مُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي (PUMA AI Creator): إحداث ثورة في تفاعل المعجبين والفن الرقمي باستخدام Google Cloud

Lisa Ernst · 25.01.2026 · Artificial Intelligence · 9 min

عادةً ما يكون قميص كرة القدم هو نهاية قصة التصميم: يقرر النادي والعلامة التجارية، ويتفاعل المشجعون، وتحدث المناقشة بعد الكشف. مع مُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي, ، عكست بوما هذا الترتيب. بدلاً من "هذه هي المجموعة"، سألت العلامة التجارية: أرنا ما ستصنعه بنفسك. لم تكن النتيجة مجرد خدعة تسويقية. لقد كان اختبارًا قابلاً للقياس وعلى نطاق واسع لما يبدو عليه الإبداع الذي يقوده المعجبون عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، والبنية التحتية السحابية، وميكانيكا اللعبة في تجربة واحدة.

المصدر: الرسم التوضيحي الخاص

PUMA (إحدى العلامات التجارية الرياضية الكبرى في العالم للأحذية والملابس والإكسسوارات.) partnered with Google Cloud لجلب مباشرة إلى نظامها البيئي الرقمي. ما جعل هذه المبادرة متميزة لم يكن أنها استخدمت الذكاء الاصطناعي، بل أنها استخدمت الذكاء الاصطناعي على مستوى البيع بالتجزئة: توليد الصور بسرعة كافية، وموثوقية كافية، وأمان كافٍ لخدمة جمهور عالمي ضخم دون تحويل التجربة إلى غرفة انتظار بطيئة ومعطلة فنيًا.

من الناحية العملية، كان هذا يعني الانتقال من السرد الثابت "العلامة التجارية تخبر / العميل يستمع" إلى حلقة تفاعلية حيث يقوم العملاء بالإبداع والتفاعل والتصويت — وتجمع العلامة التجارية إشارات تفاعل حقيقية على طول الطريق.

ملخص سريع: أبرز ميزات مُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي

• الوصول العالمي: شارك 54,000 مستخدم من 206 دول.
• إنشاء بكميات كبيرة: تم إنشاء 180,000 تصميم قميص.
• حلقة تعليقات المجتمع: تم تسجيل 1.7 مليون تقييم من المعجبين عبر التمرير/التصويت.
• الأساس السحابي: منصة Google Cloud Platform مع Google Kubernetes Engine ووحدات معالجة الرسومات Nvidia H100.
• مكاسب السرعة: انخفض وقت التوليد من حوالي 60 ثانية إلى حوالي 17 ثانية لأربع صور عالية الدقة.
• التحكم في التكلفة: تم استخدام 306 وحدات معالجة رسومات Nvidia خلال المرحلة المباشرة بدلاً من التقدير الأولي البالغ 600.
• محرك التخصيص: يُمكّن Imagen 2 على Vertex AI من عرض صور المنتجات التي تراعي المنطقة والسياق.
• التحسن التجاري: أدى المحتوى المخصص + التقسيم إلى تحسين نسبة النقر إلى الظهور (CTR) ومتوسط قيمة الطلب (AOV)؛ تشمل النتائج اللاحقة تحسينات قابلة للقياس (التفاصيل أدناه).

مُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي: ثورة تصميم يقودها المعجبون

قلب القصة هو PUMA AI Creator — مشروع إبداعي مشترك للمعجبين تم بناؤه حول مانشستر سيتي. بوما، بصفتها الشركة المصنعة الرسمية لمجموعات النادي، لم تكتفِ بعرض اتجاه تصميم جديد فحسب؛ بل دعت المعجبين لتوليد الاتجاه. كان الهدف طموحًا: إنشاء مسار نحو مفهوم قميص مصمم بمساعدة الذكاء الاصطناعي ويقوده المشجعون لمانشستر سيتي third kit (2026/27 season).

استمرت المرحلة المباشرة من December 9 to December 20, 2024. وخلال تلك الفترة، يمكن للمستخدمين التسجيل والبدء في إنتاج المفاهيم عبر أداة قائمة على المتصفح تجمع بين معاينة قميص ثلاثية الأبعاد والتوليد من النص إلى الصورة. كان القيد بسيطًا ولكنه مهم: موجه نصي لـ up to 300 characters. هذا الحد يفرض الوضوح — عدد أقل من "الموجهات الجديدة"، والمزيد من نية التصميم.

