يشرح خمسة من مهندسي اقتصاد الذكاء الاصطناعي أين ستبدأ الأمور

في وقت سابق من هذا الأسبوع، جلس خمسة أشخاص من ذوي الخبرة في كل طبقة من سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي في مؤتمر ميلكن العالمي في بيفرلي هيلز، حيث تحدثوا مع هذا المحرر حول كل شيء بدءًا من نقص الرقائق إلى مراكز البيانات المدارية إلى احتمال أن تكون البنية بأكملها التي تقوم عليها التكنولوجيا خاطئة.

على خشبة المسرح مع TechCrunch: كريستوف فوكيه، الرئيس التنفيذي لشركة ASML، الشركة الهولندية التي تحتكر آلات الطباعة الحجرية ذات الأشعة فوق البنفسجية المتطرفة والتي بدونها لن توجد الرقائق الحديثة؛ وفرانسيس ديسوزا، المدير التنفيذي للعمليات في Google Cloud، الذي يشرف على أحد أكبر رهانات البنية التحتية في تاريخ الشركة؛ وقصر يونس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Applied Intuition، وهي شركة ذكاء اصطناعي مادي بقيمة 15 مليار دولار بدأت في مجال المحاكاة وانتقلت منذ ذلك الحين إلى مجال الدفاع؛ وديمتري شيفيلينكو، كبير مسؤولي الأعمال في شركة Perplexity، شركة البحث عن الوكلاء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؛ وإيف بودنيا، عالمة فيزياء الكم التي تركت المجال الأكاديمي لتحدي البنية الأساسية التي تعتبرها معظم صناعة الذكاء الاصطناعي أمرًا مفروغًا منه في شركتها الناشئة Logical Intelligence. (وقع كبير علماء الذكاء الاصطناعي السابق في ميتا، يان ليكون، رئيسًا مؤسسًا لمجلس الأبحاث التقنية في وقت سابق من هذا العام).

وإليكم ما قاله الخمسة:

إن الاختناقات حقيقية

إن طفرة الذكاء الاصطناعي تواجه حدودًا مادية صعبة، وتبدأ القيود في أسفل المجموعة أكثر مما قد يدركه الكثيرون. كان فوكيه أول من قال ذلك، واصفًا “التسارع الهائل في تصنيع الرقائق”، معربًا عن “اعتقاده القوي” أنه على الرغم من كل هذه الجهود، “على مدى السنتين أو الثلاثة أو ربما الخمس سنوات القادمة، سيكون العرض محدودًا في السوق”، مما يعني أن الشركات فائقة الحجم – Google، وMicrosoft، وAmazon، وMeta – لن تحصل على جميع الرقائق التي يدفعون ثمنها، تمامًا.

سلط DeSouza الضوء على حجم هذه المشكلة – ومدى سرعة نموها – مذكرًا الجمهور بأن إيرادات Google Cloud تجاوزت 20 مليار دولار في الربع الأخير، بزيادة 63٪، في حين أن الأعمال المتراكمة – الإيرادات الملتزم بها ولكن لم يتم تسليمها بعد – تضاعفت تقريبًا في ربع واحد، من 250 مليار دولار إلى 460 مليار دولار. وقال بهدوء مثير للإعجاب: “الطلب حقيقي”.

بالنسبة ليونس، يأتي القيد في المقام الأول من مكان آخر. تقوم شركة Applied Intuition ببناء أنظمة التحكم الذاتي للسيارات والشاحنات والطائرات بدون طيار ومعدات التعدين والمركبات الدفاعية، ولا يكمن عنق الزجاجة في السيليكون، بل في البيانات التي لا يمكن للمرء جمعها إلا عن طريق إرسال الآلات إلى العالم الحقيقي ومشاهدة ما يحدث. وقال: “عليك أن تجده من العالم الحقيقي”، ولا يمكن لأي قدر من المحاكاة الاصطناعية أن يسد هذه الفجوة بشكل كامل. “سيكون هناك وقت طويل قبل أن تتمكن من تدريب النماذج التي تعمل في العالم المادي بشكل صناعي بشكل كامل.”

مشكلة الطاقة حقيقية أيضًا

إذا كانت الرقائق هي عنق الزجاجة الأول، فإن الطاقة هي التي تلوح في الأفق خلفها. وأكد ديسوزا أن جوجل تستكشف مراكز البيانات في الفضاء كرد فعل جدي لقيود الطاقة. وأشار إلى أنه “يمكنك الوصول إلى طاقة أكثر وفرة”. بالطبع، حتى في المدار، الأمر ليس بسيطًا. لاحظ ديسوزا أن الفضاء عبارة عن فراغ، لذا فهو يزيل الحمل الحراري، مما يترك الإشعاع هو الطريقة الوحيدة لتسليط الحرارة في البيئة المحيطة (وهي عملية أبطأ بكثير وأصعب في الهندسة من أنظمة تبريد الهواء والسائل التي تعتمد عليها مراكز البيانات اليوم). لكن الشركة لا تزال تتعامل مع الأمر باعتباره طريقًا مشروعًا.

