بلا شك، كان عام 2023 هو عام الذكاء الاصطناعي. وكما ذكر جون روز، المدير التنفيذي العالمي للتكنولوجيا في ديل، في توقعاته لنهاية العام: "ستستمر التركيز على الذكاء الاصطناعي في العام المقبل، تمامًا كما كان في هذا العام."
هل أنتم مستعدون لوكلاء الذكاء الاصطناعي؟ بينما كانت رواية الذكاء الاصطناعي هذا العام تجريبية وطموحة إلى حد كبير، إلا أن تطورها يتجاوز التكنولوجيا التقليدية بمعدل سبعة أضعاف. ستنتقل المؤسسات بسرعة من المفاهيم النظرية إلى التطبيقات العملية، حيث ستصبح كل التكنولوجيا مركزة حول الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي.
وقال روز: "يعتبر العام المقبل العام الثاني لعصر الذكاء الاصطناعي. ستبدأ الموجة الأولى من أنظمة الذكاء الاصطناعي التشغيلية في الظهور في المؤسسات."
تحديد المجالات الأساسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي
في عام 2024، يجب على المؤسسات اعتماد استراتيجية من أعلى إلى أسفل أثناء تطبيق الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. "يجب عليك تحديد نقاط قوتك الأساسية"، نصح روز. "ركز على ما يحدد منظمتك؛ فهناك حيث يجب توجيه الجهود الكبيرة للذكاء الاصطناعي."
على سبيل المثال، تمتلك ديل حوالي 380 مشروعاً للذكاء الاصطناعي قيد التنفيذ، لكن حتى الشركات الكبيرة يمكنها إدارة عدد محدود فقط في الوقت نفسه. قد يؤدي التسرع في إكمال المبادرات الأولى إلى إغفال مشاريع أكثر تحولًا في المستقبل. "يجب عليك أن تعطي الأولوية"، أكد روز. "حدد الأفكار الأكثر أهمية لعملك."
الانتقال إلى الاستدلال وتكاليف التشغيل
مع انتقال المؤسسات إلى الاستدلال في عام 2024، ستكون تصميم البنية التحتية وتحديد مواقعها أمرًا حيويًا. "يجب على المؤسسات أن تأخذ في اعتبارها هيكليتها بعناية"، أوضح. "كلما تم توزيع التكنولوجيا، من المحتمل أن يتبع الذكاء الاصطناعي ذلك."
تظل الأمان موضوعًا أساسيًا حيث يستهدف المهاجمون الخبيثون الاستدلال مباشرة. تحتاج المؤسسات إلى طرح السؤال: "ما هي بنية الأمان المحيطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي لدينا؟"
علاوة على ذلك، سيتحول التركيز الاقتصادي للذكاء الاصطناعي من تكاليف التدريب إلى النفقات التشغيلية. بينما يمكن أن تكون تكاليف تعديل النماذج مرتفعة، إلا أن ذلك يمثل فقط جزءًا من الاستثمار الإجمالي. ترتبط تكاليف التدريب بحجم النموذج لمرة واحدة واستخدام البيانات، في حين تعتمد نفقات الاستدلال على الاستخدام المستمر وأنواع البيانات وقواعد المستخدمين والصيانة.
"السمة الرئيسية هي: الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر ملموسية، وهذا له عواقب كبيرة"، قال روز.
التطورات في سلاسل الإمداد للذكاء الاصطناعي التوليدي
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي "المزيد من الأدوات، المزيد من التكنولوجيا، ونظام بيئي أوسع" للعمل بشكل فعّال، كما أشار روز. ورغم المناقشات السابقة حول توفر الأدوات، يتوقع أن يكون هناك "وفرة" من موارد الذكاء الاصطناعي في عام 2024.
