【AI+NVDA】هوانغ رنشن يكتب: الذكاء الاصطناعي هو «كعكة من خمس طبقات» لا تزال بحاجة لاستثمار تريليونات الدولارات (مرفق النص الكامل)

إنفيديا نيفيديا (الولايات المتحدة: NVDA) الرئيس التنفيذي هوان رونغ بن يوم الثلاثاء (10) كتب في مدونة إنفيديا، مشبها تطور الذكاء الاصطناعي بـ “كعكة من خمس طبقات”، وأشار إلى أن هناك بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة تريليونات الدولارات لا تزال قيد البناء.

قال هوان رونغ بن إن الذكاء الاصطناعي هو أحد القوى القوية التي تشكل عالم اليوم. يعتمد على أجهزة حقيقية، وطاقة، ونظام اقتصادي حقيقي. يمكنه تحويل المواد الخام بشكل واسع إلى قدرات ذكية قابلة للتشغيل على نطاق واسع. ستستخدم كل شركة الذكاء الاصطناعي، وكل دولة ستطور الذكاء الاصطناعي.

▼ اضغط على الصورة للتكبير

لا يتطلب التحول في الذكاء الاصطناعي درجة دكتوراه في علوم الحاسوب

قسم هوان رونغ بن بنية الذكاء الاصطناعي إلى خمس طبقات، من الأسفل إلى الأعلى: الطاقة، الرقائق، البنية التحتية، النماذج، التطبيقات. وأوضح أن بناء الذكاء الاصطناعي قد بدأ للتو، وأنه حتى الآن استثمرت مئات المليارات من الدولارات، وما زالت هناك بنية تحتية بقيمة تريليونات الدولارات في انتظار البناء. ويتطلب هذا التقدم في البناء قوة عمل هائلة، حيث تحتاج مصانع الذكاء الاصطناعي إلى كهربائيين، سباكين، عمال تركيب، عمال حديد، فنيي شبكات، عمال تركيب، ومشغلين، وكلها وظائف عالية التقنية وذات رواتب جيدة، وهي حالياً غير كافية. و"المشاركة في هذا التحول لا تتطلب درجة دكتوراه في علوم الحاسوب".

كما أشار هوان رونغ بن إلى أن الذكاء الاصطناعي يعزز إنتاجية الاقتصاد المعرفي بشكل عام. فالإنتاجية تخلق القدرة الإنتاجية، والقدرة الإنتاجية تخلق النمو. على سبيل المثال، في علم الأشعة، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن مساعدة في تفسير الصور المقطعية، لكن الطلب على أطباء الأشعة لا يزال في تزايد. وهذا ليس تناقضًا.

قال هوان رونغ بن: “مهمة طبيب الأشعة هي رعاية المرضى. تفسير الصور هو مجرد واحدة من المهام. عندما يتولى الذكاء الاصطناعي المزيد من الأعمال اليومية، يمكن لأطباء الأشعة التركيز على الحكم، والتواصل، والرعاية. وبالتالي، تتزايد إنتاجية المستشفيات، وتخدم المزيد من المرضى، وتوظف المزيد من الموظفين.”

نص هوان رونغ بن:

الذكاء الاصطناعي ككعكة من خمس طبقات

الذكاء الاصطناعي هو أحد القوى الأكثر قوة التي تشكل العالم اليوم. إنه ليس مجرد تطبيقات ذكية أو نموذج واحد، بل هو بنية تحتية لا غنى عنها، مثل الكهرباء والإنترنت.

يعمل الذكاء الاصطناعي على أجهزة حقيقية، وطاقة حقيقية، ونظام اقتصادي حقيقي. يحول المواد الخام إلى قدرات ذكية قابلة للتشغيل على نطاق واسع. ستستخدم كل شركة الذكاء الاصطناعي، وكل دولة ستبني الذكاء الاصطناعي.

لفهم لماذا يتطور الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، من المفيد أن نبدأ من المبادئ الأساسية ونراقب التغيرات الجذرية التي تحدث في مجال الحوسبة.

من البرمجيات المسجلة مسبقًا إلى الذكاء الفوري

في تاريخ تطور الحوسبة، كانت البرمجيات دائمًا “مسجلة مسبقًا”. يكتب الإنسان الخوارزميات، ثم تنفذها الحواسيب. يجب معالجة البيانات بعناية، وتخزينها في جداول، واسترجاعها عبر استعلامات دقيقة. لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) ضرورية لأنها تتيح تشغيل هذا العالم الحاسوبي.

