انتقل إلى المحتوى
V3-D06-C04
رؤية العراق 2045 · الباب السادس: العلم والتكنولوجيا والمستقبل
V3-D06-C04

الذكاء الصناعي والحوسبة

من استخدام أدوات الذكاء الصناعي إلى امتلاك قدرة وطنية على الحوسبة والتطبيق والحكم

إعداد:

تجميد البيانات: 7 تشرين الأول 2026 · الإصدار 1.0 · الأفق الاستراتيجي: 2027–2045

الذكاء الصناعي قدرة وطنية لا تطبيق منفرد: مشكلة محددة وبيانات مشروعة وحوسبة مناسبة ونموذج قابل للتقييم وتشغيل تحت مسؤولية بشرية وقياس أثر وحق في التصحيح أو الإيقاف.

19/64مؤسسة لديها خطة واضحة لرفع جاهزية AI — 2026
81.47%استخدام الإنترنت من السكان — 2024
98.5%تغطية LTE/WiMAX السكانية — 2024
2027الموعد المعلن لإطلاق 5G تجاريًا

بطاقة الفصل

البند المضمون
الرمز V3-D06-C04
الموقع المجلد الثالث — الباب السادس — الفصل الرابع
العنوان الذكاء الصناعي والحوسبة
الغاية بناء قدرة وطنية على تبنّي الذكاء الصناعي وتطويره وتشغيله بموثوقية: حوكمة، بيانات، حوسبة، مواهب، تطبيقات وتقييم، بحيث تستخدم الدولة والاقتصاد التقنية من دون اعتماد حرج أو تفويض القرار العام للخوارزمية.
صلة الفصل السابق يستلم من «الابتكار وريادة الأعمال» منظومة قادرة على تحويل المعرفة إلى شركة وسوق، ويحدد البنية الحاسوبية والمهارات والحكم التي تحتاجها الشركات والمؤسسات لبناء حلول ذكاء صناعي قابلة للتوسع.
صلة الفصل التالي يمهّد لـ«البنية الرقمية العامة»: بعد بناء قدرة الذكاء الصناعي والحوسبة، ينتقل السؤال إلى الهوية والمدفوعات والخدمات الحكومية والمنصات المشتركة التي تحمل التحول الرقمي على نطاق الدولة.
تجميد البيانات 7 تشرين الأول/أكتوبر 2026؛ مع تثبيت سنة كل رقم ومصدر، ومعاملة الوثائق والمسودات التنظيمية الجارية بوصفها حالة تنفيذ لا تشريعًا نافذًا ما لم يثبت ذلك.
الإصدار 1.0 — فصل نهائي قابل للتحرير
الموضوعات الرسمية جاهزية الذكاء الصناعي؛ البنية الحاسوبية الوطنية؛ المواهب الرقمية؛ استخدام الذكاء الصناعي في الحكومة والاقتصاد والتعليم والأمن.

1. الملخص التنفيذي

يبدأ هذا الفصل من السؤال الذي تركه «الابتكار وريادة الأعمال»: إذا استطاع العراق أن يحوّل معرفة أو مشكلة إلى شركة ومنتج وسوق، فما البنية التي تسمح لهذه الشركة — وللدولة والجامعة والمستشفى والمصنع — باستخدام الذكاء الصناعي على نطاق واسع من دون أن يصبح كل مشروع رهينة مزود خارجي أو سحابة واحدة أو نموذج لا يستطيع العراق تدقيقه أو استبداله؟ الجواب ليس شراء حواسيب أكثر، ولا إعلان «نموذج وطني» ثم البحث عن استخدام له. القدرة المطلوبة هي منظومة مترابطة: حوكمة، بيانات، حوسبة، اتصال وطاقة، مواهب، أدوات ونماذج، حالات استخدام، تقييم مستقل، وحق واضح في التوقف أو التراجع.

العراق دخل في 2025–2026 مرحلة مؤسسية جديدة. تعليمات تشكيلات مكتب رئيس مجلس الوزراء رقم (1) لسنة 2025 أوجدت الإطار الرسمي الذي يعمل فيه المركز الوطني للذكاء الاصطناعي، بينما يعرض المركز أقسامًا لتطبيقات الذكاء الصناعي وإدارة الاستراتيجية والسياسات والأخلاقيات والملكية الفكرية. وفي 2026 أصبحت هناك مسودة أولية لاستراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي والروبوتات الذكية 2026–2050، تقوم على الكفاءات البشرية والبنية الرقمية والصناعة الوطنية والحوكمة والتشريعات، مع ثلاث مراحل تبدأ بالتأسيس السيادي والمؤسسي. هذه قاعدة مؤسسية حقيقية، لكنها ليست دليلًا على اكتمال القدرة.12

أقوى رقم عراقي منشور عن الجاهزية الحكومية يأتي من عملية القياس التي نفذها المركز الوطني: 19 مؤسسة فقط من أصل 64 أفادت بامتلاك خطط واضحة لرفع جاهزيتها في الذكاء الصناعي، أي نحو 29.7%، في حين يعرض الموقع مؤشر إنجاز للاستراتيجية قدره 40% في 2026. ينبغي قراءة الرقمين كخط أساس للعمل لا كترتيب دولي: العراق بدأ يقيس نفسه، لكنه ما زال في مرحلة توحيد الخطة والمسؤولية والجاهزية بين المؤسسات.3

شكل 1 — نتيجة قياس الجاهزية الحكومية المنشورة في 2026: 19 من 64 مؤسسة لديها خطط واضحة لرفع جاهزيتها في الذكاء الصناعي. المصدر: المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي. النسبة لا تقيس جودة الخطط أو تنفيذها.

في البنية الممكّنة، الصورة أفضل من الانطباع الشائع بأن العراق «غير متصل». بيانات البنك الدولي المستندة إلى ITU تضع استخدام الإنترنت عند 81.47% من السكان في 2024، وتضع ITU تغطية LTE/WiMAX عند 98.5% وتغطية 3G فأعلى عند 99.2%. وفي المقابل، الجيل الخامس لم يكن قد دخل الخدمة التجارية حتى تجميد هذا الفصل؛ وقد أعلنت هيأة الإعلام والاتصالات أن إطلاقه المستهدف يقع في 2027. معنى ذلك أن طبقة الوصول واسعة، لكن جاهزية الذكاء الصناعي لا تختزل في التغطية: تحتاج نفاذًا مستقرًا، مراكز بيانات، حوسبة، كهرباء، مهارات، بيانات قابلة للاستخدام، ومؤسسات تعرف ماذا تريد من AI.456

شكل 2 — مؤشرات تمكين رقمية مختارة للعراق. المصادر: World Bank/ITU لعام 2024. الاتصال شرط للذكاء الصناعي، لكنه لا يساوي جاهزية AI أو جودة الخدمة.

على مستوى الحوسبة، وزارة التخطيط ناقشت رسميًا في نيسان 2026 بنية تضم خوادم مادية محلية وخوادم سحابية، وناقشت إنشاء نموذج لغوي وطني سيادي «Iraq LLM». وفي تموز أعلن المركز الوطني «منصة سومر» لبناء أول نموذج لغوي عراقي كبير. هذه خطوات ذات دلالة، لكنها تفرض سؤالًا أصعب من الإعلان: ما حجم الطلب الحاسوبي الحقيقي؟ ما البيانات وحقوق استخدامها؟ ما الاختبارات؟ ما تكلفة التدريب والتشغيل والطاقة؟ وما الذي يستحق البناء محليًا مقابل الاستفادة من نموذج مفتوح أو تجاري أو سحابي؟78

القرار المركزي لهذا الفصل هو رفض ثنائية «سيادي أو سحابي». معمار العراق يجب أن يكون هجينًا وقابلًا للنقل: عقد حاسوبية محلية للوظائف الحساسة والحرجة، مراكز بيانات عراقية مرخصة للاستضافة والتشغيل، سحابات متعددة للمرونة والقدرة المتغيرة، وأجهزة طرفية عند الحاجة، مع معيار موحد للهوية والصلاحيات والسجلات والنسخ الاحتياطي والتشفير وقابلية التصدير. وفي 2026 صادقت هيأة الإعلام والاتصالات على لائحة تنظيم خدمات مراكز البيانات، ما يجعل بناء طبقة محلية منظمة أقرب إلى التنفيذ من أي وقت سابق، لكنه لا يثبت بعد حجم القدرة أو جودتها أو جاهزيتها لأحمال AI.9

في التنظيم، طرحت هيأة الإعلام والاتصالات في 23 أيلول 2026 «مسودة اللائحة التنظيمية لخدمات الذكاء الاصطناعي في جمهورية العراق» للاستشارة العامة لمدة 30 يومًا، وأعلنت أن غايتها تنظيم الاستخدام وحماية حقوق المستخدمين وبياناتهم وتعزيز الأمن والسلامة والشفافية والابتكار مع مراعاة السيادة الرقمية. بما أنها مسودة للاستشارة عند تجميد البيانات، لا يعاملها الفصل كقانون نافذ؛ لكنه يعتبرها إشارة إلى أن الحوكمة انتقلت من نقاش أخلاقي عام إلى مسار تنظيمي يحتاج مواءمة مع الدستور والقوانين القطاعية واستراتيجية AI الوطنية.10

أما الاستخدام الفعلي، فهناك أمثلة عراقية مبكرة ينبغي التعامل معها كحالات تعلم. في زيارة الأربعين 2026 أعلنت هيأة الإعلام والاتصالات أن شركات الهاتف استخدمت أداة تعلم آلي تحلل بيانات من أكثر من 6,400 برج وآلاف الخلايا للتنبؤ بحركة الترافيك والطلب قبل وقوعه. قيمة المثال أنه يوضح نوعًا صحيحًا من الذكاء الصناعي: مشكلة تشغيلية قابلة للقياس، بيانات متدفقة، توقع، تدخل بشري، ونتيجة شبكية. لكنه لا يثبت أن كل قطاع جاهز، ولا أن أي تنبؤ يجب أن يتحول إلى قرار تلقائي.11

في المواهب، استحدثت وزارة التعليم العالي عشرة كليات للذكاء الاصطناعي بحسب إعلان حزيران 2026، وصادقت على نوادي هندسة الذكاء الاصطناعي في خمس جامعات مع توسع متوقع، كما افتتحت كلية الذكاء الاصطناعي في جامعة بغداد مسارات للتطبيقات الهندسية والطبية الحيوية والبيانات الضخمة. المركز الوطني بدوره ينفذ برامج تدريبية ونوادي روبوت وAI. هذه كلها توسع «العرض التعليمي»، لكن لا يوجد حتى الآن خط أساس وطني منشور لعدد ممارسي ML/AI/MLOps ومهندسي البيانات والتقييم والسلامة أو فجوة الطلب السنوية. لذلك لا يضع الفصل رقمًا دعائيًا لعدد «خبراء AI»؛ يبدأ بقياس المهن والمهارات ثم يبني سُلّم قدرات.121314

النتيجة التنفيذية هي أن العراق لا يحتاج «وزارة للذكاء الصناعي» ولا مركز GPU ضخمًا بلا حمل. يحتاج منظومة قدرة مشتركة: سجل وطني لحالات AI العامة؛ تصنيف مخاطر؛ جرد للحوسبة والبيانات والمهارات؛ منصة حوسبة مشتركة تُشترى على مراحل وفق الطلب؛ بنية عراقية للغة والتقييم؛ مسار مواهب من المستخدم الواعي إلى الباحث والمهندس والمدقق؛ محفظة حالات استخدام تقاس بنتيجة قبل التعميم؛ معيار شراء يمنع الانغلاق على مزود؛ ومختبر تقييم يختبر الدقة والانحياز والأمن والخصوصية والأثر. عندها يصبح الذكاء الصناعي جزءًا من قدرة الدولة والاقتصاد، لا معرض أدوات.

