ملخص
تتجه الشركات الأمريكية نحو ضبط الإنفاق على الذكاء الاصطناعي، مما قد يعيد تشكيل السوق. يتزايد الضغط على الشركات لتوجيه استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة.
توجه جديد في إنفاق الذكاء الاصطناعي
بدأت الشركات الأمريكية، بقيادة المديرين الماليين ومجالس الإدارة، في فرض قيود على الإنفاق غير الفعال على الذكاء الاصطناعي. هذه التغييرات قد تؤدي إلى إعادة تشكيل سوق الذكاء الاصطناعي.
على مدار العامين الماضيين، كان الأسلوب المتبع هو الاعتماد على أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي وتوجيه جميع الاستفسارات من خلالها، بغض النظر عن تعقيدها. ومع ارتفاع فواتير الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عن الميزانيات، بدأت الشركات في التساؤل عما إذا كانت كل مهمة تحتاج بالفعل إلى النموذج المتقدم.
قال اثنان من القادة في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي لـ CNBC هذا الأسبوع إن حلاً جديدًا يظهر: توجيه النماذج.
ما هو توجيه النماذج؟
توجيه النماذج هو أداة تطابق بين المهمة والنموذج، حيث تُرسل المشكلات الصعبة إلى النماذج المتقدمة باهظة الثمن، بينما تُوجه المهام السهلة إلى بدائل أرخص وأسرع.
قال سكوت وو، الرئيس التنفيذي لشركة Cognition التي تصنع الوكيل البرمجي Devin، إن الفوائد من الأعمال الروتينية هائلة. بالنسبة للكثير من الأعمال الروتينية، يمكن للشركات تحقيق كفاءة في التكاليف تتراوح بين خمسة إلى عشرة أضعاف باستخدام نماذج لا تزال جيدة بما يكفي لأداء المهمة.
حاليًا، لا تقوم معظم الشركات بتوجيه النماذج على الإطلاق. وقدّر أروند جاين، الرئيس التنفيذي لشركة Glean، أن حوالي 95% من استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لا يزال يعتمد على النماذج المتقدمة الأكثر تكلفة، حتى بالنسبة للمهام التي يمكن أن تتعامل معها بدائل أرخص بسهولة.
ضغط على الشركات
يواجه قطاع الذكاء الاصطناعي ضغوطًا متزايدة. أعلن سكوت وو أن Cognition قدمت ما تسميه ضمان إنتاجية الذكاء الاصطناعي. إذا قدم Devin قيمة هندسية أقل مما يدفعه العميل، ستقوم Cognition بتمويل الاستخدام حتى 10 ملايين دولار حتى يصل إلى المستوى المطلوب.
بدلاً من قياس النشاط مثل عدد الرموز المستهلكة أو أسطر الشيفرة، تقدر Cognition عدد ساعات الهندسة البشرية التي يوفرها وكيلها وتدعم تلك التقديرات باسترداد الأموال. قال وو: "يمكنك إنفاق مليارات الرموز ولا تفعل شيئًا بها. يجب على الشركات السعي لتحقيق الإنتاج، وليس النشاط".
إذا بدأت الشركات في توجيه الأعمال السهلة ذات الحجم الكبير إلى نماذج مفتوحة المصدر أرخص من الصين أو غيرها، فإن OpenAI وAnthropic ستتوقفان عن الحصول على مدفوعات عن كل مهمة، وستقتصر مدفوعاتهما على المهام الأكثر تعقيدًا.
توقعات مستقبلية
لا يعتقد باتيل أن هذا سيؤدي إلى انهيار المختبرات المتقدمة، ويقول إن التكنولوجيا المتطورة ستظل ذات قيمة. لكنه يرى أن نموذج التسعير سيتغير، حيث سيتعين على المختبرات أن تصبح أكثر كفاءة في كيفية استخدام النماذج بدلاً من مجرد فرض أسعار أعلى، مما يتوقع أن يؤدي إلى جهد مشترك في الصناعة.
السؤال الذي كان مطروحًا هو ما إذا كانت الشركات ستستمر في الإنفاق مع ارتفاع فواتير الذكاء الاصطناعي. يبدو الآن أن العديد منها ستجد ببساطة طريقة لإنفاق الأموال بذكاء. تتجه قوة التسعير من الشركات التي تبيع الذكاء الاصطناعي الفاخر نحو الشركات التي تشتريه.
ستظل المختبرات المتقدمة تتحكم في أسعار مرتفعة لأصعب الأعمال، لكن كم من السوق هو للأعمال الأخرى؟ قد يساهم الجواب في تحديد تقييمات الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
