انفجار الذكاء الاصطناعي قد وصل إلى مرحلة حاسمة: ما يجب على الشركات معرفته

لم يكن المرحلة الإعدادية أبداً في مرحلة النضج للجميع – ولكننا جميعاً должны أن نمر بها، مع آلام النمو وكل شيء، لنتحول إلى نسخة أفضل وأكثر نضجاً من أنفسنا.

إن انفجار الذكاء الاصطناعي الحالي يدخل في مرحلة مراهقته الصعبة، شيء يسميه الخبراء المرحلة الوسطى المضطربة بين التحول والنضج. وقد تلاشى الهوس الأولي، والآن، تركز المنظمات على جعل الذكاء الاصطناعي يعمل حقاً. ولكن الذكاء الاصطناعي يصل إلى مرحلة النضج في وقت تحدي. التنبؤات جميعها على الخريطة، والشكوك مرتفعة بين الأعمال والاستهلاك على حد سواء، وتحدث عن فقاعة ذكاء اصطناعي متوسعة تجعل قادة الشركات على حافة، في انتظار الانفجار المخوف.

في هذه اللحظة الحاسمة، يجب على المنظمات أن تفهم الإشارة من الضوضاء – سواء كانوا يغيرون جهودهم من التجربة إلى التطبيق العملي، أو توسيع التطبيق العملي إلى الشمول العملياتي. ذلك يتطلب التركيز على العوامل الملموسة التي يمكنهم التحكم فيها، مثل بنية تحتية وبيانات جاهزة؛ قياس النتائج؛ وبناء الأساس للتوسع.

منهج البنية أولاً

يتطلب جاهزية الذكاء الاصطناعي الحقيقية البنية التحتية المناسبة لدعم التوزيع المستدام لتحميل العمل الذكاء الاصطناعي. بشكل طبيعي، دفع الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على خدمات السحابة: من المتوقع أن يزيد الإنفاق على السحابة بنسبة 40٪ هذا العام، مع形成 البنية التحتية أغلى عنصر في الميزانية، وتنشأ مراكز بيانات جديدة على كل قارة لتلبية الطلب المتزايد على حساب الذكاء الاصطناعي. في هذه النقطة الحاسمة للذكاء الاصطناعي، فإن اختيار البنية التحتية هو وجودي. تعرف البنية التحتية ما هو آمن، وما هو ممكن، وما هو سيؤدي فعلاً إلى المنفعة التجارية، بدلاً من إنشاء تصريف للموارد.

تُحدد البنية التحتية المستدامة بأكثر من التكاليف والقوة الحاسوبية الإجمالية. عند تحديد مكان ومكان استضافة حمولات الذكاء الاصطناعي، يجب على المنظمات أن تضع في اعتبارها قضايا كفاءة الموارد وأمان وضوح والأسعار الإجمالية. لا يمكن أن تكون البنية التحتية للذكاء الاصطناعي استثماراً من مرة إلى مرة، بل عملية في حركة، قادرة على التطور مع متطلبات كل مشروع.

إنها انحراف صارخ عن النهج التاريخي لإنفاق السحابة. قبل انفجار الذكاء الاصطناعي الحالي، اعتمدت المنظمات غالباً على مزود خدمة سحابة واحدة – عادة ما يكون hyperscaler – لاستضافة عملياتها السحابية. الآن، يتحدي تعقيد وتنوع حمولات الذكاء الاصطناعي هذا النموذج، خاصة مع تحرك الشركات نحو حالات استخدام أكثر واقعية، وتنشأ سحابات بديلة لتلبية الطلب.

تتطلب مبادرات الذكاء الاصطناعي الحديثة قدرة حاسوبية ضخمة، التي يتمتع بها Big 3 جيداً. تبدأ الشقوق في الظهور عندما يصبح كل هذا القدر من القوة أكثر من اللازم. يمكن أن تكون عقود hyperscaler مكلفة، متضخمة مع إضافات غير ضرورية، وربما لا توفر الأمان والقيد المطلوبين للمشاريع الحساسة للغاية.

بدلاً من ربط عمليات السحابة الخاصة بهم بمزود واحد، يمكن للشركات الاستفادة من فئة متزايدة من البديلات لتشكيل自己的 كومة عبر مزودين مختلفين، وأنواع GPU، وضبطات سحابة عامة / خاصة بناءً على احتياجاتهم المحددة. بهذه الطريقة، لا يدفعون مقابل الميزات التي لا يحتاجونها، وفي الوقت نفسه، يخصصون سحابتهم لما يحتاجون إليه.

منهج البنية أولاً للوصول إلى نضج الذكاء الاصطناعي هو حول إنشاء أساس مستقر للتوسع، الذي يزيد من الكفاءة والفائدة دون التضحية بالقدرة.

من التجربة إلى التطبيق

على مدار السنوات القليلة الماضية، كانت الشركات في جميع أنحاء العالم تجرب كيفية وضع الذكاء الاصطناعي في عملياتها. مدفوعة بالفضول وبدoses من الهوس، لقد دفعوا حدود الابتكار، وفكوا إمكانيات جديدة للكفاءة، ورفعوا إمكانات أدوات وموديلات مفتوحة المصدر لا حصر لها. لقد تعرضوا أيضاً للواقع، واكتشفوا أن فلسفة “الانتقال بسرعة وكسرة الأشياء” في وادي السيليكون ليست دائمًا الطريقة الصحيحة، خاصة عند التعامل مع تكنولوجيا قوية مثل الذكاء الاصطناعي.

