كاتب على Habr AI يقترح بناء ذكاء اصطناعي حتمي على MacBook Air بدلًا من سباق وحدات GPU

نُشر على Habr AI مقال رأي يقدّم فيه كاتبه بديلًا لسباق الحصول على مجموعات GPU باهظة التكلفة متزايدة. فبدلًا من توسيع نطاق النماذج الاحتمالية، يروّج لنواة ذكاء اصطناعي حتمية مكتوبة بلغة Rust، تعمل بحسب قوله محليًا بالفعل على MacBook Air M2 بذاكرة 8 غيغابايت.

لماذا يخالف الكاتب السوق

يبدأ النص بهجوم مباشر على الاستراتيجية الحالية لقادة السوق: OpenAI وGoogle وMeta*. ويصفها الكاتب بأنها «القوة الغاشمة» (brute force): فالقيود الجوهرية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) لا تُحلّ رياضيًا، بل تُخفى بمزيد من وحدات GPU وميغاواطات الطاقة والاستثمارات. ووفق منطقه، تعوّض الصناعة المشكلات المعمارية بالقدرة الحاسوبية بدلًا من البحث عن نموذج أكثر صرامة لاتخاذ القرار. والمنشور نفسه على Habr مصنّف ضمن فئة «رأي»، ولذلك فهو أقرب إلى بيان وسجال مع السوق منه إلى عمل أكاديمي.

يورد المقال ثلاثة أسباب تجعل الكاتب يعدّ هذا النهج طريقًا مسدودًا. الأول استهلاك الطاقة: فتدريب النماذج الكبيرة وتشغيلها يتطلبان كهرباء وعتادًا بكميات متزايدة. الثاني الطبيعة العشوائية (stochastic) لنماذج LLM: فالنظام لا يستخلص الإجابة وفق قواعد صارمة، بل يخمّن الرمز (token) التالي. الثالث الهلوسات، التي يعدّها الكاتب خاصية مدمجة في البنية الاحتمالية وليست خللًا برمجيًا يمكن إغلاقه تمامًا بمرشّحات إضافية.

«مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس مسألة أموال. إنه مسألة رياضيات صحيحة».

ما الذي يقترحه

بدلًا من مخطط الشبكات العصبية التقليدي، يصف الكاتب نواة حتمية بمنطق O(1). والفكرة المحورية أن زمن اتخاذ القرار والتحقق منه يبقى ثابتًا، وأن النظام لا يعمل بسياق احتمالي طويل، بل بـ«نوايا» (intents) ممثَّلة بصيغ رياضية. ومن المفترض أن يزيل هذا مبدأ «التخمين» ذاته ويجعل سلوك النموذج قابلًا للتنبؤ. ومن هنا يأتي الادعاء بذكاء اصطناعي أكثر موثوقية في السيناريوهات التي لا يكفي فيها توليد الإجابة، بل يجب التحقق منها.

يورد النص كذلك أطروحات محددة عن المشروع. يكتب الكاتب أن النسخة الحالية للنواة v0.26.0 اختُبرت بالفعل مقارنةً بنماذج سحابية، وأن الحل نفسه يُنشَر على MacBook Air M2 عادي. والمكوّن الأساسي هو Rust، دون Python ودون مفسّرات وسيطة: إذ تُترجَم النوايا عالية المستوى، بحسب قوله، مباشرة إلى أوامر قابلة للتنفيذ. ويشدّد الكاتب على أنه لا يراهن على «سحرية» النموذج بوجه عام، بل على إمكانية التحكم في البنية.

• منطق O(1) حتمي للاستدلال والتحقق
• تشغيل محلي على MacBook Air M2 بذاكرة وصول عشوائي 8 غيغابايت
• التركيز على Rust وDMA بدلًا من طبقات التجريد الثقيلة
• أداء معلن يصل إلى 5,4 مليون عملية على المعالج المركزي (CPU)
• مقارنة مع أنظمة ذكاء اصطناعي سحابية في اختبارات النواة v0.26.0

كيف صُمّمت الحماية

تتناول فقرة مستقلة من المقال التعلّم الذاتي والأمان. يزعم الكاتب أن النواة تتضمن «دستورًا للقيم الإنسانية العامة»، لا كمجموعة محظورات نصية، بل كنظام من البديهيات الرياضية داخل المنطق نفسه. ويؤكد المقال صراحةً أن هذا المستوى من القيود أصعب في الالتفاف عليه بالهندسة المعتادة للتعليمات (prompt engineering)، لأن الإجراءات غير المرغوبة يجب أن تُقطع في مرحلة التحقق. والأطروحة الأساسية بسيطة: يجب ألا يكون الذكاء الاصطناعي ذكيًا فحسب، بل قابلًا للتحقق على مستوى البنية ذاتها.

وهنا أيضًا يظهر التحوّل الأيديولوجي الرئيسي في النص: إذ يضع الكاتب الذكاء الاصطناعي المحلي الخاضع للتحكم والصارم رياضيًا في مقابل النماذج السحابية التي تتوسع مع تضخم التكاليف والمخاطر. ويكتب أيضًا أن التقنية محمية بالفعل برخصة BSL، وأنها قيد التحضير لتسجيل براءة اختراع، وأن التفاصيل التقنية وخارطة الطريق (roadmap) منشورة في مستودعات المشروع. ويُقدَّم هذا كله كأساس لا لـ«روبوتات الدردشة»، بل للأنظمة المستقلة التي يكون فيها الخطأ حرجًا.

وتبدو الفكرة الختامية للكاتب أوسع: فمستقبل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ينبغي أن يبدأ لا في مركز البيانات، بل على جهاز المستخدم.

ماذا يعني هذا

تكمن أهمية مقال Habr لا في كونه دليلًا على انتصار معمارية جديدة، بل في كونه إشارة إلى طلب متنامٍ على ذكاء اصطناعي أكثر إحكامًا وقابلية للتنبؤ ومحلي التشغيل. وحتى إذا بقيت أطروحات الكاتب بحاجة إلى تحقق مستقل، فإن الاتجاه واضح: لقد سئم السوق من فكرة أن أي مشكلة في الذكاء الاصطناعي يمكن حلها فقط بإضافة رف GPU آخر. وفي ظل ارتفاع أسعار الحوسبة والاهتمام بسيناريوهات الحوسبة الطرفية (edge)، تطرح نصوص كهذه أجندة بديلة.

*Meta مصنفة منظمة متطرفة ومحظورة في روسيا الاتحادية.