2. السؤال المركزي وحدود الفصل

السؤال المركزي هو: ما القدرات المؤسسية والحاسوبية والبشرية والتنظيمية التي يحتاجها العراق بين 2027 و2045 لكي يستخدم الذكاء الصناعي في الدولة والاقتصاد والتعليم والأمن بصورة واسعة وموثوقة، ويطور قدرات محلية ذات قيمة حيث تكون مجدية، ويمنع الاعتماد الحرج أو الأضرار عالية الأثر، من دون محاولة تكرار المنظومة الأميركية أو الصينية أو الأوروبية بحجمها؟

2.1 ما يحسمه الفصل

• تعريف جاهزية الذكاء الصناعي بوصفها قدرة منظومية لا مجرد وجود استراتيجية أو أدوات.

• تصميم البنية الحاسوبية الوطنية: جرد الطلب، معمار هجين، منصة حوسبة مشتركة، تشغيل وقياس وتوسع مرحلي.

• وضع مشروع Iraq LLM/منصة سومر داخل منطق اقتصادي وتقني: أصول لغوية وتقييم وتكييف قبل افتراض تدريب نموذج ضخم من الصفر.

• بناء سُلّم المواهب: مستخدمون، ممارسون، مهندسو بيانات وML/MLOps، باحثون، خبراء قطاع، ومدققو AI.

• اختيار حالات الاستخدام في الحكومة والاقتصاد والتعليم والأمن حسب الأثر وقابلية القياس والمخاطر.

• حوكمة المخاطر والمشتريات والاعتماديات: سجل أنظمة، تقييم أثر، توثيق، اختبار، إشراف بشري، تظلم، وخطة خروج من المورد.

• مراحل 2027–2045 ومؤشرات وبرامج تنفيذ وتمويل وضمانات حقوقية وأمنية.

2.2 حدود تمنع التكرار

لا يعيد الفصل البحث والتطوير من V3-D06-C02 ولا الحاضنات ورأس المال الجريء من V3-D06-C03. ولا يبني الهوية الرقمية والمدفوعات والخدمات الحكومية المشتركة؛ هذه وظيفة V3-D06-C05. ولا يحسم السيادة التفصيلية للبيانات والأمن السيبراني والبنى الحرجة؛ تلك وظيفة V3-D06-C06، ويستخدم هنا الحد الأدنى اللازم لحوكمة AI. كما لا يصمم المصانع الذكية والروبوتات صناعيًا؛ التفصيل لـV3-D06-C07.

3. التعريفات التشغيلية وقواعد القياس

المفهوم التعريف التشغيلي في الرؤية ما لا يعنيه
الذكاء الصناعي AI نظام آلي يستنتج من مدخلات كيفية توليد مخرجات مثل تنبؤ أو محتوى أو توصية أو قرار مساعد لتحقيق أهداف محددة. أي برنامج تقليدي أو قاعدة شروط ثابتة.
الذكاء التوليدي نماذج تنتج نصًا أو صورة أو صوتًا أو كودًا أو وسائط اعتمادًا على أنماط تعلمتها. حقيقة موثوقة تلقائيًا أو بديلًا عن المصدر الأصلي.
النموذج الأساس Foundation Model نموذج واسع الاستخدام يمكن تكييفه لعدد من المهام والمنتجات. ضرورة وطنية لكل دولة أن تدربه من الصفر.
LLM نموذج لغوي كبير لمعالجة وتوليد اللغة؛ يمكن أن يكون مفتوح الأوزان أو تجاريًا أو محلي التكييف. قاعدة بيانات وطنية أو محرك بحث بحد ذاته.
الحوسبة AI Compute قدرة معالجة وذاكرة وتخزين وشبكات وبرمجيات لازمة للتدريب أو الاستدلال أو التقييم. عدد وحدات GPU منفردًا.
السيادة التقنية قدرة الدولة على الحكم والاختيار والتدقيق والاستمرار والاستبدال والخروج من اعتماد حرج. تصنيع كل مكوّن أو تخزين كل بايت داخل العراق.
جاهزية AI توافر سياسة وحوكمة وبيانات وحوسبة ومهارات وأدوات وقدرة تطبيق وتقييم تناسب حالات الاستخدام. ترتيب دولي واحد أو وثيقة استراتيجية وحدها.
Human oversight بقاء شخص/جهة مسؤولة قادرة على فهم حدود النظام، التدخل، إيقافه أو تجاوز مخرجه حيث يقتضي الخطر. ضغط زر شكلي بعد قرار آلي لا يمكن مراجعته.
تقييم أثر AI عملية قبل/أثناء التشغيل تحدد الغرض والبيانات والمتأثرين والمخاطر والبدائل والضوابط والقياس. ورقة امتثال موحدة لكل الحالات.
MLOps/LLMOps عمليات نشر ومراقبة وتحديث وإرجاع النماذج والبيانات والإصدارات بموثوقية. شراء منصة برمجية دون عمليات ومسؤوليات.
Vendor lock-in اعتماد يجعل نقل البيانات/النماذج/العمليات أو تغيير المزود مكلفًا أو بطيئًا أو غير ممكن عمليًا. استخدام مزود أجنبي بحد ذاته.

4. خط الأساس العراقي: من مبادرات AI إلى قدرة وطنية

4.1 بنية مؤسسية تتشكل

المركز الوطني للذكاء الاصطناعي داخل منظومة مكتب رئيس مجلس الوزراء يمثل نقطة تنسيق مركزية. صفحته الرسمية تقسم عمله بين تطبيقات الذكاء الصناعي والبحث التطبيقي والنوادي، وإدارة الاستراتيجية والسياسات والأخلاقيات والملكية الفكرية، إضافة إلى الدعم الإداري والقانوني. هذه البنية مناسبة مبدئيًا لوظيفة التنسيق والمعايير، لكن نجاحها يجب أن يُقاس بما تفرضه من دورة حكومية موحدة للجاهزية والتقييم لا بعدد الأنشطة.15

المسودة الأولية للاستراتيجية 2026–2050 تقترح مراحل طويلة تصل إلى 2050، بينما أفق رؤية العراق هو 2045. لا يوجد تعارض: الرؤية تستخدم المرحلة الحكومية الجارية بوصفها أصلًا قائمًا، لكنها تبني مستهدفاتها على أفقها 2045 وتطلب مراجعة دورية. التكنولوجيا لا تسمح بتجميد وثيقة 24 سنة؛ يجب أن تبقى المبادئ طويلة الأجل، وأن تُراجع البرامج والحوسبة والنماذج كل 12–24 شهرًا.

4.2 مؤشرات خط الأساس التي يمكن تثبيتها

المؤشر قيمة العمل السنة/الحالة التفسير الصحيح
مؤسسات لديها خطة واضحة لرفع جاهزية AI 19 من 64 = 29.7% 2026 قياس جاهزية حكومية منشور؛ لا يقيس جودة التنفيذ.
مؤشر إنجاز الاستراتيجية الوطنية على موقع المركز 40% 2026 حالة إعداد الوثيقة؛ لا يساوي جاهزية الدولة.
استخدام الإنترنت 81.47% من السكان 2024 قاعدة وصول واسعة؛ لا يقيس الجودة/المهارات.
تغطية LTE/WiMAX 98.5% 2024 تغطية سكانية؛ لا تعني 5G أو سعة مضمونة.
تغطية 3G فأعلى 99.2% 2024 تمكين أساسي للاتصال المحمول.
5G تجاري لم يُطلق بعد؛ مستهدف 2027 حالة 2026 خطة معلنة لا خط أساس إنجاز.
تنظيم مراكز البيانات لائحة مصادق عليها/منشورة 2026 إطار تنظيمي موجود؛ حجم السعة الفعلية غير منشور وطنيًا.
تنظيم خدمات AI مسودة للاستشارة العامة 23-9-2026 ليست تشريعًا نافذًا عند تجميد البيانات.
جرد وطني علني لوحدات AI compute غير منشور 2026 فجوة قياس أساسية لا تُملأ بتقدير.
عدد ممارسي AI/MLOps وطلب السوق غير منشور وطنيًا 2026 يستلزم مسح مهارات/مهن.

هذه اللوحة تمنع خطأين متعاكسين: ادعاء أن العراق يبدأ من الصفر، وادعاء أن امتلاك مركز واستراتيجية وتغطية إنترنت يعني أن «البنية جاهزة». الجاهزية قدرة على تحويل هذه الأصول إلى أنظمة موثوقة وإنتاجية، وهي فجوة يجب قياسها في 2027 لا افتراضها.

5. جاهزية الدولة والمؤسسات

التحدي الأول ليس «إقناع كل وزارة باستخدام AI». العكس هو الصحيح: يجب منع الانتشار العشوائي قبل أن تملك المؤسسة مالك حالة الاستخدام، بيانات، أساسًا قانونيًا، مقياسًا للنتيجة، وضوابط للمخاطر. نتيجة 19/64 تعني أن معظم المؤسسات المشمولة لا تعرض خطة واضحة للجاهزية؛ لذلك يكون الهدف الأول توحيد منهج التخطيط، لا شراء أدوات للجميع.