كيف عملت التجربة (خطوة بخطوة)

1. التسجيل على المنصة والحصول على 10 أرصدة تصميم.
2. كتابة موجه (بحد أقصى 300 حرف) وإنشاء مفاهيم القميص داخل تطبيق متصفح ثلاثي الأبعاد.
3. حفظ التصاميم في معرض وقائمة مختصرة للمفضلة.
4. تقديم ما يصل إلى تصميمين كمشاركات في المسابقة (فرصتان للتقديم لكل مستخدم).
5. التصويت والكسب : تقييم التصاميم الأخرى بالتمرير؛ every 10 votes فتح رصيدين إضافيين، مما يحافظ على استمرار المشاركة بعد إنفاق الأرصدة الأولية.
6. مكافأة المجتمعات : حصل مشجعو مانشستر سيتي ("Cityzens")، وأعضاء مجتمع DEEPOBJECTS.ai، وحاملو PUMA NFT على double credits, مما يجعل المجموعات الأكثر استثمارًا هي المبدعين الأكثر نشاطًا.

هذه الحلقة (إنشاء ← مشاركة ← تصويت ← كسب أرصدة ← إنشاء مرة أخرى) ليست عرضية. إنه محرك تفاعل كلاسيكي، ولكنه هنا مرتبط بواجهة خلفية للذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج. يوضح حجم الإخراج أنه نجح: 180,000 designs و 1.7 million ratings من 54,000 users في 206 countries — كل ذلك داخل 10-day مرحلة مباشرة.

نظر إيفان داشكوف (رئيس تقنيات التسويق الناشئة في بوما) إلى المبادرة على أنها دليل على أن بوما تريد أن تكون رائدة في مجال التكنولوجيا حتى عندما لا تكون هناك خطة راسخة. وهذه النقطة هي: لم يكن الأمر يتعلق بالقمصان فحسب — لقد كان اختبار إجهاد لـ "الذكاء الاصطناعي + التجارة + المجتمع" في العالم الحقيقي.

المصدر: sgieurope.com

صورة إيفان داشكوف بوما. تُظهر هذه الصورة رجلاً يرتدي سترة بوما، يبتسم، على خلفية ممر حديث. إنها تعد صورة نظيفة وطبيعية، تتماشى مع عبارة البحث "صورة إيفان داشكوف بوما". الصورة مضاءة جيدًا وخالية من أي تراكبات أو نصوص مشتتة للانتباه، مما يجعلها مناسبة لخانات صور المدونة المضمنة.

تحت الغطاء: Google Cloud والذكاء الاصطناعي التوليدي

الحملات الرائعة تموت بسبب مشاكل مملة: زمن الوصول، والتوسع، والتزامن، والتكاليف. إذا نقر الآلاف من المستخدمين على "توليد" وتعثر النظام، فسوف يختفي السحر. لجعل مُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي يبدو فوريًا (أو سريعًا بما فيه الكفاية على الأقل)، احتاجت بوما إلى بنية تحتية يمكنها التعامل مع الارتفاعات العالمية دون الانهيار في مهلات.

PUMA partnered with FTR كوكيلاً رئيسياً، Modern English لتطوير الواجهة الأمامية/الخلفية للتطبيق، و Slalom للواجهة الخلفية للذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية القابلة للتوسع. قامت Slalom بترحيل نسخة محلية من التطبيق — التي كانت تستخدم في الأصل ComfyUI + a Stable Diffusion image generation model — إلى نشر مُحزّم على Google Kubernetes Engine (GKE).

كانت إحدى القطع المعمارية الرئيسية هي نظام قائمة انتظار مخصص لفرز طلبات المستخدمين، وتخزينها مؤقتًا، وتسلسلها، ومصممًا لتحمل ما يصل إلى 50,000 incoming prompts. هذا النوع من التخزين المؤقت هو ما يحافظ على استقرار تجربة المستخدم عندما يكون الطلب فوضويًا.

