محمد أمين: دل تستثمر 7.5 مليار دولار في البحوث والتطوير (فيديو)
تاريخ النشر: 3rd, October 2023 GMT
قال محمد أمين، نائب الرئيس الأول لشركة دل تكنولوجيز لمنطقة وسط وشرق أوروبا والشرق الأوسط وتركيا وأفريقيا، إن الشركة تعمل على تطوير الكثير من الأمور، وقد استثمرت 7.5 مليار دولار في البحوث والتطوير خلال الثلاث سنوات الماضية، ومثلها سيتم إنفاقها خلال السنوات الثلاث المقبلة خصوصًا في الذكاء الاصطناعي لمواكبة الثورة الثانية من الذكاء الاصطناعي الخاص بالذكاء الاصطناعي التوليدي.
أضاف أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف يخلق نوعاً جديداً من المعلومات لتقديم خدمات شخصية متخصصة بما يغير شكل الصناعات ويطور من شكل المنافسة، واليوم يتم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أعلى للشركات والمؤسسات وليس في استخدامات الأفراد فقط.
تابع أن شركة دل تستثمر أيضاً في المنتجات الطرفية، لأنه بحلول عام 2025 سوف تمثل المعلومات المولدة من الأطراف "Edge" نحو 70% من المعلومات بما يشكل رد فعل أسرع ويخدم الكثير من الابتكارات الحديثة مثل السيارات ذات القيادة الذاتية التي بحاجة إلى سرعة كبيرة في استخدام المعلومات المولدة.
كشف أن الشركة تقود ما يسمى Zero Trust security "زيرو تراست سيكيوريتي"، حيث يتم اختيار الجهة الموثوق فيها والسماح لها بالدخول إلى النظام وهذا ما لم يحدث من قبل حيث كانت النظم في السابق تمنع دخول غير الموثوق وتسمح بدخول الجميع، بينما اليوم سوف يعمل نظام "زيرو تراست سيكيوريتي" على إدخال الأشخاص الموثوق فيها فقط.
أوضح أن التقارير كشفت أنه بحلول عام 2030 سوف يصبح 50% من الناتج القومي العالمي يعتمد على الناتج الرقمي، واليوم يحصل الإنسان على المعلومات من الآلة ثم يتخذ القرار ويقوم بالتنفيذ بينما في المستقبل سوف تتخذ الآلة القرار ويقوم الإنسان بالتنفيذ، ومصر قادرة على مواكبة التطور ولدينا الكفاءات والإمكانيات الكبيرة لمواكبة أي تطور عالمي.
قال إنه بعد إعلان نتائج أعمال الشركة عالمياً وارتفاع مبيعات "دل تكنولوجيز" ارتفعت أسعار الأسهم في بورصة وول ستريت، يرى العالم أن "دل تكنولوجيز" سوف تمتلك الحلول المستقبلية الأكثر دعماً للعملاء دون غيرها، وهذا ما أدى إلى ارتفاع سهم الشركة في البورصة الأمريكية.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی
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”.
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز