إن شركات التكنولوجيا العملاقة مثل مايكروسوفت وألفابت وميتا تنعم بارتفاع كبير في الإيرادات من خدمات الحوسبة السحابية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ولكنها في الوقت نفسه تغرق في التكاليف الباهظة المترتبة على دفع حدود الذكاء الاصطناعي. وترسم التقارير المالية الأخيرة صورة لسيف ذي حدين: من ناحية، مكاسب مبهرة؛ ومن ناحية أخرى، نفقات مذهلة.
وقد أدى هذا التناقض إلى بلومبرج إن تطوير الذكاء الاصطناعي هو بمثابة “حفرة أموال ضخمة”، وهو ما يسلط الضوء على الواقع الاقتصادي المعقد وراء ثورة الذكاء الاصطناعي اليوم. وفي قلب هذه المشكلة المالية يكمن الدفع المستمر نحو نماذج ذكاء اصطناعي أكبر وأكثر تطوراً. وقد دفع السعي إلى الذكاء الاصطناعي العام الشركات إلى تطوير أنظمة معقدة بشكل متزايد، ويتجلى ذلك في نماذج لغوية كبيرة مثل GPT-4. وتتطلب هذه النماذج قوة حسابية هائلة، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف الأجهزة إلى مستويات غير مسبوقة.
وللإضافة إلى ذلك، ارتفع الطلب على شرائح الذكاء الاصطناعي المتخصصة، وخاصة وحدات معالجة الرسوميات (GPUs). وشهدت شركة إنفيديا، الشركة الرائدة في هذا المجال، ارتفاع قيمتها السوقية مع تسابق شركات التكنولوجيا لتأمين هذه المكونات الأساسية. وقد بيعت شريحة الرسوميات H100، المعيار الذهبي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بنحو 30 ألف دولار ــ مع عرض بعض البائعين لها مقابل أضعاف هذا المبلغ.
وقد أدى نقص الرقائق العالمي إلى تفاقم هذه المشكلة، حيث تنتظر بعض الشركات أشهرًا للحصول على الأجهزة اللازمة. وقال الرئيس التنفيذي لشركة Meta زوكربيرج في وقت سابق إن شركته تخطط لشراء 350 ألف رقاقة H100 بحلول نهاية هذا العام لدعم جهودها البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي. وحتى لو حصل على خصم للشراء بالجملة، فإن هذا يضيف بسرعة إلى مليارات الدولارات.
ومن ناحية أخرى، أشعلت الجهود المبذولة لتطوير الذكاء الاصطناعي سباق تسلح في تصميم الرقائق. وتستثمر شركات مثل جوجل وأمازون بكثافة في تطوير معالجاتها المخصصة للذكاء الاصطناعي، بهدف اكتساب ميزة تنافسية والحد من الاعتماد على الموردين من جهات خارجية. ويضيف هذا الاتجاه نحو السيليكون المخصص طبقة أخرى من التعقيد والتكلفة إلى عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.
ولكن التحدي الذي يواجه الأجهزة يتجاوز مجرد شراء الرقائق. ذلك أن حجم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة يتطلب إنشاء مراكز بيانات ضخمة، وهو ما يصاحبه عقبات تكنولوجية. ولابد من تصميم هذه المرافق بحيث تتمكن من التعامل مع الأحمال الحسابية الشديدة مع إدارة تبديد الحرارة واستهلاك الطاقة بكفاءة. ومع نمو النماذج، تتزايد متطلبات الطاقة، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في تكاليف التشغيل والتأثير البيئي.
في مقابلة بودكاست في أوائل أبريل، قال داريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic المنافسة لشركة OpenAI، إن تكلفة تدريب مجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية في السوق تبلغ حوالي 100 مليون دولار. وقال: “النماذج التي يتم تدريبها الآن والتي ستصدر في أوقات مختلفة في وقت لاحق من هذا العام أو أوائل العام المقبل تكلف حوالي مليار دولار. ثم أعتقد أنه في عامي 2025 و2026، سنحصل على ما يقرب من 5 أو 10 مليارات دولار”.
وهناك أيضا البيانات، شريان الحياة لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي تفرض تحديات تكنولوجية خاصة بها. فقد دفعت الحاجة إلى مجموعات بيانات ضخمة وعالية الجودة الشركات إلى الاستثمار بكثافة في تقنيات جمع البيانات وتنظيفها وشرحها. وتعمل بعض الشركات على تطوير أدوات متطورة لتوليد البيانات الاصطناعية لتكملة البيانات في العالم الحقيقي، الأمر الذي يؤدي إلى زيادة تكاليف البحث والتطوير.
