إن طفرة الذكاء الاصطناعي لا تتباطأ؛ انها تتسارع.
تدير لين تشياو، مهندسة ميتا السابقة التي ساعدت في بناء PyTorch، الآن شركة Fireworks AI، وهي شركة ناشئة بقيمة 4 مليارات دولار تعالج 15 تريليون رمز للذكاء الاصطناعي يوميًا، وتقول إن الطلب بدأ للتو.
قال لي تشياو في مقابلة أجريت معه مؤخرًا: “هذا هو العام الذي سينمو فيه استهلاك العملات الرمزية بشكل كبير”.
تقوم منصة Fireworks AI السحابية الاستدلالية الآن بمعالجة ما يقرب من 15 تريليون رمز للذكاء الاصطناعي يوميًا، ارتفاعًا من 13 تريليون قبل بضعة أشهر فقط و10 تريليون في أواخر عام 2025. (تقوم النماذج بتقسيم الكلمات والمدخلات الأخرى إلى رموز رقمية لتسهيل معالجتها وفهمها. الرمز المميز الواحد يبلغ حوالي ¾ كلمة. كما يتم استخدامها لتسعير استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي، من خلال تكلفة قياسية في الصناعة لكل مليون رمز.
لقد كان تشياو هنا من قبل. قبل وقت طويل من ازدهار الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي، كانت تعمل داخل Meta للمساعدة في بناء PyTorch، وهو إطار العمل مفتوح المصدر الذي دعم الموجة الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي الحديث. في ذلك الوقت، لم تكن هناك وحدات معالجة رسوميات محسنة للذكاء الاصطناعي، ولم تكن هناك أدوات ناضجة، ولا خريطة طريق واضحة.
قال تشياو: “كان علينا أن نبني كل شيء من الألف إلى الياء”.
وقال تشياو إن حجم هذا النمو يعكس مدى سرعة دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي عبر الصناعات.
لا يقتصر استخدام الرمز المميز على فرق التكنولوجيا. وصفت تشياو الإدارات المالية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة التنبؤ، وفريقها القانوني الخاص الذي يبني أدوات داخلية للذكاء الاصطناعي، وحتى العاملين في الأعمال المؤقتة يقومون بإنشاء الموسيقى حسب الطلب باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. تستخدم ابنتها، في سن الجامعة، أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة في وقت واحد، أحدهما لتوليد الإجابات والآخر للتحقق منها.
قال تشياو: “هذا هو العالم الذي نعيش فيه”. “حرفيًا، كل شخص يستخدم هذه الأدوات.”
هذه الطفرة تدمر كومة التكنولوجيا بأكملها. إن إمدادات وحدة معالجة الرسومات محدودة، والأسعار آخذة في الارتفاع، وحتى البنية التحتية للطاقة تتعرض لضغوط مع تسابق الشركات لنشر المزيد من قدرات الذكاء الاصطناعي.
وقال تشياو: “النظام بأكمله مشبع”، واصفًا الاختناقات التي تمتد من مكونات أشباه الموصلات إلى شبكات الطاقة.
تنبع مصداقيتها في هذه الاتجاهات من دورها في بناء شركة PyTorch، التي ساعدت في إضفاء الطابع الديمقراطي على تطوير الذكاء الاصطناعي عبر شركات تتراوح من Tesla إلى Walmart. وقد أظهر لها هذا التعرض المبكر مدى سرعة انتشار الذكاء الاصطناعي خارج وادي السيليكون إلى صناعات مثل الزراعة والتصنيع.
وهي الآن ترى موجة مماثلة، ولكنها أسرع بكثير، تتكشف.
لماذا موجودة؟
ومع ذلك، هناك سؤال جوهري يخيم على شركات مثل Fireworks AI: لماذا توجد هذه الشركات على الإطلاق؟ إذا كانت شركات Amazon وGoogle وMicrosoft وOracle تقوم بالفعل بتأجير وحدات معالجة الرسومات، فلماذا لا تذهب إليهم مباشرة؟
إجابة تشياو هي التعقيد والسرعة. وقالت إن الشركات تكافح من أجل مواكبة النماذج والأجهزة المتغيرة بسرعة، بدءًا من شرائح Nvidia الجديدة التي تصل كل بضعة أشهر إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة كل بضعة أسابيع. تتعامل Fireworks مع هذا التغيير — من خلال تحسين الأداء وإدارة البنية الأساسية ومساعدة العملاء على الانتقال بسرعة — حتى لا يضطروا إلى ذلك.
بالنسبة إلى تشياو، فإن الدرس المستفاد من كل من PyTorch وFireworks ثابت: بمجرد أن يصبح الذكاء الاصطناعي قابلاً للاستخدام، يتسارع اعتماده بشكل كبير. واستنادًا إلى أحجام العملات الرمزية الحالية، فإن هذا التسارع قد بدأ للتو.
قم بالتسجيل في النشرة الإخبارية Tech Memo الخاصة بـ BI هنا. تواصل معي عبر البريد الإلكتروني على [email protected].
