مستقبل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي

على مدى السنوات العشر الماضية، تم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي (I ل) وتسارعت بوتيرة سريعة، لتصل إلى مئات المليارات من الدولارات. يعكس هذا النمو المتسارع ثقة المستثمرين في قدرة الذكاء الاصطناعي على تحويل مختلف القطاعات وخلق فرص عمل جديدة. ومع ذلك، وعلى الرغم من التقدم الكبير، فإن العوائد الاقتصادية لا تزال غير متناسبة مع الاستثمارات. يستكشف هذا المقال العوامل التي تعيق عوائد استثمارات الذكاء الاصطناعي، وفجوة المنافسة بين الشركات الكبيرة والصغيرة، والاتجاهات الحالية في تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

العوامل التي تعيق العائد على الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي

إن الكثير من الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتطلع إلى المستقبل. باستثناء OpenAI، وكلود، وعدد قليل من الآخرين، فإن اعتماد المستهلك لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي محدود. التكنولوجيا هي أيضًا في بداية منحنى التبني للمؤسسات. التبني على نطاق واسع لا يزال في الأفق.

تكاليف تطوير عالية

إن التقدم التكنولوجي الناشئ، مثل نماذج اللغات الرئيسية، لم يتم اعتماده بالكامل من قبل معظم الشركات. على الرغم من أن التكنولوجيا شهدت أحد أسرع منحنيات الاعتماد، إلا أن تطويرها مكلف حاليًا. وهذا النمط نموذجي للتقنيات الناشئة. على سبيل المثال، كلف تحديد تسلسل الجينوم البشري في البداية مليار دولار، في حين يتكلف الآن نحو 1 دولار.

التحديات التي تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي

في حين تجاوزت إيرادات OpenAI ما يقدر بنحو 3 مليارات دولار، فإن العديد من الشركات الناشئة والمشاريع الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي تكافح لتجاوز علامة 100 مليون دولار. يركز السوق الحالي بشكل كبير على تطوير النماذج والتقنيات الأساسية، مما يتيح منتجات مثل رفاق الذكاء الاصطناعي مثل Friend.

في مجال تغليف الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم الشركات الناشئة ببناء منتجات حول واجهات برمجة تطبيقات مختبر الذكاء الاصطناعي، تكون المنافسة شرسة. غالبًا ما تكافح هذه الشركات الناشئة لتجاوز إيراداتها البالغة 100 مليون دولار، حتى أثناء قيامها بتعديل النماذج لحالات استخدام محددة. ويتمثل الخطر الكبير في ظهور نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي قادرة على أداء هذه المهام المتخصصة بطبيعتها، مما قد يجعل الحلول الدقيقة التي تقدمها هذه الشركات الناشئة قديمة الطراز.

الذكاء الاصطناعي وفجوة المنافسة

يخلق هذا الوضع بين الشركات الكبرى والشركات الصغيرة فجوة كبيرة بين اللاعبين الكبار مثل OpenAI وMidJourney وAnthropic وبقية المشاريع داخل الصناعة. ويرجع ذلك إلى أن اعتماد المستهلكين على تقنيات الذكاء الاصطناعي محدود باستثناء عدد قليل من المنتجات الرئيسية مثل ChatGPT وMidJourney وRunway.

تكاليف التشغيل الباهظة

يتطلب تشغيل هذه النماذج رأس مال كثيف، وتشير الشائعات إلى أن تشغيل ChatGPT يكلف 700.000 دولار يوميًا. وهذا لا يشمل حتى جميع الموظفين والنفقات المرتبطة بالبحث والتطوير وتكاليف التدريب النموذجي الجديد. التكاليف المرتفعة والاستثمارات تستبعد العديد من الشركات من المنافسة.

مخاوف السوق

وقد أثار هذا مخاوف في السوق وأثار بعض الشائعات، إحداها مفادها أن OpenAI قد تنفد منها الأموال في غضون عام. وفي حين أن هذا يبدو غير مرجح، إلا أن الشركة تحتاج إلى مواصلة جذب الاستثمار وتوسيع عملياتها حتى يكون لديها طريق واضح نحو الربحية. لكن هذا ليس الهدف في الوقت الحالي.

الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

لأن تطوير الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى، تفضل الشركات ذلك مایکروسوفتوتتصدر أمازون وجوجل هذه المهمة باستثمارات كبيرة في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية لمراكز البيانات. كما أن النظام البيئي لرأس المال الاستثماري نشط للغاية في استثمارات الذكاء الاصطناعي. تعد شركات مثل Sequoia Capital وAndreessen Horowitz من بين المستثمرين الأكثر نشاطًا وبارزًا في مجال الذكاء الاصطناعي، لا سيما في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي.

أهمية البنية التحتية

وتضمن الاستثمارات في البنية التحتية أن تظل مختبرات الذكاء الاصطناعي في الطليعة في إطلاق أحدث النماذج وأن تظل قادرة على المنافسة. يعد بناء هذه البنية التحتية أمرًا بالغ الأهمية للمستقبل لأنه يتيح تطوير ونشر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا.

الاستثمار في الحوسبة

تعد الحوسبة أحد مكونات البنية التحتية الرئيسية، حيث من المحتمل أن تتجاوز الاستثمارات مبلغًا مذهلًا يبلغ تريليون دولار في السنوات المقبلة. شركات التكنولوجيا الكبرى، بما في ذلك مایکروسوفتوتستثمر شركتا جوجل وأمازون بكثافة في هذا القطاع، حيث تبلغ تكلفة بناء كل مركز بيانات حوالي 2 مليار دولار أمريكي.

لا يزال هذا المجال ناشئًا حيث تتعلم الشركات كيفية تكوين مراكز بيانات GPU هذه. وسيتم تجهيز هذه المراكز بأحدث الرقائق مثل H100. ومع ذلك، سرعان ما ستصبح هذه الرقائق قديمة مع ظهور رقائق أكثر قوة، مما يتطلب إعادة الاستثمار المستمر لتلبية المتطلبات الحسابية المتزايدة لنماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة.

المنافسة والمزايا التنافسية

في حين يمكن القول بأن بعض المختبرات تتمتع بمزايا في النماذج أو الخوارزميات أو البيانات، فإن التنافس في هذا المجال يمثل تحديًا. كثيرا ما يتنقل الباحثون بين مختبرات الذكاء الاصطناعي، فينقلون المعرفة ويقللون من المزايا التنافسية. أحد الأمثلة العديدة هو داريو أمودي، نائب الرئيس السابق للأبحاث في OpenAI، الذي شارك في تأسيس Anthropic في عام 2021. عندما يتعلق الأمر بالعوائد على الإنفاق الرأسمالي، ما الذي تراهن عليه مختبرات الذكاء الاصطناعي ومستثمروها حقًا؟

التكلفة المستقبلية للاستخبارات

في حين أن الذكاء الاصطناعي ليس مدرجًا بعد في خارطة الطريق لكل شركة، فإن مختبرات الذكاء الاصطناعي تعتمد على تقليل تكلفة الذكاء وقيمته للشركات التي تتطلع إلى الحصول عليه. في الوقت الحالي، تستثمر الشركات بشكل كبير في توظيف أفضل المواهب، وهو ما يمثل تكلفة كبيرة. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تشبه المتدربين الأخرقين أو الموظفين المبتدئين، إلا أنها تتحسن وتصبح أرخص.

مثال لخفض التكلفة

على سبيل المثال، يعد GPT-4-mini من OpenAI أرخص بنسبة 97% لرموز الإدخال و96% أرخص لرموز الإخراج مقارنة بـ GPT-4. يُترجم هذا التخفيض إلى انخفاض بنسبة 97 بالمائة في تكلفة ذكاء المتدرب الأخرق. تخيل لو وصل هذا الذكاء إلى مستوى الدكتوراه؛ الآثار المترتبة على اقتصاد التكلفة والكفاءة ستكون هائلة.

العمال الرقميون والكفاءة

في المستقبل القريب، سيتعاون العاملون الرقميون، المعروفون أيضًا باسم وكلاء الذكاء الاصطناعي، مع البشر وغيرهم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. في البداية، سوف يقومون بأتمتة المهام الدنيوية، ولكن في نهاية المطاف سوف يتعاملون مع أنشطة ذات قيمة أعلى. قد يسمح هذا التحول للبشر بالتركيز على مشاكل أكثر أهمية، مما قد يقلل من الحاجة إلى الكثير من العمال البشريين. ويمكن لمجموعات أصغر من البشر، بدعم من الآلاف من الوكلاء الرقميين الذين يتعاملون مع مهام غير استراتيجية، أن تتوصل إلى نتائج أكثر قيمة والتعامل مع القضايا المعقدة بشكل أكثر كفاءة.