5.1 بطاقة جاهزية مؤسسية موحدة

البعد السؤال الإلزامي الحد الأدنى قبل مشروع AI
النتيجة ما المشكلة العامة/التشغيلية وما خط أساسها؟ KPI قبل AI ومالك نتيجة.
القانون والحقوق هل يجوز استخدام البيانات/النظام في هذا الغرض؟ أساس قانوني ومسار تظلم عند الأثر على الأفراد.
البيانات هل البيانات متاحة، ممثلة، موثقة وقابلة للتدقيق؟ قاموس، جودة، صلاحيات، أصل مصدر.
الحوسبة هل حمل التدريب/الاستدلال معروف؟ تقدير تكلفة/زمن/سعة وخطة استمرارية.
المواهب من يملك المنتج والنموذج والتقييم والتشغيل؟ فريق مسؤول لا مزود منفرد.
التقييم كيف نعرف أن النظام أفضل من البديل؟ مجموعة اختبار وbaseline وعتبات قبول.
الأمن والخصوصية ما التهديدات وتسرب البيانات وإساءة الاستخدام؟ ضوابط حسب المخاطر.
المورد هل نستطيع تصدير البيانات/المخرجات/السجلات وتغيير المزود؟ شروط ملكية وقابلية نقل وخروج.
التشغيل كيف نراقب الانحراف والكلفة والحوادث؟ سجل، monitoring، rollback، مسؤول اتصال.

5.2 سجل وطني للأنظمة لا قائمة مشتريات

تبدأ الدولة بسجل لأنظمة AI المستخدمة أو المخطط لها في الجهات المشمولة. لا ينشر السجل أسرارًا أمنية أو بيانات حساسة؛ ينشر الحد الأدنى الممكن: الغرض، الجهة المالكة، نوع النظام، مستوى المخاطر، حالة تقييم الأثر، هل يؤثر في حقوق/منافع/سلامة، وهل يوجد إشراف وتظلم. الأنظمة الأمنية الحساسة تسجل داخليًا ضمن مسار رقابي مناسب، لا تُعفى من الجرد لأنها سرية.

6. البنية الرقمية الممكِّنة

التغطية الواسعة للإنترنت المحمول قاعدة مهمة، لكنها ليست البنية الحاسوبية. الذكاء الصناعي يعتمد على أربع شبكات مترابطة: اتصال لنقل البيانات والطلبات؛ مراكز بيانات لاستضافة التخزين والحوسبة؛ كهرباء وتبريد لاستمرارية الحمل؛ وحوسبة متخصصة/سحابية لتنفيذ النماذج. يمكن أن تكون تغطية LTE 98.5% ومع ذلك يفشل نظام AI وطني إذا كان زمن الاتصال أو الانقطاع أو الطاقة أو تكلفة الاستدلال أو سعة التخزين غير مناسبة.

إعلان 5G في 2027 مفيد لحالات تحتاج latency وسعة أعلى، لكنه لا يصبح شرطًا عامًا لكل مشروع AI. معالجة وثيقة حكومية أو مساعد معرفي قد يعمل بكفاءة على بنية ثابتة/سحابية حالية؛ أما التحليلات الطرفية والروبوتات والمركبات وبعض التطبيقات الصناعية فقد تستفيد أكثر من 5G/edge. قاعدة الرؤية: التقنية تُختار من حالة الاستخدام، لا حالة الاستخدام من التقنية.

شكل 3 — طبقات القدرة الوطنية للذكاء الصناعي. الحوسبة طبقة داخل نظام أوسع؛ لا تنتج أثرًا من دون بيانات وتقييم وتطبيقات وحوكمة وبنية طاقة واتصال.

7. فجوة الحوسبة الوطنية

لا يوجد في المصادر العامة التي أمكن التحقق منها عند تجميد البحث جرد وطني موحد يبين وحدات GPU/accelerators العاملة في الدولة والجامعات والشركات، سعاتها، أعمارها، نسبة استخدامها، مواقعها، كلفتها، أو الأحمال المتوقعة. هذه ليست دعوة لنشر تفاصيل حساسة؛ هي فجوة قرار. من دون جرد لا يمكن معرفة هل المشكلة نقص عتاد أم تجزؤه أم انخفاض الاستخدام أم ضعف الشبكة/الطاقة/البرمجيات أو صعوبة وصول الباحث والشركة إليه.

7.1 قبل الشراء: توقع حمل وطني

نوع الحمل خصائصه البنية المنطقية
استدلال خدمات حكومية طلبات كثيرة، حساسية زمن/خصوصية متفاوتة خدمة متعددة المناطق، سحابة/محلي حسب الحساسية، autoscaling.
تكييف نماذج / fine-tuning دفعات متقطعة، GPU لساعات/أيام مجمع مشترك وحجز/حصص.
تدريب نموذج كبير حمل كثيف، شبكة سريعة، تخزين وطاقة مرتفعة قرار استثنائي بعد business/sovereignty case.
بحث جامعي أحمال متنوعة وصغيرة/متوسطة بوابة حوسبة بحثية وحصص تنافسية.
رؤية حاسوبية طرفية زمن منخفض وبيانات محلية Edge + مركز تحكم؛ لا ترسل كل شيء للسحابة.
أنظمة حرجة/سرية قيود سيادة وأمن واستمرارية عقد محلية مخصصة/معزولة وفق المخاطر.

7.2 معيار النجاح: GPU-hour usable لا GPU count

عدد الوحدات سهل الإعلان لكنه ضعيف الدلالة. المنصة الناجحة تقيس ساعات الحوسبة المتاحة فعليًا، نسبة الاستخدام، وقت الانتظار، كلفة المهمة، الطاقة، فشل الوظائف، جودة الدعم، ونسبة الأحمال التي تستطيع الانتقال إلى مزود آخر. الوحدة غير المستعملة بسبب شبكة أو برمجيات أو مهارات ليست قدرة وطنية كاملة.

8. معمار الحوسبة المستهدف: هجين، مشترك، قابل للخروج

تقترح الرؤية «منظومة حوسبة AI وطنية مشتركة» لا مركزًا واحدًا يحتكر كل حمل. تتكون من سوق/بوابة حوسبة وطنية توزع العمل على قدرات محلية حكومية وجامعية وخاصة، مراكز بيانات عراقية مرخصة، وسحابات متعددة، مع عقد سيادية أو حرجة حيث يلزم. الدولة تملك السياسة والهوية والمعايير والسجلات وعقود الخروج؛ لا يلزم أن تملك كل جهاز.

الطبقة الوظيفة نموذج الملكية/التشغيل الضابط
بوابة الوصول هوية، حصص، محاسبة، كتالوج موارد وطني/حكومي مشترك سجل استخدام وتكلفة وحقوق وصول.
عقد حرجة أحمال سيادية/حساسة محددة ملكية/سيطرة عراقية مباشرة حيث تبرر المخاطر عزل، استمرارية، تدقيق، إدارة مفاتيح.
مراكز بيانات محلية استضافة وسحابة خاصة/مشتركة قطاع عام/خاص مرخص معايير CMC، أمن، طاقة، SLA.
سحابة تجارية مرونة وحمل متغير وأدوات مدارة متعدد المزودين portability، egress، مواقع بيانات، مفاتيح، خروج.
حوسبة جامعية بحث وتعليم وتطوير جامعات/شبكة وطنية تخصيص تنافسي وقياس نشر/نتيجة.
Edge استدلال قريب من الجهاز/الموقع جهات قطاعية تحديث آمن، مراقبة، تحكم بالنسخ.

هذا التصميم يترجم معنى السيادة الذي حسمته الفصول السابقة: الاستقلال ليس العزلة. يجوز شراء شرائح وخدمات أجنبية واستخدام سحابة عالمية عندما تكون أفضل اقتصاديًا وتقنيًا؛ تتحول العلاقة إلى خطر سيادي عندما لا يستطيع العراق نقل حمله أو بياناته، أو فهم شروط التوقف، أو الوصول إلى سجلاته، أو استمرار وظيفة حرجة عند تغير العقد أو السياسة أو السوق.

9. Iraq LLM ومنصة سومر: قدرة لغوية لا مشروع وجاهة

ناقشت وزارة التخطيط «Iraq LLM» بوصفه نموذجًا لغويًا وطنيًا سياديًا، ثم أعلن المركز الوطني منصة سومر لبناء نموذج لغوي عراقي. الرؤية تتعامل مع هذا المسار بجدية، لكنها ترفض افتراض أن «تدريب نموذج أساسي من الصفر» هو التعريف الوحيد للسيادة. التكاليف والأساليب تتغير سريعًا، وأسعار الاستدلال للأداء المكافئ لـGPT-3.5 هبطت — وفق AI Index 2025 — من نحو 20 دولارًا لكل مليون token في تشرين الثاني 2022 إلى 0.07 دولار في تشرين الأول 2024، مع تحسن سريع في العتاد والكفاءة. قرار 2045 يجب أن يبقى قابلًا للتحديث لا أن يقفل البلاد على معمار 2026.16

9.1 سلّم القدرة اللغوية العراقية

الطبقة المخرج لماذا تسبق تدريب نموذج ضخم؟
Corpus موثق نصوص عربية عراقية ولهجات/مجالات بترخيص ومصدر واضح من دون بيانات لا يوجد نموذج وطني قابل للتدقيق.
Benchmarks عراقية اختبارات لغة وقانون وإدارة وتعليم وطب ومجالات عراقية تعرف هل النموذج يخدم العراق فعلًا.
RAG/بحث معرفي ربط نماذج جاهزة بمصادر عراقية موثقة أرخص وأسرع لكثير من التطبيقات الحكومية.
تكييف/ضبط نماذج مفتوحة نماذج أصغر متخصصة بالعراق يبني خبرة محلية بتكلفة أقل.
نماذج قطاعية قانون/صحة/تعليم/خدمات وفق البيانات والضوابط أفضل من نموذج عام في حالات كثيرة.
تدريب Foundation Model يُدرس فقط عند مبرر سيادي/اقتصادي/تقني واضح أعلى كلفة ومخاطر، وليس غاية بحد ذاته.