كما أن الوتيرة السريعة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي تعني أيضاً أن البنية الأساسية والأدوات سرعان ما تصبح عتيقة. ويتعين على الشركات أن تعمل باستمرار على تحديث أنظمتها وإعادة تدريب نماذجها لتظل قادرة على المنافسة، وهو ما يخلق حلقة مفرغة من الاستثمار والتقادم.
“في 25 أبريل، قالت مايكروسوفت إنها أنفقت 14 مليار دولار على النفقات الرأسمالية في الربع الأخير وتتوقع أن “تزداد هذه التكاليف بشكل ملموس”، مدفوعة جزئيًا باستثمارات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. كانت هذه زيادة بنسبة 79٪ عن الربع السابق من العام. قالت ألفابت إنها أنفقت 12 مليار دولار خلال الربع، بزيادة 91٪ عن العام السابق، وتتوقع أن يكون بقية العام “عند أو أعلى” من هذا المستوى حيث تركز على فرص الذكاء الاصطناعي،” كما جاء في مقال بلومبرج.
وأشارت بلومبرج أيضًا إلى أن ميتا، في الوقت نفسه، رفعت تقديراتها للاستثمارات لهذا العام وتعتقد الآن أن النفقات الرأسمالية ستتراوح بين 35 مليار دولار و40 مليار دولار، وهو ما يمثل زيادة بنسبة 42% عند الحد الأعلى من النطاق. “وقد استشهدت باستثمارات قوية في أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطوير المنتجات”. بلومبرج كتب.
ومن المثير للاهتمام أن مقال بلومبرج يشير أيضًا إلى أنه على الرغم من هذه التكاليف الهائلة، فإن شركات التكنولوجيا العملاقة تثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون محركًا حقيقيًا للإيرادات. فقد أعلنت شركتا مايكروسوفت وألفابت عن نمو كبير في أعمالهما السحابية، ويرجع ذلك أساسًا إلى زيادة الطلب على خدمات الذكاء الاصطناعي. وهذا يشير إلى أنه في حين أن الاستثمار الأولي في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مذهل، فإن العائدات المحتملة مقنعة بما يكفي لتبرير النفقات.
ومع ذلك، فإن التكاليف المرتفعة لتطوير الذكاء الاصطناعي تثير المخاوف بشأن تركيز السوق. وكما أشير في المقال، فإن النفقات المرتبطة بأبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة قد تحد من الابتكار في حفنة من الشركات الممولة جيدًا، مما قد يؤدي إلى خنق المنافسة والتنوع في هذا المجال. بالنظر إلى المستقبل، تركز الصناعة على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة لمعالجة تحديات التكلفة هذه.
وتهدف الأبحاث في تقنيات مثل التعلم من خلال لقطات قليلة، والتعلم بالتحويل، وهندسة النماذج الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة إلى تقليل الموارد الحسابية المطلوبة لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره. وعلاوة على ذلك، فإن الدفع نحو الذكاء الاصطناعي الهامشي ــ تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحلية بدلاً من السحابة ــ من شأنه أن يساعد في توزيع الأحمال الحسابية وتقليل الضغط على مراكز البيانات المركزية.
ولكن هذا التحول يتطلب مجموعة خاصة به من الابتكارات التكنولوجية في تصميم الرقائق وتحسين البرمجيات. ومن الواضح عموما أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لن يتشكل فقط من خلال الاختراقات في الخوارزميات وتصميم النماذج، بل وأيضا من خلال قدرتنا على التغلب على العقبات التكنولوجية والمالية الهائلة التي تأتي مع توسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومن المرجح أن تبرز الشركات القادرة على التعامل مع هذه التحديات بفعالية كقادة في المرحلة التالية من ثورة الذكاء الاصطناعي.
(صورة بواسطة إيغور أوميلاييف)
هل تريد أن تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ تعرف على معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة الذي يقام في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. يقام هذا الحدث الشامل بالتزامن مع فعاليات رائدة أخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكية، وBlockX، وأسبوع التحول الرقمي، ومعرض الأمن السيبراني والسحابة.
استكشف الأحداث والندوات عبر الإنترنت الأخرى المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات والتي تدعمها TechForge هنا.