دعم “المستقبل الخاطئ” في الذكاء الاصطناعي؟ الفائزون المحتملون غير المتوقعين

ملخص: يرى جواتشيم كليمنت أن استثمارات المستثمرين في مراكز البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي قد تكون غير مبررة، حيث يتجه المستقبل نحو نماذج لغوية صغيرة تعمل على الأجهزة الشخصية. ويعتبر أن الشركات المصنعة للأجهزة، مثل آبل وديل، هي الرابحة في هذا التحول.

توجهات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي

يعتقد جواتشيم كليمنت، المدير الإداري في بانموري ليبروم، أن المستثمرين الذين يضخون الأموال في مراكز البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي قد يراهنون على المستقبل التكنولوجي الخطأ. ويشير إلى أن الشركات الكبرى قد تضيع "مئات المليارات من الدولارات" على نفس الفرضية الخاطئة.

النماذج اللغوية الصغيرة

يؤكد كليمنت أن مستقبل الذكاء الاصطناعي يكمن في النماذج اللغوية الصغيرة التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر المكتبية والأجهزة المحمولة، وليس في الأنظمة الكبيرة مثل ChatGPT وClaude التي تعتمد على مراكز البيانات.

❝ لقد أصبحت متشائماً جداً بشأن ازدهار استثمارات الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر التسعة الماضية، لأنني توصلت إلى استنتاج مفاده أن المستثمرين يستثمرون في المستقبل الخطأ. ❞

أهمية البحث العلمي

يشير كليمنت إلى بحث نشرته جامعة ستانفورد في مايو، والذي وجد أن بعض النماذج اللغوية الصغيرة التي تعمل على الأجهزة الاستهلاكية يمكنها الإجابة بشكل صحيح عن أكثر من 80% من المهام والاستفسارات التي يقوم بها الناس.

تحول النشاطات إلى الأجهزة الشخصية

إذا حدث تحول حاسم في نشاطات الذكاء الاصطناعي نحو أجهزة الكمبيوتر والأجهزة المحمولة، فإن الشركات الكبرى ستواجه فائضاً في الطاقة الإنتاجية، حيث ستنتقل القيمة نحو مصنعي الأجهزة وموردي الشرائح.

• يعتبر كليمنت أن مصنعي الأجهزة هم "أفضل صفقة يمكن التفكير فيها" للاستفادة من هذا التطور، مشيراً بشكل خاص إلى آبل وديل.
• "هؤلاء [الشركات] يُعتبرون أحياناً خاسرين في الذكاء الاصطناعي، لكن في رأيي هم الفائزون."

استراتيجيات الشركات الكبرى

تتجه بعض الشركات الكبرى نحو استخدام نماذج صغيرة وكبيرة، مفتوحة ومغلقة، بناءً على التكلفة والأداء المطلوب.

• قالت شركة AT&T إنها توزع المهام بين النماذج بناءً على عوامل مثل التكلفة والأداء.
• أطلقت شركة Thomson Reuters هذا الأسبوع نظامها الخاص، المبني حول نموذج Qwen مفتوح المصدر من Alibaba، والذي يمكنه العمل بتكلفة أقل بكثير من الأنظمة الكبيرة المقارنة.

ترقب نتائج نيفيديا

تترقب الأسواق نتائج نيفيديا للربع الثاني، حيث يجذب اعتماد الشركة على إنفاق مجموعة صغيرة من الشركات الكبرى المزيد من التدقيق.

• أشار كليمنت إلى أن إطلاق نيفيديا لحل DGX Spark — الحل الخاص بها للذكاء الاصطناعي المكتبي — يمكن أن يُعتبر "حل الطوارئ" إذا تباطأ ازدهار مراكز البيانات.

تأثير التحول على مصنعي الشرائح

سيستفيد مصممو الشرائح النشطون في الحوسبة الطرفية، بما في ذلك Arm وQualcomm، بشكل كبير من هذا التحول. كما يجب أن تكون شركات تصنيع الذاكرة محمية نسبياً، حيث لا تزال الأنظمة المحلية للذكاء الاصطناعي تتطلب الذاكرة.

• سيتحول التركيز من الذاكرة عالية النطاق المستخدمة في مراكز البيانات الكبيرة نحو DRAM التقليدي المثبت في أجهزة الكمبيوتر.

استمرار استخدام مراكز البيانات

يؤكد كليمنت أنه لن يتم التخلي عن مراكز البيانات تماماً، لأن البرمجيات السحابية ستظل تعمل.

• "لكن أعتقد أننا تجاوزنا تلك النقطة الحرجة حيث بدأنا في بناء مراكز بيانات أكثر من اللازم."
• "تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي على جهاز محلي أرخص بكثير، حيث أن التكلفة الأولية لكل جيجابايت من الذاكرة تصل إلى حوالي 80% أقل من التشغيل في مركز بيانات."