قال الرئيس التنفيذي لشركة أمازون أندي جاسي إن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا تزال مكلفة للغاية للاستخدام على نطاق واسع من قبل المؤسسات، ولكن هذا هو بالضبط ما تهدف خدمات أمازون ويب إلى تغييره من خلال تطوير شرائحها الخاصة وخفض تكاليف الاستدلال.
وفي حديثه على برنامج Squawk Box على قناة CNBC ، اعترض جاسي على التكهنات بأن التطورات الأخيرة في كفاءة نموذج الذكاء الاصطناعي ، مثل تلك التي قدمتها DeepSeek، من شأنها أن تقلل من الحاجة إلى بناء البنية التحتية.
قال: "لدينا طلبٌ مرتفعٌ جدًا. لا أعتقد أننا سنُخفِّف من مراكز البناء لدينا في الوقت الحالي".
أكد جاسي أن أمازون ويب سيرفيسز (AWS) لا تشهد أي انخفاض في الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، على الرغم من حالة عدم اليقين الاقتصادي الكلي والتهديد الوشيك بفرض رسوم جمركية. وأوضح أنه على الرغم من الترحيب بالنماذج الأكثر كفاءة، إلا أن تحديات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أعمق وأكثر إلحاحًا.
قال جاسي: "إذا كنتَ تُطوّر نماذج رائدة مثلنا، فأنتَ تُواجه العديد من المشاكل نفسها. كلما استطعنا خفض تكلفة الذكاء الاصطناعي، زاد عدد العملاء الذين سيستخدمونه".
يؤدي خفض التكلفة إلى زيادة إنفاق العملاء
قارن جاسي بين التحول الحالي في الذكاء الاصطناعي والبدايات الأولى لـ AWS. وقال إن انخفاض تكاليف وحدة الحوسبة غالبًا ما يؤدي إلى زيادة إنفاق العملاء – وليس العكس – مع سعي الشركات لإيجاد طرق جديدة للابتكار.
قال: "هذا يسمح لهم بتوفير المال في ما يبنونه، ولكنه لا يعني إنفاقًا أقل. بل يُطلق العنان لهم لمزيد من الابتكار".
وفقًا لجاسي، هناك عاملان رئيسيان لخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي: الرقائق نفسها، وتكلفة الاستدلال، وهي عملية التنبؤ باستخدام نماذج مُدرَّبة. في حين يُهيمن التدريب على الإنفاق حاليًا، سيُصبح الاستدلال مركز التكلفة على نطاق واسع.
استجابت AWS ببناء شرائح ذكاء اصطناعي مخصصة خاصة بها، والتي يقول جاسي إنها توفر أداءً أفضل من حيث التكلفة بنسبة 30% إلى 40% مقارنةً بالنسخ الحالية القائمة على وحدات معالجة الرسومات. كما أشار إلى أن خفض تكاليف الاستدلال يتطلب تطوير تقنيات الأجهزة والبرمجيات.
وقد أوضح جاسي المهمة بوضوح: "إذا جلست في الاجتماعات مع فريق AWS الآن، فسوف يشعرون أن مسؤوليتهم ومهمتهم هي جعل تكلفة الذكاء الاصطناعي أقل بكثير من اليوم".
يُمثل هذا التوجه نحو خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي حافزًا محتملًا لقطاعات معينة في قطاع العملات المشفرة. والجدير بالذكر أن المطورين لطالما استكشفوا استخدامات الذكاء الاصطناعي، لكنهم غالبًا ما يواجهون عقبات بسبب قيود البنية التحتية والتكلفة. ومع ظهور تقنيات أكثر تكلفة خلال السنوات القادمة، قد تصبح تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على تقنية البلوك تشين ، بدءًا من التحليلات على السلسلة وصولًا إلى الوكلاء المستقلين اللامركزيين، أكثر جدوى على نطاق واسع.
