مؤسس OpenAI المشارك يزعم أن $110 مليار لا تزال غير قادرة على تلبية الطلب، والتحول في التدريب المسبق يغير من تكاليف التحسين المشترك

وفقًا لمتابعة 1M AI News، تطرق المؤسس المشارك لشركة OpenAI، غريغ بروكمان، إلى القفزة في قدرات برمجة الذكاء الاصطناعي المتوقعة بحلول ديسمبر 2025 خلال مقابلة. استخدم تهيئة اختبار كان قد احتفظ بها لسنوات لقياس التقدم: طلب من الذكاء الاصطناعي بناء موقع ويب استغرقه منه أشهر لإتمامه عندما كان يتعلم البرمجة. طوال عام 2025، تطلّب هذا العمل عدة مطالبات/Prompts واستغرق نحو أربع ساعات لإنجازه؛ وبحلول ديسمبر، أصبح يمكن إكماله بمطالبة واحدة وبجودة عالية. وذكر أن النموذج الجديد يتيح للذكاء الاصطناعي الانتقال من “القدرة على إكمال نحو 20% من المهام” إلى “نحو 80%”، وهو تحول يجبر الجميع على “إعادة تنظيم سير العمل حول الذكاء الاصطناعي”.

وبخصوص توزيع التمويل البالغ 110 مليارات دولار، شبّه بروكمان القدرة الحاسوبية بـ"توظيف رجال مبيعات": طالما أن المنتج يملك قناة مبيعات قابلة للتوسع، فإن توظيف المزيد من رجال المبيعات يمكن أن يولّد إيرادات أكثر. القدرة الحاسوبية ليست مركز تكلفة بل مركز إيراد. واستعاد محادثة مع فريقه عشية إطلاق ChatGPT: "سألونا: ‘كم من القدرة الحاسوبية ينبغي أن نشتري؟’ قلت: ‘كلها’. ردّوا: ‘لا، لا، لا، بجدية، كم ينبغي أن نشتري؟’ قلت: ‘بغض النظر عن كيفية بنائنا، لن نلحق بالطلب’. يظل هذا التقدير صحيحًا حتى اليوم، وتحتاج عمليات شراء القدرة الحاسوبية إلى أن تكون مؤمنة قبل 18 إلى 24 شهرًا.

وعن كيفية الاستفادة من هذه القدرة الحاسوبية، كشف بروكمان أن OpenAI لم تعد تتابع فقط أكبر نطاق ممكن من ما قبل التدريب، بل باتت تقوم بدلًا من ذلك بتحسين قدرات ما قبل التدريب وتكاليف الاستدلال بشكل مشترك: “ليس بالضرورة أن تجعلها كبيرة قدر الإمكان، لأنك تحتاج أيضًا إلى مراعاة حالات الاستخدام الكثيرة اللاحقة للاستدلال؛ ما تريده حقًا هو الحل الأمثل للذكاء مضروبًا في التكلفة”. ومع ذلك، عارض بشدة فكرة أن “ما قبل التدريب لم يعد مهمًا”، معتقدًا أنه كلما كان النموذج الأساسي أذكى، زادت كفاءة مراحل التعزيز والتعلّم اللاحقة والاستدلال، وأنه ما زال هناك “احتياج مطلق” إلى وحدات Nvidia GPUs لدعم التدريب المركزي واسع النطاق.