يريد مارك زوكربيرج وضع الذكاء الخارق في أيدي مليارات الأشخاص.

يقول بادي سرينيفاسان، الرئيس التنفيذي لشركة DigitalOcean Holdings, Inc (المدرجة في بورصة نيويورك تحت الرمز: DOCN )، إن اقتصاديات الذكاء الاصطناعي قد تتجه أخيرًا في هذا الاتجاه.

• يشهد سهم شركة ميتا بلاتفورمز ارتفاعاً ملحوظاً. ما الذي يدفع سهم ميتا إلى الارتفاع؟

في مقال شامل نُشر يوم الاثنين، جادل الرئيس التنفيذي لشركة ميتا بلاتفورمز (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: META ) بأن الذكاء الاصطناعي المتطور والمتزايد القوة لا ينبغي أن يكون حكرًا على مجموعة صغيرة من الشركات أو المؤسسات. وتخطط ميتا لتقديم نسخ مجانية من أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لمليارات الأشخاص، مع إتاحة الفرصة للمستخدمين للدفع مقابل الحصول على المزيد من قوة الحوسبة.

وفي الوقت نفسه، يرى سرينيفاسان تحولاً تكنولوجياً من شأنه أن يجعل الوصول الواسع إلى الذكاء الاصطناعي أكثر عملية: نماذج مفتوحة الوزن تقدم أداءً قوياً بشكل متزايد بتكاليف أقل بكثير.

"تعمل نماذج الوزن المفتوح على تحقيق التوازن في معادلة الذكاء لكل دولار وتدفع إلى استخدام أكبر للذكاء الاصطناعي"، هذا ما قاله سرينيفاسان لموقع بنزينغا في مقابلة حصرية عبر البريد الإلكتروني.

قد يكون ذلك مهماً لرؤية زوكربيرج.

نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة تُغير قواعد اللعبة

لا تكمن جاذبية نماذج الوزن المفتوح في كونها أرخص فحسب.

يمكن للشركات أيضاً تخصيص هذه النماذج باستخدام بياناتها الخاصة، وفي بعض الحالات، تشغيلها على بنيتها التحتية الخاصة. وأوضح سرينيفاسان أن ذلك يساعد الشركات على الحفاظ على ملكيتها الفكرية داخل المؤسسة مع تكييف النماذج مع المعلومات السرية والاستخدام الفعلي.

والنتيجة هي طريقة مختلفة للتفكير في الإنفاق على الذكاء الاصطناعي.

بدلاً من دفع أعلى سعر متاح لكل مهمة، يمكن للشركات اختيار النماذج بناءً على احتياجاتها الفعلية. وقال سرينيفاسان إن الهدف هو "النموذج المناسب، والتكلفة المناسبة، لكل مهمة".

تُطوّر DigitalOcean بالفعل نموذجها بناءً على هذه الفكرة، حيث تُتيح الوصول إلى نماذج متعددة من خلال بنيتها التحتية للاستدلال. تدعم منصتها نماذج من مزودين مثل OpenAI و Anthropic ومطوري النماذج مفتوحة الوزن، مما يسمح للعملاء بالاختيار من بينها بناءً على عوامل مثل التكلفة والأداء.

قد لا يكون نموذج الحدود ضرورياً في كل مرة

قال سرينيفاسان إن النماذج الرائدة - وهي الأنظمة الأكثر قدرة والأكثر تكلفة عادةً - مطلوبة لحوالي 25٪ فقط من العمل بين العملاء الذين يتعامل معهم.

أما نسبة الـ 75% الأخرى فيمكن التعامل معها في كثير من الأحيان بواسطة نماذج الوزن المفتوح، مما يخلق ما وصفه بأنه تقسيم نموذجي بنسبة 25/75 بين نماذج الوزن المغلق والوزن المفتوح.

لا يعني ذلك أن شركتي OpenAI أو Anthropic ستخسران فجأة معظم أعمالهما. فما زالت أصعب عمليات الاستدلال والمهام المتخصصة تبرر استخدام النماذج الرائدة.

لكن هذا يشير إلى أن تبني الذكاء الاصطناعي لا يعتمد بالضرورة كلياً على اقتصاديات الأنظمة الأكثر تكلفة.

وهنا تلتقي رؤية زوكربيرج بأطروحة سرينيفاسان.

تراهن شركة ميتا على أن الذكاء الاصطناعي القوي سيصل إلى مليارات المستخدمين. ويمكن أن تُسهم النماذج مفتوحة المصدر في جعل هذا الوصول أرخص وأكثر قابلية للتخصيص وأقل اعتمادًا على عدد محدود من مزودي الخدمات. وتتبنى ميتا نفسها هذا النهج، حيث صرّح زوكربيرج بأن الشركة تخطط لاستئناف إصدار بعض النماذج مفتوحة المصدر، كما أطلقت ميتا أيضًا نموذج Muse Glimmer الأصغر حجمًا مفتوح المصدر لأجهزة الكمبيوتر الشخصية.

إذن، قد لا يقتصر السباق الأكبر في مجال الذكاء الاصطناعي على بناء النموذج الأكثر ذكاءً فحسب.

قد يتعلق الأمر بجعل المعلومات المفيدة رخيصة بما يكفي، ومرنة بما يكفي، ومتاحة بما يكفي بحيث يتمكن عدد أكبر بكثير من الناس من استخدامها بالفعل.

بالنسبة لزوكربيرج، هذه هي الرؤية.

بالنسبة لسرينيفاسان، قد يكون "الذكاء لكل دولار" هو ما يجعله ممكناً من الناحية الاقتصادية.

صورة من موقع Shutterstock