10. البيانات والتقييم والاختبار

هذا الفصل لا يبني سياسة سيادة البيانات الكاملة — ذلك للفصل السادس — لكنه يحتاج قاعدة تشغيلية: لا يدخل أي نموذج عام مؤثر إلى الخدمة لأن عرضه التجريبي «مثير للإعجاب». يجب أن توجد بيانات اختبار منفصلة عن بيانات التطوير، ومقاييس تناسب الوظيفة، واختبار على العربية والسياق العراقي، وحالات فشل مقصودة، وتوثيق للإصدار والنموذج والمصدر والكلفة.

10.1 مختبر وطني للتقييم AI Assurance Lab

ينشأ مختبر/شبكة تقييم مستقلة وظيفيًا عن فريق البناء، وتستفيد من الجامعات والجهات التنظيمية والخبراء القطاعيين. لا يوافق على كل منتج مركزيًا؛ يضع بروتوكولات ويختبر الأنظمة عالية المخاطر والعابرة للجهات، ويبني benchmarks، ويعتمد مختبرات فرعية. نموذج NIST يقترح دورة Govern–Map–Measure–Manage، ويؤكد أن الاختبار والمراقبة مستمران طوال دورة الحياة لا عند الشراء فقط.17

نوع الاختبار مثال قرار القبول
الأداء دقة/Recall/F1 أو زمن/كلفة حسب المهمة عتبة مقارنة مع baseline بشري/تقليدي.
الهلوسة/المصدر إجابات معرفية وقانونية قابلة للتوثيق نسبة أخطاء حرجة + إلزام citation/RAG.
العدالة أداء حسب جنس/منطقة/لغة/فئة حيث ينطبق فروق مفسرة ومقبولة أو ضوابط/رفض.
الخصوصية تسرب بيانات/استرجاع أسرار/حفظ prompts اختبار اختراق وضوابط بيانات.
الأمن Prompt injection، supply chain، model abuse ضوابط وred-team حسب الخطر.
المتانة انحراف بيانات، مدخلات غير معتادة، انقطاع خدمة fallback وrollback وSLA.
الأثر هل تحسن النتيجة العامة بالفعل؟ تجربة/مقارنة قبل التعميم.

11. المواهب الرقمية: من «دورة AI» إلى سُلّم مهن

توسع الكليات والنوادي يعطي العراق قناة مواهب، لكن أخطر خطأ هو مساواة خريج مقرر AI بمهندس قادر على تشغيل نظام إنتاجي. القدرة الوطنية تحتاج طبقات متكاملة. سنغافورة، مثلًا، فصلت بين Creators وPractitioners وUsers واستهدفت توسيع practitioners إلى 15 ألفًا، ثم حدّثت استراتيجيتها في 2026 باتجاه قدرات واسعة وتنظيم الوصول إلى الحوسبة. الدرس للعراق ليس الرقم؛ بل تقسيم المهارات حسب الوظيفة.1819

المستوى من يشمله المهارة المطلوبة مقياس النتيجة
AI Literacy موظفون/معلمون/مديرون/مهنيون الاستخدام الآمن، التحقق، الخصوصية، معرفة الحدود اختبار كفاءة مرتبط بالدور.
Domain AI User طبيب/مهندس/اقتصادي/قانوني... صياغة المشكلة وتفسير المخرج ومراجعته تحسن أداء مع مسؤولية بشرية.
Practitioner Data/ML analysts & scientists بيانات، نمذجة، تقييم، تجارب نماذج قابلة لإعادة الإنتاج.
Engineer ML/MLOps/Data/Platform نشر، مراقبة، بنية، أمن، كلفة SLA، reliability، cost/latency.
Researcher/Creator جامعات ومختبرات بحث أصيل، نماذج، خوارزميات منشورات/أصول/benchmarks/نقل تقنية.
Assurance/Audit مدققون وتقنيون وقانونيون اختبار مخاطر، أثر، red-team، تدقيق جودة تقييم واستقلاله.
Executive/Product Owner قيادة جهة وحالة استخدام نتيجة، ميزانية، مسؤولية، buy/build قرارات go/no-go وتصحيح.

الأولوية 2027 ليست وضع رقم إجمالي للمواهب، بل إنشاء «مرصد مهن AI» يربط التعليم بالطلب: عدد العاملين فعليًا حسب الدور، الوظائف الشاغرة، الرواتب، المهارات، الوقت لملء الشاغر، التسرب والهجرة، وخريجي المسارات. بعدها فقط تُحدد أعداد 2030 و2035 حسب الطلب المتوقع، لا بمقارنة دعائية مع دولة أخرى.

12. الذكاء الصناعي في الحكومة: من روبوت محادثة إلى إنتاجية دولة

أفضل حالات البداية الحكومية هي التي تجمع أثرًا قابلًا للقياس ومخاطر قابلة للإدارة. تلخيص المراسلات، تصنيف الطلبات، بحث تشريعي داخلي مع مصادر، استخراج بيانات من المستندات، توقع الطلب على خدمة، اكتشاف ازدواج أو شذوذ مالي للمراجعة البشرية، وتوجيه البلاغات أمثلة أفضل للبداية من أنظمة تقرر استحقاق مواطن أو إدانته أو توظيفه تلقائيًا.

12.1 بوابة حالات الاستخدام الحكومية

المجال مثال أولي المقياس مستوى المخاطر المبدئي
المراسلات تلخيص وفرز وإحالة زمن المعاملة + دقة الإحالة منخفض إذا لا قرار حق.
الخدمة مساعد يجيب من قاعدة معرفة رسمية حل من أول تواصل + صحة المصدر منخفض–متوسط.
التخطيط توقع أحمال/طلب/صيانة خطأ التنبؤ + وفورات/انقطاع متوسط.
الرقابة المالية كشف شذوذ لإعطاء أولوية للتدقيق precision/recall + قيمة حالات مؤكدة متوسط؛ لا إدانة آلية.
المنافع/التوظيف دعم فحص ملفات مع قواعد معلنة عدالة + خطأ + تظلم مرتفع.
القرار القضائي/الأمني تحليل مساعد فقط موثوقية ومصدر ومسؤولية بشرية مرتفع جدًا؛ قيود صارمة.

كل مشروع يبدأ بتجربة محدودة ويثبت أثرًا مقابل baseline. إذا لم يخفض الزمن أو الكلفة أو الخطأ أو يرفع الرضا/الإتاحة ضمن حدود الخطر، يُوقف حتى لو كان النموذج متقدمًا تقنيًا. الحكومة لا تحتاج إلى «AI» عندما يحل تبسيط إجراء أو قاعدة بيانات أو محرك بحث المشكلة بكلفة ومخاطر أقل.

13. الذكاء الصناعي في الاقتصاد: محرك إنتاجية لا قطاعًا منفصلًا

القيمة الاقتصادية الكبرى لا تأتي فقط من شركات AI؛ تأتي من إدخال الذكاء الصناعي في القطاعات التي عالجها الباب الرابع: الصناعة والزراعة والطاقة والنقل والتمويل والاتصالات والخدمات. شركة صناعية تستخدم رؤية حاسوبية للصيانة والجودة قد تخلق قيمة أكبر من شركة تطور chatbot بلا سوق. لذلك يجب أن يرتبط دعم AI بمؤشر قطاعي: فاقد أقل، إنتاجية أعلى، زمن توقف أقل، جودة أفضل، مبيعات أكبر أو كلفة أقل.

القطاع حالة استخدام مناسبة البيانات/البنية المؤشر الحاكم
الصناعة صيانة تنبؤية ورؤية جودة حساسات/صور/سجل أعطال/edge توقف غير مخطط، scrap، OEE.
الزراعة والماء تنبؤ ري/مرض/غلة طقس، استشعار، خرائط، تربة قيمة/ماء، فاقد، غلة.
الطاقة تنبؤ أحمال وأعطال SCADA/عدادات/طقس انقطاع، فاقد، كلفة تشغيل.
النقل واللوجستيات توقع ازدحام/مسار/طلب GPS، بوابات، شحن زمن/كلفة/موثوقية.
المصارف مكافحة احتيال/خدمة/ائتمان مساعد معاملات وهوية وبيانات ائتمان خسائر احتيال/زمن/عدالة.
الاتصالات توقع حركة وسعة شبكة وخلايا وحركة جودة/ازدحام/استمرارية.
الصحة دعم تشخيص/جدولة/فرز بيانات صحية عالية الحساسية سلامة/دقة/زمن انتظار.

تجربة قطاع الاتصالات في الأربعين مثال جيد لأن المقياس موجود قبل التقنية: توقع الضغط وتحسين تخصيص الموارد. المنطق نفسه ينبغي أن يحكم بقية القطاعات. التمويل العام لا يدعم «استخدام AI» بل يدعم نتيجة إنتاجية قابلة للتحقق، ويفضل أن يتحمل المستفيد الخاص جزءًا متزايدًا من الكلفة عندما تثبت القيمة.

14. الذكاء الصناعي في التعليم والبحث

التعليم يواجه فرصة ومخاطرة متزامنتين. يمكن للذكاء التوليدي أن يساعد في التفسير والتغذية الراجعة والترجمة وبناء تمارين ودعم الباحث في البرمجة والبحث، لكنه قد يضعف التقييم إذا أصبح تسليم الناتج الآلي بديلًا عن التعلم، وقد يسرّب بيانات الطلبة أو يخلق معلومات مختلقة. إرشاد UNESCO للذكاء التوليدي في التعليم يدعو إلى نهج إنساني، حماية الخصوصية، التحقق التربوي، وتصميم مناسب للعمر والسياق.20

14.1 قاعدة التعليم: AI literacy جزء من المنهج، لا أداة غش/حظر

• تحديث التقييم نحو الشرح والدفاع عن العمل والمشروعات والاختبارات التي تقيس الفهم، بدل مطاردة النص الآلي فقط.

• تحديد متى يسمح باستخدام AI وكيف يُفصح عنه؛ الفرق بين المساعدة والانتحال.

• عدم إدخال بيانات شخصية/درجات/ملفات صحية أو نفسية إلى خدمة عامة غير معتمدة.

• تطوير مساعدين مؤسسيين مرتبطين بمحتوى موثق ومناهج، مع سجلات وأدوار واضحة للمعلم.

• استخدام AI لدعم المعلم والباحث لا لاستبدال مسؤوليته المهنية في التقييم أو النشر.

• إدخال مهارات البيانات والنمذجة والتقييم والأمن والأخلاقيات عبر تخصصات غير الحاسوب أيضًا.