"يتوسع نظامنا البيئي من الأدوات والخدمات الذكية، ويتنوع ويزداد حجمًا"، أضاف. ستزيد أدوات بناء الأنظمة المحسّنة والأطر الذكية المتنوعة، مثل مشروع UXL التابع لمؤسسة لينوكس الجديدة، من النموذجين مغلق ومفتوح المصدر. سيتمكن المطورون من إنشاء واجهات بسهولة لمختلف عمليات الحوسبة المعجلة والأطر المتكاملة، بما في ذلك PyTorch على جانب العميل وONNX على جانب البنية التحتية.
"في العام المقبل، سيكون لدينا خيارات أكثر تنوعًا في كل طبقة"، قال روز.
تحقيق أمان عدم الثقة
على الرغم من دمج تدابير الأمان المتقدمة، تظل سيبرانية المعلومات تحديًا كبيرًا للمؤسسات. "إن بنية عدم الثقة ضرورية"، أوضح روز. "يجب التحقق من كل عنصر وتفويضه في الوقت الحقيقي."
بينما تم النظر إلى عدم الثقة أساسًا كمفهوم، إلا أن تنفيذه قد يكون معقدًا، خاصة داخل البنى التحتية الحالية. "من الصعب تحويل مؤسسة راسخة إلى نموذج عدم الثقة"، اعترف روز. "ستحتاج إلى عكس كل قرار أمني تم اتخاذه سابقًا."
لحسن الحظ، مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي، يمكن دمج عدم الثقة في الأنظمة الجديدة من البداية. سلط روز الضوء على أداة عدم الثقة القادمة من ديل، Project Fort Zero، التي تهدف إلى الحصول على توثيق من وزارة الدفاع الأمريكية في عام 2024.
"نحن حاليًا نخسر المعركة السيبرانية"، حذر روز. "الحل يكمن في اعتماد عدم الثقة."
ظهور الحافة المشتركة
لزيادة قيمة البيانات، يجب على المؤسسات معالجة البيانات بالقرب من مصدرها. "في المستقبل، سنقوم بمعالجة المزيد من البيانات في البيئات الحقيقية بدلاً من مراكز البيانات التقليدية"، قال روز.
ستجلب هذه الاتجاهات ما تسميه ديل "المنصات متعددة السحب الحديثة". مع استغلال المؤسسات لخدمات سحابية متنوعة، تصبح مشهد الحلول الحدي أكثر تعقيدًا. أشار روز إلى أنه إذا كانت كل سحابة وعبء عمل تتطلب بنية خاصة بها، فإن النتيجة ستكون غير قابلة للإدارة.
لتخفيف هذا، قدمت ديل مؤخرًا NativeEdge، وهي منصة حافة مشتركة مصممة لدعم الأحمال المعتمدة على البرمجيات من أي نظام تقني أو سحابي أو إنترنت الأشياء. يتوقع روز أن يكتسب هذا النهج زخمًا في عام 2024 مع إدراك المؤسسات لمخاطر "الحواف الأحادية".
"الآن، يفضل معظم موفري خدمات الحافة تقديم خدمات الحافة ككود حاويات بدلاً من التركيز على تطوير الأجهزة"، أشار.
نظرة إلى الأمام: الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي
يمثل الذكاء الاصطناعي واسع النطاق "مشكلة كبيرة متوازية"، وفقًا لروز. "تتطلب طرق الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك المحولات ونماذج الانتشار، موارد حوسبة واسعة"، أوضح.
على الرغم من أن الإمكانيات الكاملة للحوسبة الكمية في الذكاء الاصطناعي قد لا تظهر لبضع سنوات، إلا أن روز يعتقد أنها ستلعب دورًا محوريًا في معالجة التحديات المعقدة للذكاء الاصطناعي. "الحوسبة الكمية مناسبة للغاية لمشاكل التحسين الكبيرة، مما يجعلها مثالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية"، أكد.
على الرغم من أن الحوسبة الكمية كانت تناقش لفترة من الوقت، يتصور روز مستقبلًا يتوفر فيه أنظمة كمية ناضجة بسهولة. "عندما يحدث ذلك، سيكون التأثير على الذكاء الاصطناعي عميقًا، متجاوزًا حتى الاضطراب الذي أحدثه ChatGPT"، ختم.
قائمة الترتيب
