ستعتمد حقبة الثلاثينيات من القرن الحادي والعشرين على الحوسبة الطرفية: لماذا يبدأ العقد القادم من الحوسبة الآن؟

إذا أردتَ أن ترى مستقبل الذكاء الاصطناعي، فانسَ أمر مزارع الخوادم في شمال فرجينيا أو حاضنات الشركات الناشئة في سان فرانسيسكو. توجّه إلى شركة غسيل سيارات تقع خارج فورت لودرديل مباشرةً.

تأتي المعلومات الاستخباراتية التي تدير العملية من شركة ربما لم تسمع بها من قبل، إلا إذا كنت تعمل في مجال غسيل السيارات، حيث تُعتبر هذه الشركة رائدة في هذا المجال.مصنع سوني لغسيل السياراتتُعدّ شركة سوني أكبر مصنّع في العالم لمعدات غسيل السيارات الآلية - وهو قطاعٌ يُعرَّف تقليديًا بالفرش والصابون والأحزمة، لا بالبرمجيات. ومع ذلك، في آلاف المواقع، تستبدل الشركة تقنية السونار القديمة بتقنيات رؤية الكمبيوتر لتحديد حجم المركبات في أجزاء من الثانية، وتستخدم تقنية التعرّف على لوحات المركبات لتسجيل العملاء فورًا في برامج الولاء، وتختبر الذكاء الاصطناعي التفاعلي في أكشاك خدمة السيارات.

بينما تتنافس مليارات الدولارات على ابتكار منتج جديد على غرار ChatGPT - استثمارات كثيرة محللون إن التحذيرات تتجاوز بالفعل معدل التبني الحقيقي - ثورة هادئة تحدث في مواقف السيارات، وأرضيات المصانع، والسفن في البحر، وأقبية المستشفيات.

نشهد اليوم انقساماً حاداً. فمن جهة، نجد الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي: وهو مبهر، مدعوم، ومكلف تشغيلياً. ومن جهة أخرى، نجد الذكاء الاصطناعي المادي: وهو غير جذاب، قائم على عائد استثمار ملموس، ويعيد تشكيل العمليات في قطاعات لا تتحمل التأخير أو التوقف.

سيُحدد هذا الانقسام ملامح العقد القادم. فإذا كان العقد الأول من الألفية الثانية قد تمحور حول ربط الأجهزة (إنترنت الأشياء)، والعقد الثاني حول معالجة البيانات في مصدرها (الحوسبة الطرفية)، فإن العقد الثالث سيتمحور حول التفاعل الفوري مع تلك البيانات. هذا هو عصر الذكاء الاصطناعي الطرفي.

الابتكار في أماكن غير متوقعة

بالنسبة للصناعات المتجذرة في السلع المادية، غالباً ما تكون الحوسبة السحابية بعيدة جداً - حرفياً وتشغيلياً.

لنأخذ سوق التجزئة كمثال. كل متجر يعاني من الفجوة بين سجلات المخزون والواقع. تُنقل الملابس وتُجرّب وتُفقد، مما يجعل قواعد البيانات التقليدية قديمة في غضون دقائق. لكن بعض الشركات تتجه نحو نموذج يصبح فيه المتجر نفسه قاعدة البيانات. تتعقب ماسحات RFID المثبتة في السقف الملابس في الوقت الفعلي، وتحدد ما دخل غرفة القياس، وما لم يخرج منها، وأين انتهى المطاف بمقاس معين. إنها لا تُحدّث السجلات فحسب، بل تُرقمن المساحة المادية في الوقت الفعلي، وهو أمر لا يُمكن تحقيقه إلا بالمعالجة المحلية.

يسير قطاع الرعاية الصحية على خطى مماثلة. تُنتج فحوصات التصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي الحديثة كميات هائلة من البيانات (جيجابايت) لكل مريض، وهي بيانات ضخمة وحساسة للغاية بحيث لا يمكن نقلها باستمرار إلى الحوسبة السحابية. الحل ليس في زيادة سعة الشبكة، بل في دمج الذكاء الاصطناعي مع أجهزة الفحص. بدأت المستشفيات بتشغيل عمليات الاستدلال محليًا، ما يُبقي بيانات المرضى داخل المستشفى ويُتيح الحصول على نتائج تشخيصية في غضون ثوانٍ.

يواجه قطاع النقل البحري قيودًا مماثلة. تُنتج سفن الحاويات تيرابايتات من البيانات التشغيلية من المحركات وأنظمة الملاحة وأجهزة استشعار الشحنات. لكن تكلفة الاتصال في عرض المحيط تصل إلى آلاف الدولارات لكل غيغابايت. لذا، تقوم شركات الشحن بنشر خوادم طرفية على متن السفن لمعالجة هذه البيانات محليًا، وتشغيل نماذج الصيانة التنبؤية التي تمنع أعطال المحركات قبل وصول السفن إلى الميناء. ينتقل الذكاء الاصطناعي مع السفينة لأن خدمات الحوسبة السحابية لا تصل إلى تلك المسافة.

هذه ليست تجارب بحث وتطوير. إنها مشاكل تشغيلية يتم حلها عن طريق الحوسبة على الحافة.

الهندسة المعمارية ثلاثية المستويات

لفهم إلى أين تتجه البنية التحتية للمؤسسات، انظر إلى الهاتف الموجود في جيبك. ذكاء أبل أدخلت هذه التقنية نموذج الحوسبة ثلاثي المستويات إلى التيار السائد: معالجة البيانات على الجهاز نفسه لزيادة السرعة، وطبقة حوسبة خاصة للمهام الأكثر تعقيدًا، والحوسبة السحابية لتوفير المعرفة الشاملة. وتتبنى البيئات الصناعية هذا النموذج تحديدًا، ليس من أجل الراحة، بل لأسباب فيزيائية.

