الإحاطة: الرحلة الدائرية
التدقيق والتحرير: يوليا، بان نيوز
مع اجتياح موجة الذكاء الاصطناعي العالم بسرعة غير مسبوقة، بدأ سباق تسلح حول قوة الحوسبة. عندما تجاوزت قيمة شركة نفيديا تريليون دولار، واحتكرت شركات عملاقة مثل AWS وGoogle Cloud سوق الحوسبة السحابية، ظهر تحدي عميق أمام جميع رواد الابتكار في الذكاء الاصطناعي: هل ستعوق تركيز قوة الحوسبة بشكل كبير الابتكار المفتوح، وستحدد شركات قليلة مستقبل الذكاء الاصطناعي داخل "حدائقها المغلقة"؟
مع سجل ناجح في بيع شركتهما بقيمة 60 مليون دولار لشركة Snapchat، وإنشاء Product Science التي تقدم خدمات تحسين الأكواد باستخدام الذكاء الاصطناعي للشركات الرائدة، يقود إخويا ديفيد ودانيال لابورمان، المؤسسان الشريكين لشركة Gonka AI، مشروعًا جديدًا بخبرتهما المستمرة في مجالات الحوسبة المتوازية والواقع المعزز. يقدمان رؤية فريدة لحل هذه المشكلة من خلال بناء شبكة حوسبة ذكاء اصطناعي موزعة تمامًا تدار من قبل المجتمع.
في سلسلة "The Round Trip" الجديدة من Founder's Talk، التي أنتجتها PANews بالشراكة مع Web3.com Ventures، تحدث ديفيد ودانيال بشكل مفصل حول سبب استلهمهم من تاريخ تطور البنية التحتية لبيتكوين، وكيف يسعون إلى تكرار "ثورة ASIC" في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال إطار حوافز مالي مفتوح، مما يهدف إلى كسر قيود تكلفة الحوسبة بشكل كامل. كما شاركوا كيف نجح تطوير Gonka AI في جذب استثمارات بقيمة 50 مليون دولار من كبار اللاعبين في السوق مثل Bitfury، وقدموا رؤى مميزة حول نظرية "الهوامش التضخمية في الذكاء الاصطناعي" الحالية.
من الألعاب والواقع المعزز إلى الذكاء الاصطناعي اللامركزي
PANews:مرحباً بديفيد ودينيال! من الرائع أن تكونا هنا. أعلم أنكما تمتلكان خلفية تقنية قوية جداً، وأنكما قضيتما وقتاً طويلاً في هذا المجال. هل يمكن أن تشاركيا قصتكما مع مستمعينا؟
غونكا الذكاء الاصطناعي:مرحباً بالجميع. أولاً، نحن إخوة حقيقيون، وحياتنا ومهننا كانت مترابطة بشكل وثيق. يعود بداية رحلتنا إلى عام 2003، ومنذ ذلك الحين، تطورت اهتماماتنا بشكل كبير في مجال الحوسبة المتوازية والشبكات اللامركزية.
لاحقًا، دخلنا في مجال الألعاب عبر الإنترنت، وهو في جوهره نوع من الحوسبة المتوازية الكبيرة الحجم - حيث يتفاعل آلاف اللاعبين عبر الإنترنت في الوقت الفعلي. لتحسين كفاءة إنتاج الرسوم المتحركة للألعاب وتقليل التكاليف، انتقلنا مباشرة إلى مجال الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
ومن ثم فإن علم رؤية الحاسوب، سيقودنا إلى اتجاه جديد تمامًا: حيث بدأنا فيسناب شاتتطوير صورة رقمية ثلاثية الأبعاد لواقع افتراضي AR. كانت هذه التجربة ناجحة للغاية، إذ اشترت شركة Snapchat شركتنا بقيمة 60 مليون دولار، مما أصبح تحولًا مهمًا في مسار حياتنا المهنية.