15. الذكاء الصناعي في الأمن: قدرة تحليلية تحت القانون

الباب الثالث حسم أن الأمن لا يساوي جمع بيانات أكثر، وأن المعلومة الاستخبارية لا تتحول تلقائيًا إلى دليل إدانة. ينطبق ذلك بقوة على AI. الاستخدام المشروع قد يشمل كشف شذوذ سيبراني، فرز بلاغات، تحليل لوجستي، دعم صور/خرائط، توقع حمل شبكات أو صيانة، وربط أنماط ليعرضها على محلل. لكنه يصبح عالي الخطورة عندما يقترح توقيفًا أو استخدام قوة أو مراقبة شخص أو يخلق «درجة خطر» غير قابلة للاعتراض.

شكل 4 — مصفوفة مفاهيمية للمخاطر. يرتفع العبء التنظيمي كلما ارتفع أثر القرار وكلما زادت سلطة النظام في اتخاذه دون تدخل بشري فعلي.

توصية UNESCO العالمية تؤكد حقوق الإنسان والكرامة والشفافية والعدالة والإشراف البشري، وتنص على بقاء المسؤولية الأخلاقية والقانونية قابلة للإسناد إلى أشخاص أو كيانات قانونية، وأن AI لا يستبدل المسؤولية البشرية النهائية. ويقدم الاتحاد الأوروبي مثالًا مقارنًا على التنظيم القائم على المخاطر، بما في ذلك قيود شديدة على بعض الاستخدامات البيومترية وإنفاذ القانون. لا تنقل الرؤية قانون الاتحاد، لكنها تنقل المبدأ: الخطر الأعلى يحتاج حواجز أعلى، وبعض الاستخدامات قد تستحق المنع لا «التحسين».2122

16. حوكمة المخاطر والمسؤولية البشرية

الحوكمة ليست «لجنة أخلاقيات» تراجع بعد التنفيذ. هي تصميم دورة حياة. NIST يقسم إدارة المخاطر إلى Govern وMap وMeasure وManage؛ وOECD يركز على حقوق الإنسان والشفافية وقابلية فهم/تحدي المخرجات والمتانة والأمن والمساءلة. الرؤية العراقية تستطيع توحيد هذه المبادئ في نظام حكومي واحد، ثم تخصيصه حسب القطاع.172324

16.1 أربع فئات مخاطر وطنية مقترحة

الفئة مثال المتطلبات
A — منخفض تلخيص، بحث داخلي، مساعدة صياغة لا تنشر تلقائيًا توثيق، خصوصية، مراجعة مستخدم، مراقبة كلفة.
B — متوسط تنبؤ تشغيل، فرز بلاغ/طلب، توصية غير ملزمة تقييم، baseline، مراقبة drift، مراجعة دورية.
C — عالٍ صحة، تعليم/قبول، توظيف، ائتمان، منافع، بنى حرجة AIA، اختبار مستقل، human oversight، سجل، تظلم، أمن مشدد.
D — محظور/استثنائي جدًا استخدامات تمس الكرامة/الحقوق أو تفوض قوة قسرية بلا ضابط حظر أو أساس تشريعي خاص وضمانات استثنائية؛ لا تُجاز بإجراء إداري عادي.

16.2 الحد الأدنى لتقييم أثر AI

• الغرض والبديل: لماذا AI ولماذا ليس حلًا أبسط؟

• المتأثرون والحقوق والآثار غير المقصودة المحتملة.

• مصادر البيانات، الجودة، التمثيل، الأساس القانوني، الاحتفاظ والوصول.

• النموذج/المزود والإصدار والحدود المعروفة ومكان المعالجة.

• القياس قبل التشغيل، مجموعات الاختبار والعتبات وحالات الفشل الحرجة.

• مستوى التدخل البشري: من يستطيع التجاوز/الإيقاف ومتى؟

• التفسير/الإفصاح والتظلم حسب السياق.

• الأمن وred-team وسلسلة التوريد والتحديث.

• خطة مراقبة وincident response وrollback/decommission.

• مراجعة دورية بعد تغير النموذج أو البيانات أو الغرض.

17. الشراء الحكومي والاعتماد على المورد

أكبر خطر عملي قد لا يكون «احتكار الشرائح» بل عقد شراء سيئ: مزود يملك prompts، أو لا يسمح بتصدير embeddings، أو يغير النموذج بلا إشعار، أو لا يعطي logs، أو يجعل كلفة egress مرتفعة، أو يحتفظ بالبيانات للتدريب، أو يغلق API. لذلك تصبح المشتريات أداة سيادة.

البند التعاقدي المطلوب
ملكية البيانات بيانات الجهة ومدخلاتها ومخرجاتها لا تنتقل ملكيتها للمزود بسبب الخدمة.
استخدام البيانات للتدريب ممنوع افتراضيًا للبيانات الحكومية إلا موافقة واضحة وأساس قانوني وغرض.
قابلية النقل صيغة تصدير للبيانات والسجلات والتكوينات والمخرجات؛ خطة exit واختبار دوري.
الموديل والإصدار تعريف الإصدار وإشعار تغيير يؤثر في الأداء؛ خيار pinning حيث يلزم.
السجلات والتدقيق logs كافية للحوادث والقرارات والقياس مع حدود الخصوصية.
الأمن إفصاح ضوابط، sub-processors، incident notification، إدارة مفاتيح.
SLA توافر/زمن/دعم متناسب مع خطورة الوظيفة.
التقييم حق الجهة في اختبار الأداء والأمن والانحياز ضمن شروط متفق عليها.
الخروج مساعدة انتقال، حذف موثق، مدد ورسوم خروج معلومة.
التكلفة قياس total cost: token/GPU/storage/network/egress/support لا سعر الاشتراك فقط.

قاعدة buy/build: لا تبني الدولة نموذجًا لأنها تستطيع، ولا تشتري خدمة لأنها أرخص اليوم. تقارن خمس سنوات من الكلفة والمخاطر والاعتماد والسرعة والمهارة. عند الحمل العام منخفض الحساسية قد يكون API تجاري أفضل؛ عند خدمة حرجة مستقرة قد يكون نموذج مفتوح مستضاف محليًا أفضل؛ وعند ميزة لغوية/قطاعية خاصة قد يكون التكييف المحلي هو نقطة القيمة.

18. الطاقة والتبريد والاستدامة

الحوسبة ليست ملف ICT فقط. تقرير IEA لعام 2025 يتوقع في السيناريو الأساسي أن يتجاوز استهلاك مراكز البيانات عالميًا الضعف تقريبًا من نحو 460 TWh في 2024 إلى نحو 945 TWh في 2030، مع نمو سريع تقوده الخوادم المسرّعة والذكاء الصناعي. الرقم عالمي وليس توقعًا للعراق، لكنه يثبت مبدأ تخطيط: الحوسبة والقدرة الكهربائية والتبريد لها آجال مختلفة ويجب تخطيطها معًا.25

شكل 5 — نمو الطلب العالمي على كهرباء مراكز البيانات وفق السيناريو الأساسي لوكالة الطاقة الدولية. يستخدم كمؤشر تخطيط عالمي، لا كتوقع لاستهلاك العراق.

العراق لا ينبغي أن يخصص كهرباء مدعومة بلا قياس لمراكز AI لمجرد «الاستراتيجية». كل مشروع حوسبة كبير يحتاج: موقع شبكة وكهرباء، تكلفة دورة حياة، PUE، تبريد وماء، مرونة، طاقة احتياطية، حرارة محيطة، قدرة على التوسع، وبدائل عند الانقطاع. عندما تكون الكهرباء قيدًا، قد يكون شراء حوسبة مرنة خارجيًا لبعض الأحمال أكثر سيادة اقتصاديًا من بناء أصل محلي متعطل.

19. الدروس المقارنة: ننقل الآلية لا الحجم

19.1 الهند: الحوسبة كخدمة مشتركة لا مخزون حكومي فقط

IndiaAI Mission أُقر في 2024 بسبعة/حزمة محاور تشمل الحوسبة، البيانات والنماذج، التطبيقات، المهارات، تمويل الشركات، والذكاء الآمن والموثوق. بدأ بهدف أكثر من 10,000 GPU ثم توسعت القدرة المعلنة لاحقًا، واستخدمت الحكومة empanelment لمزودي السحابة ومراكز البيانات لإتاحة الحوسبة للجامعات والشركات والجهات العامة. الدرس للعراق هو آلية تجميع الطلب وإتاحة الحوسبة بأسعار وحوكمة واضحة، لا تقليد عدد GPUs أو ميزانية الهند.26

19.2 الاتحاد الأوروبي: «مصنع AI» يجمع الحوسبة والبيانات والمواهب

AI Factories الأوروبية تربط مراكز الحوسبة الفائقة بالجامعات والشركات الصغيرة والصناعة والتمويل؛ وبحلول 2026 كان يجري نشر 19 مصنعًا و13 هوائيًا إقليميًا. الدرس أن GPU وحدها لا تنتج منظومة؛ نقطة الوصول الناجحة تجمع الحوسبة والدعم والبيانات والمواهب وحالات التطبيق. العراق يحتاج نسخة أصغر موزعة تربط الجامعات والشركات والوزارات بدل مركز تقني منعزل.27

19.3 سنغافورة: فصل المواهب وتحديث الاستراتيجية مع تغير السوق

NAIS 2.0 فصلت بين نشاط الصناعة والحكومة والبحث، الناس والمجتمعات، والبنية والبيئة؛ واستهدفت توسيع practitioners، ثم أنشأت في 2026 مجلس AI وحدثت الأولويات باتجاه قدرات واسعة وكفاءة الموارد وإتاحة الحوسبة الخضراء. الدرس هو الحوكمة الدورية والتقسيم الوظيفي، لا نقل مؤسسات دولة صغيرة عالية الدخل كما هي.1819

19.4 المعايير الدولية: مخاطر متناسبة ودورة حياة

UNESCO وNIST وOECD تتقاطع عند مبادئ يمكن للعراق تحويلها إلى إجراءات: حقوق وكرامة وإشراف بشري، سياق استخدام واضح، قياس ومراقبة طوال دورة الحياة، شفافية ملائمة، متانة وأمن، ومسؤولية قابلة للإسناد. التنظيم الجيد لا يفرض الشدة نفسها على مساعد تحرير وعلى نظام يؤثر في حق أو سلامة؛ إنه يزيد العبء مع الخطر.

