بعد أن أمضت الشركات والمستهلكون عام 2024 في اختبار أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة، وفي العام الماضي قاموا بتعميمها على نطاق واسع، تواجه هذه التقنية الآن أسئلة صعبة حول ما إذا كان بإمكانها الوفاء بوعودها.
في حين أن مئات الآلاف من الشركات ومئات الملايين من الأشخاص يستخدمون الذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة، وجد البعض أنه مفيد بينما واجه آخرون مشاكل أدت إلى أخطاء مكلفة.
ستشهد الأشهر المقبلة دراسة معمقة لمدى موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي وجدواها الاقتصادية في ظل الاستثمارات الضخمة التي تُضخ فيها. من المتوقع أن يصل حجم الاستثمار في معدات وبنية الذكاء الاصطناعي التحتية إلى 500 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026 ، مما يجعل من الضروري على هذا القطاع مواجهة ثلاثة تحديات رئيسية.
استراتيجية النمو تواجه عقبة مع مطالبة المستثمرين بالنتائج
تتمحور القضية الأولى حول ما إذا كانت استراتيجية نمو الذكاء الاصطناعي قد وصلت إلى حدودها القصوى. في عام 2019، نشر الباحث ريتش ساتون مقالًا بعنوان " الدرس المرير " أوضح فيه كيف أن تزويد أنظمة التعلم العميق بمزيد من المعلومات وقوة الحوسبة أثبت أنه أفضل طريقة لجعلها أقوى tron وقد أثبتت شركات مثل OpenAI صحة هذا النهج من خلال إنشاء أنظمة بالغة القوة تتطلب المزيد والمزيد من موارد الحوسبة.
مع ذلك، ينضم ساتون الآن إلى باحثين آخرين في الاعتقاد بأن هذه الطريقة تفقد زخمها. هذا لا يعني أن تطوير الذكاء الاصطناعي سيتوقف عن التقدم، بل سيتعين على الشركات إثبات قدرتها على كتابة برامج حاسوبية أفضل للمستثمرين، وإيجاد طرق أخرى لتطوير التكنولوجيا باستهلاك أقل للطاقة. ويتوقع الخبراء أن يحظى الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي، الذي يجمع بين الأنظمة الحالية القائمة على البيانات وبرامج تتبع القواعد، باهتمام أكبر هذا العام.
يتمثل التحدي الثاني في قدرة الشركات الكبرى على تحقيق الربح مع ازدياد شيوع الذكاء الاصطناعي وانتشاره. ستواصل شركات التكنولوجيا العملاقة مثل ألفابت وأمازون ومايكروسوفت استخدام الذكاء الاصطناعي لخفض التكاليف وتحسين الخدمات التي تصل بالفعل إلى مليارات الأشخاص حول العالم.
لكن الشركات الأحدث، مثل OpenAI وAnthropic، التي تخطط لطرح أسهمها للاكتتاب العام هذا العام، يجب أن تثبت قدرتها على بناء مزايا مستدامة تُبعد المنافسين. ارتفعت قيمة الشركات في هذا القطاع بشكل ملحوظ في عام 2025، لكن سرعان ما ستخضع الشركات لتقييم أكثر دقة بناءً على جدارتها الفردية.
يستحوذ المنافسون الصينيون على المستخدمين من خلال أنظمة مفتوحة المصدر وأرخص ثمناً
أما السؤال الثالث فيتعلق بكيفية تعامل شركات التكنولوجيا الأمريكية مع النجاح المتزايد لأنظمة الذكاء الاصطناعي الصينية التي يمكن لأي شخص تعديلها واستخدامها. قبل نحو عام، فاجأت شركة صينية تُدعى "ديب سيك" القطاع بإطلاقها نموذج تفكير عالي الجودة بتكلفة تدريب أقل بكثير من المنتجات الأمريكية المماثلة.
منذ ذلك الحين، استحوذت الأنظمة الصينية، الأكثر تركيزًا والأقل تكلفة والأسهل تعديلًا، على حصة سوقية كبيرة. وأظهرت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وشركة Hugging Face أن الأنظمة الصينية، التي يمكن لأي شخص الوصول إليها، تفوقت على الأنظمة الأمريكية، حيث شكلت 17% من إجمالي عمليات التنزيل.
حتى سام ألتمان، مدير شركة OpenAI، صرّح بأن شركته ربما اختارت "الجانب الخاطئ من التاريخ" من خلال بناء أنظمة خاصة باهظة الثمن لا يمكن للمستخدمين تعديلها. وتقوم الشركات الأمريكية الآن بطرح المزيد من الأنظمة المفتوحة للمنافسة في هذا المجال.
يحمل الذكاء الاصطناعي وعوداً حقيقية عند استخدامه بحكمة. فهو قادر على تبسيط العمليات التجارية، ومساعدة الموظفين على إنجاز المزيد، وتسريع البحث العلمي. لكن المستخدمين والمستثمرين سيميزون الآن بين الخدمات والشركات التي تقدم قيمة حقيقية وتلك التي تستغل ببساطة موجة الحماس للذكاء الاصطناعي.
