كيف تستفيد مؤسسات الأعمال من الدمج بين إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتخزين البيانات؟
تاريخ النشر: 18th, January 2024 GMT
قال عادل الانصاري، المدير الأول لشركة دل تكنولوجيز في مصر وليبيا، إن الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي يعد من أهم التقنيات التي انتشرت بقوة خلال عام 2023، وتتنافس مختلف الشركات للاستفادة من فوائدهم. وتشير تقديرات ماكينزي إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يضيف ما بين 2.6 إلى 4.4 تريليون دولار إلى الاقتصاد العالمي سنويا.
ومع ذلك، يصاحب الذكاء الاصطناعي التوليدي البيانات. ولإعداد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي والتدريب عليها، تحتاج الشركات إلى كميات هائلة من المعلومات. وفي المقابل، تقوم تلك النماذج نفسها أيضًا بتوليد كميات هائلة من البيانات مرة أخرى في العمل. لذا، على كل قائد أعمال أن يتساءل قبل أن يتبنى نهج الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي: هل تتناسب حلول التخزين مع تلك المهمة؟
وفي عام 2024 وما بعده، ستصبح بنية البيانات قابلة للتطوير وآمنة، كما ستفرَق بين الشركات التي تتبنى نهج الذكاء الاصطناعي وتحدد مدى تميزها.
حلول التخزين في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي
لكي يتم تبني نهج الذكاء الاصطناعي التوليدي بنجاح، يجب على الشركات إعادة هيكلة وتصميم وتعزيز مساحة التخزين لإدارة متطلبات إدارة البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي التوليدي إدارة فعالة. ومن خلال القيام بهذا، ستتجنب الشركات البطء المحتمل في العمليات بسبب عدم كفاية مساحة التخزين أو بسبب تصميمها.
وفي الواقع، تعمل أنظمة التخزين التقليدية على مواكبة تزايد البيانات، وفي ظل تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة المهام الجديدة المعقدة، ستزداد الاحتياجات. بمعنى آخر، يجب أن تتماشى منصات التخزين مع البيانات غير المنظمة المعقدة، والمعروفة أيضًا باسم البيانات النوعية qualitative data، والاحتياجات الجديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي.
في الواقع، تمثل البيانات غير المنظمة أكثر من 90% من البيانات التي تنشأ كل عام، ويرجع ذلك إلى تزايد البيانات التي ينتجها البشر. كما تحتاج الشركات إلى طرق جديدة لتخزين البيانات الهائلة والمعقدة تخزينًا فعالًا فيما يتعلق بالتكلفة، وتيسير وتسريع الوصول إليها وحمايتها من الهجمات الإلكترونية. كما تعتبر البيانات غير المنظمة على وجه التحديد ذات أهمية للمخترقين، نظرًا لقيمتها وحجمها الهائل.
وبعبارات بسيطة، تريد الشركات وتتوقع أن تتحسن حركة البيانات والوصول إليها وأمانها. ولجأ الكثيرون إلى استراتيجيات "السحابة أولاً" كحل سريع، حيث يتم تخزين البيانات عبر بيئات سحابية عامة متعددة. ويعد هذا حلًا مؤقتًا، حيث ستواجه الشركات على المدى البعيد مخاوف أمنية وتحديات لتحسين البيانات. ولكي يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي حلًا فعالاً، يجب تيسير وتسهيل الوصول إلى البيانات - وهو أمر لا تستطيع استراتيجية السحابة أولاً توفيره.
يجب على الشركات بدلاً من ذلك أن تعتمد نهج التصميم متعدد السحابات. سيساعدهم ذلك على الاستفادة من إمكانات السحابات المتعددة على المدى القصير والطويل، دون التقيد بالأنظمة المنعزلة للأدوات والخدمات. كما يلائم التصميم السحابي المتعدد إدارة تخزين البيانات وحمايتها وتأمينها في البيئات متعددة السحابات.
