أنثروبيكراهن بمبلغ 100 مليار لتتغلب على رهان أوبن إيه آي بمبلغ 1.4 تريليون في سباق التسلح للذكاء الاصطناعي

لدى المدير التنفيذي الأول لأنثروبيك رسالة للعالم التكنولوجي، الذي يسرع في ضخ مليارات الدولارات في الذكاء الاصطناعي. تقول إن الحجم الأكبر ليس دائمًا الأفضل.

دانييلا أمودي، التي تقود الشركة كرئيسة وساعدت في تأسيسها، تتحدث غالباً عن فكرة تشكل كل ما تفعله الشركة. تسميها "افعل المزيد مع القليل."

إن تفكير شركة أنثروبيك يضعها في خلاف مع ما يؤمن به معظم وادي السيليكون حاليًا. تتصرف أكبر شركات التكنولوجيا وداعموها الماليون كما لو أن الحجم هو من يحدد الفائز. هم يجمعون كميات غير مسبوقة من الأموال، ويشترون رقائق الحاسوب قبل سنوات من حاجتهم إليها، ويقومون ببناء مباني ضخمة مليئة بالخوادم عبر وسط أمريكا. رهانهم بسيط: من يبني أكبر عملية يفوز.

تظهر OpenAI هذا النهج بوضوح. التزمت الشركة بمبالغ تبلغ حوالي 1.4 تريليون دولار لحساب الحوسبة والبنية التحتية ذات الصلة. بالتعاون مع شركاء مختلفين، تقوم الشركة بإعداد مرافق ضخمة لمراكز البيانات وgetting hold of advanced chips faster than the industry has ever managed before.

تعتقد أنثروبيك أن هناك مسارًا مختلفًا. تؤمن الشركة بأن الإنفاق الدقيق، والخوارزميات الأفضل، والطرق الأذكى لاستخدام التكنولوجيا يمكن أن تبقيها تنافسية دون محاولة إنفاق أكثر من الجميع الآخرين.

تكتسب الحالة وزناً إضافياً لأن دانييلا أمودي وأخها داريو ساعدوا في خلق الفلسفة التي يعملون الآن ضدها. يدير داريو Anthropic كرئيس تنفيذي وعمل سابقاً في بايدو وجوجل. كان جزءاً من فريق البحث الذي جعل نهج القياس شائعاً والذي يوجه الآن كيفية بناء الشركات لنماذج الذكاء الاصطناعي. المبدأ الأساسي says that adding more computing power, more data, and making models larger tends to make them better in ways you can predict.

قوانين القياس تقود اقتصاديات الصناعة

هذا النمط يدعم الآن الهيكل المالي الكامل لمنافسة الذكاء الاصطناعي. It explains why companies running cloud services spend so much money, why chip manufacturers command such high stock prices, and why private investors put huge valuations on companies still losing money as they grow.

لكن أنثروبيك تريد إظهار أن المرحلة التالية من المنافسة لن تُفوز فقط بواسطة من يستطيع تحمل تكاليف أكبر عمليات تدريب أولية. يركز خطتها على استخدام معلومات ذات جودة أعلى للتدريب، وتقنيات تُطبق بعد التدريب الأولي لتحسين كيفية تفكير النماذج في حل المشكلات، وقرارات منتجات تجعل تشغيل النماذج أقل تكلفة وأسهل للعملاء على نطاق واسع. هذا الجزء الأخير مهم لأن فواتير الحوسبة لا تنتهي بمجرد تشغيل النماذج فعليًا.

Anthropic لا تعمل بميزانية ضئيلة. لدى الشركة التزامات حوسبة تبلغ حوالي 100 مليار دولار وتتوقع أن تنمو هذه الاحتياجات إذا أرادت البقاء في الطليعة. كما أفادت Cryptopolitan مؤخراً، Amazon powered Anthropic’s Claude model with its new Rainier AI infrastructure featuring over one million Trainium2 chips.

"متطلبات الحوسبة للمستقبل كبيرة جداً"، قالت دانييلا أمودي لـ CNBC. “So our expectation is, yes, we will need more compute to be able to just stay at the frontier as we get bigger.”

حتى مع ذلك، فإن الشركة تقول إن الأرقام الكبيرة التي يتم الإبلاغ عنها عبر القطاع غالبًا لا يمكن مقارنتها مباشرة. الثقة الصناعية بشأن المبلغ الصحيح للإنفاق ليست راسخة كما تبدو.

"العديد من الأرقام التي تُطرح في الهواء هي نوعًا ما ليست مطابقة تمامًا، بسبب الطريقة التي يتم بها نوعًا ما إعداد هيكل بعض هذه الصفقات،" قالت، متحدثة عن كيفية شعور الشركات بالضغط للالتزام مبكرًا حتى تتمكن من الحصول على الأجهزة بعد سنوات.

الواقع الأكبر، كما أشارت، هو أن حتى الأشخاص الذين ساعدوا في تطوير نظرية القياس قد فاجأهم النمو المستمر والأداء الثابت للنتائج التجارية.

"لقد استمرنا في الشعور بالدهشة، حتى مع كوننا من رواد هذا الاعتقاد في قوانين القياس،" قالت دانييلا أمودي. "شيء أسمع من زملائي كثيرًا هو أن النمو المتعاظم يستمر حتى يتوقف. وكل عام كنا نقول: 'حسنًا، لا يمكن أن يكون هذا هو الحال أن الأمور ستستمر في النمو الأسي'، ثم كل عام استمر الأمر كذلك."

ماذا يحدث عندما يتوقف النمو؟

فصلت دانييلا أمودي بين الاتجاه التكنولوجي والاتجاه الاقتصادي، وهو فرق مهم غالبًا ما يختلط في النقاش العام. بالنظر إلى التكنولوجيا وحدها، قالت إن أن ثروبيك لا ترى تباطؤًا في التقدم بناءً على ما لاحظوه.

"بغض النظر عن مدى جودة التكنولوجيا، يستغرق الأمر وقتًا لاستخدامها في سياق عمل أو نوعًا ما شخصي،" قالت. "السؤال الحقيقي بالنسبة لي هو: ما مدى سرعة قدرة الشركات بشكل خاص، ولكن أيضًا الأفراد، على الاستفادة من التكنولوجيا؟"

"النمو الأسي يستمر حتى يتوقف،" قالت دانييلا أمودي. السؤال لعام 2026 هو ما الذي سيحدث لسباق الذكاء الاصطناعي والشركات التي تبنيه إذا توقف نمط النمو المفضل في الصناعة عن العمل أخيرًا.

بينما تكافح الصناعة مع نمو طلب الحوسبة في الذكاء الاصطناعي بمعدل أسرع مرتين من قانون مور، مما يتطلب 500 مليار دولار سنويًا حتى عام 2030، قد تثبت رهانة أنثروبيك في الكفاءة بدلاً من الحجم الخام أنها رؤية ثاقبة، أو قد تجد أن السباق في الذكاء الاصطناعي لا يوجد بديل للقوة الحسابية الساحقة.