تواصل ارتفاع حرارة مجال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبير، حيث تتسابق الدول في إنشاء استراتيجيات.

في الشهر الماضي، حدثت "حرب الحيوانات" في مجال الذكاء الاصطناعي التي أطلقها Llama من Meta و Falcon من معهد الابتكار التكنولوجي في الإمارات. تنافست هذين النموذجين الكبيرين للغة بشدة في تصنيف LLM المفتوح المصدر.

تُفضل Llama من قبل المطورين بسبب خصائصها مفتوحة المصدر. طورت شركة NEC اليابانية بسرعة الإصدار الياباني من ChatGPT استنادًا إلى Llama. بينما تصدرت Falcon الترتيب بعد إطلاق الإصدار 40B في مايو، ثم أصدرت في سبتمبر الإصدار 180B الذي حقق تصنيفًا أعلى مرة أخرى.

من المثير للاهتمام أن مطوري فالكون ليسوا شركة تكنولوجيا، بل هم مؤسسة بحثية من الإمارات العربية المتحدة. وتم اختيار وزير الذكاء الاصطناعي الإماراتي لاحقًا ضمن قائمة 100 شخصية الأكثر تأثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي وفقًا لمجلة تايم.

دخلت مجال الذكاء الاصطناعي حاليًا مرحلة تنافسية حيث تقوم العديد من الدول والشركات ببناء نسخ محلية من ChatGPT. فقط في منطقة الخليج، اشترت المملكة العربية السعودية أكثر من 3000 شريحة H100 للجامعات المحلية من أجل تدريب النماذج اللغوية الكبيرة.

إن هذا الوضع المعروف باسم "معركة النماذج المائة" يشبه إلى حد كبير حمى ريادة الأعمال في الإنترنت في السنوات الماضية. والسبب وراء ذلك هو الورقة البحثية التي نشرتها Google في عام 2017 حول خوارزمية Transformer، والتي أصبحت أساس جميع النماذج الكبيرة الحالية.

حل المحول مشكلة كفاءة الشبكات العصبية السابقة في معالجة النصوص الطويلة، مما منح الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم السياق. لقد حول نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة من مشكلة نظرية إلى مشكلة هندسية، مما خفض من عتبة الدخول.

مع تزايد نشاط مجتمع المصدر المفتوح، قد تتشابه أداء النماذج الكبرى. ستتمثل ميزة المنافسة في المستقبل بشكل أكبر في بناء النظام البيئي أو القدرة البحتة على الاستدلال.

ومع ذلك، أصبحت تكلفة قوة الحوسبة المرتفعة عقبة أمام تطوير الصناعة. يُقدَّر أن إنفاق شركات التكنولوجيا العالمية على بنية النماذج الكبيرة قد يصل سنويًا إلى 200 مليار دولار، في حين أن الإيرادات ذات الصلة قد تصل إلى 75 مليار دولار كحد أقصى، مما يخلق فجوة كبيرة.

حالياً، لم تعثر معظم شركات الذكاء الاصطناعي على نموذج ربح موثوق به باستثناء عدد قليل من الشركات. حتى عمالقة الصناعة مثل مايكروسوفت وأدوبي يواجهون تحديات في تسعير منتجات الذكاء الاصطناعي.

في المستقبل، قد تواجه موردي النماذج الكبيرة ضغطًا أكبر. قد تظهر القيمة الحقيقية أكثر في سيناريوهات التطبيقات المحددة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، بدلاً من النموذج نفسه.