التجربة الآلية القابلة للنقل ما لا يُنقل
الهند تجميع/إتاحة compute عبر مزودين + منصة بيانات/نماذج + مهارات + safe AI حجم التمويل وGPU targets.
الاتحاد الأوروبي ربط compute بمراكز خبرة وجامعات وSMEs وحالات قطاعية بنية EuroHPC وحجم الاتحاد.
سنغافورة تصنيف المواهب، مجلس قيادة، تحديث سريع، compute + sustainability أرقام العمالة والقدرة لدولة مختلفة الحجم.
NIST/OECD/UNESCO حوكمة قائمة على المخاطر ودورة حياة وحقوق وتقييم تحويل الأدلة الإرشادية إلى قانون آلي بلا تكييف.

20. صورة عراق 2045: ماذا تعني «قدرة AI وطنية»؟

في 2045 لا يكون النجاح أن العراق «يمتلك نموذجًا». النجاح أن تستطيع وزارة أو جامعة أو شركة أن تنتقل من مشكلة إلى نظام AI موثوق عبر مسار معلوم؛ أن تحصل على حوسبة خلال وقت وكلفة يمكن توقعهما؛ أن تجد بيانات وأصولًا لغوية واختبارات؛ أن توظف فريقًا مؤهلًا أو مزودًا بعقد قابل للخروج؛ أن تخضع الأنظمة عالية الأثر لتقييم مستقل؛ وأن يستطيع المواطن معرفة متى أثر النظام في حقه والطعن عندما يستوجب القانون ذلك.

البعد حالة 2045 المستهدفة
الحوكمة استراتيجية دورية، سجل أنظمة، تصنيف مخاطر، AIA، مسؤولية وتظلم حيث يلزم.
الحوسبة سوق/منصة مشتركة متعددة المزودين + عقد حرجة + قياس GPU-hours والكلفة والاستخدام.
البيانات/اللغة corpora وbenchmarks عراقية موثقة، سياسات وصول وتراخيص، أدوات تقييم.
المواهب سوق مهن واضح من literacy إلى researcher/assurance، مع مسارات جامعية ومهنية متصلة بالطلب.
الدولة محفظة AI تُقاس بنتائج الخدمة والإنتاجية لا بعدد pilots.
الاقتصاد AI داخل الصناعة والزراعة والطاقة والتمويل والخدمات كمحرك إنتاجية وصادرات.
التعليم AI literacy واستخدام مسؤول، مناهج ومختبرات وتقييمات تتكيف مع الأدوات.
الأمن تحليل ودعم قرار تحت القانون، مع حظر/قيود على تفويض القوة والحقوق.
السيادة قابلية نقل وتدقيق واستبدال وخروج؛ الاعتماد الخارجي مُدار لا مُنكر.

21. مراحل التحول 2027–2045

شكل 6 — مراحل بناء القدرة الوطنية للذكاء الصناعي حتى 2045. المراحل تراكمية؛ لا يُؤجل الاستخدام إلى اكتمال البنية، لكن لا يُعمم قبل القياس.
المرحلة الأولوية بوابة الانتقال
2027–2030 — التأسيس اعتماد استراتيجية قابلة للتحديث؛ سجل AI؛ تصنيف مخاطر؛ جرد compute/skills؛ أول منصة حوسبة مشتركة؛ benchmarks عراقية؛ 10–15 حالة استخدام مضبوطة عالية القيمة. نشر baseline؛ كل نظام عام in-scope مسجل؛ تشغيل shared compute أولي؛ إثبات أثر للدفعة الأولى.
2031–2035 — التوسع توسيع compute وفق الاستخدام؛ مراكز تقييم قطاعية؛ MLOps حكومي؛ AI literacy واسعة؛ دمج حالات ناجحة في الخدمات والقطاعات. أغلب الإنفاق ينتقل من pilots إلى أنظمة ذات نتيجة مقاسة؛ قابلية نقل واختبار سنوي.
2036–2040 — التوطين الذكي نماذج/أصول لغوية وقطاعية متقدمة؛ كفاءة طاقة؛ شركات تصدّر أدوات وخدمات؛ بحث تطبيقي عميق. قيمة محلية وملكية فكرية/صادرات AI مثبتة؛ تخفيض الاعتماديات الحرجة.
2041–2045 — النضج AI بنية عادية للدولة والاقتصاد؛ مراجعة مستقلة؛ تحديث مستمر؛ قدرات إقليمية مختارة. النتائج/الحقوق/الأمن تتحسن مع بقاء الكلفة والمخاطر تحت حدود معلنة.

22. لوحة المؤشرات والمستهدفات

المستهدفات التالية التزامات سياساتية مقترحة، وليست تنبؤات. عندما لا يوجد خط أساس منشور، يكون مستهدف 2027–2028 هو إنشاء القياس؛ لا نخترع رقم 2026 لتجميل الجدول.

المؤشر خط الأساس 2030 2035 2040 2045 ملاحظة القياس
المؤسسات الحكومية المشمولة التي تملك خطة AI readiness 19/64 = 29.7% (2026) 100% in-scope 100% 100% 100% تتغير المقامات مع تعريف الجهات.
حالة الاستراتيجية الوطنية 40% إعداد (2026) معتمدة + تحديث سنوي مراجعة كل ≤2 سنة مستمرة مستمرة لا يُقاس النجاح بنسبة إنجاز الوثيقة بعد الاعتماد.
الأنظمة العامة AI المسجلة في السجل الوطني لا خط أساس 100% in-scope 100% 100% 100% استثناءات أمنية تسجل داخليًا.
الأنظمة عالية المخاطر مع AIA واختبار مستقل لا خط أساس 100% الجديدة 100% 100% 100% يشمل مراجعة بعد تغير جوهري.
جرد الحوسبة العامة/البحثية in-scope غير منشور 100% جرد 2028 تحديث ربع/سنوي مستمر مستمر سعة/استخدام/كلفة لا أسرار تشغيلية.
استخدام منصة compute المشتركة غير موجود كخط أساس موحد تشغيل + baseline ≥70% موارد مشتراة مستغلة ضمن حدود كفاءة تحسين حسب الطلب تحسين لا هدف GPU عددي جامد.
الأحمال القابلة للنقل بين ≥2 مزود/بيئة عند الحاجة لا خط أساس ≥60% الجديدة ≥80% ≥90% ≥95% يستثنى ما له مبرر معماري موثق.
benchmark لغوي/عراقي وقطاعي لا baseline وطني موحد إطلاق 2029 تحديث سنوي تحديث تحديث يشمل عربية/عراقية ومجالات عامة.
حالات الاستخدام الحكومية المتوسعة التي تثبت تحسنًا مقابل baseline لا خط أساس ≥60% من الحالات التي تجاوزت pilot ≥70% ≥75% ≥80% الباقي يُوقف أو يعاد تصميمه.
العقود الجديدة عالية القيمة ذات شروط portability/exit/data rights لا خط أساس 100% من 2030 100% 100% 100% تدقيق عينة سنوي.
أدوار AI المهنية التي لها قياس طلب/عرض وطني لا خط أساس تصنيف + baseline 2028 تحديث سنوي تحديث تحديث يستخدم لتحديد أعداد التدريب.
برامج AI العامة التي تنشر تكلفة تشغيل سنوية/وحدة نتيجة لا خط أساس ≥80% 100% 100% 100% منع تجمّل ROI بإخفاء compute/API costs.

لا يوضع ترتيب Oxford Government AI Readiness Index هدفًا رقميًا، رغم فائدته المقارنة، لأن منهجية 2025 تغيرت جوهريًا عن 2024 وتوسع السؤال من استخدام الحكومة إلى دورها كمشترٍ ومُمكّن ومنظم مع أعمدة للحوسبة والبنية والبيانات والحوكمة والتبني والمهارات والسلامة. تستخدم الرؤية أبعاده كقائمة فحص خارجية لا كسلم دعائي للترتيب.28

23. حزمة البرامج التنفيذية

البرنامج القيادة المقترحة المخرج الكلفة
AI-01 — نظام الجاهزية والسجل الوطني المركز الوطني + مجلس الوزراء/التخطيط بطاقة جاهزية، سجل، تصنيف مخاطر، خطة مؤسسية، لوحة تقدم. منخفض–متوسط
AI-02 — جرد الحوسبة والطلب المركز الوطني + الاتصالات/CMC + التعليم العالي + الجهات جرد سعة/استخدام/طلب + توقع 3–5 سنوات + قرار buy/build/cloud. منخفض
AI-03 — عراق للحوسبة المشتركة AI Compute Commons تشغيل مهني متعدد الجهات/المزودين بوابة وصول، حصص، محاسبة، catalog، عقد محلية/سحابة متعددة. مرتفع مرحليًا
AI-04 — أصول اللغة العراقية ومنصة سومر المركز الوطني + الجامعات + الثقافة/الجهات المالكة للمحتوى corpus موثق، benchmarks، RAG، models adapted، تقييم قرار foundation model. متوسط–مرتفع مرحليًا
AI-05 — مختبر تقييم وضمان AI شبكة مستقلة تقنيًا بقيادة وطنية benchmarks، red-team، تقييمات high-risk، أدلة اختبار واعتماد مختبرات. متوسط
AI-06 — سُلّم المواهب ومرصد المهن التعليم العالي + التخطيط/العمل + القطاع الخاص تصنيف مهن، baseline طلب/عرض، مناهج، scholarships/apprenticeships، assurance track. متوسط
AI-07 — محفظة AI الحكومية كل وزارة مالك نتيجة + مركز/وحدة تسليم بوابة مشاريع، pilots بمقارنة، وقف الفاشل، تعميم الناجح. منخفض–متوسط ثم تشغيلي
AI-08 — مختبرات AI القطاعية الصناعة/الزراعة/الطاقة/الصحة/النقل/التمويل مشكلات إنتاجية + بيانات + شركات/جامعات + مقياس أثر. متوسط
AI-09 — معيار شراء AI والسيادة التعاقدية مجلس الوزراء/المالية/العقود + CMC/الأمن السيبراني data rights، portability، versioning، logs، exit، security، TCO. منخفض
AI-10 — برنامج طاقة وحوسبة مراكز البيانات الكهرباء + الاتصالات/CMC + الاستثمار/القطاع الخاص خريطة مواقع، قدرة شبكة، تبريد، PUE، resilience، ربط توسع compute بالطاقة. مرتفع استثماري

24. مصفوفة التنفيذ والتمويل

الزمن الأولوية التمويل الضابط
2027 السجل/الجاهزية + جرد compute/skills موازنة تشغيل + دعم فني قرار حكومي ومعايير موحدة؛ لا مشتريات واسعة قبل الجرد.
2027–2028 مختبر تقييم + 10–15 حالة حكومية/قطاعية موازنات الجهات + بحث تطبيقي pilot بbaseline وبوابة go/no-go.
2028–2030 Compute Commons — مرحلة أولى شراء/استئجار capacity + PPP/Cloud frameworks متعدد المزودين؛ قياس utilization/TCO؛ عقد حرجة فقط عند مبرر.
2028–2031 Corpus/benchmarks/Sumer + talent observatory بحث/تعليم/شراكات + تعاقدات بيانات مشروعة حقوق IP/data؛ نشر benchmark؛ مراجعة build-vs-adapt.
2031–2035 توسيع التطبيقات الناجحة وMLOps مشترك تحويل من pilot budgets إلى تشغيل عادي تكلفة لكل نتيجة + سجلات + incident/rollback.
2031–2040 حوسبة وطاقة ومراكز بيانات توسعية حسب الطلب خاص + استثمار + عقود خدمة + أصول حرجة محددة بوابات طلب وطاقة؛ لا capacity لمجرد الهدف العددي.
2036–2045 قدرات قطاعية/نماذج متقدمة وصادرات خاص غالبًا + بحث تنافسي + مشتريات ابتكار دعم مشروط بملكية/مهارات/صادرات/أثر؛ sunset.