كسر الذكاء الاصطناعي هذا النموذج.

لأول مرة، لدينا حواسيب قادرة على فهم المعلومات غير المهيكلة. يمكنها التعرف على الصور، وقراءة النصوص، والاستماع للأصوات، وفهم المعنى؛ ويمكنها أيضًا إجراء استنتاجات حول السياق والنوايا. والأهم من ذلك، أنها يمكنها توليد الذكاء في الوقت الحقيقي.

كل رد يتم توليده بشكل جديد، وكل إجابة تعتمد على السياق الذي تقدمه. لم تعد البرمجيات تسترجع من أوامر مخزنة مسبقًا، بل تتصرف في الوقت الحقيقي، وتولد الذكاء حسب الحاجة.

نظرًا لأن الذكاء يُنتج في الوقت الحقيقي، فإن جميع طبقات الحوسبة الأساسية يجب أن تُعاد تصميمها.

الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية

من منظور صناعي، يمكن تحليل الذكاء الاصطناعي على أنه بنية مكدسة من خمس طبقات.

الطاقة (Energy)

القاعدة الأساسية هي الطاقة. الذكاء الفوري يتطلب طاقة فورية. كل كلمة يتم إنتاجها هي نتيجة تدفق الإلكترونات، وإدارة الحرارة، وتحويل الطاقة إلى قدرة حوسبة. لا توجد طبقة تجريدية تحتها. الطاقة هي المبادئ الأساسية لبنية الذكاء الاصطناعي، وهي الحد الأقصى الذي يمكن للنظام أن يولد من الذكاء.

الرقائق (Chips)

فوق الطاقة توجد الرقائق. هذه المعالجات مصممة لتحويل الطاقة بكفاءة عالية إلى قدرة حوسبة على نطاق واسع. تتطلب أعباء العمل في الذكاء الاصطناعي قدرات حسابية موازية هائلة، وذاكرة عالية السرعة، وتقنيات اتصال عالية السرعة. تقدم الرقائق يحدد مدى سرعة توسع الذكاء، ومدى انخفاض تكلفته.

البنية التحتية (Infrastructure)

فوق الرقائق توجد البنية التحتية. تشمل الأراضي، وتوصيل الكهرباء، والتبريد، والبناء، والشبكات، وأنظمة تنسيق مئات الآلاف من المعالجات للعمل كوحدة واحدة. هذه الأنظمة هي مصانع الذكاء الاصطناعي. هدفها ليس تخزين المعلومات، بل إنتاج الذكاء.

النماذج (Models)

فوق البنية التحتية توجد طبقة النماذج. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي فهم أنواع متعددة من المعلومات، بما في ذلك اللغة، والبيولوجيا، والكيمياء، والفيزياء، والمالية، والرعاية الصحية، والعالم الحقيقي نفسه. نماذج اللغة ليست سوى نوع واحد. التقدم الأكثر ثورية يحدث الآن في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي للبروتينات، والكيمياء، والمحاكاة الفيزيائية، والتقنيات الروبوتية، والأنظمة الذاتية.

التطبيقات (Applications)

أعلى الطبقات هي التطبيقات، وهي مصدر القيمة الاقتصادية. على سبيل المثال، منصات تطوير الأدوية، والروبوتات الصناعية، والمساعدون القانونيون، والسيارات ذاتية القيادة. السيارة ذاتية القيادة هي تطبيق للذكاء الاصطناعي في الآلات؛ والروبوتات البشرية هي تطبيقات للذكاء الاصطناعي في الأجسام. نفس المكدس، نتائج مختلفة.

هذه هي الكعكة ذات الخمس طبقات: الطاقة → الرقائق → البنية التحتية → النماذج → التطبيقات

كل تطبيق ناجح يعتمد على كل طبقة أدناه، ويمتد حتى يدعم تشغيله من محطة توليد الكهرباء.

وما زلنا في بداية هذا البناء. لقد استثمرنا مئات المليارات من الدولارات فقط، وما زالت هناك بنية تحتية بقيمة تريليونات الدولارات في انتظار الإنشاء.

نرى في جميع أنحاء العالم مصانع الرقائق، ومصانع التجميع، ومصانع الذكاء الاصطناعي تُبنى على نطاق غير مسبوق. هذا هو أكبر مشروع بنية تحتية في تاريخ البشرية.