الاستثمار في تقنيات التخزين الجديدة
تحتاج الشركات إلى أساليب جديدة ومبتكرة لكي تلبي متطلبات الذكاء الاصطناعي التوليدي المحددة والبيانات الهائلة والمتنوعة. يتضمن تلك التقنيات المتطورة تقنية توزيع البيانات وضغط البيانات وفهرسة البيانات.
تعمل تقنية توزيع البيانات على تعزيز قابلية التوسع وأمان أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تخزين البيانات عبر مواقع متعددة. على سبيل المثال، يمكن للشركات تزويد مساحة التخزين بسرعة عبر العديد من الطرق، بالإضافة إلى تكرار بياناتها الهامة، مما يمكَن من تخزينها في موقع منفصل واسترجاعها بسهولة في حالة حدوث هجوم إلكتروني.
يواجه العديد من الشركات مشكلة رئيسية آخرى وهي التكلفة. ومع ذلك، يمكن معالجة تلك المشكلة جزئيًا من خلال ضغط البيانات. ومن خلال مسح البيانات غير المرغوب فيها من خلال أساليب ضغط البيانات، يمكن للشركات تقليل احتياجات التخزين. ويتحقق ذلك من خلال تحليل البيانات تحليلًا فعالًا ومسح المعلومات غير الهامة للحصول على نسخة مختصرة. وهذا بدوره يقلل من كم البيانات المخزنة التي تحتاجها الشركة وبالتالي يوفر التكاليف.
تعمل فهرسة البيانات من ناحية أخرى على تعزيز قدرات الاسترجاع، وتساهم في تسريع وتعزيز قدرات البحث والتدريب من خلال تنظيم البيانات تنظيمًا فعالًا.
تعمل هذه التقنيات الثلاث معًا على تعزيز الأداء والكفاءة وتوفير التكاليف. وتلك التقنيات أساسية لقادة الأعمال الذين يرغبون في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ولتحقيق النجاح، يتطلب الذكاء الاصطناعي التوليدي أساسًا متينًا للتخزين. ومن الهام أن نضع في الاعتبار أن الطريقة التي تخزن بها الشركات البيانات وإدارتها ستؤدي إلى تعزيز قيمة الأعمال في المستقبل.
يعد الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي من عوامل التمكين الهامة التي تعزز الميزة التنافسية. ومع ذلك، يجب تبني ذلك النهج بشكل صحيح – فلا يمكن تبني الذكاء الاصطناعي دون الاستعداد لتلك الخطوة. هناك فرص هائلة أمامنا، فيجب علينا اغتنامها باستخدام التكنولوجيا المقاومة للمستقبل للاستفادة من فوائدها.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی التولیدی تخزین البیانات البیانات غیر تخزین ا من خلال
إقرأ أيضاً:
بين الابتكار والسيطرة.. هيمنة الذكاء الاصطناعي الصيني
ترجمة: نهى مصطفى -
خلال شهرين من إصدار شركة صينية غير معروفة تدعى DeepSeek نموذجًا جديدًا قويًا للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، بدأ هذا الاختراق بالفعل في تحويل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي.
يتميز DeepSeek-V3، كما يُطلق على نموذج اللغة الكبير المفتوح (LLM) الخاص بالشركة، بأداء ينافس أداء النماذج من أفضل المختبرات الأمريكية، مثل ChatGPT من OpenAI و Claude من Anthropic و Llama من Meta ، ولكن بجزء صغير من التكلفة. وقد أتاح هذا للمطورين والمستخدمين في جميع أنحاء العالم الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المتطور بأقل تكلفة.