لننظر إلى الموجة الجديدة من الروبوتات الشبيهة بالبشر. تعمل هذه الآلات بالبطاريات؛ ولا يمكنها حمل أجهزة كمبيوتر فائقة على ظهورها، كما لا يمكنها الاعتماد على الحوسبة السحابية لاتخاذ قرارات السلامة في أجزاء من الثانية. بدلاً من ذلك، تعتمد على "طبقة وسيطة" بالغة الأهمية:

• الجهاز (الروبوت): يتعامل مع الحركة الفورية والسلامة محليًا.

• الحافة الخاصة: يقوم خادم محلي في أرضية المصنع بمعالجة الاستدلال المكثف وتنسيق الأسطول.

• السحابة: مخصصة للتدريب وتحديثات البرامج العالمية.

كان العقد الأول من القرن الحادي والعشرين يعتمد على الحوسبة السحابية أولاً. أما العقد الثالث من القرن الحادي والعشرين فسيكون يعتمد على الحوسبة الطرفية أولاً، مع استخدام الحوسبة السحابية عند الضرورة.

تُعالج هذه البنية قيودًا واقعية. فالروبوتات تعمل بالبطاريات ولا تستطيع تحمل أحمال حسابية ثقيلة. وتحتاج المصانع إلى أوقات استجابة بالمللي ثانية، وهو ما لا يوفره زمن استجابة الحوسبة السحابية. كما يجب أن تبقى بيانات المرضى في المستشفيات داخلها امتثالًا للوائح. تتولى الطبقة الوسطى مهام الاستدلال المعقدة، وتُنسق أساطيل الأجهزة، وتعمل كحلقة وصل بين العمليات المحلية والأنظمة العالمية. تخيلها كمركز بيانات محلي مُضغوط في رف خادم واحد، يُعالج تيرابايتات من البيانات دون الحاجة إلى الاتصال بالإنترنت العام. فعندما يحتاج الروبوت إلى تنفيذ مناورة أمان، يُجري المعالجة محليًا. وعندما يحتاج إلى تحديث نموذج الملاحة الخاص به بناءً على عمليات اليوم، يتولى خادم الحافة هذه المهمة ليلًا. وعندما تُصدر الشركة المصنعة ميزة جديدة، تُنقلها الحوسبة السحابية إلى الطبقة الوسطى. كل طبقة تُؤدي وظيفتها على أكمل وجه.

نهاية عصر "الاتصال الهاتفي"

رغم هذه التحولات المعمارية، لا يزال الواقع على أرض الواقع معقدًا. فالذكاء الاصطناعي المادي لا يزال في مراحله الأولى. ويعاني القادة التشغيليون من "الصناديق السوداء" - وهي أجهزة خاصة لحساب الأشخاص، أو تحليل الفيديو، أو أجهزة استشعار لا تتواصل فيما بينها. وهذا يُشبه حمل جهاز منفصل للبريد الإلكتروني والخرائط والصور.

نشهد الآن قيام المؤسسات التي تضم أكثر من 20,000 موقع باستبدال هذا النظام المجزأ بمنصات طرفية موحدة، مما يسمح لها بطرح تطبيقات جديدة كتحديثات برمجية بدلاً من مشاريع الأجهزة.

في الوقت نفسه، تعمل شبكات الأقمار الصناعية في المدار الأرضي المنخفض، مثل ستارلينك، على القضاء على المناطق التي تعاني من انقطاع الاتصال. وكما تجاوزت الاقتصادات الناشئة خطوط الهاتف الأرضي لتنتقل مباشرةً إلى الهواتف المحمولة، فإن قطاعات مثل النقل البحري والتعدين والسكك الحديدية تتجاوز تمامًا بنى الحوسبة السحابية المركزية، وتتجه مباشرةً إلى الذكاء الاصطناعي الموزع على الحافة، لأن طبيعة عملياتها تتطلب ذلك.

مفارقة الاستثمار

لن يحظى الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بلحظة مماثلة لـ"ChatGPT". هذا مستحيل. فالخطأ في الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يكون مجرد لقطة شاشة تنتشر بسرعة، بينما قد يشكل الخطأ في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي خطراً على السلامة.

لهذا السبب، فإن التقدم هنا ثابت وليس سريعًا. أمضت شركة وايمو أكثر من عقد من الزمن في الاختبارات والمحاكاة قبل التوسع إلى المدن الكبرى. في مجال الرعاية الصحية، يُعدّ الذكاء الاصطناعي الذي يحلل الصور الطبية جهازًا طبيًا يتطلب موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية. لا يُمكن تحميل معايير السلامة أو النضج، بل يجب اكتسابها.

تكمن مفارقة الاستثمار في بساطة الأمر: فالذكاء الاصطناعي الاستهلاكي البراق يهيمن على عناوين الأخبار، بينما يهيمن الذكاء الاصطناعي التشغيلي على الجوانب الاقتصادية. لن يكون عقد الثلاثينيات من القرن الحالي ملكًا للشركات التي تمتلك نماذج أكثر انتشارًا، بل للشركات القادرة على توظيف الذكاء الاصطناعي حيثما دعت الحاجة.

عندما تدخل إلى مغسلة سيارات تعمل بتقنية سوني في أي مكان في العالم، ويتعرف النظام على سيارتك ويتحدث إليك بسلاسة، فلا تنظر إلى الأمر على أنه مجرد خدعة بصرية، بل انظر إليه كخطة عمل. إنها بنية تحتية، والشركات التي تُنشئها اليوم تبني أسس التنافس القوي للعقد القادم.