عامل النجاح الثاني كان الأجهزة: Nvidia H100 GPUs. في 15 days before launch, النهائي، ركزت Slalom وفريق خبراء Google على اختناقات الأداء وتحسين وحدة معالجة الرسومات — وكانت النتيجة هائلة. انخفض وقت التوليد من حوالي 60 seconds إلى حوالي 17 seconds لـ four high-definition images.

لم تكن السرعة هي الفوز الوحيد. تحسنت الكفاءة أيضًا: خلال المرحلة المباشرة، عمل النظام على 306 Nvidia GPUs, بدلاً من التقدير الأولي البالغ 600. هذا الاختلاف مهم، لأن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي كثيفة استخدام وحدة معالجة الرسومات هي المكان الذي يمكن أن ترتفع فيه التكاليف بسرعة.

المصدر: indiamart.com

بطاقة Nvidia H100 GPU. تُظهر هذه الصورة منظرًا جانبيًا لبطاقة NVIDIA H100 PCIe على خلفية بيضاء نظيفة. إنها تعرض بوضوح قوس البطاقة والمنافذ والملف الشخصي العام، مما يجعلها تمثيلاً ممتازًا للأجهزة المادية. العرض النظيف وعدم وجود تراكبات يجعلها مثالية لخانات صور المدونة المضمنة.

لماذا تفاصيل البنية التحتية مهمة

• الإبداع الملموس يعتمد على الاستجابة: إذا استغرقت عملية "توليد" وقتًا طويلاً، يتخلى المستخدمون.
• قوائم الانتظار تحمي التجربة: التخزين المؤقت يمنع ارتفاعات حركة المرور من تعطيل النظام.
• كفاءة وحدة معالجة الرسومات = التحكم في التكلفة: تقليل احتياجات وحدة معالجة الرسومات المتوقعة إلى النصف يغير اقتصاديات تشغيل حملات مماثلة.
• تنسيق الحاويات يُمكّن التوسع: يساعد GKE في إدارة نظام موزع تحت طلب لا يمكن التنبؤ به.

Imagen 2 على Vertex AI: تخصيص يبدو محليًا

تصدر مُنشئ الذكاء الاصطناعي العناوين الرئيسية، لكن قصة بوما الأوسع للذكاء الاصطناعي تتعلق بـ Imagen 2 on Vertex AI لتوليد صور ديناميكية للمنتجات ومُدركة للسياق - ليس فقط "صور ذكاء اصطناعي رائعة"، ولكن صور تناسب ما قد يستجيب له مستخدم معين في مكان معين. التجارة المخصصة

المفهوم بسيط: يمكن تأطير نفس المنتج في بيئات مختلفة لتتناسب مع الثقافة والتفضيل المحلي. قد يرى عميل في اليابان حذاءً لنمط الحياة مصورًا في شوارع Ginza, ، بينما يظهر حذاء المسار بالقرب من سفوح Mount Fuji. هذا النوع من التوطين يصعب إنتاجه يدويًا على نطاق واسع، ولكنه يصبح ممكنًا عندما تكون القناة الآلية مؤتمتة.

دعمت Imagen أيضًا فرق محتوى بوما في مهام تحرير الصور المتكررة — التظليل، التكوين، دقة الألوان، الدقة، وتمركز المنتج. التأثير التشغيلي مباشر: وقت إنتاج يدوي أقل، طرح أسرع للحملات، ووقت أقصر للتسويق عبر المناطق.

تبني الذكاء الاصطناعي الأوسع وخطط المستقبل

كانت بوما قد قامت بالفعل بترحيل أجزاء رئيسية من نظامها البيئي للتجارة الإلكترونية (بما في ذلك puma.com) إلى Google Cloud في وقت سابق من العام. وفقًا للنتائج المُبلغ عنها للمبادرة، دعم هذا الانتقال تخصيصًا أفضل وساعد في رفع average order value (AOV), ، مع تقليل الوقت اللازم لإطلاق المنتجات.

تركز الخطوات التالية على توسيع نطاق النهج: تخطط بوما لاستكشاف Imagen 3 (نموذج Google الأحدث من النص إلى صورة) لتمديد إنشاء الحملات، وتعتزم توسيع استخدام Vertex AI Search for Retail عبر الشركات التابعة الإضافية لتعزيز الاكتشاف والأهمية وأداء التحويل.

