می‌رسیدند، مدل‌های استدلال‌گر ابتدا یک زنجیره فکری را تولید می‌کنند و سپس بر اساس آن، پاسخ نهایی را ارائه می‌دهند.

برای درک این تفاوت، می‌توان عملکرد دو نوع مدل را در مواجهه با «مسئله مونتی هال» مقایسه کرد:

• یک مدل غیر استدلال‌گر، نظیر OpenAI GPT-4o، با حدود ۱۸۵ توکن خروجی و در زمانی نزدیک به ۴ ثانیه به یک پاسخ صحیح اما مختصر می‌رسد.
• یک مدل استدلال‌گر، نظیر Google Gemini 2.5 Pro، با تولید ۱۹۶۷ توکن خروجی و صرف زمانی حدود ۲۱ ثانیه، ابتدا فرایند فکری خود را تشریح کرده و سپس به پاسخی عمیق و مستدل دست می‌یابد.

این تفاوت فاحش، نشان‌دهنده یک انشعاب استراتژیک در معماری مدل‌هاست که توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند بین پاسخ‌دهی آنی و استنتاج عمیق، یکی را آگاهانه انتخاب کنند. هزینه واقعی هوش دیگر فقط بهای هر توکن نیست، بلکه عمق محاسباتی هر درخواست است.

۲.۲. رقابت جهانی تشدید می‌شود: جبهه‌ای شلوغ‌تر از همیشه

چشم‌انداز رقابتی در حوزه هوش مصنوعی در اوایل سال ۲۰۲۵ بیش از هر زمان دیگری شلوغ و تنگاتنگ بود. اگرچه OpenAI با مدل‌های پرچمدار خود مانند o3 و مدل بسیار کارآمد o4 mini-high همچنان پیشتاز میدان بود، اما رقبای قدرتمندی مانند گوگل با مدل Gemini 2.5 Pro فاصله خود را به کمترین حد ممکن رسانده بودند.

این رقابت دیگر محدود به چند آزمایشگاه پیشرو نبود. علاوه بر «۵ آزمایشگاه بزرگ آمریکایی» (OpenAI, Google, Anthropic, xAI, Meta)، بازیگران جدید و توانمندی به این جبهه پیوستند. این فهرست شامل غول‌های فناوری مانند NVIDIA و Amazon، استارتاپ اروپایی موفق Mistral و آزمایشگاه‌های برجسته چینی مانند DeepSeek و Alibaba می‌شود که نشان‌دهنده یک رقابت جهانی تمام‌عیار در مرزهای هوش مصنوعی است.

۲.۳. اقتصاد هوش: چگونه هوش مصنوعی ۱۰۰ برابر ارزان‌تر شد

یکی از کلیدی‌ترین عواملی که به فراگیری هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ دامن زد، کاهش چشمگیر هزینه استنتاج بود. این یک واقعیت شگفت‌انگیز است که «هوش در سطح GPT-4 اکنون ۱۰۰ برابر ارزان‌تر از GPT-4 اصلی است». این کاهش هزینه حاصل ترکیبی از سه عامل اصلی بود:

۱. کوچک‌تر شدن مدل‌ها: پیشرفت‌های الگوریتمی و بهبود کیفیت داده‌های آموزشی به مدل‌های کوچک‌تر اجازه داد تا به سطح هوشمندی مدل‌های بسیار بزرگ‌تر دست یابند و در نتیجه، به توان محاسباتی کمتری برای اجرا نیاز داشته باشند. ۲. بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری: تکنیک‌های نوآورانه‌ای مانند Flash Attention کارایی محاسباتی را در سطح نرم‌افزار به شدت افزایش دادند و به استفاده بهینه‌تر از سخت‌افزار موجود کمک کردند. ۳. نسل‌های جدید سخت‌افزار: پیشرفت‌های مداوم در طراحی و ساخت تراشه‌های پردازشی، هزینه پایه محاسبات را کاهش داد و قدرت پردازشی بیشتری را با هزینه کمتر در دسترس قرار داد.

این عوامل مستقل از هم عمل نمی‌کنند، بلکه یک چرخه فضیلت‌مندانه را تشکیل می‌دهند: پیشرفت در سخت‌افزار بدون بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری مانند Flash Attention برای آزادسازی پتانسیل آن بی‌معناست، در حالی که مدل‌های هوشمندتر و کوچک‌تر بار محاسباتی کلی را کاهش می‌دهند و اثربخشی سخت‌افزار و نرم‌افزار را دوچندان می‌کنند. در این میان، ظهور شرکت‌های تراشه‌ساز رقیب مانند Cerebras، SambaNova و Groq نیز قابل توجه است که عملکرد (سرعت خروجی) بالاتری ارائه می‌دهند، اما توسعه‌دهندگان باید بین عملکرد، هزینه و پنجره زمینه (context window) تعادل برقرار کنند.

۲.۴. از ابزار تا عامل‌ها (Agents): طلوع سیستم‌های خودمختار

سال ۲۰۲۵ شاهد گذار از ابزارهای هوشمند به «عامل‌های هوش مصنوعی» بود. عامل‌های هوش مصنوعی، سیستم‌های خودمختاری هستند که با هدایت مدل‌های زبان بزرگ، دستورالعمل‌های سطح بالا را دریافت کرده، برای رسیدن به هدف برنامه‌ریزی می‌کنند و با استفاده از ابزارها، وظایف را به صورت سرتاسری به انجام می‌رسانند.

