قد يؤدي سعي شركة Meta (NASDAQ: META ) نحو نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح الأكثر قدرة إلى تحدي افتراض رئيسي وراء ارتفاع تقييمات السوق الخاصة لشركات مثل OpenAI و Anthropic : وهو أن الذكاء المتقدم سيظل نادرًا بما يكفي لفرض علاوة دائمة .

لا يكمن الخطر بالضرورة في تفوق نماذج الاستثمار المفتوحة على النماذج المغلقة الرائدة بشكل فوري. بل قد يضطر المستثمرون إلى إعادة تقييم قيمة ميزة القدرة المتواضعة مع ازدياد قدرة البدائل الأرخص ثمناً.

تحدث موقع بنزينغا مع إليزابيث نغونزي، الرئيسة المؤسسة للجنة الأخلاقيات والذكاء الاصطناعي المسؤول في الجمعية الأمريكية للذكاء الاصطناعي، حول هذا الاتجاه.

وقالت: "أعتقد أن النماذج ذات الوزن المفتوح ذات القدرات المتزايدة تضع ضغطاً على الافتراض القائل بأن قدرة النموذج الحدودي ستظل نادرة بما يكفي، في حد ذاتها، لدعم تقييمات السوق الخاصة الاستثنائية إلى أجل غير مسمى".

وأضافت أن الضغط ينبع من امتلاك الشركات "خيارات أكثر مصداقية". ويشمل ذلك نماذج منخفضة التكلفة أو نماذج ذاتية الاستضافة يمكن تكييفها مع احتياجات العمل المحددة.

"جيد بما فيه الكفاية، وبسرعة كافية"

كان كارميلو جوليانو، المؤسس المشارك لشركة أركانوم فنتشرز، أكثر صراحة، حيث جادل بأن تقييمات شركتي أوبن إيه آي وأنثروبيك نفسها قد تصبح خطراً.

قال جوليانو: "لا يشترط أن تكون النماذج أفضل من نماذج OpenAI أو Anthropic، بل يكفي أن تصبح جيدة بالقدر الكافي، وبسرعة كافية، بحيث يبدأ العملاء بالتساؤل عن سبب دفعهم مبلغاً إضافياً مقابل شيء أصبح أقل ندرة."

قد تجعل هذه الديناميكية من الصعب على المختبرات الرائدة تبرير التقييمات الضخمة في حين تتطلب نفقات رأسمالية هائلة لمجرد الحفاظ على ريادتها.

قال شريف حجازي، مؤسس شركة ميجاتون للذكاء الاصطناعي ومديرها التنفيذي، إن نماذج الأوزان المفتوحة قد تُصعّب على شركات الذكاء الاصطناعي فرض رسوم إضافية مقابل تحسينات طفيفة في الأداء. وأضاف أنه على الرغم من أن النماذج الأكثر تطوراً قد تظل قادرة على فرض أسعار أعلى للمهام شديدة التعقيد حيث يُحقق الذكاء الاصطناعي الأفضل عوائد أكبر بكثير، إلا أن العديد من الشركات قد لا تحتاج إلى هذا المستوى من الذكاء.

وقال حجازي: "إن التحدي الذي يواجه الأوزان المفتوحة هو ما إذا كان فرض علاوة أكبر مقابل زيادة بنسبة 5-10٪ في القدرة أمراً مجدياً اقتصادياً".

إذا تقارب أداء النموذج بشكل متزايد، فقد يرى المستثمرون بدلاً من ذلك انتقال القيمة نحو أجزاء من مجموعة الذكاء الاصطناعي التي لا تزال نادرة.

يتوقع جوليانو أن تتجه القيمة الاقتصادية نحو التوزيع، والبيانات الخاصة، والبنية التحتية، والتطبيقات المدمجة بعمق في سير عمل العملاء. ويقول إن الشركة التي تمتلك قاعدة مستخدمين ضخمة أو شبكة توزيع مؤسسية راسخة قد لا تحتاج إلى امتلاك أفضل نموذج، بل يكفيها نموذج جيد بما يكفي لخدمة عملائها.

قد يراهن المستثمرون على ميزة تنافسية خاطئة في مجال الذكاء الاصطناعي

قدّم حجازي احتمالاً آخر: قد تتراكم القيمة في نهاية المطاف أينما وُجد القيد. اليوم، قد يكون ذلك في مجال الحوسبة، بينما قد تشمل الجهات المستفيدة مستقبلاً قطاعات الطاقة والبنية التحتية وصناعات مثل الخدمات القانونية والتأمين والتمويل، مع إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي لعمليات الأعمال.

قد يكون الخطر الأكبر بالنسبة للمستثمرين من القطاع الخاص هو الخلط بين القيادة التقنية والقدرة على الدفاع الاقتصادي.

قال جوليانو: "يتحسن أداء النماذج بسرعة فائقة في جميع أنحاء القطاع". وإذا استمر المنافسون في تقليص الفجوة، فقد تثبت ميزة المعيار المؤقتة أنها أقل قيمة مما يفترضه المستثمرون حاليًا.

قد يؤدي ذلك أيضاً إلى إضعاف ولاء العملاء. فإذا تمكنت الشركات من توجيه أحمال العمل بين نماذج متعددة بناءً على السعر والأداء، فقد يواجه مقدمو النماذج ضغوطاً أكبر على الأسعار.

لن يعني هذا بالضرورة أن تفقد شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة قيمتها. بل قد يبدأ اقتصاد الذكاء الاصطناعي في التشابه مع أسواق التكنولوجيا الأخرى: فالمورد النادر - سواء كان حوسبة، أو بيانات، أو توزيع، أو ثقة، أو تحكم في سير عمل بالغ الأهمية - هو الذي يحصل على القيمة المضافة.

بالنسبة للمستثمرين، قد لا يكون السؤال بشكل متزايد هو من يمتلك النموذج الأذكى، بل من يمتلك الجزء من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي الذي لا يستطيع المنافسون تكراره بسهولة.

الصورة مقدمة من: Pixels Hunter على موقع Shutterstock.com