خلال تجربتي مع مشاريع مختلفة وشركات،نحن دائمًا نحمل رغبة واحدة: ألا وهي إنشاء شيء ما يمكنه بالفعل إحداث تأثير كبير على المستوى المجتمعي، وخاصةً في طريقة تفاعل الأفراد مع بعضهم البعض.عندما دخلت الذكاء الاصطناعي حياتنا بشكل جديد تمامًا - نموذج اللغة الكبير (LLM) - تغير كل شيء. لم يعد ما نراه هو تعلم الآلة المألوف لدينا في الماضي، بل هو أداة قوية يمكنها المحادثة الحقيقية ومساعدتنا فعليًا في حل المشكلات. نرى أن الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي المستند إلى هيكل Transformer هو أكثر من مجرد نموذج لغوي.سواءً في توليد الصور أو توليد مقاطع الفيديو، أو الاختراقات في مجالات مثل علم الأحياء والكيمياء والفيزياء، بل وحتى في تصميم محطات الطاقة النووية وتشغيلها بكفاءة أعلى، فإن موجة الذكاء الاصطناعي هذه تؤثر تقريبًا في كل شيء.
كما سنرى تطوراً سريعًا في برامج الروبوتات و سيارات القيادة الذاتيةوتحدث هذه التغيرات بسرعة كبيرة، وهي تحدث في الوقت الحالي بالفعل.
ولكن مع ذلك، ظهرت قلقاً، ليس خوفاً من نوعية "ال终结者" من الخيال العلمي، بل قلقاً من نمط الواقع.في الوقت الحالي، تسيطر ثلاث شركات أمريكية (مثل AWS وGoogle Cloud) على حوالي 65% من قوة الحوسبة السحابية في العالم. وإذا أضفنا إلى ذلك شركتي علي بابا وتencent الصينيتين، فإن هذه الخمس شركات العملاقة تسيطر على ما يصل إلى 80% من قوة الحوسبة السحابية في العالم.النواة الأساسية لذكاء الآلة هي قوة الحساب، وفي الوقت الحالي يُعد ذكاء الآلة تقريبًا مكافئًا لقوة الحوسبة السحابية. تتنافس هذه الشركات بشراسة لمحاولة السيطرة على 100% من قوة حساب ذكاء الآلة. إذا استمر هذا الاتجاه، فسندخل إلى عالم غريب جدًا:
تسيطر وتتحكم فقط نسبة قليلة جدًا من الشركات في جميع أنواع الذكاء الاصطناعي، وهذه الأنواع ستكون:
- استبدال العديد من وظائف العمل
- إعادة هيكلة الاقتصاد ككل
- تغيير طريقة عمل المجتمع
وبالتالي، نحن نعتبر أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو قضية حاسمة لا يمكن تجنبها.
هذا هو السبب الذي جعلنا نصل في النهاية إلى Gonka AI.
PANews:بالفعل، أنتم لستم جددًا في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد أسستم شركة Product Science قبل تأسيس Gonka AI، وهي شركة حصلت على استثمارات من مؤسسات بارزة مثل Coatue وK5 وSlow Ventures. هل يمكنكم التحدث عن هذه التجربة، وكيف ساعدتكم في الوصول إلى Gonka في النهاية؟
غونكا الذكاء الاصطناعي:بالطبع. إن تخصصنا السابق في رؤية الحاسوب يُعد في جوهره هو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد تم تطبيق الذكاء الاصطناعي لأول مرة عمليًا إلى حد كبير في مجالات إنشاء الصور وتصنيع الرسوم المتحركة، ولذلك فقد أنشأنا سمعتنا في صناعة التعلم الآلي.
