معركة "مائة نموذج" في صناعة الذكاء الاصطناعي: الابتكار التكنولوجي والقيود الصناعية تتواجد معاً

في الشهر الماضي، شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي "حرب الحيوانات". كانت هذه المنافسة تدور بشكل رئيسي بين نموذج Llama (لاما) و Falcon (صقر) من Meta. وقد حظيت Llama بشعبية كبيرة بين المطورين بسبب خصائصها المفتوحة المصدر. بينما تم تطوير Falcon من قبل معهد الابتكار التكنولوجي في الإمارات العربية المتحدة، وتفوق في فترة من الفترات على Llama في قائمة نماذج اللغة المفتوحة المصدر.

تظهر هذه المنافسة الوضع الحالي في مجال الذكاء الاصطناعي حيث يسود "رقص الشياطين". العديد من الدول والشركات تسعى جاهدة لتطوير نماذج لغوية كبيرة خاصة بها، والدول الخليجية ليست استثناء. ومع ذلك، فإن هذا الوضع الذي يبدو أنه مزدهر، يجعل بعض المتخصصين يعبرون عن أسفهم بأن "ريادة الأعمال في نماذج التكنولوجيا الصلبة لا تزال حرب النماذج الكبرى".

يمكن إرجاع جذور هذه الحالة إلى ورقة "Attention Is All You Need" التي نشرتها جوجل في عام 2017، والتي كشفت عن خوارزمية Transformer. جعل ظهور Transformer نماذج كبيرة تتحول من أبحاث نظرية إلى مشكلة هندسية، مما خفض بشكل كبير من عتبة الدخول. طالما كان هناك ما يكفي من التمويل وقوة الحوسبة، يمكن لأي شركة تقريبًا تدريب نموذجها الكبير الخاص.

ومع ذلك، فإن سهولة الدخول لا تعني أن الجميع يمكنهم أن يصبحوا روادًا في عصر الذكاء الاصطناعي. تكمن القوة التنافسية الحقيقية في مجتمع المطورين النشط أو القدرة الاستدلالية الممتازة. يعود نجاح سلسلة Llama من Meta كعلامة فارقة في LLM مفتوح المصدر إلى حد كبير إلى استراتيجيتها طويلة الأمد في الانفتاح وإدارة المجتمع.

بالمقارنة، لا يزال GPT-4 الأقوى من حيث الأداء متقدماً بشكل كبير على النماذج الأخرى. هذه الفجوة ناتجة عن الفريق البحثي القوي في OpenAI والخبرة المتراكمة على مدى سنوات. يمكن القول إن القدرة الأساسية للنموذج الكبير لا تكمن فقط في حجم المعلمات، ولكن في بناء النظام البيئي أو القوة التقنية الخالصة.

بالإضافة إلى التحديات التقنية، يواجه قطاع النماذج الكبيرة مشكلة خطيرة تتمثل في عدم التوازن بين التكاليف والإيرادات. لقد أصبحت تكاليف الحوسبة المرتفعة عائقًا أمام تطوير القطاع. يُقدّر أن استثمارات شركات التكنولوجيا العالمية في بنية النماذج الكبيرة التحتية ستصل إلى 200 مليار دولار سنويًا، بينما من المتوقع أن تكون الإيرادات 75 مليار دولار فقط.

حالياً، الشركات الرئيسية المستفيدة حقاً من ازدهار الذكاء الاصطناعي هي شركات الشرائح مثل إنفيديا. أما بالنسبة لمعظم شركات البرمجيات، فلا يزال تحويل تقنية الذكاء الاصطناعي إلى نموذج أعمال مستدام يمثل تحدياً. حتى عمالقة التكنولوجيا مثل مايكروسوفت وأدوبي يواجهون صعوبات في تسعير خدمات الذكاء الاصطناعي والتحكم في التكاليف.

على الرغم من أن ظهور ChatGPT المفاجئ قد أثار هذه الثورة في الذكاء الاصطناعي، إلا أن القيمة الفعلية الناتجة عن تدريب النماذج الكبيرة لا تزال بحاجة إلى التحقق. مع تزايد حدة المنافسة وانتشار النماذج المفتوحة المصدر، قد يتقلص المجال التجاري الذي يعتمد فقط على تقديم خدمات النماذج الكبيرة أكثر.

في المستقبل، من المحتمل أن تكون قيمة صناعة الذكاء الاصطناعي ليست في النماذج نفسها، ولكن في كيفية دمج قدرات الذكاء الاصطناعي مع سيناريوهات التطبيق الفعلية، وخلق منتجات وخدمات قادرة على تلبية احتياجات المستخدمين حقًا.