ولم يكن من المستغرب إلى حد ما أن الحجة الأعمق التي قدمها دي سوزا كانت تتعلق بالكفاءة من خلال التكامل. واقترح أن استراتيجية جوجل المتمثلة في الهندسة المشتركة لمجموعة الذكاء الاصطناعي الكاملة الخاصة بها – بدءًا من شرائح TPU المخصصة وحتى النماذج والوكلاء – تحقق أرباحًا بالواط لكل التقليب، وهو ما لا تستطيع الشركة التي تشتري المكونات الجاهزة تكراره. وقال: “إن تشغيل Gemini على وحدات TPU أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من أي تكوين آخر،” لأن مصممي الرقائق يعرفون ما سيأتي في النموذج قبل شحنه. وفي عالم أصبح فيه توفر الطاقة عائقًا كبيرًا أمام المدى الذي يمكن أن تصل إليه هذه التكنولوجيا، فإن هذا النوع من التكامل الرأسي يعد ميزة تنافسية كبرى.

وقد ردد فوكيه هذه النقطة لاحقًا في المناقشة. وأضاف: “لا يوجد شيء لا يقدر بثمن”. تمر الصناعة بلحظة غريبة في الوقت الحالي، حيث تستثمر مبالغ غير عادية من رأس المال، مدفوعة بالضرورة الاستراتيجية. لكن المزيد من الحوسبة تعني المزيد من الطاقة، والمزيد من الطاقة له ثمن.

نوع مختلف من الذكاء

في حين أن بقية الصناعة تناقش الحجم والهندسة المعمارية وكفاءة الاستدلال ضمن نموذج نموذج اللغة الكبير، فإن بودنيا تبني شيئًا مختلفًا تمامًا.

إن شركتها، Logical Intelligence، مبنية على ما يسمى بالنماذج القائمة على الطاقة (EBMs)، وهي فئة من الذكاء الاصطناعي لا تتنبأ بالرمز التالي في تسلسل ولكنها بدلاً من ذلك تحاول فهم القواعد الأساسية للبيانات، بطريقة تجادل بأنها أقرب إلى كيفية عمل الدماغ البشري فعليًا. وقالت: “اللغة هي واجهة المستخدم بين عقلي وعقلي”. “الاستدلال نفسه غير مرتبط بأي لغة.”

ويصل أكبر نموذج لها إلى 200 مليون معلمة – مقارنة بمئات المليارات في ماجستير إدارة الأعمال الرائدة – وتدعي أنه يعمل بشكل أسرع بآلاف المرات. والأهم من ذلك، أنه مصمم لتحديث معرفته مع تغير البيانات، بدلاً من طلب إعادة التدريب من الصفر.

بالنسبة لتصميم الرقاقات، والروبوتات، والمجالات الأخرى التي يحتاج فيها النظام إلى فهم القواعد المادية بدلاً من الأنماط اللغوية، ترى أن EBMs هي الأنسب بشكل طبيعي. “عندما تقود السيارة، فإنك لا تبحث عن أنماط في أي لغة. أنت تنظر حولك، وتفهم القواعد المتعلقة بالعالم من حولك، وتتخذ القرار.” إنها حجة مثيرة للاهتمام ومن المرجح أن تجتذب المزيد من الاهتمام في الأشهر المقبلة، نظرًا لأن مجال الذكاء الاصطناعي بدأ يتساءل عما إذا كان النطاق وحده كافيًا.

الوكلاء والحواجز والثقة

أمضى شيفيلينكو معظم المحادثة في شرح كيفية تطور تقنية Perplexity من منتج بحث إلى شيء يطلق عليه الآن “العامل الرقمي”. لم يتم تصميم Perplexity Computer، أحدث عروضها، كأداة يستخدمها العاملون في المعرفة، ولكن كفريق عمل يوجهه العامل في المعرفة. وقال عن هذه الفرصة: “كل يوم تستيقظ ويكون لديك مائة موظف في فريقك”. “ماذا ستفعل لتحقيق أقصى استفادة منه؟”

إنها خطوة مقنعة. كما أنه يثير أسئلة واضحة حول السيطرة، لذلك سألتهم. وكانت إجابته تفصيلية. لا يمكن لمسؤولي المؤسسة تحديد الموصلات والأدوات التي يمكن للوكيل الوصول إليها فحسب، بل ما إذا كانت هذه الأذونات للقراءة فقط أم للقراءة والكتابة – وهو تمييز مهم للغاية عندما يعمل الوكلاء داخل أنظمة الشركة. عندما يتخذ Comet، وكيل استخدام الكمبيوتر في Perplexity، إجراءات نيابة عن المستخدم، فإنه يقدم خطة ويطلب الموافقة أولاً. قال شيفيلينكو إن بعض المستخدمين يجدون الاحتكاك مزعجًا، لكنه قال إنه يعتبره ضروريًا، خاصة بعد انضمامه إلى مجلس إدارة Lazard، حيث قال إنه وجد نفسه متعاطفًا بشكل غير متوقع مع الغرائز المحافظة لكبير مسؤولي أمن المعلومات الذي يحمي علامة تجارية عمرها 180 عامًا مبنية بالكامل على ثقة العميل. وأضاف: “التفاصيل هي حجر الأساس للنظافة الأمنية الجيدة”.