سیر تکامل دستیارهای کدنویسی، این تغییر پارادایم را به خوبی نشان می‌دهد:

علاوه بر کدنویسی، عامل‌های هوش مصنوعی در اوایل سال ۲۰۲۵ در حوزه‌های دیگری نیز موفقیت خود را به اثبات رساندند، از جمله: تحقیقات عمیق، استفاده از کامپیوتر و پشتیبانی مشتری.

۳. بخش دوم: طلوع کوانتوم؛ ساختن بنیان‌های فردا

برخلاف پیشرفت‌های سریع و کاربرمحور هوش مصنوعی، سال ۲۰۲۵ برای محاسبات کوانتومی سال بلوغ استراتژیک و تمرکز بر ساخت زیربناهای آینده بود. به گفته «The Quantum Insider»، این سال، سالی بود که صنعت کوانتوم از «دستاوردهای آزمایشگاهی به اجرای شرکتی و تجاری» حرکت کرد. این بلوغ توجه جدی سرمایه‌گذاران بزرگ و غول‌های فناوری را به خود جلب کرد و نشان داد که بازی برای ساختن کامپیوترهای آینده به طور جدی آغاز شده است.

۳.۱. سال معاملات بزرگ: از وال استریت تا دره‌های فناوری

شواهد بلوغ تجاری صنعت کوانتوم در سال ۲۰۲۵ متعدد و انکارناپذیر بود. این رویدادها، که در سه جبهه موازی رخ دادند، نشان‌دهنده تغییر قطعی بازار از تأمین مالی تحقیقات محض به سرمایه‌گذاری تهاجمی برای دستیابی به مقیاس تجاری و تثبیت بازار بودند.

• ورود به بازارهای عمومی: توافق‌های شرکت‌های پیشرو مانند Xanadu و Infleqtion برای عرضه عمومی سهامشان از طریق قراردادهای SPAC، نقطه عطف مهمی بود. این حرکت نشان‌دهنده اعتماد بالای سرمایه‌گذاران به آینده تجاری این شرکت‌ها و فشار برای تجاری‌سازی دستاوردهایشان است.
• سرمایه‌گذاری‌های کلان و ادغام‌ها: شرکت Quantinuum با جذب سرمایه‌ای بیش از ۵۹۳ میلیون دلار و رسیدن ارزش خود به ۱۰ میلیارد دلار، جایگاه خود را به عنوان یکی از غول‌های این صنعت تثبیت کرد. همزمان، خریدهای استراتژیک شرکت IonQ (شامل Oxford Ionics و Vector Atomic) نشانه‌ای از آغاز روند تثبیت بازار و شکل‌گیری بازیگران بزرگ و یکپارچه بود.
• شرط‌بندی غول‌های فناوری: غول‌های فناوری نیز تعهد بلندمدت خود را با اقداماتی استراتژیک نشان دادند. خرید استارتاپ Atlantic Quantum توسط Google Quantum AI و معرفی تراشه نوآورانه Majorana 1 توسط مایکروسافت، گام‌هایی کلیدی برای تسریع در دستیابی به کامپیوترهای کوانتومی مقاوم در برابر خطا بودند.

۳.۲. از تئوری تا محصول: کامپیوترهای کوانتومی تجاری از راه می‌رسند

مهم‌ترین نشانه بلوغ یک فناوری، تبدیل آن از یک پروژه تحقیقاتی به یک محصول تجاری است. در سال ۲۰۲۵، این اتفاق برای محاسبات کوانتومی رخ داد. عرضه تجاری کامپیوتر کوانتومی Helios توسط Quantinuum یک نقطه عطف کلیدی بود. این رویداد نشان داد که کامپیوترهای کوانتومی دیگر تنها در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی محبوس نیستند، بلکه به عنوان محصولاتی قابل خرید و در دسترس برای مشتریان شرکتی عرضه شده‌اند.

در همین راستا، گزارش شبکه CNBC مبنی بر اینکه IBM تا به امروز مجموعاً ۱ میلیارد دلار درآمد از حوزه کوانتوم ثبت کرده است، شاهدی دیگر بر آغاز جریان‌های درآمدی واقعی از این فناوری نوظهور بود. این بلوغ تنها به شرکت‌ها محدود نبود. دولت‌ها نیز برای کسب «مزیت اولین حرکت‌کننده» وارد عمل شدند. ابتکار دولت آندرا پرادش در هند برای ایجاد «دره کوانتومی» (Quantum Valley) نمونه‌ای بارز از حمایت‌های دولتی برای ایجاد یک اکوسیستم کامل تحقیق و توسعه در این زمینه است. در حالی که هوش مصنوعی در حال تغییر «امروز» است، صنعت کوانتوم با جدیت تمام در حال ساختن زیربنای محاسباتی «فردا» است.

۴. نتیجه‌گیری: دو انقلاب، یک آینده مشترک

سال ۲۰۲۵ به روشنی نشان داد که آینده فناوری بر روی دو ستون موازی اما قدرتمند بنا می‌شود. از یک سو، هوش مصنوعی انقلابی است که هم‌اکنون در حال وقوع است؛ انقلابی که با دموکراتیزه کردن هوش، کاربردها و دسترسی را متحول می‌کند. از سوی دیگر، کوانتوم انقلابی برای فرداست؛ یک ماراتن استراتژیک که با سرمایه‌گذاری‌های عظیم در حال ساخته شدن است تا بنیان‌های محاسباتی آینده را از نو تعریف کند.

پرسش تعیین‌کننده فناوری برای دهه آینده دیگر این نیست که آیا این دو حوزه با یکدیگر همگرا خواهند شد، بلکه این است که چگونه قدرت روشمند و بنیادین کوانتوم، مسیر رشد انفجاری و گاه پرآشوب هوش مصنوعی را در نهایت تقویت خواهد کرد، یا شاید حتی محدود خواهد ساخت.