تصاعد تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي: كشف النقاب عن تكلفة 78 مليون دولار لنموذج GPT-4 و191 مليون دولار لنموذج Gemini Ultra.

مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة، ارتفعت تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل هائل. تكشف البيانات الأخيرة أن تكلفة تدريب نموذج GPT-4 من OpenAI تبلغ حوالي 78 مليون دولار، بينما تصل تكلفة نموذج Gemini Ultra من Google إلى 191 مليون دولار. وقد أثارت هذه الحالة اهتماماً كبيراً، مما يبرز التكاليف الاقتصادية والبيئية الكبيرة المرتبطة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

يُعتبر GPT-4، نموذج معالجة اللغة الطبيعية القوي الذي طوّرته OpenAI، قد حقق أرقامًا قياسية جديدة في تكاليف التدريب. وفي الوقت نفسه، يُظهر الاستثمار الذي يقارب 200 مليون دولار في نموذج Gemini Ultra من Google السعر المرتفع لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تشمل هذه التكاليف عوامل متعددة، بما في ذلك استهلاك الموارد الحاسوبية، بالإضافة إلى النفقات المتعلقة بالقوى العاملة والبيانات والوقت. يتطلب تدريب مثل هذه النماذج المتقدمة مجموعات حاسوبية واسعة، وخوارزميات فعالة، ومجموعات بيانات موثقة بشكل موسع، مما يستدعي استثمارات مالية وزمنية كبيرة.

علاوة على ذلك، لا يمكن تجاهل الأثر البيئي لنماذج الذكاء الاصطناعي. تشير الأبحاث من جامعة ستانفورد إلى وجود تباينات كبيرة في انبعاثات الكربون خلال مهام التفكير المختلفة بين النماذج. مع زيادة تعقيد النموذج ومتطلبات الحوسبة، ترتفع انبعاثات الكربون أيضاً، مما يضع ضغطاً على البيئة.

يبرز التقرير أن الصين تتصدر عدد براءات اختراعات الذكاء الاصطناعي، مما يعكس تقدمها السريع في هذا المجال. يجلب هذا الريادة فرصاً متزايدة، ولكنه يضع أيضًا ضغوطًا أكبر على الصين لتحمل مسؤولياتها البيئية.

يشير الخبراء في الصناعة إلى أنه مع انتشار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيكون من الضروري تقليل كل من التكاليف والأثر البيئي لتدريب النماذج واستخدامها في المستقبل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تلعب التعاون الدولي دورًا حيويًا في تعزيز التنمية المستدامة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

ختاماً، تتطلب الزيادة في تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وآثارها البيئية اهتمامًا عاجلاً. إن تحقيق التوازن بين الفوائد الاقتصادية والاستدامة البيئية أمر أساسي لضمان الاستدامة الطويلة الأمد في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.