تقوم أمازون ويب سيرفيسز (AWS) ومايكروسوفت بالتراجع عن الاستثمار في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى مشاكل في النموذج المركزي. المحللون يستغلون هذا التطور الأخير لتكرار سبب كون البنية التحتية اللامركزية القائمة على البلوكشين قد تكون الحل.
ناقش كاي فافرزينيك، المؤسس المشارك لشبكة إمبوسيبل كلاود، هذه الأسئلة المعلقة في مقابلة حصرية مع BeInCrypto.
مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تواجه عقبات
قبل بضعة أشهر، بدا الذكاء الاصطناعي كواحد من أكثر القطاعات الواعدة في صناعة التكنولوجيا العالمية. ومع ذلك، مع إعلان شركات مثل AWS ومايكروسوفت عن توقف في بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، تبدو الصورة مختلفة تمامًا. ماذا حدث؟ كيف يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ وصف كاي فافرزينيك الوضع كما هو اليوم:
"الأخبار بأن AWS تنضم إلى مايكروسوفت في الانسحاب من مراكز البيانات الجديدة عندما يزداد الطلب على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير هو دليل على الكفاءة الهائلة التي يقدمها هذا النموذج لتوسيع الإنترنت العالمي. قد تكون مايكروسوفت وAWS تدركان أن نماذج البنية التحتية المركزية ببساطة لا يمكنها التكيف بسرعة كافية"، ادعى فافرزينيك.
ليست AWS ومايكروسوفت الشركات الوحيدة التي تواجه هذه المشاكل. على الرغم من أن ميتا ادعت علنًا أنها ستنفق مئات المليارات على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات، إلا أنها طلبت تمويلًا من المنافسين بعد أقل من ثلاثة أشهر.
حتى OpenAI تعرضت لصدمة بسبب التكلفة الباهظة لتشغيل ChatGPT؛ سام ألتمان اعترف ضمنيًا بأن أبحاثها قد لا تكون مربحة أبدًا.
يرى فافرزينيك حلاً واضحًا – التخلي عن النموذج المركزي تمامًا والتركيز على DeFAI. على الرغم من أن هؤلاء القادة في الصناعة جمعوا مليارات في النفقات الرأسمالية وابتكروا تطوير LLM، إلا أن الاستراتيجية بأكملها يمكن أن تكون ذاتية الهزيمة.
على سبيل المثال، بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة يغمر المهندسين الكهربائيين بالعمل إلى درجة غير مسبوقة. مع تركيز العديد من المحترفين على المراكز نفسها، فإنه يخلق عنق زجاجة للعمالة الماهرة.
هذا يضر بمشاريع الطاقة المتجددة والشبكة الكهربائية، مما يضر بشكل ساخر بوظائف مراكز البيانات.
"عصر الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بنية تحتية يمكنها مواكبة سرعته ونطاقه، والنظم اللامركزية هي النماذج الوحيدة المبنية لهذا المستقبل. على النقيض من ذلك، فإن النهج اللامركزي المدفوع بالسوق يحل هذه المشكلة: يمكن نشر السعة بشكل أكثر كفاءة حيثما ومتى كانت هناك حاجة إليها دون انتظار سنوات للمشاريع الضخمة المركزية"، أضاف وارزينك.
هل يمكن لـ DeFAI التعامل مع التحديات؟
مقارنة بنموذج مركز البيانات المركزي، زادت DeFAI من إمكانية الوصول إلى حسابات الذكاء الاصطناعي. يمكن للحوافز الاقتصادية المدعومة بتقنية البلوكشين تسريع سرعة النشر، وتعزيز القابلية للتوسع، وتحسين تخصيص الموارد دون الحاجة إلى رأس مال ضخم مقدمًا.
هذه النظم اللامركزية، باختصار، تتمتع بمرونة أكبر من منافسيها.
تمكنت شركات الذكاء الاصطناعي القائمة على البلوكشين من الاستفادة من قدرة حسابية كبيرة دون مراكز بيانات مركزية. على سبيل المثال، قامت شركة DePIN Aethir بخطوات كبيرة مع نموذجها GPU-as-a-service.
شركات أخرى مثل 0G Labs أثبتت أن تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليس فقط ممكنًا نظريًا؛ بل هو مربح وضروري للنظام البيئي.
إذا بدا كل هذا بعيد المنال أو يوتوبيًا، فمن المهم أن نتذكر حدث "البجعة السوداء" للذكاء الاصطناعي – ديبسيك.
نموذج genAI المحرك للسوق في الصين أثبت للعالم بأسره أن شركات الذكاء الاصطناعي يمكنها إنشاء LLMs متقدمة بتكلفة جزء بسيط من تكلفة الأجهزة. لذا، قد تحتاج صناعة الذكاء الاصطناعي إلى إعادة التفكير في نموذج مركز البيانات بالكامل إذا أثبت هذا المطور الواحد نجاحه الكبير.
على الرغم من أن المشككين تساءلوا عما إذا كان الذكاء الاصطناعي اللامركزي يمكنه المنافسة مع مراكز البيانات، فإن الواقع هو أن المركزية يمكن أن تكون لها كفاءاتها الخاصة.
حتى الآن، جمعت شركات الذكاء الاصطناعي المركزية مليارات من استثمارات رأس المال المغامر، لكن قدرتها على الابتكار تصطدم بجدار. قد نحتاج إلى نموذج أفضل لتحقيق أفضل النتائج الممكنة.
"مستقبل بنية الذكاء الاصطناعي يكمن في الشبكات المفتوحة وغير المقيدة، حيث يلتقي العرض بالطلب بشكل ديناميكي وعالمي، وليس من خلال نماذج الهايبرسكيلر القديمة التي تكافح لمواكبة التطور"، أنهى وارزينك.
إخلاء مسؤولية
جميع المعلومات المنشورة على موقعنا الإلكتروني تم عرضها على أساس حسن النية ولأغراض المعلومات العامة فقط. لذا، فأي إجراء أو تصرف أو قرار يقوم به القارئ وفقاً لهذه المعلومات يتحمل مسؤوليته وتوابعه بشكل فردي حصراً ولا يتحمل الموقع أية مسؤولية قانونية عن هذه القرارات.