نيويورك ​ هناك سؤال كبير يخيم على صناعة التكنولوجيا: إلى متى ستستمر استثماراتها الضخمة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
ينفق عمالقة التكنولوجيا مئات المليارات من الدولارات على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وخاصة مراكز البيانات والرقائق التي تشغلها، وهو استثمار يقولون إنه سيمهد الطريق للذكاء الاصطناعي لإصلاح اقتصادنا ووظائفنا وحتى علاقاتنا الشخصية.
وفي هذا العام وحده، من المتوقع أن تضخ شركات التكنولوجيا 400 مليار دولار في النفقات الرأسمالية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
ويكاد يكون من المؤكد أن جزءا من ذلك سيشكل ضغطا متكررا على الميزانيات العمومية للشركات. وبالنسبة للشركات التي تعتمد مستقبلها على الذكاء الاصطناعي، فإن السؤال عن عدد المرات التي سيتعين عليها فيها ترقية أو استبدال الرقائق المتقدمة يعد أمرًا بالغ الأهمية – خاصة وأن هناك شكوكًا متزايدة حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سينتج عوائد كبيرة أو بسرعة كافية لاسترداد الاستثمارات الحالية وتغطية تكاليف البنية التحتية المستقبلية.
وهذا يثير المخاوف بشأن فقاعة الذكاء الاصطناعي – المخاوف من أن الضجيج والإنفاق على الذكاء الاصطناعي لا يتزامن مع قيمته الحقيقية. وتأتي هذه المخاوف في الوقت الذي تشكل فيه أسهم التكنولوجيا “العظماء السبعة” حوالي 35% من قيمة مؤشر ستاندرد آند بورز 500، مما يثير تساؤلات حول ما سيعنيه انهيار الذكاء الاصطناعي بالنسبة للاقتصاد.
وقال تيم ديستيفانو، أستاذ الأبحاث المساعد في كلية ماكدونو لإدارة الأعمال بجامعة جورج تاون: “إن المدى الذي يمكن أن يصل إليه كل هذا التراكم ليصبح فقاعة يعتمد جزئياً على عمر هذه الاستثمارات”.
من غير الواضح إلى متى ستظل وحدات معالجة الرسومات المتطورة (GPUs)، وهي الرقائق المستخدمة غالبًا للتدريب على الذكاء الاصطناعي ومعالجته، مفيدة.
وقال العديد من خبراء التكنولوجيا لـCNN إنهم يقدرون أن رقائق الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها لتدريب نماذج لغوية كبيرة بين 18 شهرًا وثلاث سنوات. وأضافوا أن الرقائق يمكن أن يستمر استخدامها في مهام أقل كثافة لعدة سنوات أخرى.
وفي المقابل، قال الخبراء إن وحدات المعالجة المركزية المستخدمة في مراكز البيانات التقليدية غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يتم استبدالها عادةً كل خمس إلى سبع سنوات.
ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يعرض الرقائق لضغط كبير وحرارة، مما يؤدي إلى تآكلها بشكل أسرع. وقال ديفيد بادر، أستاذ علوم البيانات في معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا، إن حوالي 9% من وحدات معالجة الرسومات ستفشل على مدار عام، مقارنة بحوالي 5% من وحدات المعالجة المركزية.
كما تتحسن الأجيال اللاحقة من شرائح الذكاء الاصطناعي بسرعة وتصبح أكثر كفاءة، مما يعني أنه قد لا يكون من الاقتصادي الاستمرار في تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على الشرائح القديمة حتى لو كانت وظيفية.
يقدم الخبراء المختلفون تقديرات مختلفة قليلاً. وقال ديستيفانو إن رقائق الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تنهار بعد حوالي خمس إلى عشر سنوات من الاستخدام، لكن عمرها الاقتصادي لا يتجاوز حوالي ثلاث إلى خمس سنوات.
وفي الوقت نفسه، يقدر بدر أنه يمكن استخدام وحدات معالجة الرسومات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لمدة تتراوح بين 18 إلى 24 شهرًا. لكنه قال إن الرقائق القديمة لا تزال قادرة على التعامل مع مهام مثل معالجة استعلامات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين، والمعروفة باسم الاستدلال، لمدة خمس سنوات أخرى تقريبًا، مما يزيد من قيمتها.
تقول Nvidia، أكبر مزود لرقائق الذكاء الاصطناعي، إن نظام برمجيات CUDA الخاص بها يمكّن العملاء من تحديث برامج الرقائق الحالية، مما قد يؤخر الحاجة إلى الترقية إلى أحدث منتج.