لا يضع الفصل كلفة وطنية إجمالية للحوسبة أو عدد وحدات GPU حتى يكتمل جرد 2027–2028. الكلفة تتغير بسرعة، وأسعار/كفاءة العتاد تتحسن بوتيرة عالية وفق AI Index؛ تثبيت رقم مشتريات لعشرين عامًا سيكون هندسة سيئة لا طموحًا. التمويل يصبح مرحليًا: سعة أولية مرتبطة بأحمال مثبتة، ثم توسع عند بلوغ عتبات استخدام وطلب وطاقة.16

25. المخاطر والضمانات

الخطر الاحتمال الأثر الضمان/التخفيف
شراء GPU قبل وجود أحمال مرتفع مرتفع جرد وتوقع طلب؛ شراء مرحلي؛ utilization gate؛ سحابة عند الحمل المتقطع.
انغلاق على مزود/سحابة مرتفع مرتفع portability، open formats، exit tests، multi-provider حيث يبرر.
تسرب بيانات حكومية للنماذج العامة مرتفع مرتفع سياسة بيانات ومزودين، DLP، عقود no-training، تصنيف معلومات.
هلوسة أو قرار خاطئ مرتفع متوسط–كارثي حسب الحالة RAG/source, evaluation, human oversight, fallback، حدود استخدام.
انحياز وتمييز متوسط مرتفع اختبارات بحسب الفئات حيث ينطبق، AIA، تظلم، مراجعة بيانات.
مراقبة جماعية/توسع أمني متوسط كارثي حقوقيًا غرض وقانون وضرورة وتناسب؛ منع تفويض القوة؛ رقابة مستقلة.
اعتماد على «نموذج وطني» واحد متوسط مرتفع portfolio ونماذج متعددة؛ benchmarks؛ modular architecture.
توسع تعليمي بلا جودة مرتفع متوسط قياس مهن وخريجين وتوظيف ومشروعات عملية؛ اعتماد مناهج/مختبرات.
فجوة طاقة/تبريد متوسط مرتفع تخطيط شبكة وموقع وPUE/تبريد؛ تحميل TCO؛ توزيع جغرافي.
مشاريع AI لا تغير نتيجة مرتفع مرتفع ماليًا baseline + بوابة go/no-go + نشر فشل/تعلم + وقف التمويل.
تنظيم يخنق الابتكار متوسط مرتفع risk-based, sandbox, consultation, thresholds؛ تحديث دوري.
تنظيم ضعيف يحول الضرر للمواطن متوسط مرتفع سجل، AIA، توثيق، حقوق تظلم، مسؤولية واضحة، عقوبات متناسبة.
هجرة المواهب مرتفع مرتفع مشروعات ذات قيمة، مسار مهني وأجور/بحث تنافسي، شبكات شتات وعمل عن بعد.

26. ما الذي لا نفعله؟

• لا نجعل تدريب أكبر نموذج لغوي هدفًا وطنيًا منفردًا؛ نبني اللغة والبيانات والاختبارات وحالات الاستخدام أولًا.

• لا نعلن رقم GPUs هدفًا استراتيجيًا قبل جرد الحمل، ولا نشتري قدرة لا نعرف كيف ستُستخدم أو تُشغل.

• لا نخزن كل البيانات داخل العراق بوصفه تعريفًا وحيدًا للسيادة، ولا نرسل كل شيء للسحابة بوصفها أرخص دائمًا.

• لا نطلب من كل وزارة مشروع AI؛ نطلب منها مشكلة وbaseline، ويُستخدم AI فقط إذا كان أفضل من البديل.

• لا نحول كل تنبؤ أو score إلى قرار، ولا نجعل الإنسان ختمًا شكليًا على مخرج آلي.

• لا نستخدم AI لخلق مراقبة سياسية مفتوحة أو تصنيف مواطنين على الولاء أو الرأي.

• لا نساوي كلية AI أو دورة تدريبية بممارس إنتاجي؛ الكفاءة تُثبت بالمشروع والمهارة والعمل.

• لا ننسخ EU AI Act أو NIST أو استراتيجية دولة أخرى كنص عراقي؛ ننقل الآلية ونوائمها مع الدستور والقانون والواقع.

• لا نمنح مزودًا خارجيًا ملكية البيانات أو الحق في تدريب نموذجه عليها تلقائيًا مقابل «خدمة مجانية».

• لا نربط الدولة بموديل واحد أو مزود واحد أو صيغة مغلقة عندما يكون الانغلاق خطرًا غير مبرر.

• لا نعد «الذكاء الصناعي» علاجًا لبيانات رديئة أو إجراء حكومي سيئ؛ قد يسرّع الخطأ بدل إصلاحه.

• لا نخفي كلفة الطاقة والسحابة والتراخيص والشبكة والدعم عند حساب جدوى AI.

27. الخاتمة والجسر إلى البنية الرقمية العامة

الذكاء الصناعي سيصبح خلال أفق الرؤية طبقة عادية داخل الدولة والاقتصاد مثل قواعد البيانات والاتصالات، لكن ذلك لا يعني أنه يجب أن يصبح غاية مستقلة. القوة الوطنية تظهر عندما يستطيع العراق اختيار التقنية المناسبة، الوصول إلى الحوسبة، بناء وتوظيف المهارات، تشغيل النموذج تحت مسؤولية واضحة، قياس أثره، تغييره أو إيقافه، وحماية الحقوق والاستمرارية. التقنية التي لا يمكن قياس فائدتها أو تدقيق ضررها ليست «قدرة» مهما كان اسمها متقدمًا.

الفصل التالي: البنية الرقمية العامة

هذا الفصل يبني فوق البحث والابتكار طبقة AI والحوسبة، لكنه يترك سؤالًا تشغيليًا للفصل التالي: ما المنصات الرقمية العامة التي تسمح لكل هذه القدرات أن تعمل مع المواطن والشركة عبر الدولة؟ هنا يدخل V3-D06-C05: الهوية الرقمية، المدفوعات، الخدمات الحكومية الرقمية، وتقليل الاحتكاك عبر بنية مشتركة. AI من دون هذه السكك سيبقى تطبيقات منفردة؛ والبنية الرقمية العامة من دون حكم AI ستخلق بيانات وخدمات يمكن إساءة أتمتتها. يجب أن يتحرك المساران متصلين.

