قد لا يكون التنافس الأكبر في صناعة الذكاء الاصطناعي بعد الآن مُنصبًّا على بناء النموذج الأذكى. تشير تصريحات إيلون ماسك الأخيرة إلى أن المرحلة التالية من السباق تتمحور حول تقديم المزيد من الذكاء باستخدام طاقة أقل، وهو تحوّل قد يجعل تشغيل الذكاء الاصطناعي أرخص وأكثر جدوى للتطبيق على نطاق واسع.

رداً على منشور من الرئيس التنفيذي لشركة Replit، أمجد مسعد ، كتب ماسك أن "الذكاء/جول سيستمر في التحسن"، مردداً وجهة نظر متنامية مفادها أن التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي لا ينبغي قياسه فقط بمدى قدرة النماذج، ولكن أيضاً بمدى كفاءتها في تقديم تلك القدرات.

أشار المنشور إلى بحث جديد يُظهر تحسناً حاداً في "الذكاء لكل جول" على مدى الأشهر الـ 16 الماضية، مدفوعاً بالتقدم في كل من نماذج الذكاء الاصطناعي والأجهزة.

الذكاء الاصطناعي يدخل سباق الكفاءة

على مدار السنوات الثلاث الماضية، تركز النقاش حول الذكاء الاصطناعي على النماذج الأكبر حجماً، والمعايير الأكثر عدداً، والمقاييس القياسية. ولكن مع انتقال الشركات من تدريب النماذج إلى تشغيلها في تطبيقات واقعية، تزداد أهمية الجوانب الاقتصادية للاستدلال.

قدمت ورقة بحثية حديثة لأفانيكا نارايان مفهوم "الذكاء لكل واط" كوسيلة لقياس مدى كفاءة أداء الذكاء الاصطناعي الذي يمكن تحقيقه مقابل كمية معينة من الطاقة. ووجد الباحثون أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المحلية حسّنت هذا المقياس بأكثر من خمسة أضعاف بين عامي 2023 و2025، ويعود هذا التحسن إلى كل من تحسين بنية النماذج وزيادة كفاءة الأجهزة.

كما أبلغوا عن تحسن بمقدار 18 ضعفًا في "الذكاء لكل جول" على مدى 16 شهرًا عند الجمع بين التطورات في النماذج والمسرعات [الشكل 3 من الصفحة 8 من ورقة البحث].

الخلاصة واضحة: الذكاء الاصطناعي لا يصبح أكثر ذكاءً فحسب، بل يصبح أكثر كفاءة بشكل كبير.

لماذا يمكن أن تستفيد شركة إنفيديا والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟

الفكرة ليست جديدة تماماً. في مقابلة حصرية حديثة مع بنزينغا، قال بادي سرينيفاسان، الرئيس التنفيذي لشركة ديجيتال أوشن، إن شركات الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل متزايد على تحسين "الذكاء لكل دولار" من خلال توجيه أحمال العمل عبر نماذج مختلفة بدلاً من الاعتماد بشكل حصري على أنظمة متطورة باهظة الثمن.

تشير تعليقات ماسك إلى نفس الاتجاه الأوسع نطاقاً من زاوية مختلفة. فإذا تمكنت الشركات من إنتاج ذكاء اصطناعي أكثر فائدة باستهلاك طاقة أقل، فإن تكلفة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستنخفض حتى مع تحسن قدرات النماذج.

وهذا له تداعيات على مستوى منظومة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

وقد ركزت شركات مثل Nvidia Corp (NASDAQ: NVDA ) بشكل متزايد على تحسينات الأداء التي تسمح للعملاء بإنجاز المزيد من أعمال الذكاء الاصطناعي باستخدام نفس البنية التحتية، بينما يبحث موفرو الخدمات السحابية عن طرق لخفض تكاليف الاستدلال مع توسع اعتماد الذكاء الاصطناعي.

في الوقت نفسه، أدى الطلب المتزايد على الكهرباء إلى جعل توافر الطاقة قيدًا رئيسيًا لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل مكاسب الكفاءة أكثر قيمة.

ما الذي ينبغي على المستثمرين مراقبته لاحقاً؟

لم يكن منشور ماسك مجرد ملاحظة حول أجهزة الذكاء الاصطناعي، بل يعكس تحولاً أوسع في كيفية تعريف الصناعة للتقدم.

قد لا يكون الفائزون القادمون هم الشركات التي تمتلك أكبر النماذج فقط، بل أولئك الذين يمكنهم تقديم المعلومات الأكثر فائدة بأقل تكلفة للطاقة والحوسبة.

بالنسبة للمستثمرين، هذا يعني أن كفاءة الذكاء الاصطناعي - وليس فقط قدرة الذكاء الاصطناعي - يمكن أن تصبح واحدة من أهم المقاييس التي يجب مراقبتها خلال المرحلة التالية من نمو الصناعة.

الصورة مقدمة من: فريدريك ليجراند – COMEO على موقع Shutterstock.com