تقوم شركة Sabi، وهي شركة ناشئة في مجال التكنولوجيا العصبية من كاليفورنيا تحظى بدعم استثماري من فينود خوسلا (Vinod Khosla)، مستثمر رأس مال مغامر أسطوري في وادي السيليكون ومشارك مبكر في استثمارات OpenAI، مؤخراً بالكشف عن منتجها من واجهات الدماغ القابلة للارتداء. وتدّعي الشركة أنه يكفي “التفكير” للكتابة على الشاشة، ويهدفون إلى إطلاق أول قبعة صوف للاستخدام الاستهلاكي قبل نهاية عام 2026.
يمكنك الآن التحكم بالأشياء بعقلك. حرفياً.
نحن نبني أكثر واجهة BCI قابلّة للارتداء على هذا الكوكب، مع @sabicap، بدعم @khoslaventures و@accel و@initialized و@kevinweil.
جمعنا أكبر مجموعة بيانات عصبية في العالم ودرّبنا أكثر الأساسيات كفاءة في Brain Foundation… pic.twitter.com/FIQiH7nIuL
— Rahul Chhabra (@rahulchhabra07) 16 أبريل 2026
التفكير يكتب: جعلت Sabi الخيال حقيقة
أعلنت شركة ناشئة في وادي السيليكون Sabi مؤخراً أنها تعمل على تطوير جهاز واجهة دماغ قابلة للارتداء على شكل قبعة صوف. يمكنه فك ترميز اللغة الداخلية للمستخدم فوراً إلى نص، بحيث يكفي للمستخدم أن “يفكر” داخل رأسه ليظهر النص مباشرة على الشاشة. وقال الرئيس التنفيذي Rahul Chhabra إن المنتج الأول من المقرر إطلاقه في نهاية عام 2026، كما يجري تطوير نسخة من قبعة البيسبول بالتوازي.
ما يُسمّى واجهة الدماغ (Brain-Computer Interface, BCI)، هو تقنية تضع قناة اتصال مباشرة بين الدماغ والأجهزة الخارجية، وتشمل الشركات الرئيسية مثل Neuralink التابعة لشركة إيلون ماسك. ونجحت الشركة مؤخراً في التوصل إلى علاج عبر زرع شريحة لإشارات عصبية، مما مكّن مرضى (ALS) (الشلل الرعاشي الجانبي) من استعادة القدرة على التحدث باستخدام أفكارهم مرة أخرى.
(التحدث دون نطق الكلمات! اختراق شريحة Neuralink في التغلب على عوائق الكلام… يلوح الأمل في علاج )
أما مسار Sabi فمختلف، إذ لا تركز فقط على الاستغناء عن الجراحات الغازية، بل ستكون منتجاتها موجّهة بشكل أساسي إلى المستهلكين العاديين.
مئة ألف مستشعر دقيق:突破 عنق الزجاجة في أجهزة واجهة الدماغ القابلة للارتداء
تعتمد قبعة قراءة الدماغ لدى Sabi على تقنية تخطيط الدماغ (EEG). إذ تسجل شرائح مستشعرات معدنية مثبتة على فروة الرأس النشاط الكهربائي للدماغ. وبما أن إشارات أجهزة الارتداء يجب أن تخترق الجلد وعظم الجمجمة لكي يمكن اكتشافها، فهي أضعف بكثير من الأجهزة المزروعة التي تكون قريبة مباشرة من الخلايا العصبية. لذلك اختارت Sabi رفع كثافة المستشعرات:
تحتوي أجهزة EEG العادية عادةً على عشرات إلى مئات المستشعرات، بينما ستُدمج قبعة Sabi ما يصل إلى 70 ألفاً إلى 100 ألف مستشعر دقيق، بهدف تحديد مكان النشاط العصبي ومحتواه بدقة.
أما في نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن Sabi تقوم ببناء مجموعة “نموذج أساس للدماغ (Brain Foundation Model)”. ويتم ذلك عبر تدريب بيانات عصبية واسعة النطاق وعبر مستخدمين متعددين، بحيث يتعلم النموذج الأنماط الخاصة بنشاط الدماغ المرتبطة باللغة الداخلية. وحتى الآن، جمعت الشركة بيانات عصبية من 100 متطوع، بإجمالي 100 ألف ساعة.
وقال Chhabra إن الهدف في المرحلة الأولى من الجهاز هو الوصول إلى سرعة كتابة تقارب 30 حرفاً إنجليزياً في الدقيقة، وهي أقل من سرعة الكتابة المعتادة، لكنها ستستمر في التحسن مع مرور وقت الاستخدام.
العائق الحاسم للسوق الاستهلاكية القابلة للارتداء: جاهز للاستخدام فوراً ويلائم الحياة اليومية
قال مستشار أعصاب مستقل في سان فرانسيسكو JoJo Platt: “إذا أرادت واجهات الدماغ القابلة للارتداء أن تدخل فعلاً السوق الاستهلاكية، فيجب أن يصل مستوى تجربة المنتج إلى معايير أعلى.”