في يناير، أصدرت الشركة نموذجًا ثانيًا، DeepSeek-R1، يُظهر قدرات مماثلة لنموذج o1 المتقدم من OpenAI مقابل خمسة بالمائة فقط من السعر. ونتيجة لذلك، يشكلDeepSeek تهديدًا لقيادة الولايات المتحدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق للصين للحصول على مكانة عالمية مهيمنة على الرغم من جهود واشنطن للحد من وصول بكين إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
يُبرز الصعود السريع لشركةDeepSeek حجم التحديات والمخاطر في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. فإلى جانب الاستفادة من الإمكانات الاقتصادية الهائلة لهذه التقنية، ستتمتع الدولة التي تطوّر نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، التي تشكّل العمود الفقري لتطبيقات وخدمات المستقبل، بنفوذ واسع النطاق. ولا يقتصر هذا النفوذ على المعايير والقيم المضمّنة في هذه النماذج فحسب، بل يمتد أيضًا إلى منظومة أشباه الموصلات، التي تعد الركيزة الأساسية والبنية التحتية التقنية والمعالجة الحسابية اللازمة لتشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتشمل الأجهزة والبرمجيات التي تمكّن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ العمليات المعقدة بكفاءة. وتعكس القناعة الراسخة لدى كل من الصين والولايات المتحدة بأن هذه التقنيات قادرة على تحقيق تفوّق عسكري، الأهمية الاستراتيجية للريادة في هذا المجال وضرورة الحفاظ عليها على المدى الطويل.
ومع ذلك، فإن التركيز على أداء نموذج DeepSeek-V3 وتكاليف تشغيله المنخفضة قد يُغفل نقطة أكثر أهمية. فإحدى العوامل الرئيسة التي ساهمت في سرعة انتشار نماذج DeepSeek هي أنها مفتوحة المصدر، مما يتيح لأي شخص تنزيلها وتشغيلها ودراستها وتعديلها والبناء عليها، مع تحمّل تكلفة الطاقة الحاسوبية فقط. في المقابل، تكاد جميع نماذج الذكاء الاصطناعي الأمريكية المماثلة أن تكون ملكية خاصة، مما يحدّ من استخدامها ويزيد من تكاليف تبنيها من قِبل المستخدمين.
بدأت شخصيات بارزة في مجتمع الذكاء الاصطناعي الأمريكي يدركون بشكل متزايد المشكلات الناجمة عن التركيز على النماذج المغلقة المصدر. ففي أواخر يناير، أقرّ سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، بأن الشركة ربما «أخطأت في قراءة التاريخ» بعدم تبنيها نهج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. وفي فبراير، توقّع إريك شميدت، الرئيس التنفيذي السابق لشركة Google، مستقبلًا يُهيمن فيه مزيج من النماذج المفتوحة والمغلقة على التطبيقات اليومية. من الواضح أن الولايات المتحدة لم تعد قادرة على الاعتماد كليًا على نماذج الذكاء الاصطناعي المغلقة التي تطورها الشركات الكبرى لمنافسة الصين، مما يستدعي من الحكومة الأمريكية تكثيف دعمها للنماذج مفتوحة المصدر، حتى مع استمرار جهودها في تقييد وصول الصين إلى التقنيات المتقدمة، مثل أشباه الموصلات وبيانات التدريب.
للحفاظ على هيمنتها، تحتاج الولايات المتحدة إلى وضع برنامج شامل لتطوير ونشر أفضل النماذج مفتوحة المصدر. لكن في الوقت ذاته، يجب عليها ضمان أن تظل الشركات الأمريكية الرائدة هي التي تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة، والتي يُشار إليها أحيانًا باسم «أنظمة الحدود»، والتي غالبًا ما يتم تطويرها ضمن شركات خاصة ذات تمويل ضخم.
إلى جانب ذلك، ينبغي على واشنطن تبنّي أجندة سياسية أوسع تعزز مكانة الذكاء الاصطناعي الأمريكي مفتوح المصدر على الساحة الدولية، وتدعم بناء البنية التحتية الأساسية اللازمة للحفاظ على ريادتها في هذا المجال. ولا يقتصر ذلك على تحفيز تطوير النماذج مفتوحة المصدر داخل الولايات المتحدة، بل يشمل أيضًا تسهيل وصولها إلى المساهمين والمستخدمين في المجال الصناعي والأكاديمي والقطاع العام في الدول المتحالفة معها.