ابتكارات الماضي والمستقبل

عند النظر في الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، قد يتساءل المرء ما إذا كان الحصول على جزء صغير فقط من المهام التي يؤديها البشر اليوم سيؤدي إلى عوائد كبيرة على الاستثمار. يمكننا دعم هذه الأطروحة من خلال دراسة الابتكارات السابقة التي أدت إلى تحسين الإنتاجية البشرية، مثل الكهرباء، والكمبيوتر الشخصي، الإنترنت. وقد أحدثت هذه التقنيات ثورة في الصناعات، مما أدى إلى تحقيق مكاسب كبيرة في الكفاءة وخفض التكاليف.

وعلى نحو مماثل، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل صناعات متعددة من خلال خفض تكلفة الذكاء، وبالتالي خلق قيمة اقتصادية كبيرة وتحسين الإنتاجية على جميع المستويات.

أسئلة وأجوبة

1. ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي؟

تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تكاليف التطوير المرتفعة والمنافسة الشرسة في مجال تغليف الذكاء الاصطناعي. تكافح العديد من الشركات الناشئة لتجاوز إيراداتها البالغة 100 مليون دولار، حتى أثناء قيامها بضبط النماذج لحالات استخدام محددة. علاوة على ذلك، فإن ظهور نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي قد يجعل الحلول الدقيقة التي تقدمها هذه الشركات الناشئة عتيقة الطراز.

2. لماذا تعتبر فجوة المنافسة بين شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة والصغيرة كبيرة جدًا؟

تعتبر فجوة المنافسة بين شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة والصغيرة كبيرة بسبب اعتماد المستهلك المحدود لتقنيات الذكاء الاصطناعي خارج عدد قليل من المنتجات الرئيسية. يتطلب تشغيل هذه النماذج رأس مال كثيف، مع تكاليف تشغيل وتطوير باهظة، مما يؤدي إلى استبعاد العديد من الشركات من المنافسة.

3. ما مدى أهمية الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟

يعد الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لضمان قدرة مختبرات الذكاء الاصطناعي على البقاء في صدارة المنحنى في إطلاق أحدث النماذج والحفاظ على قدرتها التنافسية. يتيح بناء هذه البنية التحتية تطوير ونشر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا، وهو أمر ضروري لمستقبل الصناعة.

4. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث تحولاً في مختلف الصناعات؟

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل صناعات متعددة من خلال خفض تكلفة الذكاء، وبالتالي خلق قيمة اقتصادية كبيرة وتحسين الإنتاجية على جميع المستويات. في المستقبل، سيتعاون العاملون الرقميون مع البشر، لأتمتة المهام الدنيوية والسماح للبشر بالتركيز على المشاكل الأكثر أهمية.

5. ما هي الآثار المترتبة على خفض التكاليف في الذكاء الاصطناعي؟

إن تخفيض التكلفة في الذكاء الاصطناعي له آثار كبيرة على اقتصاد من التكاليف والكفاءة. على سبيل المثال، يعد GPT-4-mini من OpenAI أرخص بنسبة 97% لرموز الإدخال و96% أرخص لرموز الإخراج مقارنة بـ GPT-4. يُترجم هذا التخفيض إلى انخفاض بنسبة 97 بالمائة في تكلفة المعلومات الاستخباراتية من المتدرب الأخرق، مما قد يؤدي إلى مكاسب كبيرة في الكفاءة وتخفيضات في التكلفة.

اختتام

الاستثمار في الذكاء الاصطناعي تستمر في النمو، ولكن العوائد الاقتصادية لا تزال لا تتناسب مع الاستثمارات. عوامل مثل ارتفاع تكاليف التطوير والمنافسة الشرسة والاعتماد المحدود للمستهلكين لتقنيات الذكاء الاصطناعي تشكل تحديًا لهذه الصناعة. ومع ذلك، فإن خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي والتعاون بين العاملين الرقميين والبشريين يوفر مستقبلًا واعدًا.

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل صناعات متعددة، وخفض تكلفة الذكاء وتحسين الإنتاجية على جميع المستويات. يعد الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لضمان بقاء مختبرات الذكاء الاصطناعي في المقدمة وتطوير تقنيات أكثر تقدمًا. وبمرور الوقت، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة في الاقتصاد العالمي، ويخلق قيمة اقتصادية كبيرة ويحسن الإنتاجية البشرية.