هل تدخل الهند مضمار الذكاء الاصطناعي بعد أن أصبحت مركزا للتكنولوجيا العالمية؟
تاريخ النشر: 20th, February 2025 GMT
أحدث "شات جي بي تي" ضجة كبيرة في العالم عقب إطلاقه ودخل مجال الذكاء الاصطناعي دون منافس يُذكر، ولكن شركة "ديب سيك" الصينية أشعلت المضمار من خلال تقديم نماذج عالية الكفاءة بتكلفة بسيطة، ولكن يبدو أن الهند تخلفت عن الركب فيما يخص إنشاء نموذج لغوي خاص بها يُستخدم لتشغيل روبوتات الدردشة الآلية.
وتدعي الحكومة الهندية أن نموذج ذكاء اصطناعي مشابه لـ"ديب سيك" ليس بعيد المنال، فهي تزود الشركات الناشئة والجامعات والباحثين بآلاف الشرائح عالية الأداء اللازمة لتطويره في أقل من 10 أشهر، بحسب تقرير من "بي بي سي".
ويُذكر أن عددا من قادة الذكاء الاصطناعي العالميين تحدثوا مؤخرا عن قدرات الهند، إذا قال سام ألتمان الرئيس التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي" هذا الشهر "ينبغي أن تلعب الهند دورا رائدا في ثورة الذكاء الاصطناعي، فقد أصبحت ثاني أكبر سوق لشركة (أوبن إيه آي) من حيث المستخدمين".
وشركات أخرى مثل مايكروسوفت وضعت أموالا طائلة على الطاولة، حيث خصصت 3 مليارات دولار للبنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي، ومن جهته أشاد جنسن هوانغ من "إنفيديا" بالموهبة التقنية غير المسبوقة في الهند معتبرا إياها عاملا أساسيا في إطلاق إمكاناتها المستقبلية بمجال الذكاء الاصطناعي.
إعلانومع وجود 200 شركة ناشئة في الهند تعمل على الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يُشير إلى وجود اهتمام متزايد من رواد التكنولوجيا بهذا المجال، فإنها تخاطر بالتأخر عن الركب في حالة عدم وجود إصلاحات هيكلية أساسية في التعليم والبحث والسياسة الحكومية.
موقف الهند بين عمالقة الذكاء الاصطناعيويقول محلل التكنولوجيا براسانتو روي "تتميز الصين والولايات المتحدة بتقدم من 4 إلى 5 سنوات عن البلدان الأخرى، وذلك بعد أن استثمرتا بشكل كبير في البحث والأوساط الأكاديمية وطورتا الذكاء الاصطناعي للتطبيقات العسكرية وتطبيقات إنفاذ القانون، والآن نماذج اللغة الكبيرة" حسب "بي بي سي.
وأضاف "رغم أن الهند تحتل المرتبة الخامسة عالميا في مؤشر حيوية الذكاء الاصطناعي بجامعة ستانفورد (مؤشر يقيس عوامل مثل براءات الاختراع والتمويل والسياسات والبحث) فإنها لا تزال متأخرة عن الولايات المتحدة والصين في العديد من المجالات الرئيسية.
وبين عامي 2010 و2022 حصلت الصين على 60% من إجمالي براءات الاختراع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، بينما حصلت الولايات المتحدة على 20%، وفي المقابل حصلت الهند على أقل من النصف.
وعام 2023، تلقت الشركات الهندية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي جزءا ضئيلا من الاستثمارات الخاصة التي حصلت عليها الشركات الأميركية والصينية.
وقد خصصت الهند مليار دولار لمبادرتها الحكومية في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو مبلغ ضئيل مقارنة بالمبالغ الضخمة التي خصصتها الصين والولايات المتحدة، إذ خصصت الأخيرة 500 مليار دولار لمشروع "ستارغيت" (Stargate) لبناء بنية تحتية ضخمة للذكاء الاصطناعي، بينما خصصت الصين 137 مليار دولار لمبادرتها الهادفة إلى أن تصبح مركزا عالميا للذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030.