بعد مغادرتنا لشركة سنا ب، أنشأنا Product Scienceتستخدم هذه الشركة الذكاء الاصطناعي لتقديم خدمات تحسين الأكواد للشركات الرائدة في العالم مثل وول مارت وجولدمان ساكس وAirbnb. يُعرف الآن أن الذكاء الاصطناعي يمكنه مساعدة في كتابة الأكواد، ولكن بنفس القدر من الأهمية هو ضمان تشغيل هذه الأكواد بكفاءة. قبل أن نركز اهتمامنا بالكامل على Gonka و decentralization البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، فإن تحسين أداء الأكواد هو مجال عملنا الرئيسي.
مخطط "Gonka AI" على غرار "بيتكوين"
PANews:لقد ذكرتم مسألة تركز قوة الحوسبة، وهذا بالفعل مصدر قلق. وقد تسبب توقف Cloudflare مؤخرًا في تأثير كبير على نصف عالم العملات المشفرة، كما أن AWS تواجه أعطالًا بشكل متكرر، مما يؤثر على العديد من التطبيقات في كل مرة. فكيف ستتعامل Gonka AI مع هذه المشكلة؟ يبدو أنها ليست سحابة موزعة عامة، بل تركّز أكثر على مجال الذكاء الاصطناعي.
غونكا الذكاء الاصطناعي:نعم، في مواجهة أزمة تركز قوة الحوسبة بشكل كبير في الوقت الحالي، نرى أن الخروج الوحيد المتاح هو اللامركزيّة.
على مستوى النموذج، نرى أن مختبرات مستقلة مثل DeepSeek قد أثبتت أنها قادرة تمامًا على تدريب نماذج عالية الجودة تُقارِب نماذج شركات التكنولوجيا الكبرى، ولكن قوة الحوسبة ما زالت تمثل عنق زجاجة أساسي. في الوقت الحالي، تعتمد العديد من مختبرات المقدمة على البنية التحتية التي تبنيها شركات خدمات السحابة الكبيرة، بينما لم تظهر في مجال اللامركزية حتى الآن حلول بحجم مماثل.حتى الشبكة الأكبر لقوة الحوسبة اللامركزية في الذكاء الاصطناعي حاليًا، Bittensor، تمتلك فقط حوالي 5000 وحدة معالجة رسومات (GPU) على مستوى مراكز البيانات. في الوقت نفسه، تعمل شركات مثل OpenAI وxAI على بناء مجموعات ضخمة تحتوي على ملايين وحدات المعالجة الرسومية من الطراز الأوسع. هناك فجوة هائلة في الحجم بين الطرفين.
نحن ندرك أن،الطريقة الوحيدة لجعل الذكاء الاصطناعي حقًا ملكًا للجميع والابتعاد عن نقاط الفشل الأحادية هي بناء شبكة حوسبة موزعة بحجم مناسب.في هذه الأثناء، حصلنا على إلهام هائل من عملة البيتكوين. لم نراها فقط كـ "ذهب رقمي"، بل نظرنا إليها كأحد أروع الإطارات لبناء البنية التحتية على نطاق واسع.
خلال الـ 15 عامًا الماضية، نجحت مجتمعات بيتكوين في بناء بنية تحتية لا تُصدق بطريقة موزعة. اليوم، يمتلك شبكة بيتكوين ما يقارب 26 غيغاواط من قدرة مراكز البيانات، وهو ما يتجاوز حتى مجموع قدرات كل من جوجل و أمازون و مايكروسوفت و OpenAI و xAI. هذا مشروع ضخم تم إنشاؤه من قبل مشاركين مستقلين من جميع أنحاء العالم، يسعون جميعًا إلى التخلص من الأنظمة المركزية.
ما يثير الدهشة أيضًا هو سرعة الابتكار في الأجهزة. خلال 15 عامًا، تراجع استهلاك الطاقة المطلوب لحساب قدرة تجزئة 1 تيرا هاش في الثانية (1 TH/s) لعملة البيتكوين من 5 ملايين جول إلى 15 جول فقط، مما يمثل زيادة مذهلة في الكفاءة بعوامل تصل إلى 300 ألف مرة! نحن نؤمن بأنإذا تمكننا من إحداث نفس التحول في قوة الحسابات الاصطناعية، فسيصبح من الممكن تحقيق "فيرة قوة الحسابات" الحقيقية، وستصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع على هذا الكوكب.
