الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف، وهو خبير استراتيجي استثماري في شركة بانمور ليبروم.

بقلم يواكيم كليمنت

لندن، 18 يونيو (رويترز) - يقوم ازدهار الذكاء الاصطناعي على فكرة أن الحجم الأكبر هو الأفضل. وتشير دراسة حديثة إلى أن العكس قد يصبح صحيحاً قريباً: إذ قد تتمكن نماذج اللغة الصغيرة التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر المكتبية من التعامل مع معظم المهام التي تؤديها حالياً نماذج اللغة الكبيرة.

إذا صحّ ذلك، فقد يكون لدى شركات أنثروبيك، وأوبن إيه آي، وإكس إيه آي التابعة لشركة سبيس إكس (SPCX.O) ما يدعو للقلق. فمستقبل الذكاء الاصطناعي قد يكون أصغر حجماً، وأقل تكلفة، وأقل ربحية بكثير مما يتوقعه المستثمرون.

في الأول من يونيو، تصدرت شركة Nvidia NVDA.O عناوين الصحف عندما كشفت عن منصة جديدة للذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر المكتبية تعمل بنظام Windows، مما أثار احتمال أن مستقبل الذكاء الاصطناعي قد لا يقتصر على مراكز البيانات العملاقة فقط.

أشارت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد ونُشرت قبل أسبوعين إلى الأمر نفسه. وقارنت الدراسة بين نماذج اللغة المحلية الصغيرة (SLMs) التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر المكتبية ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تعمل في مراكز البيانات.

اختبر الباحثون مجموعة من نماذج التعلم الاجتماعي، باستخدام أجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة ماك، على 500 ألف طلب دردشة و500 ألف مهمة استدلالية. وخلصت الدراسة إلى أن هذه النماذج، في المتوسط، كانت بنفس كفاءة نماذج التعلم المنطقي أو أفضل منها في أكثر من 80% من المهام، مع نسب نجاح تقترب من 100% في تطبيقات المبيعات والإدارة والترفيه.

لا يعني ذلك أن نماذج التعلم المكاني (SLMs) متفوقة في جميع الجوانب. ففي أصعب مهام الاستدلال، لا تضاهي هذه النماذج نماذج التعلم المنطقي (LLMs) إلا في حوالي 50% من الحالات. لكن هذه النسبة ارتفعت من 8% فقط قبل عامين، مما يدل على أن الفجوة في الأداء بين نماذج التعلم المكاني ونماذج التعلم المنطقي تتقلص بسرعة.

والأهم من ذلك، أن مُعدِّلات الضوء المكانية (SLMs) تشهد تحسناً سريعاً في مقياس يُطلق عليه الباحثون "الذكاء لكل واط"، والذي يقيس دقة مُعدِّل الضوء المكاني على جهاز كمبيوتر مكتبي نسبةً إلى الطاقة المُستهلكة. وقد تحسّن هذا المقياس أكثر من خمسة أضعاف خلال العامين الماضيين. والنتيجة ليست فقط أن مُعدِّلات الضوء المكانية تُؤدي أداءً مماثلاً أو أفضل من مُعدِّلات الضوء الخطية (LLMs) في معظم الحالات، بل إنها تُحقق ذلك مع استهلاك طاقة أقل بنسبة تتراوح بين 50% و80%، أي بتكلفة أقل.

مشكلة تواجه أصحاب مراكز البيانات الضخمة

إذا استمر هذا الاتجاه وقامت أنظمة التعلم الآلي ذات المستوى الواحد بتقليص فجوة الأداء مع أنظمة التعلم الآلي ذات المستوى المنخفض بشكل أسرع مما يتوقعه السوق، فقد تكون العواقب وخيمة على الشركات التي تقود طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية.

قبل شهرين، جادلت بأن الهلوسات المتعلقة بشهادة الماجستير في القانون يمكن أن تقوض نماذج الأعمال طويلة الأجل للشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي.

تشير دراسة ستانفورد هذه الآن إلى أن نماذج التعلم القائمة على التعلم هي الحل الأكثر جدوى من الناحية الاقتصادية في خُمس حالات الاستخدام الحالية فقط.

إذا صح ذلك، فإن هذا من شأنه أن يقوض التقييمات المرتفعة التي تأمل شركتا OpenAI و Anthropic في تحقيقها في اكتتاباتهما العامة الأولية - ويشكك في تقييم SpaceX البالغ 2.85 تريليون دولار ، والذي يستند إلى حد كبير على آمال الذكاء الاصطناعي.

بإمكان هذه الشركات دخول المنافسة في مجال أنظمة إدارة التعلم عن بُعد (SLMs) من خلال تبسيط نماذجها الحالية. لكن المشكلة تكمن في أن أنظمة إدارة التعلم عن بُعد الأكثر تطوراً مفتوحة المصدر، ما يعني أنها متاحة مجاناً أو بتكلفة زهيدة للغاية. وبالتالي، ستكون هوامش الربح لمزودي أنظمة إدارة التعلم عن بُعد أقل بكثير في هذا المجال.

علاوة على ذلك، لا يحتاج نظام إدارة الذاكرة المكانية (SLM) إلى مركز بيانات. فإذا كان بالإمكان إنجاز معظم المهام بتكلفة أقل على جهاز كمبيوتر مكتبي، فإن الحاجة إلى مراكز بيانات ضخمة مكتظة بمعالجات رسومية (GPU) ووحدات معالجة متوازية (TPU) ورقائق Trainium باهظة الثمن تضعف بشكل كبير. وقد ينتهي المطاف بالعديد من مراكز البيانات التي تُبنى اليوم إلى أن تكون مجرد مشاريع فاشلة لا طائل منها.

إذا ما توقف ازدهار مراكز البيانات، فقد يؤدي ذلك إلى سلسلة من ردود الفعل التي تعكس مسار طفرة الذكاء الاصطناعي . ستتراجع توقعات النمو لشركات الحوسبة السحابية العملاقة، وسيتم تقليص النفقات الرأسمالية، مما سيؤدي بدوره إلى تباطؤ نمو شركات تصنيع الرقائق الإلكترونية.

الشركات الوحيدة التي يُرجّح أن تستفيد من هذا التحوّل هي شركات تصنيع أجهزة الكمبيوتر المكتبية مثل شركة آبل (AAPL.O )، وربما شركة إنفيديا أيضاً، إذا ما نجحت منصتها الجديدة للذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر المكتبية. في ضوء هذه الدراسة، يبدو دخول إنفيديا إلى سوق أجهزة الكمبيوتر المكتبية أقرب إلى كونه إجراءً احترازياً للحفاظ على مكانتها في السوق، بغض النظر عن تطور هذه التقنية، منه إلى استراتيجية تنويع.

(الآراء الواردة هنا هي آراء يواكيم كليمنت ، وهو خبير استراتيجي استثماري في شركة بانمور ليبروم.)

هل أعجبك هذا المقال؟ اطلع على رويترز أوبن إنترست (ROI)، مصدرك الجديد والأساسي للتحليلات المالية العالمية. تابع ROI على لينكدإن، و X.

استمعوا إلى بودكاست "Morning Bid" اليومي على Apple أو Spotify أو تطبيق Reuters . اشتركوا لتستمعوا إلى صحفيي رويترز وهم يناقشون أهم الأخبار في الأسواق والتمويل طوال أيام الأسبوع.