مهندسو الذكاء الاصطناعي يدقّون ناقوس الخطر: أين الشقوق في أساس القطاع؟

التقى في مؤتمر Milken Global Conference في بيفرلي هيلز خمسة من مهندسي اقتصاد الذكاء الاصطناعي، وهم أشخاص يرون القطاع من جميع جوانبه: من تصميم المعالجات إلى نشر النماذج. واعترف المشاركون معًا بأن صناعة الذكاء الاصطناعي واجهت عددًا من المشكلات المنهجية التي قد تتطلب تغييرات جذرية في أساسها.

من جلس إلى الطاولة

ضمّت الجلسة خبراء من جميع المستويات الحرجة في سلسلة الإمداد. كان بينهم أشخاص من تصنيع الرقائق، وتطوير البرمجيات، وإدارة البنية التحتية السحابية، إضافة إلى ممثلين عن الأوساط العلمية المعنية بالأبحاث الأساسية في الذكاء الاصطناعي. وهذا التنوع تحديدًا هو ما جعل الحوار صريحًا إلى هذا الحد، إذ استطاع كل مشارك أن يشير إلى الاختناقات الظاهرة من مستواه.

الرقائق: نقص بلا قاع

المشكلة الأولى والأوضح هي نقص المعالجات المتقدمة. فرغم جهود NVIDIA وIntel وSamsung وغيرها من الشركات المصنِّعة، لا يزال الطلب على وحدات GPU عالية الأداء يفوق العرض بعدة أضعاف. والشركات التي ترغب في إطلاق مشاريعها الخاصة في الذكاء الاصطناعي لا تستطيع ذلك لعدم تمكنها من الحصول على الرقائق اللازمة.

وناقش المشاركون أن المسألة ليست مشكلة إنتاج فحسب، بل هي فخ جيوسياسي وتقني. فضوابط التصدير تقيّد توزيع المعدات، وتكلفة الرقائق لا تزال مرتفعة إلى حد باهظ، ومواعيد التسليم تُقاس بالأشهر.

الطاقة: مراكز البيانات عند حدّها الأقصى

المشكلة الحرجة الثانية هي الكهرباء. فتدريب نماذج اللغة الكبيرة يتطلب كميات هائلة من الطاقة، أي ميغاواتات من القدرة تعمل على مدار الساعة. وتقترب مراكز البيانات التقليدية من الحدود الفيزيائية للتبريد، كما أن الشبكة الكهربائية في كثير من المناطق غير مصممة لتحمّل هذه الأحمال.

ومن هنا جاءت فكرة مراكز البيانات المدارية التي ذكرها المشاركون: فإذا نُقلت الخوادم إلى الفضاء، حيث لا يوجد غلاف جوي، أمكن تجنب مشكلات ارتفاع الحرارة. كما تعمل الألواح الشمسية في الفضاء بكفاءة أعلى، وتنخفض تكاليف الطاقة.

• ارتفاع حرارة الخوادم يتطلب تبريدًا بمقياس الغيغاواط
• الشبكات الكهربائية المحلية غير جاهزة لهذا الحمل
• الحلول التقليدية لم تعد فعّالة

البنية المعمارية موضع تساؤل

لكن الأكثر إثارة للقلق هو الاعتراف الصريح بأن النموذج الحالي للذكاء الاصطناعي قد يكون خاطئًا أو وصل إلى حدّ الاستنفاد. فقد نما القطاع في السنوات الأخيرة بفضل التوسّع في الحجم: مزيد من المعاملات في النماذج، ومزيد من البيانات، ومزيد من القدرة الحسابية. وقد نجح هذا النهج، لكن المشاركين في المؤتمر تحدثوا عن أن منحنى العائد بدأ يتجه نحو الانخفاض. وقد يستلزم الأمر بنية معمارية مختلفة تمامًا، لا مجرد محوّلات (Transformers) أكبر، بل شيئًا جديدًا في جوهره.

ماذا يعني ذلك

حين يعبّر خمسة من كبار مهندسي منظومة الذكاء الاصطناعي في آن واحد عن قلقهم من النقص والطاقة والخطأ الجوهري في النهج، فهذه إشارة لا يمكن تجاهلها. فالعصر الذي كان يمكن فيه التوسّع بلا حدود والاعتماد على التقدم الأسّي يقترب من نهايته. وما ينتظرنا هو عصر إعادة التفكير. وعلى القطاع أن يتجاوز مرحلة الطفولة ويصبح أكثر منهجية وكفاءة.