القوة العاملة اللازمة لهذا البناء هائلة. مصانع الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى كهربائيين، وسباكين، وعمال تركيب، وعمال حديد، وفنيي شبكات، وعمال تركيب، ومشغلين.

هذه وظائف عالية التقنية ورواتب جيدة، وهي حالياً غير كافية. المشاركة في هذا التحول لا تتطلب درجة دكتوراه في علوم الحاسوب.

في الوقت نفسه، يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية العامة للاقتصاد المعرفي. على سبيل المثال، في علم الأشعة، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن مساعدة في تفسير الصور المقطعية، لكن الطلب على أطباء الأشعة لا يزال في تزايد. وهذا ليس تناقضًا.

مهمة أطباء الأشعة هي رعاية المرضى. تفسير الصور هو مجرد واحدة من المهام. عندما يتولى الذكاء الاصطناعي المزيد من الأعمال اليومية، يمكن لأطباء الأشعة التركيز على الحكم، والتواصل، والرعاية. ونتيجة لذلك، تتزايد إنتاجية المستشفيات، وتخدم المزيد من المرضى، وتوظف المزيد من الموظفين.

الإنتاجية تخلق القدرة، والقدرة تخلق النمو.

ما الذي تغير خلال العام الماضي؟

خلال العام الماضي، تجاوز الذكاء الاصطناعي عتبة مهمة: أصبحت قدرات النماذج كافية للتطبيق على نطاق واسع. زادت قدرات الاستنتاج، وتقل ظاهرة الهلوسة، وتحسنت القدرة على التأسيس. وبدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحقق قيمة اقتصادية حقيقية.

في مجالات تطوير الأدوية، واللوجستيات، وخدمة العملاء، وتطوير البرمجيات، والتصنيع، أظهرت تطبيقات الذكاء الاصطناعي توافقًا قويًا بين المنتج والسوق (product-market fit). وتطلبت هذه التطبيقات من كل طبقة أدناه أن تكون عالية الأداء.

تلعب النماذج المفتوحة المصدر دورًا رئيسيًا. معظم النماذج في العالم مجانية، ويعتمد الباحثون، والشركات الناشئة، والشركات، وحتى الدول على النماذج المفتوحة للمشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. وعندما تصل النماذج المفتوحة إلى حدود التقنية، فإنها لا تغير البرمجيات فحسب، بل تثير الطلب على كامل مكدس التقنية.

مثال على ذلك هو DeepSeek-R1، الذي يسرع اعتماد التطبيقات من خلال جعل النماذج الاستنتاجية القوية متاحة على نطاق واسع، ويزيد الطلب على قدرات التدريب، والبنية التحتية، والرقائق، والطاقة.

ماذا يعني هذا؟

عندما تعتبر الذكاء الاصطناعي بنية أساسية ضرورية، فإن المعنى واضح.

قد يبدأ الذكاء الاصطناعي بنموذج لغة كبير يعتمد على بنية Transformer، لكنه يتجاوز ذلك بكثير. إنه تحول صناعي يعيد تشكيل كيفية إنتاج واستخدام الطاقة، وكيفية بناء المصانع، وتنظيم العمل، ونمو الاقتصاد.

تُبنى مصانع الذكاء الاصطناعي لأن الذكاء يمكن الآن توليده في الوقت الحقيقي. وتُعاد تصميم الرقائق لأن الكفاءة تحدد مدى سرعة توسع الذكاء. وتصبح الطاقة مركزية لأنها تحدد الحد الأقصى لإنتاج الذكاء بشكل عام. ويتسارع تطوير التطبيقات لأن النماذج الأساسية تجاوزت العتبة، وأصبحت ذات فائدة عملية على نطاق واسع.

كل طبقة تعزز الأخرى.

لهذا السبب، حجم البناء ضخم، ولماذا يؤثر على العديد من الصناعات، ولماذا لا يقتصر على دولة أو صناعة واحدة. ستستخدم كل شركة الذكاء الاصطناعي، وكل دولة ستبني الذكاء الاصطناعي. نحن لا نزال في مرحلة مبكرة جدًا. لا تزال العديد من البنى التحتية غير مكتملة، والكثير من القوى العاملة لم تتدرب بعد، والكثير من الفرص لم تتحقق بعد.

لكن الاتجاه واضح.

الذكاء الاصطناعي أصبح البنية التحتية الأساسية للعالم الحديث. الخيارات التي نتخذها الآن، وسرعة البناء، ومدى مشاركتنا، وكيفية نشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، ستشكل مستقبل هذا العصر.