هل NVIDIA متهمة بمكافحة الاحتكار في مجال الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 6th, September 2024 GMT
نفت شركة NVIDIA تقرير بلومبرج. وفي حديثها إلى CNBC، قالت شركة تصنيع الرقائق إنها استفسرت من وزارة العدل الأمريكية ولم يتم استدعاؤها. وأضافت أنها "سعيدة بالإجابة على أي أسئلة لدى الجهات التنظيمية" حول أعمالها. تم تغيير عنوان هذه القصة ليعكس هذا النفي. القصة الأصلية تتبع دون تحرير.
أرسلت وزارة العدل الأمريكية استدعاءات إلى NVIDIA وشركات أخرى كجزء من تحقيق مكافحة الاحتكار، كما ذكرت بلومبرج.
يتكهن المسؤولون بأن NVIDIA تجعل من الصعب على الشركات الأخرى تبديل موردي الأجهزة وأنها "تعاقب المشترين الذين لا يستخدمون رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها حصريًا".
بدأ هذا التحقيق في يونيو، لكنه تصاعد مؤخرًا ليشمل طلبات ملزمة قانونًا للحصول على معلومات.
في جذر تحقيق وزارة العدل هو استحواذ NVIDIA مؤخرًا على RunAI، وهي شركة تصنع برامج لإدارة مهام الحوسبة بالذكاء الاصطناعي. والقلق هو أن هذا الشراء سيجعل من الصعب على عملاء الأعمال التحول بعيدًا عن رقائق NVIDIA، لأنه سيتطلب أيضًا تغييرًا في البرنامج.
ومع ذلك، هذا ليس السبب الوحيد وراء هذا التحقيق. يبحث المنظمون أيضًا ما إذا كانت NVIDIA تمنح معاملة تفضيلية للعملاء الذين يستخدمون تقنيتها حصريًا أو يشترون أنظمتها الكاملة. يُزعم أن هذه المعاملة الخاصة تشمل الأولوية في الحصول على الأجهزة والإمدادات ذات الصلة ونماذج التسعير الفريدة.
قدمت شركة NVIDIA ردًا مقتضبًا، حيث أخبرت بلومبرج أنها "تفوز بجدارة، كما ينعكس في نتائجنا المعيارية وقيمتنا للعملاء، الذين يمكنهم اختيار أي حل هو الأفضل لهم". والاستنتاج هنا هو أن هيمنة الشركة على السوق تعود إلى العمل الجاد وليس الصفقات المربحة.
لا يزال التحقيق في أيامه الأولى، حيث لم يتطور بعد إلى شكوى رسمية. وقد تضرر سهم الشركة قبل إعلان وزارة العدل، ولكن من المرجح أن يكون ذلك بسبب التأخير المستمر في شريحة Blackwell AI الخاصة بها.
ومع ذلك، لا يزال السهم مرتفعًا بأكثر من الضعف هذا العام حيث يستمر طفرة الذكاء الاصطناعي في القيام بعمله.
المصدر: بوابة الوفد
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
قبل انطلاقه غدا.. أعضاء لجنة تحكيم مهرجان SITFY-Georgia يصلون مطار تبيلسي