تحتاج أغلب أجهزة BCI إلى إعادة المعايرة في كل مرة قبل الاستخدام، لأن موجات دماغ المستخدم تتغير يومياً وفقاً للتعب ومستوى التركيز. لذلك يجب على المنتجات الاستهلاكية أن تكون جاهزة للاستخدام فور تشغيلها وأن تعمل بثبات.
وأضاف أن التصميم الخارجي مهم بنفس القدر. فسواء لأغراض طبية أو للاستخدام الاستهلاكي، يميل المستخدمون إلى اختيار أجهزة تمتزج مع الحياة اليومية ولا تبدو غريبة، مثل السماعات (الـearphones).
في جانب الدعم الاستثماري، تلقت Sabi استثماراً من Vinod Khosla، مؤسس Khosla Ventures ومُستثمر مبكر في OpenAI. وقال: “أهم تطبيق لـ BCI هو أن تتمكن من التواصل مع الكمبيوتر باستخدام التفكير. وإذا أردنا أن يستخدم مليار شخص الكمبيوتر يومياً عبر التفكير، فلا يمكن أن تكون هذه التقنية غازية.”
البيانات العصبية شديدة الحساسية، وحماية الخصوصية هي الأولوية القصوى
قد تبدو فكرة الكتابة بالتفكير مدهشة، لكنها أيضاً تثير اهتماماً متزايداً من الخارج بشأن خصوصية البيانات العصبية وأمنها.
وبخصوص ذلك، قال Chhabra إن عملية رفع البيانات من الجهاز إلى السحابة تتم باستخدام تشفير كامل من طرف إلى طرف. ويمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في Sabi مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى الوصول إلى البيانات العصبية الأصلية. إضافة إلى ذلك، تتعاون الشركة مع خبراء في الأمن العصبي من مؤسسات مثل جامعة ستانفورد لإجراء تدقيق شامل على البنية التقنية.
وشدد Chhabra بالقول: “نحن نفهم أن البيانات العصبية هي أكثر البيانات خصوصية يمكن أن يمتلكها البشر، وأن التعامل بحذر معها هو احترام أساسي للمستخدمين.”
هذه المقالة نالت إعجاب مستثمر OpenAI المبكر! أسرع شركة ناشئة في مجال واجهات الدماغ Sabi من أجل الشحن بحلول نهاية العام “قبعة صوف تمكن من الكتابة بالتفكير” ظهرت لأول مرة على موقع سلسلة الأخبار ABMedia.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
مقالات ذات صلة
تحوّلت ميم “رصد الوضع” MTS من وادي السيليكون إلى آلة إخبارية تعمل 24/7 يتم تسليمها بواسطة a16z
يدعم a16z عرض "Monitoring the Situation"، وهو بثّ مباشر على X يعمل على مدار الساعة 7/24، وُلد من ثقافة الميمات في Polymarket، بينما يقوم رؤوس أموال التقنية (VCs) ببناء مجمّع أخبار-صناعة خاص بهم.
الملخص
ساعدت أندرسن هورويتز في إطلاق "Monitoring the Situation" (MTS)، وهو برنامج بثّ مباشر يعمل على مدار الساعة 7/24 على X، مع التركيز على تنبؤات التشفير-توقعات/تنبؤات
Cryptonewsمنذ 1 س
Google 推出 Deep Research Max: يدعم MCP، ويمكنه الوصول إلى بيانات الشركات الخاصة
وفقًا لإعلان Google DeepMind الرسمي في المدونة، أطلقت Google في 21 أبريل 2026 الجيل الجديد من وكلاء الأبحاث الذاتية Deep Research وDeep Research Max، المبنيين على Gemini 3.1 Pro، بعد النسخة التجريبية التي تم توفيرها في ديسمبر 2025 عبر Interactions API. ويتاح الآن الوكيلان في صورة public preview ضمن خطط الدفع على Gemini API، وسيتكامل المستخدمون من الشركات الناشئة على Google Cloud والمستخدمون المؤسسيون تدريجيًا.
توجد تحديدات مختلفة للنسختين: تفاعلي vs بحث عميق غير متزامن
قسّمت Google الوكيلين وفقًا لسياقات الاستخدام: Deep Research
ChainNewsAbmediaمنذ 3 س
يوصل OpenAI Codex عدد المستخدمين النشطين شهريًا إلى 4 ملايين خلال أقل من أسبوعين
وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا، بحسب ما أعلن كل من Sottiaux وAltman؛ وقد حدثت القفزة خلال أقل من أسبوعين من 3 ملايين، وتمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات للاحتفال.
وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا في أقل من أسبوعين منذ الوصول إلى 3 ملايين، وفقًا لبيانات صادرة عن مسؤولين تنفيذيين في OpenAI. وللاحتفال بهذا الإنجاز، تمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات.