الآن، مع خروج الشركات من مرحلة التجربة هذه، لا يسمح بالفشل. الدقة هي الحاسمة. لا يمكن أن تتراجع الأداء. إذا كانت الشركات ستعيد بناء الوظائف التجارية الأساسية على إطار عمل الذكاء الاصطناعي، فيجب أن يركزوا بشكل مزدوج على “الأجزاء المملة” التي تأخذ الذكاء الاصطناعي من تجربة إبداعية إلى مضاعف قوة، بما في ذلك:

• أمان البيانات والخصوصية: يستخدم العديد من موديلات الذكاء الاصطناعي بيانات حساسة شخصية وتجارية للعمل بشكل فعال. تحتاج المنظمات إلى التأكد من أن بياناتها يتم استضافتها بشكل آمن، دون خطر التكرار غير المصرح به أو التعرض للذكاء الاصطناعي “الغامض”.
• إدارة دورة حياة الموديل: يجب أن تكون الموديلات دقيقة ومحدثة ومتكررة التدريب بشكل منتظم لدعم الوظائف التجارية الحاسمة.
• اتساق الأداء: سواء كان نشر الموديلات للاستخدام الداخلي أو في عمليات مواجهة العملاء، فإن ضمان الأداء المتسق هو حاسم لэффективية وسهولة الاستخدام. يتم حل العديد من مشاكل الأداء الشائعة، مثل تلك المتعلقة بالاتساق والوقت المنقضي، على مستوى البنية التحتية.

في الوقت الحالي، فقط 37٪ من المنظمات تنشر موديلات جديدة توليدية على أساس شهري أو أسبوعي أو يومي. مع انتقال المزيد من المنظمات إلى مرحلة التطبيق، سيزيد هذا النسبة بشكل كبير، مما يخلق طلباً أكبر على قدرة الحوسبة – ولكن أيضاً بنية تحتية مخصصة لنماذج محددة. لا يحتاج “موديل خفيف” إلى أساس من hyperscaler، ولكن إذا كان يستخدم معلومات حساسة، قد يحتاج إلى ذلك الدرجة من الأمان. هذا هو حيث تأتي السحابات المخصصة – ولذلك يجب أن تكون البنية التحتية هي الاعتبار الأول في ظل تحول الذكاء الاصطناعي للشركات.

من التطبيق إلى التوسع

للعديد من الشركات التي تقدم على طول منحنى النضج، التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي هو بالفعل جزء من يومهم. الآن، يهدفون إلى توسيع هذه التطبيقات لإنشاء قيمة أكبر وتطوير الشركات بشكل كامل.

الضغط على الشركات، والمنافع واضحة: 81٪ من المنظمات على أعلى مستوى من نضج الذكاء الاصطناعي أبلغت عن نتائج مالية أفضل في العام الماضي. هذه هي المرحلة التي يخضع فيها تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأكبر اختبار لها. قد تنجح في بيئة محصورة، ولكن هل يمكنهم استهلاك المزيد من البيانات؟ العمل في مناطق جديدة؟ وأهم سؤال: هل يمكنهم إنتاج نتائج ذات معنى؟

التوسع هو عن النمو الأكبر، ولكن في بعض الحالات، أقل هو أكثر. يجب على الشركات في هذه المرحلة أن تضع في اعتبارها ما إذا كانت نماذج لغة صغيرة موجهة (SLMs) قد تعمل بشكل أفضل من نماذج لغة كبيرة متعددة الأغراض (LLMs). مبادرات الذكاء الاصطناعي هي الأكثر نجاحاً عندما يتم ربطها بمشاكل تجارية حقيقية ويمكنها إنتاج نتائج قابلة للقياس.

ينطبق نمط مشابه على تطبيق وتوسيع وكلاء الذكاء الاصطناعي – الجبهة التالية للذكاء الاصطناعي المستقل. الوكلاء الذين يؤدون مهام محددة بالdomain، مدفوعين ببيانات محددة ومحفوظة بانتظام، هم الذين يؤثرون فعلاً في الشركات. ومع ذلك، لا يزال وكلاء متخصصون يحتاجون إلى قدرة حاسوبية كبيرة، على الرغم من أنها ليست بنفس القدر الذي يحتاجه وكلاء شامل ومتعدد المهام. من خلال تحديد الأولوية للبنية التحتية من البداية، سوف تتمكن المنظمات من استخراج عائد حقيقي على الاستثمار من مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم دون تفجير ميزانيات السحابة.

الابتكار مع التأثير

سباق الذكاء الاصطناعي أقل من سباق أكثر من تجديد: إذا كنا نريد إعادة بناء الشركات، نريد أن نفعل ذلك على أساس قوي – وإلا فإن الجدران سوف تتدحرج. يجب على الشركات أن تأخذ الوقت الكافي لتكون مدروسة في البنية التحتية، وتضمن سلامة البيانات، وتدير دورة حياة الموديل بعناية، وتراقب الأداء، وجمع المعلومات وتعديلها. الصبر والمثابرة هي المفتاح لإنشاء حلول تعمل حقاً، وتظل آمنة، وتؤدي بشكل متسق.