المُقدّم:ألاحظ أن،أعلنت Bitfury، إحدى كبار شركات البنية التحتية المبكرة لبيتكوين، أنها استثمرت 50 مليون دولار في شركتكم مؤخرًا.هل يعني ذلك أن السوق تلاحظ نمطًا مشابهًا؟ يُحوّل البيتكوين الطاقة إلى "قابلة للتبديل"، لأنها بغض النظر عن موقع الطاقة في سيبيريا أو سان فرانسيسكو، يمكن تحويلها إلى قيمة معالجة متجانسة. هل أنتم الآن تجعلون قوة المعالجة "قابلة للتبديل" أيضًا؟ مع مراعاة حساسية الذكاء الاصطناعي العالية لعوامل مثل التأخير، هل سيكون ذلك تحديًا؟
غونكا الذكاء الاصطناعي:نؤمن أن نفس القصة ستحدث في مجال قوة الحوسبة. في الوقت الحالي، تُعد رقاقات نفيديا باهظة الثمن للغاية، ومعظم تكاليف بناء مراكز البيانات في شركات مثل OpenAI تذهب إلى نفيديا. ولكن إذا كنا قادرين على نقل ابتكار التحول إلى معالجات التصميم المخصص (ASIC) في مجال الذكاء الاصطناعي، فسيكون العالم مختلفًا تمامًا.
بعد أن تراجعت تكاليف الأجهزة لكل وحدة قوة حسابية بشكل كبير، ستصبح تكاليف الطاقة مرة أخرى متغيرًا رئيسيًا. إن استثمار شركات التعدين المبكرة ومصنعي الأجهزة مثل Bitfury في هذه البيئة حالياً هو إشارة قوية:لقد حددوا نمطًا مماثلًا لتطوير بيتكوين المبكر.
عند التفكير في عام 2012، كانت وحدات معالجة الرسومات (GPU) لا تزال الأداة الرئيسية لتعدين العملات الرقمية، ولكن بعد بضع سنوات فقط، أصبحت وحدات معالجة الأغراض الخاصة (ASIC) - التي تتفوق بعشرات المرات على الشرائح العامة في الكفاءة - المسار الوحيد الممكن لتعدين العملات. والجدير بالذكر أن الشركات التي أنتجت هذه وحدات ASIC لم تكن شركات تكنولوجية كبرى، بل كانت شركات ناشئة صغيرة. والسبب في حدوث هذا التطور يعود بالكامل إلى الإطار الحوافزي المالي لعملة البيتكوين:
- المنافسة المفتوحة:بما أنك أياً كنت، فإنك تحصل على أكبر قدر من المكافآت من العملة الرقمية إذا كنت تقدم قدرة حاسوبية فعالة أكثر من أي شخص آخر على الشبكة.
- دورة مواتية:مع ارتفاع أسعار الرموز، تصبح المكافآت أكثر جاذبية، مما يشجع المزيد من الأشخاص على الانضمام إلى سباق زيادة قوة المعالجة الإجمالية للشبكة.
- خفض عتبة الابتكار:شركة صغيرة تقع في كوريا أو سان فرانسيسكو، فقط يمكنها تصميم شريحة أكثر كفاءة، دون الحاجة إلى فريق مبيعات ضخم، أو دون الحاجة إلى بناء علاقات مع الكبار، بل وحتى دون الحاجة إلى المستثمرين التقليديين، فكل ما عليها فعله هو توصيل الشريحة بالإنترنت، وبمجرد إثبات فعاليتها، يمكنها البدء في تحقيق الأرباح فورًا.
