قد تُضعف النماذج المفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي احتكارات النماذج المغلقة وتدعم مزودي السحابة

ME AI رسالة، في 3 أغسطس، كتب محلل Citrini، جوكان، مقالًا يشير إلى أن التطور المستمر للنماذج المفتوحة المصدر وضعف احتكار النماذج المغلقة قد يشكل نقطة تحول مهمة في صناعة الحوسبة السحابية، ويعزز القيمة التجارية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لدى مزودي السحابة. وأشار جوكان إلى أن القلق الأساسي الذي واجهه مزودو السحابة في الماضي كان أن الاستثمارات الكبيرة في شراء وحدات معالجة الرسومات (GPU) وبناء مراكز البيانات قد تؤدي في النهاية إلى توفير البنية التحتية فقط لعدد قليل من شركات النماذج المغلقة، بينما تحتفظ شركات النماذج بالوصول إلى المستخدمين وحقوق التسعير. لكن مع تحسن أداء النماذج المفتوحة المصدر وانخفاض تكلفتها، فإن نمط تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتحول من "نموذج واحد عالي الأداء يحل جميع المهام" إلى "توجيه نماذج متعددة الطبقات". لا تزال المهام المعقدة التي تتطلب استدلالًا عاليًا تُنفَّذ بواسطة نماذج مغلقة متميزة، بينما يمكن إنجاز عدد كبير من المهام العادية بواسطة نماذج صغيرة منخفضة التكلفة أو نماذج مفتوحة المصدر. ويعتقد أن تعزيز قابلية استبدال النماذج ستعطي مزودي السحابة مزيدًا من الوصول إلى المستخدمين، وحقوق توجيه حركة المرور، وقدرات تسعير أكبر. في المستقبل، قد لا تكون النماذج المغلقة مجرد "قنوات تسعير" فوق الحوسبة السحابية، بل تشبه أكثر موارد حوسبة يمكن توجيهها بحرية من قبل منصات السحابة. علاوة على ذلك، فإن المنافسة الناتجة عن النماذج المفتوحة المصدر لا تعني انخفاض الطلب على الأجهزة. وأفاد جوكان أن تكلفة الاستدلال الأقل قد تدفع إلى نمو سريع في حجم طلبات الذكاء الاصطناعي، في حين أن ضغط النماذج، وتحسين الاستدلال، والتوجيه الذكي، والرقائق المخصصة (ASIC) التي تُصمم داخليًا ستقلل من كمية موارد GPU العامة المطلوبة لكل رمز (Token). ويعتقد أن النمو طويل الأجل للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي يعتمد على ما إذا كان معدل نمو الطلب يفوق معدل تحسين الكفاءة. إذا زاد استخدام الرموز أسرع من تحسين كفاءة الخوارزميات والرقائق، فستظل معدلات استخدام مراكز البيانات والعائد على رأس المال عند مستويات عالية، مما يدفع مزودي السحابة للاستمرار في الاستثمار في البنية التحتية للحوسبة. خلص جوكان إلى أن المنطق الحقيقي لسوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ليس مجرد الاعتماد على "النماذج الرخيصة التي تفيد السحابة، ونمو السحابة الذي يفيد الأجهزة"، بل هو خفض النماذج المفتوحة المصدر للأرباح الاحتكارية على مستوى النموذج، وزيادة كفاءة تحويل موارد الحوسبة إلى إيرادات من خلال توجيه الحوسبة والتكامل الرأسي من قبل مزودي السحابة، مما يؤدي في النهاية إلى دورة إيجابية بين الحوسبة السحابية والاستثمار في الأجهزة. (المصدر: MLion)