نجاح شركة "ديب سيك" في بناء نماذج ذكاء اصطناعي باستخدام شرائح أقل تقدما وأقل تكلفة يُعد أمرا مشجعا للهند، حيث يمكنها الاستفادة من هذه التكنولوجيا بتكلفة أقل، ولكن نقص التمويل من القطاع الصناعي أو الحكومي يُشكل عقبة كبيرة، وفقا لرأي جاسبريت بيندرا مؤسس شركة استشارية تُعنى ببناء مهارات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
إعلانوأضاف بيندرا "رغم ما سمعناه عن تطوير (ديب سيك) لنموذج بقيمة 5.6 ملايين دولار، فإن هناك دلائل تشير إلى تمويل أكبر بكثير وراء هذا المشروع".
ويخلف تنوع اللغات في الهند تحديا كبيرا في مجال الذكاء الاصطناعي، إذ إن نقص مجموعات البيانات عالية الجودة والمطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باللغات الإقليمية مثل الهندية والماراثية أو التاميلية يعتبر مشكلة رئيسية في الهند.
ورغم جميع مشكلات الهند فإنها تتمتع بمواهب تفوق حجمها بكثير، حيث يأتي 15% من عمال الذكاء الاصطناعي في العالم من هذه البلاد، ولكن المشكلة الكبيرة التي أظهرتها أبحاث هجرة مواهب الذكاء الاصطناعي جامعة ستانفورد، أن أغلبهم كانوا يختارون مغادرة البلاد، ويقول بيندرا معلقا "يرجع ذلك جزئيا إلى أن الابتكارات الأساسية في الذكاء الاصطناعي تأتي عادة من البحث والتطوير العميق في جامعات ومختبرات الأبحاث في الشركات الأجنبية".
ومن جهة أخرى، تفتقر الهند إلى بيئة بحثية داعمة لتشجيع وتطوير الابتكارات التكنولوجية المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي، سواء في الجامعات أو في شركات القطاع الخاص.
وكان من المفترض أن تدخل الهند في مشروع يعتمد على الخبرات الخارجية في بنغالورو بقيمة 200 مليار دولار والذي يضم ملايين المبرمجين، ولكنه لم يحقق طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي، لأن هذه الشركات ركزت بشكل أساسي على تقديم خدمات تكنولوجية رخيصة بدلا من الاستثمار في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية الأساسية.
ويقول المحلل روي "لقد تركوا فجوة كبيرة للشركات الناشئة لتملأها" وأضاف "لا أعتقد أن الهند ستكون قادرة على إنتاج أي شيء مثل (ديب سيك) على الأقل خلال السنوات القليلة المقبلة" وهي وجهة نظر يشترك فيها كثيرون.
ومن جهته، كتب بهفيش أجراوال مؤسس شركة "كروتريم" (Krutrim) وهي واحدة من أقدم شركات الذكاء الاصطناعي بالهند على منصة إكس "يمكن للهند أن تستمر في بناء وتعديل التطبيقات المبنية على منصات مفتوحة المصدر مثل (ديب سيك) كخطوة أولى في مجال الذكاء الاصطناعي".
إعلانوعلى المدى الطويل، سيكون من الضروري تطوير نموذج أساسي للحصول على استقلال إستراتيجي في هذا القطاع، وتقليل اعتمادات الاستيراد وتهديدات العقوبات، كما يقول الخبراء.
وستحتاج الهند إلى زيادة في قدرتها الحاسوبية وتطوير البنية التحتية اللازمة لتطوير مثل هذه النماذج، مثل تصنيع أشباه الموصلات وهو أمر لم ينطلق بعد، ومن المفترض أن يحدث كل هذا وأكثر لكي تضيق الفجوة مع الولايات المتحدة والصين بشكل ملموس.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات فی مجال الذکاء الاصطناعی ملیار دولار فی الهند دیب سیک
إقرأ أيضاً:
مايكروسوفت.. نماذج صغيرة تنافس عمالقة الذكاء الاصطناعي
في سباق متسارع في مشهد الذكاء الاصطناعي، أعلنت مايكروسوفت عن مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت اسم Phi 4، والتي تتميز بحجمها الصغير وأدائها القوي، لتنافس نماذج أكبر وأكثر شهرة مثل o3-mini من OpenAI.وفق موقع "تك كرانش" التقني.
من خلال Phi 4، تضع مايكروسوفت نفسها في موقع المنافسة المباشرة مع عمالقة القطاع، مقدمة نماذج مفتوحة المصدر يمكنها التعامل مع مهام معقدة كحل المسائل الرياضية، البرمجة، وتحليل البيانات، وكل ذلك بكفاءة تضاهي نماذج أضخم وأكثر تعقيدًا.