الحواشي والمراجع

الحواشي التوثيقية

  1. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، «الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي والروبوتات الذكية 2026–2050»، 18 حزيران 2026. أعلنت نسخة أولية وركائز المهارات والبنية والصناعة والحوكمة ومراحل 2026–2030 و2030–2040 و2040–2050، مع استمرار التنضيج قبل الإقرار النهائي. ↩
  2. وزارة العدل العراقية، العدد 4847 من الوقائع العراقية، 10 تشرين الثاني 2025، تعليمات تشكيلات مكتب رئيس مجلس الوزراء ومهامها رقم (1) لسنة 2025؛ والمركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، أقسام المركز، آخر اطلاع 7 تشرين الأول 2026. ↩
  3. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، «مراحل إعداد الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي في العراق»، 2026: نتائج قياس 64 مؤسسة، 19 فقط لديها خطط واضحة لرفع الجاهزية؛ ومؤشر إنجاز الاستراتيجية 40% في 2026. ↩
  4. وكالة الأنباء العراقية، «أبو كلل: خدمة 5G ستدخل في العام 2027»، 13 تموز 2026. الإعلان هدف تنظيمي/تنفيذي مستقبلي وليس خط أساس خدمة قائمة. ↩
  5. ITU DataHub, Population coverage by mobile network technology, Iraq 2024: at least LTE/WiMAX 98.5%; at least 3G 99.2%. تغطية سكانية وليست قياس سرعة أو جودة خدمة. ↩
  6. World Bank Data, Iraq, Individuals using the Internet (% of population), source ITU: 81.47% in 2024 (display rounded to 81 on country page). ↩
  7. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، صفحة الأخبار، إعلان «منصة سومر لبناء أول نموذج لغوي عراقي كبير»، 20 تموز 2026. يستخدم الفصل الإعلان كحالة مبادرة ولا يفترض اكتمال النموذج أو نشر منهجيته. ↩
  8. وزارة التخطيط العراقية، «وزارة التخطيط تناقش استراتيجية الذكاء الاصطناعي»، 26 نيسان 2026: مناقشة Iraq LLM وبنية تشمل خوادم مادية محلية وخوادم سحابية، مع تأكيد أهداف قابلة للقياس ومتسقة مع واقع العراق. ↩
  9. هيأة الإعلام والاتصالات، مصادقة مجلس المفوضين على لائحة تنظيم خدمات مراكز البيانات في العراق، 14 نيسان 2026؛ وصفحة لوائح تكنولوجيا المعلومات التي تنشر اللائحة بتاريخ 20 تموز 2026. ↩
  10. هيأة الإعلام والاتصالات، «طرح مسودة اللائحة التنظيمية لخدمات الذكاء الاصطناعي في جمهورية العراق للاستشارة العامة»، 23 أيلول 2026، مدة الاستشارة 30 يومًا. عند تجميد الفصل هي مسودة للاستشارة وليست قانونًا نافذًا. ↩
  11. هيأة الإعلام والاتصالات، 2 آب 2026: استخدام شركات الهاتف أداة AI/تعلم آلي للتنبؤ بالترافيك والطلب في الزيارة الأربعينية اعتمادًا على بيانات أكثر من 6,400 برج وآلاف الخلايا. ↩
  12. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، المبادرات، 2026: برامج نوادي الروبوت والذكاء الاصطناعي، برنامج سنة بأربعة محاور، وبرنامج 9 أشهر للخريجين وطلبة المراحل الأخيرة؛ تستخدم كأمثلة برامج لا تعداد وطني للمواهب. ↩
  13. وزارة التعليم العالي والبحث العلمي/البوابة الإلكترونية، 2026: التقديم إلى كلية الذكاء الاصطناعي في جامعة بغداد بأقسام التطبيقات الهندسية والتطبيقات الطبية الحيوية والبيانات الضخمة. ↩
  14. وزارة التعليم العالي والبحث العلمي، 8 حزيران 2026: المصادقة على نوادي هندسة الذكاء الاصطناعي في خمس جامعات بعد استحداث عشر كليات للذكاء الاصطناعي، مع ذكر جامعات أخرى قيد استكمال المتطلبات. ↩
  15. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، أقسام المركز، 2026: تطبيقات AI/بحوث تطبيقية وابتكار/نوادٍ، وإدارة استراتيجية/تخطيط وتنفيذ/سياسات وأخلاقيات/ملكية فكرية، إلى جانب الوظائف الإدارية والقانونية. ↩
  16. Stanford HAI, AI Index Report 2025, Research and Development: cost for inference at GPT-3.5-equivalent MMLU fell from $20 per million tokens (Nov 2022) to $0.07 (Oct 2024), over 280-fold; ML hardware performance reported ~43% annual growth, price-performance improvement ~30%/yr and energy efficiency ~40%/yr. ↩
  17. NIST AI Risk Management Framework 1.0 / AI RMF Core and Playbook: four functions Govern, Map, Measure, Manage; risk measurement/testing and monitoring throughout lifecycle. NIST notes the RMF is voluntary and context-specific. ↩
  18. Smart Nation Singapore / MDDI, Update to National AI Strategy, May–Sep 2026: National AI Council established Feb 2026; refreshed priorities include broad AI capabilities, ecosystem integration, resource-efficient AI and sufficient compute access with sustainability. ↩
  19. Singapore Ministry of Digital Development and Information, launch of National AI Strategy 2.0, Dec 2023: talent categories Creators, Practitioners, Users; goal to more than triple AI practitioners to 15,000. Used as a classification mechanism, not a target for Iraq. ↩
  20. UNESCO, Guidance for Generative AI in Education and Research, 2023, updated Jan 2026: human-centred approach, privacy protection, age-appropriate use, ethical validation and pedagogical design. ↩
  21. European Commission, AI Act official policy page, current 2026: risk-based framework, prohibited practices and high-risk uses affecting health, safety or fundamental rights. Used as a comparator, not as Iraqi law. ↩
  22. UNESCO, Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, adopted 23 Nov 2021 and applicable across UNESCO member states: human rights and dignity, transparency, fairness, privacy and human oversight; ultimate human responsibility cannot be replaced by AI. ↩
  23. OECD.AI, principles on human-centred values, transparency and robustness: safeguards for human agency/oversight, meaningful information enabling challenge of outputs, traceability and lifecycle risk management. ↩
  24. OECD.AI, OECD AI Principles, initially 2019 and updated May 2024: trustworthy innovative AI respecting human rights; transparency/explainability, robustness/security/safety and accountability. ↩
  25. International Energy Agency, Energy and AI, 2025: global data-centre electricity consumption around 460 TWh in 2024 and projected around 945 TWh by 2030 in base case; scenario is global and not a forecast for Iraq. ↩
  26. Government of India, Press Information Bureau, IndiaAI Mission, approved March 2024: ₹10,371.92 crore, public compute initially >10,000 GPUs, datasets/models, applications, skills, startup financing and Safe & Trusted AI; later implementation expanded compute. Mechanism only is compared. ↩
  27. European Commission, AI Factories, current 2026: AI Factories bring together compute, data and talent, linking supercomputing centres, universities, SMEs, industry and finance; 19 AI Factories and 13 Antennas reported in deployment/operation. ↩
  28. Oxford Insights, Government AI Readiness Index 2025: assesses 195 governments and updated methodology to reflect government roles as buyer, enabler and regulator, with pillars including policy, compute, infrastructure, data, governance, government adoption, human capital, sector maturity, diffusion, transition and safety. Methodology update means direct year-on-year comparison should be treated cautiously. ↩

المراجع الأساسية

  1. وزارة العدل العراقية، جريدة الوقائع العراقية العدد 4847، تعليمات تشكيلات مكتب رئيس مجلس الوزراء ومهامها رقم (1) لسنة 2025: الرابط الأصلي .
  2. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، «مراحل إعداد الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي في العراق»، 2026: الرابط الأصلي .
  3. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، «الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي والروبوتات الذكية 2026–2050»، 18 حزيران 2026: الرابط الأصلي .
  4. وزارة التخطيط العراقية، «وزارة التخطيط تناقش استراتيجية الذكاء الاصطناعي»، 26 نيسان 2026: الرابط الأصلي .
  5. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، أقسام المركز: الرابط الأصلي .
  6. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، المبادرات/نوادي الروبوت والذكاء الاصطناعي: الرابط الأصلي .
  7. المركز الوطني العراقي للذكاء الاصطناعي، صفحة الأخبار — إعلان منصة سومر، 20 تموز 2026: الرابط الأصلي .
  8. هيأة الإعلام والاتصالات، لائحة تنظيم خدمات مراكز البيانات في العراق، 20 تموز 2026: الرابط الأصلي .
  9. هيأة الإعلام والاتصالات، مصادقة مجلس المفوضين على لائحة مراكز البيانات، 14 نيسان 2026: الرابط الأصلي .
  10. هيأة الإعلام والاتصالات، طرح مسودة اللائحة التنظيمية لخدمات الذكاء الاصطناعي للاستشارة العامة، 23 أيلول 2026: الرابط الأصلي .
  11. هيأة الإعلام والاتصالات، استخدام AI للتنبؤ بحركة الاتصالات في الزيارات المليونية، 2 آب 2026: الرابط الأصلي .
  12. وزارة التعليم العالي والبحث العلمي، استحداث نوادي هندسة الذكاء الاصطناعي وخبر إنشاء عشر كليات AI، 8 حزيران 2026: الرابط الأصلي .
  13. وزارة التعليم العالي، التقديم إلى كلية الذكاء الاصطناعي في جامعة بغداد، 15 أيلول 2026: الرابط الأصلي .
  14. World Bank, Iraq Data — Individuals using the Internet (ITU source), 81.47% in 2024: الرابط الأصلي .
  15. ITU DataHub, Iraq mobile network population coverage — LTE/WiMAX 98.5% and 3G 99.2%, 2024: الرابط الأصلي .
  16. وكالة الأنباء العراقية، إعلان هيأة الإعلام والاتصالات أن 5G سيطلق في 2027، 13 تموز 2026: الرابط الأصلي .
  17. Oxford Insights, Government AI Readiness Index 2025 and methodology: الرابط الأصلي .
  18. NIST, Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0 and Playbook: الرابط الأصلي .
  19. NIST, Generative AI Profile, NIST AI 600-1, 2024: الرابط الأصلي .
  20. UNESCO, Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, adopted 2021: الرابط الأصلي .
  21. UNESCO, Guidance for Generative AI in Education and Research, 2023/updated 2026: الرابط الأصلي .
  22. OECD.AI, OECD AI Principles, updated May 2024: الرابط الأصلي .
  23. European Commission, AI Act — risk-based regulatory framework: الرابط الأصلي .
  24. Government of India, IndiaAI Mission — compute, datasets/models, applications, skills, startup financing, Safe & Trusted AI: الرابط الأصلي .
  25. European Commission, AI Factories: الرابط الأصلي .
  26. Smart Nation Singapore, National AI Strategy and 2026 update: الرابط الأصلي .
  27. Singapore MDDI, Update to National AI Strategy, 20 May 2026: الرابط الأصلي .
  28. International Energy Agency, Energy and AI, 2025: الرابط الأصلي .
  29. Stanford HAI, AI Index Report 2025 — Research and Development chapter: الرابط الأصلي .

فجوات البيانات التي يجب إغلاقها

الفجوة لماذا تهم؟ آلية الإغلاق المقترحة
جرد compute الوطني لا يمكن تسعير الحاجة أو اختيار buy/build/cloud. جرد سعة/نوع/استخدام/طاقة in-scope مع تصنيف السرية.
طلب الحوسبة 3–5 سنوات الشراء قد يسبق الطلب أو يتأخر عنه. استبيان workloads + pipeline حكومي/جامعي/خاص.
مهن AI والطلب/العرض لا توجد أعداد موثقة للممارسين والأدوار. مرصد مهن مع مسح شركات/جامعات/حكومة.
سجل حالات AI الحكومية لا نعرف عدد/نوع/مخاطر الأنظمة الفعلية. سجل وطني داخلي/علني جزئي.
تكلفة AI الحكومية يُخفى API/Cloud/GPU/support في بنود مختلفة. TCO template وربطه بكل مشروع.
جودة اللغة العراقية/العربية لا يوجد benchmark وطني معلن متعدد القطاعات. مجموعة اختبار عامة ومحكومة ومحدثة.
استخدام/سعة مراكز البيانات وجود اللائحة لا يثبت القدرة الفعلية. CMC/القطاع: مؤشرات مجمعة للسعة والتوافر والطاقة.
مؤشرات عدالة/أثر للأنظمة عالية المخاطر لا يمكن اكتشاف تفاوت الأثر. AIA + قياس فئات مناسب قانونيًا ومنهجيًا.
كفاءة الطاقة للحوسبة لا يوجد baseline PUE/طاقة AI وطني منشور. إبلاغ مجمع للمراكز الكبيرة + تخطيط كهرباء.
الاعتماديات والمزودون لا توجد خريطة vendor concentration وطنية. تحليل عقود/سحابة/نماذج in-scope واختبارات خروج.
رؤية العراق 2045 · الباب السادس · الفصل الرابعإعداد: علي زويد

عم تبحث؟

ابحث في المحتوى المنشور على الموقع.