المصدر: geekwire.com

صورة توماس كوريان الرئيس التنفيذي لـ Google Cloud. تُظهر هذه الصورة رجلاً يرتدي قميصًا أزرق بأزرار، يبتسم مباشرة إلى الكاميرا على خلفية بيضاء عادية. إنها صورة نظيفة وطبيعية، خالية من أي عناصر مشتتة للانتباه أو تراكبات نصية. هذا يجعلها خيارًا ممتازًا لخانات صور المدونة المضمنة التي تتطلب تصويرًا احترافيًا وواضحًا لتوماس كوريان.

في جانب التحليلات، تستخدم بوما قدرات التعلم الآلي من Google Cloud من خلال BigQuery لتعميق مشاركة العملاء عبر تقسيم الجمهور المتقدم. يستخدم النهج بيانات الطرف الأول لبناء نماذج تعلم آلي مخصصة، وتوليد رؤى تنبؤية، ونسب التحويلات بدقة أكبر عبر نقاط الاتصال.

تشمل مكاسب الأداء المبلغ عنها من عمل التقسيم هذا أ 4.6% increase in conversion rates, 6% increase in AOV, و 149.8% increase in click-through rates لأفضل ثلاث شرائح جمهور مقارنة بالأهداف الإعلانية الأخرى.

التقنيات والشركاء الرئيسيون لمُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي

ما يمكن أن تتعلمه العلامات التجارية الأخرى (دون نسخ القميص)

قصة القميص محددة، لكن الميكانيكا قابلة للتعميم. إذا جردت سياق كرة القدم، فما يتبقى هو نمط قابل للتكرار: creation + feedback + personalization + infrastructure. إليك الدروس التي تهمك إذا كنت تفكر في الذكاء الاصطناعي في التجارة.

• ابدأ بحالة استخدام يهتم بها الناس: لا يقوم المعجبون بتوليد التصاميم لأن الذكاء الاصطناعي موجود؛ بل يفعلون ذلك لأن الهوية والمجتمع موجودان.
• قيود التصميم تحسن المخرجات: حد موجه 300 حرف يقلل الضوضاء ويجعل النية أوضح.
• اجعل المشاركة مستدامة: الأرصدة + مكافآت التصويت تحافظ على تفاعل المستخدمين بعد "لحظة الانبهار" الأولى.
• الهندسة هي المنتج: قوائم الانتظار، والتوسع، وكفاءة وحدة معالجة الرسومات تقرر ما إذا كانت التجربة تبدو ممتازة أو معطلة.
• خطة الحوكمة مبكرًا: تحتاج الأنظمة التوليدية إلى الاعتدال، وتصفية الموجهات، والحدود الآمنة للعلامة التجارية (خاصة على النطاق العالمي).

الخلاصة

مُنشئ بوما للذكاء الاصطناعي هو مثال واضح لما يحدث عندما يُعامل الذكاء الاصطناعي التوليدي على أنه أكثر من مجرد حداثة. استخدمت بوما الذكاء الاصطناعي لجذب المعجبين إلى العملية الإبداعية، لكن الإنجاز الحقيقي كان تشغيليًا: شحن تجربة عالمية، عالية الحجم، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بقيت سريعة الاستجابة، قابلة للقياس، ومدركة للتكلفة. استخدمت بوما الذكاء الاصطناعي لجذب المعجبين إلى العملية الإبداعية، لكن الإنجاز الحقيقي كان تشغيليًا: شحن تجربة عالمية، عالية الحجم، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي بقيت سريعة الاستجابة، قابلة للقياس، ومدركة للتكلفة.

في عشرة أيام، أنتجت الحملة مستوى من المشاركة (التصاميم + التقييمات) يحلم به معظم العلامات التجارية — وقد فعلت ذلك أثناء عرض حزمة ذكاء اصطناعي حديثة: توليد محزّم على GKE، وأداء مُحسّن على وحدات معالجة الرسومات Nvidia H100، وتخصيص عبر Vertex AI. إذا كان هذا هو الاتجاه الذي تتجه إليه تجارة التجزئة، فإن الدرس بسيط: مستقبل التجارة الإلكترونية ليس فقط "توصيات". إنه interaction — وبشكل متزايد، co-creation.