GateNewsمنذ 5 س
اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا في مجال الذكاء الاصطناعي لدفعة Google for Startups Accelerator Africa رقم 10
تنضم شركتا ناشئتان من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، إلى الدفعة العاشرة من برنامج Google’s Accelerator Africa ضمن 2,600 تطبيق؛ يعزز Loop التنقل/المدفوعات، وتتيح Vambo AI ذكاءً اصطناعيًا متعدد اللغات؛ يستمر البرنامج من أبريل إلى يونيو 2026 مع مرشدين وورش عمل للذكاء الاصطناعي.
ملخص: تم اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، ضمن الدفعة العاشرة من Google for Startups Accelerator Africa، وتم الاختيار من حوالي 2,600 طلب، ومن بين 15 مشاركًا من أفريقيا. يقوم Loop بتحويل خدمات التنقل والمدفوعات إلى أرقام، بينما توفر Vambo AI بنية تحتية للذكاء الاصطناعي متعدد اللغات للترجمة والكلام والذكاء الاصطناعي التوليدي عبر لغات أفريقيا. يمتد برنامج 2026 من 13 أبريل إلى 19 يونيو ويقدم إرشادًا وتدريبًا عمليًا عبر ورش عمل تركز على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. منذ عام 2018، دعم المسرّع 106 شركات ناشئة من 17 دولة أفريقية، مما ساعدها على جمع أكثر من $263 مليون وتوفير أكثر من 2,800 وظيفة.
GateNewsمنذ 6 س
قائمة Forbes AI 50 تتضمن 20 شركة جديدة؛ OpenAI وAnthropic تستحوذان على 80% من إجمالي التمويل
بوابة الأخبار رسالة، 21 أبريل — أصدرت مجلة Forbes قائمة AI 50 في نسختها الثامنة لعام 2026، والتي تضم 20 شركة تم إدراجها حديثًا. تواصل OpenAI وAnthropic قيادة الترتيب، وجذب تمويلًا كبيرًا من أبرز مستثمري رأس المال الاستثماري في وادي السيليكون ومن كبرى شركات التكنولوجيا. بلغ إجمالي التمويل لجميع شركات القائمة
GateNewsمنذ 7 س
Zi变量 تكشف نموذج WALL-B للذكاء الاصطناعي التجسيدي؛ الروبوتات ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا
رسالة أخبار البوابة، 21 أبريل — Zibianliang (自变量)، شركة صينية للروبوتات، عقدت مؤتمرًا صحفيًا في 21 أبريل للإعلان عن نموذجها الأساسي لتجسيد الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، WALL-B. وأعلنت الشركة أن الروبوتات التي تعمل بقدرات WALL-B ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا.
وبحسب Zibianliang مؤسسها المشارك وCTO وانغ هاو، فإن WALL-B مبني على بنية World Unified Model WUM، مُصممة لإزالة فقدان البيانات بين الوحدات النمطية المنفصلة. وعلى عكس نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء التقليدية VLA التي تعمل فيها وحدات الرؤية واللغة والحركة بشكل مستقل—مما يسبب فقدان المعلومات مع كل نقل للبيانات—يقوم WALL-B بدمج قدرات الرؤية واللغة والإجراء والتنبؤ بالبيئة المادية في شبكة موحدة واحدة يتم تدريبها معًا من الصفر. شدد وانغ على أن نماذج العالم ليست وحدات إضافية منفصلة، بل هي قدرات تنبؤية لحالات العالم المادي المستقبلية.
يركز جوهر رؤية الشركة على جودة البيانات: فقد ميّز وانغ هاو بين «بيانات شراب السكر» clean, stable, predictable lab data و«بيانات الحليب» messy, uncontrollable, real-world household data. ففي حين أن التدريب على بيانات المختبر ينتج نماذج تفتقر إلى تعميم Zero-shot، فإن بيانات المنازل الحقيقية—على الرغم من أنها مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا لجمعها—تمكّن من التعميم الحقيقي. ولهذا الغرض، دخلت Zibianliang أكثر من 100 منزل تطوعي لتدريب WALL-B.
صرّح الرئيس التنفيذي وانغ تشيان بأن الروبوتات يمكنها تنفيذ أي مهمة قابلة للتطبيق فعليًا بمجرد نشرها في المنازل، دون الحاجة إلى مراعاة القيود مسبقًا. وأبرز أن الميزة التنافسية لا تنبع من الخوارزميات أو العتاد، بل من منظومة الهندسة الكاملة—تعريف البيانات وجمعها ومعالجتها وتقييم التدريب. وفي مجال الروبوتات، قد تمتد نوافذ القيادة التقنية من هذا النوع لثلاث سنوات أو أكثر. وتجدر الإشارة إلى أن Zibianliang أكملت مؤخرًا جولة تمويل Series B بقيادة ذراع استثمارات Xiaomi، ما رفع عدد الداعمين الذين كشفت عنهم الشركة إلى أربع شركات إنترنت صينية كبرى ByteDance, Meituan, Alibaba, and Xiaomi.
GateNewsمنذ 7 س