بدون هذه الخطوات الاستراتيجية، يُشير مشروع DeepSeek إلى مستقبل محتمل قد تستخدم فيه الصين نماذج مفتوحة المصدر قوية ومنخفضة التكلفة لتجاوز الولايات المتحدة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية.
لطالما كان الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر عاملًا رئيسيًا في التقدم التقني، رغم قلة الاهتمام السياسي به مقارنة بالأنظمة المغلقة. منذ ظهور ChatGPT عام 2022، بدأ يُنظر إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية على أنها بمثابة «نظام تشغيل» جديد، حيث تعمل كجسر بين اللغة البشرية والبيانات التي تعالجها الآلات. وكما استمر نظام Linux مفتوح المصدر بجانب أنظمة احتكارية مثل Windows، برزت نماذج مفتوحة مثل Llama إلى جانب ChatGPT، مما يمهّد لانتشار أوسع للذكاء الاصطناعي. هذا التطور دفع بعض الباحثين لوصف المرحلة الحالية بأنها «لحظة لينكس» في مجال الذكاء الاصطناعي.
على مرّ العقود، ازدهرت مشاريع البرمجيات مفتوحة المصدر، مثل لينكس، بفضل مساهمات المطورين حول العالم، وهو ما أدى إلى تطويرها بسرعة وتحسين أمنها، حيث يمكن لأفضل المهندسين اختبارها وتحسينها بشكل متواصل. كما أن كونها خاضعة لإدارة أمريكية وأوروبية جعلها أحد عوامل تفوّق الغرب في مجالات عدة، مثل: أنظمة التشغيل، متصفحات الويب، قواعد البيانات، التشفير، وحتى لغات البرمجة.
تُهيمن Nvidia على صناعة رقائق الذكاء الاصطناعي بفضل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وبرنامجها الحصري CUDA، مما يمنحها موقعًا متقدمًا في هذا المجال. ورغم القيود الأمريكية، استخدمت الصين رقائق Nvidia في تدريب نماذج DeepSeek، لكنها تسعى حاليًا للاعتماد على رقائق Ascend من هواوي، مما قد يُقلص الحاجة إلى الرقائق الأمريكية. إذا حققت النماذج الصينية انتشارًا واسعًا بدعم حكومي، فقد يُجبر المستخدمون عالميًا على التحول إلى شرائح هواوي، مما سيُضعف شركات مثل Nvidia و TSMC ويمنح الصين نفوذًا أكبر في صناعة الرقائق. هذا السيناريو يُشبه استحواذ الصين على سوق بطاريات الليثيوم، حيث قد تؤدي استراتيجيتها إلى إعادة تشكيل سلسلة التوريد العالمية، مُهددة الهيمنة الغربية في هذا القطاع. كيفية مواجهة هذا التهديد
لمواجهة النفوذ الصيني في الذكاء الاصطناعي، تحتاج الولايات المتحدة إلى تعزيز تطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مع التركيز على دعم الجامعات والشركات والمختبرات الوطنية. رغم ارتفاع الاستثمارات في هذا المجال، لا تزال متواضعةً مقارنةً بالتمويل الإجمالي للذكاء الاصطناعي. لذا، يجب تقديم حوافز حكومية لدعم المشاريع المتوافقة مع الشرائح الغربية، وتوسيع البرامج البحثية الوطنية، والاستفادة من موارد وزارتي الطاقة والدفاع. كما ينبغي تعزيز التعاون مع مبادرات كبرى مثل Stargate، التي تخطط لاستثمار 500 مليار دولار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الأمريكي خلال السنوات القادمة.
يجب على واشنطن تعزيز النظام البيئي التكنولوجي الأمريكي لدعم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر عبر تطوير نظام حوسبة متكامل يتيح للمطورين الاستفادة من أفضل الشرائح الغربية، مما يعزز الطلب عليها ويحد من المنافسة الصينية. وينبغي ترسيخ تفوق التقنيات الغربية، إلى جانب قيادة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. ورغم هيمنة بنية Transformer، فإن مناهج جديدة مثل Structured State Space Models ونماذج Inception diffusion تُظهر إمكانات مستقبلية واعدة، مما يستدعي دعمها لضمان الريادة الأمريكية في هذا المجال.
