افتح ملخص المحرر مجانًا
رولا خلف، محررة الفايننشال تايمز، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية.
بدأ “القانون” الحسابي الذي جعل شركة Nvidia الشركة الأكثر قيمة في العالم في الانهيار. وهذا ليس قانون مور الشهير، أو المبدأ السائد في صناعة أشباه الموصلات والذي ينص على أن أداء الرقاقة سوف يزداد بمضاعفة كثافة الترانزستور كل عامين.
بالنسبة للكثيرين في وادي السيليكون، تم استبدال قانون مور باعتباره المؤشر المهيمن للتقدم التكنولوجي بمفهوم جديد: “قانون قياس” الذكاء الاصطناعي. ويفترض هذا أن وضع المزيد من البيانات في نموذج أكبر للذكاء الاصطناعي – والذي يتطلب بدوره المزيد من القوة الحاسوبية – يوفر أنظمة أكثر ذكاءً. وضعت هذه الرؤية الصاروخ تحت تقدم الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تحويل تركيز التطوير من حل المشكلات العلمية الصعبة إلى التحدي الهندسي الأكثر وضوحًا المتمثل في بناء مجموعات أكبر من أي وقت مضى من الرقائق – عادةً ما تكون من إنتاج Nvidia.
شهد قانون التوسع لحظة ظهوره مع إطلاق ChatGPT. يبدو أن الوتيرة السريعة للتحسن في أنظمة الذكاء الاصطناعي خلال العامين منذ ذلك الحين تشير إلى أن القاعدة قد تظل صحيحة حتى نصل إلى نوع ما من “الذكاء الفائق”، ربما خلال هذا العقد. ومع ذلك، خلال الشهر الماضي، ارتفعت أصوات التذمر في الصناعة بأن أحدث النماذج من أمثال OpenAI وGoogle وAnthropic لم تظهر التحسينات المتوقعة بما يتماشى مع توقعات قانون التوسع.
وقال إيليا سوتسكيفر، المؤسس المشارك لشركة OpenAI، لرويترز مؤخرًا: “كان العقد الأول من القرن الحادي والعشرين هو عصر التوسع، والآن عدنا إلى عصر العجب والاكتشاف مرة أخرى”. هذا هو الرجل الذي قال قبل عام إنه يعتقد أنه “من المحتمل جدًا أن يتم تغطية سطح الأرض بالكامل بالألواح الشمسية ومراكز البيانات” لتشغيل الذكاء الاصطناعي.
حتى وقت قريب، كان قانون التوسع يطبق على “التدريب المسبق”: وهو الخطوة التأسيسية في بناء نموذج كبير للذكاء الاصطناعي. الآن، يعترف المسؤولون التنفيذيون والباحثون والمستثمرون في مجال الذكاء الاصطناعي بأن قدرات نموذج الذكاء الاصطناعي – كما قال مارك أندريسن في البودكاست الخاص به – “تتفوق” على التدريب المسبق وحده، مما يعني أن هناك حاجة إلى المزيد من العمل بعد بناء النموذج للحفاظ على التقدم. آت.
وقد حاول بعض من أوائل أتباع قانون التوسع، مثل رئيس شركة مايكروسوفت ساتيا ناديلا، إعادة صياغة تعريفه. ولا يهم ما إذا كان التدريب المسبق يؤدي إلى عوائد متقلصة، كما يزعم المدافعون، لأن النماذج أصبحت الآن قادرة على “الاستدلال” عندما يُطرح عليها سؤال معقد. قال ناديلا مؤخرًا: “إننا نشهد ظهور قانون جديد للتوسع”، في إشارة إلى نموذج o1 الجديد الخاص بشركة OpenAI. لكن هذا النوع من التلاعب من شأنه أن يثير قلق مستثمري نفيديا.
وبطبيعة الحال، لم يكن “قانون” القياس قاعدة صارمة على الإطلاق، تماماً كما لم يكن هناك عامل متأصل يسمح للمهندسين في شركة إنتل بمواصلة زيادة كثافة الترانزستور بما يتماشى مع قانون مور. وبدلاً من ذلك، تعمل هذه المفاهيم كمبادئ تنظيمية للصناعة، مما يؤدي إلى المنافسة.
ومع ذلك، فإن فرضية قانون التوسع غذت “الخوف من تفويت فرصة” التحول التكنولوجي الكبير التالي، مما أدى إلى استثمار غير مسبوق من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى في الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تتجاوز النفقات الرأسمالية في شركات مايكروسوفت، وميتا، وأمازون، وجوجل 200 مليار دولار هذا العام، و300 مليار دولار في العام المقبل، وفقا لمورجان ستانلي. لا أحد يريد أن يكون آخر من يبني الذكاء الفائق.
ولكن إذا لم يعد الأكبر يعني الأفضل في مجال الذكاء الاصطناعي، فهل سيتم تقليص هذه الخطط؟ ستعاني نفيديا أكثر من غيرها إذا كانت كذلك. عندما أعلنت شركة صناعة الرقائق عن أرباحها الأسبوع الماضي، كان السؤال الأول من المحللين هو حول توسيع نطاق القوانين. أصر جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، على أن التوسع في مرحلة ما قبل التدريب كان “سليماً” لكنه اعترف بأنه “ليس كافياً” في حد ذاته. والخبر السار لـ Nvidia، كما قال هوانغ، هو أن الحل سيتطلب المزيد من رقائقها: ما يسمى “قياس وقت الاختبار”، حيث يتعين على أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI’s o1 “التفكير” لفترة أطول للتوصل إلى استجابات أكثر ذكاءً.
مُستَحسَن
قد يكون هذا صحيحا. في حين أن التدريب قد استوعب معظم شرائح إنفيديا حتى الآن، فمن المتوقع أن ينمو الطلب على القدرة الحاسوبية من أجل “الاستدلال” – أو كيفية استجابة النماذج لكل استعلام فردي – بسرعة مع ظهور المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يعتقد الأشخاص المشاركون في بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أن الصناعة ستلعب دور اللحاق بالاستدلال لمدة عام آخر على الأقل. قال لي رئيس مايكروسوفت براد سميث: “في الوقت الحالي، سيحتاج هذا السوق إلى المزيد من الرقائق، وليس أقل”.
ولكن على المدى الطويل، تم استبدال مطاردة الرقائق لتشغيل نماذج أكبر من أي وقت مضى قبل طرحها بشيء أكثر ارتباطًا باستخدام الذكاء الاصطناعي. لا تزال معظم الشركات تبحث عن التطبيق القاتل للذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي قد تتطلب قدرات “الاستدلال” الناشئة لـ o1. أصبحت Nvidia الشركة الأكثر قيمة في العالم خلال مرحلة المضاربة في بناء الذكاء الاصطناعي. يؤكد النقاش حول قانون التوسع مدى اعتماد مستقبلها على حصول شركات التكنولوجيا الكبرى على عوائد ملموسة على تلك الاستثمارات الضخمة.