يقلل هذا الإطار بشكل كبير من عتبة دخول وتعقيد "إنتاج الطاقة الحاسوبية" كعمل تجاري. نحن متأكدون تمامًا من أن هذا المشهد سيتكرر في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي. فبمجرد إنشاء البروتوكول، يمكن للأشخاص الاتصال بأجهزة الحوسبة الخاصة بهم للربح، سواء كانت أجهزة كمبيوتر خاصة، أو شرائح GPU من نفيديا مُشترَى، أو قوة حاسوبية مستأجرة من مراكز البيانات، يمكن توصيلها بالشبكة لتقديم مساهمتها وتحقيق العوائد.نتوقع أن تؤدي هذه الابتكارات المدعومة بإطار العمل المالي إلى زيادة قدرة الحوسبة الخاصة بشبكة الذكاء الاصطناعي بمئات أو حتى آلاف المرات خلال عامين إلى ثلاث سنوات القادمة، مما سيؤدي إلى كسر الحواجز الحالية لقوة الحوسبة بشكل كامل.
كيف تعيد الشبكات اللامركزية تشكيل سوق قوة الحوسبة؟
PANews:يبدو أن هذا النمط مثير للاهتمام، ويُذكّرنا بقصص المُعدِنين المبكرِين في مجال التشفير، حيث استخدموا وحدات معالجة رسومات (GPU) فارغة في المدارس لتعدين العملة. واليوم، اشترت العديد من الشركات وحدات معالجة رسومات H100 باهظة الثمن، لكنها تظل فارغة معظم الوقت لأنها لا تعرف كيف تستغلها بشكل كامل. هل جذب شبكتُك أيضًا مستخدمين من هذا النوع؟
غونكا الذكاء الاصطناعي:لقد واجهنا بالفعل العديد من الحالات المشابهة والболее مثيرة. توجد بعض شركات الابتكار الناشئة الناجحة جدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، والتي استخدمت أموال المستثمرين لشراء مئات وحدات معالجة الرسومات H200 خلال الارتفاع الأولي، ولكن حتى الآن تم استخدام نصفها فقط بشكل فعال.
توجد حالة أخرى شائعة أكثر، حيث يستخدم العديد من الشركات نفسها قوة الحوسبة من مراكز البيانات الكبيرة المُستأجرة لتشغيل النماذج المفتوحة المصدر. وجدوا لاحقًا أنه من خلال شبكتنا، يمكنهم القيام بشيء أكثر ذكاءً: بدلًا من تشغيل النماذج بشكل غير فعال بأنفسهم، يبدأون باستخدام نفس الخدمة عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بشبكة Gonka؛ وفي الوقت نفسه، يثبّتون عقد Gonka على وحدات معالجة الرسومات (GPU) المستأجرة لديهم ويساهمون بها في الشبكة. وبهذه الطريقة، يمكنهم استخدام النماذج الذكاء الاصطناعي وتحقيق أرباح إضافية على شكل مكافآت العملة في آنٍ واحد، مما يمنحهم كفاءة ودخلًا أعلى بكثير مما كان عليه الوضع من قبل.
للحصول على أقصى استفادة من وحدة معالجة الرسومات (GPU)، يجب أن تتمكن من معالجة آلاف الطلبات في وقت واحد، وهو أمر صعب للغاية بالنسبة لمشروع واحد. لذلك، إما أن تتحمل الشركات انخفاض استخدام الأجهزة (المملوكة أو المستأجرة) أو دفع تكاليف واجهات برمجة التطبيقات (API) الباهظة، ولا توجد من الحلّين هو الأفضل. الخيار الأفضل هو الاتصال بالشبكة والانضمام إلى النظام البيئي.
إن العديد من المشاركين في شبكتنا لا يمتلكون فقط "القدرة الحاسوبية غير المستخدمة". على سبيل المثال، مراكز البيانات مثل Gcore و Hyperfusion، وهي كيانات تجارية فعالة بحد ذاتها، ولا تمتلك الكثير من السعة غير المستخدمة. ولكن في الأشهر القليلة الماضية، وجدوا أن توصيل وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بهم إلى شبكة Gonka يمنحهم عوائد أعلى من تأجيرها مباشرة للعملاء، حيث حصلوا على مكاسب من نمو الشبكة. فبدؤوا تدريجيًا في نقل مئات وحدات معالجة الرسومات من عمليات التأجير إلى شبكتنا.
