شركات التكنولوجيا الكبرى تزيد من إنفاقها على الذكاء الاصطناعي مع سيطرة نماذج الاستدلال

سترفع أكبر شركات التكنولوجيا نفقاتها على الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 500 مليار دولار بحلول بداية العقد التالي، مدفوعة جزئيًا بمنهجية الذكاء الاصطناعي الأحدث من DeepSeek وOpenAI. 

شركات مايكروسوفت، وأمازون، وميتا بلاتفورمز، المعروفة مجتمعةً باسم شركات الحوسبة الضخمة، 371 مليار دولار على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة في عام 2025، بزيادة قدرها 44% عن العام السابق. وبحلول عام 2032، من المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 525 مليار دولار.

تاريخيًا، كان معظم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي يُوجَّه إلى مراكز البيانات والرقاقات لتدريب أو إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي جديدة ومعقدة للغاية. أما الآن، فتسعى الشركات إلى اتباع نهج مختلف. ومن المتوقع أن تُوجِّه شركات التكنولوجيا مزيدًا من الإنفاق إلى الاستدلال أو عملية تشغيل هذه الأنظمة بعد تدريبها.

كيف تساهم DeepSeek وOpenAI في تشكيل اتجاهات الإنفاق على الذكاء الاصطناعي

وقد قدمت شركة DeepSeek الصينية، وOpenAI، والعديد من الشركات الأخرى نماذج تفكير جديدة، مما أدى إلى تكثيف المنافسة بين الشركات التي لم تعتمد بعد نهجا مماثلا.

تحاكي هذه الأنظمة حل المشكلات البشرية من خلال أخذ وقت إضافي لمعالجة وحساب الاستجابات لاستفسارات المستخدم.

أثار صعود شركة DeepSeek، التي زعمت قدرتها على بناء نموذج تنافسي بتكلفة أقل مقارنةً ببعض منافسيها الرئيسيين في الولايات المتحدة، مخاوف بشأن الاستثمارات الضخمة في تطوير الذكاء الاصطناعي في قطاع التكنولوجيا الأمريكي. ونتيجةً لذلك، تُفضّل بعض شركات التكنولوجيا الرائدة أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءةً تعمل على عدد أقل من الرقاقات.

ومع ذلك، تُتيح نماذج الاستدلال أيضًا فرصًا جديدة للاستفادة من البرمجيات، وربما تحويل المزيد من تكاليف التطوير بعد تطبيق النموذج. ومن المرجح أن يُشجع هذا على زيادة الاستثمار في هذه الاستراتيجية وزيادة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بشكل عام.

وكتب المحلل في بلومبرج إنتليجنس، مانديب سينج، "إن نمو الإنفاق الرأسمالي على تدريب الذكاء الاصطناعي قد يكون أبطأ بكثير من توقعاتنا السابقة".

ومع ذلك، أشار إلى أن التركيز الهائل على DeepSeek من شأنه أن يشجع شركات التكنولوجيا على "زيادة الاستثمارات" في الاستدلال، مما يجعله قطاع السوق الذي يتمتع بأسرع معدل نمو في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.

وفقًا للتقارير، من المتوقع أن يُخصَّص أكثر من 40% من ميزانيات الذكاء الاصطناعي لشركات الحوسبة الضخمة هذا العام للتدريب؛ إلا أن هذه النسبة ستنخفض إلى 14% فقط في عام 2032. في المقابل، قد يُخصَّص ما يقرب من نصف إجمالي الإنفاق السنوي على الذكاء الاصطناعي للاستثمارات القائمة على الاستدلال.

من ناحية أخرى، كتب سينغ أن شركة جوجل، التابعة لشركة ألفابت، تبدو في وضع أفضل لإحداث هذا التحول السريع، بفضل رقاقاتها الداخلية المُخصصة للتدريب والاستنتاج. قد لا تتمتع شركات تقنية أخرى، مثل مايكروسوفت وميتا، بنفس القدر من المرونة لاعتمادها الكبير على رقاقات إنفيديا.

كيف تعمل نماذج الاستدلال على إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي من خلال التفكير المنطقي المنظم

نماذج الاستدلال هي نماذج لغوية متخصصة مصممة لحل المشكلات من خلال الاستدلال المنطقي الصريح، وقد ظهرت كنموذج جديد في الذكاء الاصطناعي، متجاوزة نماذج اللغة التقليدية في المهام الصعبة من خلال تقسيم المشكلات، و"التفكير" قبل الاستجابة، وتحسين الحلول بشكل متكرر.

تاريخيًا، كانت برامج الماجستير في القانون العامة قادرة على توليد إجابات بسيطة. مع إدخال نماذج الاستدلال، تتبع الإجابات عملية تفكير أكثر تنظيمًا، وتُشير إلى عملية الوصول إلى تلك الإجابة. ومع ذلك، بينما تُظهر بعض النماذج بوضوح مرحلة الاستدلال المنطقي، لا تُظهر نماذج أخرى ذلك.

مرحلة الاستدلال تظهر كيف يمكن للنموذج تقسيم المشكلة المذكورة إلى مشاكل أصغر (التحلل)، ومحاولة طرق مختلفة (تكوين الأفكار)، واختيار أفضل الطرق (التحقق)، ورفض الطرق غير الصالحة (ربماtracالعكسي)، وأخيرًا اختيار أفضل إجابة (التنفيذ / الحل).