البحث مقابل التطوير: اكتشاف الحواجز في ابتكار الذكاء الاصطناعي

تطور مشهد البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي

يشبه البحث والتطوير (R&D) مرغوز أسطوري يمتلك رأسين متميزين—البحث والتطوير—الذين يعملان معًا لدفع الابتكار.

البحث: أساس الابتكار

يمتلك الباحثون في العادة خلفيات أكاديمية قوية ويشاركون في نشر الأوراق العلمية، وتقديم طلبات براءة الاختراع، واستكشاف الأفكار بعيدة المدى. تسعى أعمالهم إلى طرح أسئلة صعبة والبحث عن إجابات مبتكرة، مما يمهد الطريق للاكتشافات المستقبلية.

التطوير: محرك النتائج

من ناحية أخرى، يُعترف بالمطورين لمهاراتهم العملية في حل المشكلات. تعمل فرق التطوير في دورات سريعة، مركّزة على تقديم نتائج واضحة وقابلة للقياس. قد يدّعي النقاد أن هذه الفرق تعيد تغليف المنتجات الحالية فحسب، لكن التنفيذ التقني هو ما يؤثر بشكل كبير على اعتماد المستخدمين.

إذا كانت أعمال البحث والتطوير تشبه فريق كرة سلة، لبرز اللاعبون من قسم التطوير، بينما قد يتساءل فريق البحث إذا كانت كرة السلة هي اللعبة المثالية للعب.

تغيرات في نماذج الذكاء الاصطناعي

نحن نشهد تحولًا في قطاع الذكاء الاصطناعي. لا تزال شركات S&P وFortune 500 توظف باحثين في الذكاء الاصطناعي، لكن الأسس تتطور.

خذ بعين الاعتبار الشركات البرمجية الكبيرة: أصولها الأساسية—التي كانت تُعتبر تقليديًا مباني أو مصانع—صارت الآن قواعد بيانات ضخمة من الأكواد التي كانت تتطلب سنوات لاستنساخها. مع الترميز التلقائي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، يشبه ذلك بناء المنازل على يد الروبوتات في بساطة وبكلفة أقل.

تشير هذه التغيرات إلى تحول كبير في حواجز الدخول ومحركات القيمة. وبالتالي، تطور حاجز الذكاء الاصطناعي—الحماية ضد المنافسة—أيضًا. اليوم، تُشتق الحواجز التجارية المستدامة بشكل أكبر من مشاركة المستخدمين ومنتجات العروض بدلاً من البحث الرائد.

تعظيم العائدات في استثمارات الذكاء الاصطناعي

استثمرت شركات مثل OpenAI وGoogle وMeta وAnthropic بشكل كبير في فرق البحث لتطوير نماذج لغوية كبيرة متفوقة (LLMs). على الرغم من أن هذه الاستثمارات حاسمة للتقدم المجتمعي، فإن الحصول على براءات الاختراع وحده لا يضمن عائدًا قويًا على الاستثمار للشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي.

يكمن التغيير الحقيقي في التطوير—العملية التي تحول هذه النماذج اللغوية الكبيرة إلى منتجات قابلة للتطبيق. مع ظهور الشركات الناشئة الجديدة ودمج الشركات القائمة للتكنولوجيا المتطورة، يتم تنمية القيمة المستدامة في الذكاء الاصطناعي عبر ثلاثة مجالات رئيسية:

1. بنية الذكاء الاصطناعي: مع اعتماد المنظمات للذكاء الاصطناعي، يجب أن تتطور بنيتها التحتية لتلبية الطلبات الحاسوبية الجديدة. يبدأ هذا التطور مع الشرائح المتخصصة ويمتد عبر شبكات البيانات لضمان تدفق البيانات بسلاسة. يتعين على الشركات التي تتكيف مع هذه البنية اتباع مسار مشابه لـ Snowflake في الحوسبة السحابية.

2. فائدة نماذج LLMs: مع التطور السريع لنماذج LLMs، تواجه المنظمات الكبيرة تحديات تتجاوز مجرد اختيار أفضل التقنيات؛ بل يجب أن تطبق هذه التقنيات بفاعلية على حالات الاستخدام المحددة. هناك إمكانات كبيرة للشركات التي تمكّن غير المتخصصين في الذكاء الاصطناعي من بين ملايين المبرمجين للاستفادة بسهولة من تقدمات LLM.

3. منتجات LLM العمودية: يفتح تحول اللعبة أيضًا فرصًا جديدة للمنتجات. كما ازدهر Uber مع صعود الهواتف الذكية، سيقدم مؤسسون مبتكرون بالتأكيد منتجات رائدة لم تكن تخطر على البال سابقًا.

الخاتمة

لم يعد النجاح في الذكاء الاصطناعي يتعلق فقط بالبحث الرائد؛ بل أصبح يتعلق بالتطبيق العملي. بينما يشكل البحث الأساس للاختراقات المستقبلية، تكمن القيمة الحقيقية في التطوير—كيف تُترجم الأفكار إلى منتجات قابلة للتطبيق.

تم تشكيل الحاجز الحديث للذكاء الاصطناعي من منتجات استثنائية مدعومة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من جوائز البحث. ستقود المنظمات التي تُعطي الأولوية للأدوات سهلة الاستخدام، ودمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة، وحلول LLM المبتكرة، حركة التطور في مشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي.