لقد أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أكثر تكلفة بكثير مما كان متوقعا، ويواجه المديرون الماليون في الشركات الأمريكية الكبرى الآن مقايضة وحشية جديدة: الرموز أو البشر.
كانت تلك هي الصورة التي وصفها اثنان من المديرين التنفيذيين لأعمال الذكاء الاصطناعي في قلب البناء لقناة CNBC هذا الأسبوع. ترسم رواياته عما يحدث داخل شركات Fortune 500 صورة صارخة للتهديد الذي يشكله ارتفاع التكاليف على تجارة الذكاء الاصطناعي. وهي مخاطرة لم يدركها السوق بعد، حيث تصل إلى مستويات قياسية وتخلق شركات جديدة مثلها بقيمة تريليون دولار ميكرون.
قال أرفيند جاين، الرئيس التنفيذي لشركة غلين للذكاء الاصطناعي، لـ CNBC، إن الموضوع الأول لجميع الشركات في الوقت الحالي هو تضخيم ميزانيات الذكاء الاصطناعي.
وقال: “تخبرنا الشركات أن ميزانيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تنفد خلال شهر أو شهرين، وهذه ميزانيات سنوية”.
وذلك لأن تكلفة الذكاء الاصطناعي لم تنخفض بالطريقة التي توقعها المشترون. بالعكس زادت. كل إصدار نموذجي جديد من Frontier Labs يكلف حوالي ضعف تكلفة الرمز المميز الذي تم استبداله، مما يضع الذكاء الاصطناعي المؤسسي على ما أسماه Jain “مسار غير مستدام في الوقت الحالي”.
وقال: “هذه هي المرة الأولى التي أتذكر فيها أن تكلفة التكنولوجيا هي نفس تكلفة تكلفة الأشخاص، وأنت تجري هذه المقارنة: اختر التكنولوجيا أو الأشخاص”. “تاريخيًا، لم نقم بهذه المحادثة أبدًا، لأن التكنولوجيا تمثل جزءًا صغيرًا من التكلفة الإجمالية لأي شركة تشغيلية.”
ويقول إن هذه الميزانية المتزايدة للذكاء الاصطناعي تؤدي بشكل متزايد إلى إزاحة النمو في عدد الموظفين في المستقبل.
أرفيند جاين، الرئيس التنفيذي لشركة Glean، على منصة SaaS Monster خلال اليوم الأول من Web Summit 2022 في Altice Arena في لشبونة، البرتغال، في 2 نوفمبر 2022.
هاري ميرفي | الأرشيف الرياضي | صور جيتي
ووصف ماتان جرينبيرج، الرئيس التنفيذي لشركة Factory AI، التي توجه العمل الهندسي عبر جميع نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة، التحول بأنه مشكلة محددة في تخصيص الموارد تحدث الآن داخل فرق القيادة.
“تقول الشركات، إذا تمكنا من تحسين شيء ما، فهل سيكون عدد الموظفين لدينا أم سيكون إنفاق الذكاء الاصطناعي لكل موظف؟” قال جرينبيرج.
وقال جرينبيرج إن الشركات مرت بثلاث مراحل متميزة خلال عام تقريبًا. الأول يتعلق بمجالس الإدارة التي تطالب رؤساءها التنفيذيين بفعل شيء ما بشأن الذكاء الاصطناعي. ثم جاء ما يسمى tokenmaxxing، أو استخدام الذكاء الاصطناعي بأي وسيلة ضرورية، بغض النظر عن التكلفة. وفي المرحلة الثالثة، تقوم فرق القيادة بإعادة تقييم احتياجاتها عندما يتعلق الأمر بالنماذج المتميزة.
“هل نحتاج إلى استخدام مستوى الذكاء في كل مهمة؟” قال جرينبيرج. “ليس عليك القيام بذلك.”
دفع أكثر مما يستحق
السبب الجذري للضغط هو أن التكنولوجيا تعمل، لكنها ما زالت لا تغطي تكاليفها.
وقال جاين: “إن الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي اليوم قوية للغاية، ولكنها غير فعالة للغاية”. “إن القيمة التي يولدها الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي هي مواكبة التكاليف التي تتكبدها الشركات.”
جزء كبير من المشكلة هو عدم الكفاءة في اختيار النماذج. وقال جاين إن ما يقرب من 95% من استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات لا يزال يحدث في النماذج الحدودية الأكثر تكلفة، حتى بالنسبة للمهام التي يمكن تنفيذها بواسطة بدائل أرخص.
هناك حل بسيط: إعادة توجيه العمل السهل إلى المستوى الأرخص. قال جاين أن هذه هي الثمرة الدانية.
وقال: “لديك وفورات بمقدار 10 أضعاف يمكن تحقيقها بالفعل باستخدام نموذج التوجيه الصحيح مقدمًا”.
هذه أيضًا هي الحجة وراء Factory AI، الذي يرسل تلقائيًا كل مهمة إلى النموذج الأنسب لها. قال غرينبرغ إن الحيلة تكمن في إدراك مدى ندرة الوظيفة التي تحتاج فعليًا إلى القمة. وقارن الفجوة بين أحدث النماذج الحدودية باثنين من الأكاديميين المخضرمين.
قال غرينبرغ: “إن Opus 4.7 مقابل Opus 4.8 يشبه الفرق بين المعلم الذي كان مدرسًا لمدة 13 عامًا و15 عامًا”. “بالنسبة للشخص العادي، من الصعب جدًا معرفة الفرق.”
تعتمد تجارة الذكاء الاصطناعي برمتها على الرهان على استمرار الطلب التاريخي، مع عدم مبالاة المشترين إلى حد كبير بالتكاليف. لكن وجهة نظر أحد المطلعين على قائمة فورتشن 500 تشير إلى أن الطلب قد يكون أكثر حساسية للأسعار مما تفترضه التجارة.
للحضور: مقابلة سي إن بي سي كاملة مع بولين يانغ من مقياس الارتفاع