قالت Nvidia CFO Colette Kress في آخر مكالمة أرباح للشركة الشهر الماضي أن وحدات معالجة الرسومات “التي تم شحنها قبل ست سنوات لا تزال تعمل بكامل طاقتها اليوم” بسبب نظام CUDA الخاص بها.
ولكن سواء استمرت الرقائق لمدة عامين أو ستة أعوام، فإن شركات التكنولوجيا لا تزال تواجه نفس السؤال: “من أين ستأتي الإيرادات التي ستسمح لك بإعادة البناء على هذا النطاق؟”، قال ميهير كشيرساغار، مدير عيادة سياسة التكنولوجيا في مركز برينستون لسياسة تكنولوجيا المعلومات.
كلما تدهورت الرقائق بشكل أسرع، كلما شعرت الشركات بالضغط لتحقيق عوائد على الذكاء الاصطناعي لتمويل استبدالها.
ولا يزال الطلب على الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل غير واضح، خاصة في ضوء التقارير التي صدرت هذا العام والتي تفيد بأن معظم الشركات التي تنفذ هذه التكنولوجيا لم تشهد بعد فوائد لنتائجها النهائية. وقال ديستيفانو إن العملاء من الشركات سيكونون هم صانعي الأموال الحقيقيين لشركات الذكاء الاصطناعي، لكن هذه الشركات لا تزال تكتشف كيفية استخدام التكنولوجيا لتوليد الإيرادات أو خفض التكاليف.
وقال: “هناك طلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي من المستخدمين الأفراد… لكن هذا لا يكفي لشركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة هذه لاسترداد تكاليف استثمارها”.
حذر مايكل بوري، المستثمر الشهير وراء شركة The Big Short، مؤخرًا من فقاعة الذكاء الاصطناعي. وتستند حجته جزئيا إلى التنبؤ بأن شركات التكنولوجيا تبالغ في تقدير العمر القيم لاستثماراتها في الرقائق، الأمر الذي قد يؤثر في نهاية المطاف على أرباحها.
بدأ قادة الذكاء الاصطناعي أيضًا في التحدث بشكل أكثر صراحة عن هذا السؤال.
قال الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft، ساتيا ناديلا، في مقابلة عبر البودكاست الشهر الماضي، إن الشركة بدأت في تباعد استثماراتها في البنية التحتية حتى لا تصبح رقائق مركز البيانات الخاصة بها قديمة في نفس الوقت.
وقد أثارت سارة فريار، المديرة المالية لشركة OpenAI، إنذارات الشهر الماضي عندما قالت إن دور الشركة كصانع نماذج للذكاء الاصطناعي يعتمد على ما إذا كانت الرقائق الأكثر تقدمًا تدوم “ثلاث سنوات، أو أربع سنوات، أو خمس سنوات، أو حتى لفترة أطول”.
إذا كانت دورة الحياة هذه أقصر، فقد أشارت إلى أن الشركة قد تحتاج إلى حكومة الولايات المتحدة “لدعم” الديون التي تتحملها لتمويل التزاماتها القوية في مجال البنية التحتية. (حاولت شركة OpenAI بسرعة التراجع عن هذا التعليق، قائلة إنها لا تسعى إلى الحصول على دعم حكومي).
في فقاعات السوق السابقة، كانت البنية التحتية التي تم بناؤها خلال دورة الضجيج والتي ظلت خاملة بعد الانفجار لا تزال قابلة للاستخدام بعد سنوات. على سبيل المثال، توفر كابلات الألياف الضوئية التي تم مدها خلال فقاعة الدوت كوم في أواخر التسعينيات، الأساس لشبكة الإنترنت اليوم.
لكن فقاعة الذكاء الاصطناعي -إذا كانت حقيقية- ستكون في وضع مختلف، حسبما قال بول كيدروسكي، الشريك الإداري في شركة الاستثمار SK Ventures. وقال إن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي لن تحتفظ بنفس الإمكانية للاستخدام مع مرور الوقت دون استثمارات مستمرة في الرقائق الجديدة. ويمكن أن تمتد التداعيات إلى ما هو أبعد من الميزانيات العمومية لعمالقة التكنولوجيا وأسعار الأسهم.
وقال كشيرساجار: “نحن لا نبني مراكز البيانات هذه فحسب، بل تسعى (شركات التكنولوجيا) لبناء محطات كهرباء لدعم كل ذلك”. “إذا لم ينجح الاقتصاد، فسوف تنشأ بعض الأسئلة المجتمعية الكبرى”.
ساهم كريشنا أندافولو من سي إن إن في إعداد هذا التقرير.