السيادة، وليس الأمان فقط

قدم يونس ما قد يكون الملاحظة الأكثر مشحونة من الناحية الجيوسياسية للجنة، وهي أن الذكاء الاصطناعي المادي والسيادة الوطنية متشابكان بطرق لم يكن الذكاء الاصطناعي الرقمي البحت عليها من قبل.

انتشر الإنترنت في البداية كتكنولوجيا أمريكية ولم يواجه معارضة إلا في طبقة التطبيقات – Ubers وDoorDashes – عندما أصبحت العواقب خارج الإنترنت مرئية. الذكاء الاصطناعي الجسدي مختلف. المركبات ذاتية القيادة، والطائرات الدفاعية بدون طيار، ومعدات التعدين، والآلات الزراعية – تتجلى هذه الأشياء في العالم الحقيقي بطرق لا يمكن للحكومات تجاهلها، مما يثير تساؤلات حول السلامة، وجمع البيانات، ومن يتحكم في النهاية في الأنظمة التي تعمل داخل حدود الدولة. وأضاف: “كل دولة تقريبًا تقول: لا نريد لهذه المعلومات الاستخبارية أن تكون في شكل مادي على حدودنا، التي تسيطر عليها دولة أخرى”. وقال للحشد إن عدد الدول التي يمكنها حاليًا استخدام سيارة أجرة آلية أقل من الدول التي تمتلك أسلحة نووية.

قام فوكيه بتأطيرها بشكل مختلف قليلاً. إن التقدم الذي أحرزته الصين في مجال الذكاء الاصطناعي حقيقي، حيث أدى إصدار DeepSeek في وقت سابق من هذا العام إلى إرسال شيء يشبه الذعر عبر أجزاء من الصناعة، لكن هذا التقدم مقيد أسفل طبقة النموذج. ومن دون الوصول إلى الطباعة الحجرية بالأشعة فوق البنفسجية، لا يستطيع صانعو الرقائق الصينيون تصنيع أشباه الموصلات الأكثر تقدما، وتعمل النماذج المبنية على الأجهزة القديمة في وضع غير مؤات بغض النظر عن مدى جودة البرمجيات. وقال فوكيه: “اليوم، في الولايات المتحدة، لديك البيانات، ولديك إمكانية الوصول إلى الحوسبة، ولديك الرقائق، ولديك الموهبة. وتقوم الصين بعمل جيد للغاية في الجزء العلوي من المجموعة، لكنها تفتقر إلى بعض العناصر أدناه”.

سؤال الجيل

قرب نهاية نقاشنا، سأل أحد الحضور السؤال الواضح غير المريح: هل سيؤثر كل هذا على قدرة الجيل القادم على التفكير النقدي؟

وربما كانت الإجابات متفائلة، على نحو غير مفاجئ، وإن لم تكن ساذجة. وأشار دي سوزا إلى حجم المشاكل التي قد تسمح الأدوات الأكثر قوة للبشرية في النهاية بمعالجتها. ولنتأمل هنا الأمراض العصبية التي لم نفهم آلياتها البيولوجية بعد، وإزالة الغازات المسببة للانحباس الحراري العالمي، والبنية الأساسية للشبكة التي تم تأجيلها لعقود من الزمن. وأضاف: “هذا يجب أن يطلق العنان لنا إلى المستوى التالي من الإبداع”.

وأشار شيفلينكو إلى نقطة أكثر واقعية: ربما تكون الوظيفة المبتدئة في طريقها إلى الاختفاء، ولكن القدرة على إطلاق شيء ما بشكل مستقل لم تكن أكثر سهولة من أي وقت مضى. “[For] أي شخص لديه حيرة الكمبيوتر. . . القيد هو فضولك وقدرتك على التصرف.

وقد ميز يونس بشكل واضح بين العمل المعرفي والعمل الجسدي. وأشار إلى حقيقة مفادها أن متوسط ​​عمر المزارع الأميركي هو 58 عاماً، وأن نقص العمالة في مجالات التعدين، والنقل بالشاحنات لمسافات طويلة، والزراعة مزمن ومتزايد – ليس لأن الأجور منخفضة للغاية، ولكن لأن الناس لا يريدون هذه الوظائف. في هذه المجالات، لا يحل الذكاء الاصطناعي المادي محل العمال الراغبين. إنه يملأ الفراغ الموجود بالفعل والذي يبدو أنه سيتعمق من هنا.