هذا بالضبط هو المفتاح الذي يمكن من خلاله للشبكة أن تتوسع من آلاف وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى ملايينها. على الرغم من أن كبار اللاعبين مثل OpenAI قد اشتروا معظم وحدات معالجة الرسومات في السوق، إلا أن هناك ملايين وحدات معالجة الرسومات الأخرى موزعة بين هؤلاء المشاركين المستقلين. لا يمكنهم التنافس بشكل منفرد، لكنهم مجتمعين يشكلون قوة هائلة.
ينطبق هذا المنطق نفسه على المستوى الوطني.
قبل عام، عندما كنا نتواصل مع حكومات بعض البلدان، كانت الفكرة السائدة لديهم هي "نحن بحاجة إلى بناء مراكز البيانات الخاصة بنا وتطوير الذكاء الاصطناعي المستقل".
بعد عام، عندما تحدثنا مرة أخرى مع الوزراء من دولة الإمارات العربية المتحدة وقازاخستان وغيرها من الدول، أدركوا جميعًا بوضوح أن اللاعبين المستقلين الذين يمتلكون عددًا قليلاً من وحدات معالجة الرسومات (GPU) لا يمكنهم منافسة الكبار.
لكن إذا انضموا معًا إلى شبكة موزعة ضخمة وموثوقة، فمن الممكن تمامًا أن يحتفظ كل طرف بسيادته الخاصة، حيث يمكن لكل طرف أن يثق بشبكة موزعة.
جدل فقاعة الذكاء الاصطناعي: هل هي موجة عصرية، أم انهيار مراهنة معينة؟
PANews:لا يمكن إنكار أن مجال الذكاء الاصطناعي يمر بمرحلة من الحماسة الكبيرة والنمو السريع. ولكن مع تطلعات المستثمرين والمُستخدمين الكبيرة، هل نحن في طريقنا إلى "فقاعة الذكاء الاصطناعي"؟ يقارن الكثيرون هذا الوضع بالفقاعة الإنترنتية التي حدثت في عام 2000.
غونكا الذكاء الاصطناعي:هذا سؤال مثير للاهتمام حقًا. عند مراجعة فقاعات الإنترنت في عام 2000، بالرغم من أننا عشنا آنذاك "انهيارًا صغيرًا"، لكننا اليوم بعد 25 عامًا نرى كيف أصبح العالم؟ إن الإنترنت هو تحوّل تقني حقيقي، والنموذج الاقتصادي الذي أدى إليه هو أيضًا حقيقي. أصبحت الشركات التي كانت موجودة آنذاك عملاقة بقيمة تريليونات الدولارات، وغيّرت حياتنا بشكل كامل.
ستكون التغيرات التي ستأتي بها الذكاء الاصطناعي أكثر جذرية وشمولًا مقارنةً بالإنترنت.تخيل أن كل شخص سيملك روبوتًا خاصًا به يمكنه أن يذهب إلى المصنع بدلاً منه خلال 30 إلى 50 عامًا القادمة، هذا ليس من الخيال العلمي، بل هو واقع قادم. ولذلك، فإن استثمار الملايين من الدولارات في هذه التكنولوجيا ليس غير منطقي.
بالطبع، سيكون هناك استثمارات فاشلة خلال هذه العملية، تمامًا كما حدث في مجال رأس المال الاستثماري خلال الـ 30 عامًا الماضية، حيث تبخرت أموال ضخمة، ولكن من منظور عام، فإن عوائد هذا المجال هائلة للغاية، كما أنه فعليًا غير العالم.