اقرأ أيضاً.. مايكروسوفت".. قصة نجاح من الحوسبة إلى الذكاء الاصطناعي والسحابة
أكدت مايكروسوفت أنها اعتمدت في تطوير هذه النماذج الجديدة على أساليب تدريب عصرية وتقنيات متطورة مثل "التعلم المعزز" و"التقطير المعرفي"، لضمان الحصول على أداء قوي بالرغم من الحجم الصغير نسبيًا. وأوضحت الشركة أن هدفها الأساسي هو توفير ذكاء اصطناعي قوي حتى للأجهزة التي لا تتمتع بمواصفات تقنية عالية، ما يسمح باستخدامه في بيئات تحتاج إلى رد فعل سريع، مثل الأجهزة المحمولة وتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT).
3 نماذج رئيسية:
Phi 4 reasoning plus وPhi 4 reasonin و Phi 4 mini reasonin ..جميع هذه النماذج مصنفة ضمن نماذج "الاستدلال" (Reasoning)، والتي تركز على التحقق الدقيق من صحة الحلول للمسائل المعقدة، وهو ما يجعلها مثالية لمهام تتعلق بالرياضيات، العلوم، والبرمجة.
أخبار ذات صلة
تم تدريب Phi 4 mini reasoning كمساعد تعليمي ذكي على مليون مسألة رياضية اصطناعية باستخدام نموذج R1 من شركة DeepSeek الصينية.. ويقدم أدوات تعليمية مثل التدريس التفاعلي على أجهزة خفيفة الوزن، ويتميز بأداء عالي رغم الحجم الصغير.
Phi 4 reasoning: النموذج الثاني في السلسلة يضم 14 مليار معلمة، وتم تدريبه على بيانات ويب عالية الجودة إلى جانب عروض مختارة من نموذج o3-mini. يقدم حلولاً في مسائل الرياضيات، البرمجة، والعلوم كما يتميز بأداء متفوق في المجالات التقنية المعقدة.
Phi 4 reasoning plus: نموذج يتميز بدقة تضاهي النماذج العملاقة هذا النموذج هو نسخة مطورة من Phi-4 الأصلي، مُهيأ ليحقق دقة أعلى في مهام محددة. يُقارب أداء نموذج R1 (رغم أن الأخير يحتوي على 671 مليار معلمة).في الاختبارات: تساوى تقريبًا مع o3-mini في اختبار OmniMath ويمتاز بقوة أداء هائلة مقابل حجم أصغر.
لماذا هذه النماذج مهمة؟
عائلة Phi تقدم لمطوري التطبيقات أدوات ذكاء اصطناعي قوية بحجم صغير، مناسبة لتطبيقات الحوسبة على الحافة (Edge AI) — أي التطبيقات التي تعمل على الأجهزة مباشرة من دون الحاجة لخوادم ضخمة.
تهدف مايكروسوفت، من خلال هذه النماذج إلى تمكين المطورين من بناء تطبيقات أسرع، وأخف، وأكثر ذكاءً.
مع إطلاق نماذج Phi 4 الجديدة، تثبت مايكروسوفت أنها ماضية بقوة نحو إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي، ليس فقط من حيث الأداء، بل من خلال تقديم حلول عملية تناسب احتياجات المطورين والتطبيقات الحديثة.
وبينما يواصل الذكاء الاصطناعي التوليدي لعب دور أكبر في التعليم، البرمجة، والأعمال، فمن المتوقع أن تصبح نماذج مثل Phi 4 جزءًا أساسيًا من الأدوات المستخدمة لتطوير تطبيقات ذكية تعمل بكفاءة وسرعة على الأجهزة الطرفية. هذه الخطوة قد تفتح الباب أمام موجة جديدة من الابتكار.
ومع توافر هذه النماذج عبر منصة Hugging Face، فإن الطريق أصبح ممهدًا أمام مجتمع المطورين لاستكشاف إمكانياتها، وتوظيفها لبناء الجيل القادم من التطبيقات الذكية.
لمياء الصديق (أبوظبي)
عبد المسيح: فلتكن العدالة التربوية أولوية لا شعارًا