يُشير تقريرٌ جديدٌ من خبيرة الاستثمار المغامر ماري ميكر إلى أنّ وتيرة تبني الذكاء الاصطناعيّ تتجاوز أيّ ثورةٍ تقنيةٍ سابقَة، من الهواتف النقالة إلى وسائل التواصل الاجتماعيّ وحوسبة السحابة.
يُبيّن التقرير الذي يُغطّي ٣٤٠ صفحة و يستخدم مصطلح “غير مسبوق” في ٥١ صفحة منها، سرعة تطوير الذكاء الاصطناعيّ وتبنّيه والإنفاق عليه واستخدامه، مدعوماً بمُخططاتٍ بيانية متعددة.
تُشير ميكر إلى أنّ وتيرة ونطاق التغيير المُرتبط بتطوّر تقنية الذكاء الاصطناعيّ غير مسبوق فعلاً. فقد وصل عدد مُستخدمي ChatGPT إلى ٨٠٠ مليون مُستخدم في ١٧ شهراً فقط، وهو رقمٌ غير مسبوق. كما أنّ عدد الشركات ومُعدّل وصول الكثير منها إلى مُعدّلات إيراداتٍ متكررةٍ سنوية عالية يُعدّ غير مسبوق أيضاً.
سرعة انخفاض تكاليف الاستخدام غير مسبوقة أيضاً. فبينما تبلغ تكاليف تدريب النموذج مليار دولار أمريكي، انخفضت تكاليف الاستدلال (أي تكاليف دفع الأموال لاستخدام التقنية) بنسبة ٩٩٪ خلال سنتين، عند حساب التكلفة لكلّ مليون وحدة رمز، وفقاً لبحثٍ من جامعة ستانفورد.
وتيرة مُنافسة الشركات لبعضها البعض في الميزات، بتكلفةٍ أقلّ، بما في ذلك الخيارات المفتوحة المصدر، خاصةً النماذج الصينية، تُعدّ غير مسبوقة. على سبيل المثال، تستخدم معالجات Nvidia Blackwell GPU عام ٢٠٢٤ طاقةً أقلّ بـ ١٠٥٠٠٠ مرة لكلّ وحدة رمز مقارنةً بمعالجات Kepler GPU السابقة في عام ٢٠١٤.
في المجال الوحيد الذي لم يتجاوز الذكاء الاصطناعيّ فيه أيّ ثورةٍ تقنيةٍ أُخرى هو العائدات المالية. فبينما يُضخّ المُستثمرون الأموال في الذكاء الاصطناعيّ بسرعةٍ كبيرة، تستهلك شركات الذكاء الاصطناعيّ ومُقدّمو خدمات السحابة الأموال أيضاً. فالذكاء الاصطناعيّ يتطلّب استثماراتٍ ضخمة في البنية التحتية.
هذا الأمر جيدٌ للمُستهلكين والمؤسسات، مستفيدي التحسينات السريعة، بينما يُخفّض التنافس التكاليف، كما تُشير ميكر. لكن الرأي لا يزال مُنقسماً حول أيّة شركاتٍ من الشركات الحالية ستصبح عملاقة تقنية مُربحة على المدى الطويل.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