ينبغي على واشنطن تجنب فرض قيود واسعة على تصدير نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، وبدلًا من ذلك، تقديم حوافز لضمان توافقها مع الشرائح الغربية. كما يجب على لجنة التجارة الفيدرالية مراعاة دور شركات التكنولوجيا الكبرى في تعزيز الريادة الأمريكية عند النظر في قضايا مكافحة الاحتكار. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي التصدي لمحاولات الشركات الصينية خفض أسعار نماذج الذكاء الاصطناعي لإضعاف المنافسة، عبر دراسة فرض تدابير مكافحة الإغراق إذا تبيّن أن هذه الممارسات تهدف إلى إقصاء الشركات الأمريكية.
يجب على الولايات المتحدة تعزيز تنافسها مع الصين في الأسواق العالمية، حيث قد تستخدم بكين نماذج الذكاء الاصطناعي كأداة للنفوذ الاقتصادي. كما ينبغي لواشنطن التحقيق في إمكانية استخدام DeepSeek بيانات من GPT-4 دون تصريح، ودراسة تطبيق قاعدة «المنتج الأجنبي المباشر» على مخرجات الذكاء الاصطناعي، لمنع الشركات الصينية من الاستفادة من النماذج الأمريكية الرائدة، كما فعلت مع معدات تصنيع أشباه الموصلات.
ستكون هذه الإجراءات أكثر فاعلية إذا تبنتها دول أخرى. لذا، تحتاج واشنطن إلى تنسيق سياساتها مع شركائها في آسيا وأوروبا ومناطق أخرى لإنشاء كتلة دولية قادرة على إبطاء انتشار النماذج الصينية. ورغم ضخامة السوق الصينية، فإنها تظل صغيرة مقارنة بالسوق العالمية، وهو المجال الأكثر أهمية الذي يجب أن تركز عليه الولايات المتحدة لضمان هيمنة النظام البيئي الغربي للحوسبة والذكاء الاصطناعي في المستقبل.
ورغم أن القيود الأمريكية على تصدير الشرائح المتقدمة حدّت من قدرة الصين على الوصول إليها، فإن بكين ترى في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، المبني على تقنيات أقل تقدمًا، مسارًا استراتيجيًا لاكتساب حصة سوقية أكبر. ومن المرجح أن تستمر النماذج الصينية في التحسن عبر الابتكار الخوارزمي، والتحسينات الهندسية، والتصنيع المحلي للرقائق، بالإضافة إلى أساليب غير مشروعة، مثل التدريب غير المصرح به على مخرجات النماذج الأمريكية، والتحايل على ضوابط التصدير. ومع استمرار الصين في تحسين أداء نماذجها وأسعارها، فإن الحاجة إلى استراتيجية أمريكية متماسكة تصبح أكثر إلحاحًا.
يجب على واشنطن أن تتبنى استراتيجية استباقية تضمن توفير بدائل أمريكية متفوقة فور إصدار الصين لنماذجها الجديدة، ما يعزز الريادة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي. يتطلب ذلك تحسين الإطار التنظيمي، مثل ذلك الذي وضعته إدارة بايدن لضبط انتشار التكنولوجيا، إلى جانب تسخير الموارد الحكومية لدعم النماذج المتقدمة قبل إتاحتها للعامة. تقف إدارة ترامب المقبلة أمام «لحظة لينكس» حاسمة، حيث يمكنها إما ترسيخ الهيمنة الأمريكية على الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر، أو المخاطرة بفقدان النفوذ لصالح الصين، التي قد تعيد توجيه السوق نحو تقنياتها الخاصة.
جاريد دانمون هو المستشار الأول للمبادرات الاستراتيجية في وحدة الابتكار الدفاعي (DIU)
نشر المقال في Foreign Affairs
غضب يمني عارم إزاء استهداف الأعيان المدنية