زيادة التفاؤل بنمو الذكاء الاصطناعي عالميًا
تشير التوقعات إلى أن الذكاء الاصطناعي سيضيف نحو 16 تريليون دولار سنويًا للناتج المحلي الإجمالي العالمي بحلول عام 2030، وفقًا لتقرير شركة “بي دابليو سي”. كما أفادت دراسة لمعهد “ماساتشوستس” التكنولوجي بالتعاون مع “مايكروسوفت” أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يعزز إنتاجية العمالة بنسبة 14% في المتوسط.
التحديات التي قد تبطئ تقدم الذكاء الاصطناعي
رغم التفاؤل الكبير، يواجه قطاع الذكاء الاصطناعي عدة تحديات تهدد استدامة نموه، منها ارتفاع تكاليف البنية التحتية والطاقة، وضعف ثقة المستثمرين.
ارتفاع تكاليف التطوير والبنية التحتية
- تكلفة تدريب النماذج:
تجاوزت تكلفة تدريب نموذج “شات جي بي تي 4” 100 مليون دولار، ويتوقع أن تتخطى تكلفة تطوير النماذج المستقبلية مليار دولار. هذه التكاليف تثير قلق المستثمرين حول جدوى استثماراتهم، حيث تشير التقديرات إلى أن القطاع يحتاج لإيرادات سنوية لا تقل عن 50 مليار دولار لتغطية استثمارات بحجم 100 مليار دولار، بينما يبلغ إجمالي الإيرادات الحالية 12 مليار دولار فقط.
الاستهلاك الكثيف للطاقة
- تأثير مراكز البيانات:
تشغيل وتبريد مراكز البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات ضخمة من الطاقة. تتوقع وكالة الطاقة الدولية أن تستهلك هذه المراكز 1000 تيراواط/ ساعة من الكهرباء سنويًا بحلول عام 2026، وهو ما يفوق استهلاك المملكة المتحدة من الكهرباء والغاز الطبيعي مجتمعين. - مستقبل مراكز البيانات:
بحسب تقديرات “جارتنر”، قد تواجه 40% من مراكز البيانات الحالية صعوبات تشغيلية بحلول عام 2027 بسبب محدودية توافر الطاقة، مما يهدد استمرارية أعمال الذكاء الاصطناعي.
ندرة البيانات عالية الجودة
- صعوبات التطوير:
تواجه نماذج معالجة اللغات صعوبة في التطوير بسبب ندرة البيانات عالية الجودة وارتفاع تكاليف توليدها. هذه المشكلة تؤدي إلى زيادة الأخطاء التي تُعرف بـ”الهلوسة”، مما يهدد موثوقية هذه النماذج.
فرص الشركات الناشئة في ظل تحديات الكبار
مع تصاعد التحديات أمام الشركات الكبرى، قد تجد الشركات الأصغر فرصة للاستفادة من الوضع لزيادة حصتها السوقية، مما قد يعزز المنافسة ويخلق مسارات جديدة للنمو في القطاع مستقبلًا.