لذلك، سواء كان هناك فقاعة أم لا يعتمد على الزاوية التي تنظر منها. ستفشل بعض الشركات بسبب فرضيات خاطئة. على سبيل المثال، قد تكون قرارات غونكا بشأن إمكانية تطبيق الذكاء الاصطناعي اللامركزي خاطئة؛ أو على العكس، قد تكون جميع الاستثمارات المُستثمرة في نفيديا اليوم فقاعة هائلة.
لقد شهد التاريخ مشهدًا مشابهًا. في عام 2012، شهد سهم شركة نفيديا ارتفاعًا كبيرًا بسبب قصة العملة المشفرة، حيث افترض السوق أن الشركة ستسيطر على سوق التعدين، ولكن حدثت ثورة الأجهزة المخصصة (ASIC) وفقدت الشركة السوق بشكل كامل تقريبًا. الآن، تجلب الذكاء الاصطناعي قيمةً أكبر بكثير لنفيديا، حيث يُتوقع أن يكون سوقًا ضخمًا بقيمة تريليونات الدولارات. قد يكون هذا التوقع صحيحًا، ولكن لا أحد يستطيع ضمان أن تظل نفيديا في المقدمة إلى الأبد. فماذا سيحدث إذا حدثت ثورة ASIC مرة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي؟
تخيل أنك أعدت بناء كامل قوة التجزئة الشبكية لبيتكوين اليوم، ولكن بدلًا من استخدام أجهزة التعدين ASIC، استخدمت أحدث شرائح Blackwell من نفيديا، فستحتاج إلى استثمار 50 تريليون دولار! وهذا واضح أنه أمر غير مستدام.
لذلك، فإن ما نناقشه قد لا يكون "فقاعة الذكاء الاصطناعي"، بل فقاعة الناتجة عن "الرهان على شركات معينة ومسارات تقنية معينة". إذا كان تقييم السوق لشركة نفيديا خاطئًا، فقد تفقد 5 إلى 7 شركات قيمتها السوقية تريليونات الدولارات، ولكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي نفسه فقاعة. لن يختفي تقنية الذكاء الاصطناعي، ولن يتوقف تأثيره على الحياة والتجارة، بل قد تتغير فقط الشركات التي تحمل هذه القيمة.
PANews:أنا أوافق تمامًا. فكما لا نقول الآن "أنا أستخدم الإنترنت"، بل نقول "أنا أستخدم تطبيقًا معينًا"، وهذا التطبيق يستخدم الإنترنت فقط. ففي المستقبل، سيستخدم كل تطبيق تقريبًا الذكاء الاصطناعي بطريقة أو بأخرى، وسيصبح شائعًا لدرجة أننا لن نشعر بوجوده أبدًا.
غونكا الذكاء الاصطناعي:بالضبط. إذا ذهبت الآن لترى الرسم البياني الشموعي لمؤشر ناسداك منذ إنشائه، ستجد أن "الأزمة الكبيرة" في عام 2000 كانت مجرد موجة صغيرة تهملها مقارنةً بمنحنى النمو الذي امتد لعقود. في ذلك الوقت، كان الناس يعتقدون أن جميع المنتجات ستُباع عبر الإنترنت خلال 5 سنوات، وهذا لم يحدث فعليًا، لكنه حدث فعلاً خلال 15 سنة.
الذكاء الاصطناعي هو نفسه. قد لا يصبح مستقبل الآلات المنتشرة في كل مكان حقيقة في غضون 5 سنوات، لكنه مؤكد تقريبًا أن يحدث، ولا توجد قوة قادرة على منعه. من منظور آخر، فإن زيادة الطلب على الحوسبة بعشرات الآلاف من المرات في المستقبل هي أمر لا مفر منه. نحن بحاجة إلى نموذج اقتصادي طويل الأمد، مثل نموذج البيتكوين، تم تصميمه لدعم هذا الرؤية على مدى العقود القادمة.