في عام 2023، لم تكن هناك تقنيات جذبت الكثير من الاهتمام والتكهنات مثل الذكاء الاصطناعي (AI). نحن في خضم دورة هائلة من الضجة حول الذكاء الاصطناعي تشبه في حدتها اندفاع الذهب في كاليفورنيا، حيث يسعى المبتكرون والمستثمرون ورجال الأعمال للاستفادة من الإمكانيات الهائلة لهذه التقنية.
مثلما حدث خلال اندفاع الذهب في القرن التاسع عشر، أدت هذه الهيجان اليوم إلى نوعين من رواد الأعمال: أولئك الذين يحاولون استغلال الذكاء الاصطناعي لإيجاد "الشيء الكبير التالي" في التكنولوجيا، وأولئك الذين يوفرون الأدوات والموارد الأساسية - يمكن أن نعتبرهم أدوات الحفر والكُناسات لتطوير الذكاء الاصطناعي.
الطلب المتزايد على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)
أدى الاهتمام المتزايد بالذكاء الاصطناعي إلى طلب هائل على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs). تتصدر شركة Nvidia المشهد، متجاوزة توقعات وول ستريت وتحقيق تقييم سوقي يتجاوز تريليون دولار. ومع ذلك، فإن هذا الطلب مقيد بإمدادات محدودة من وحدات معالجة الرسوميات، مما يهدد بتقليل تأثير الذكاء الاصطناعي في الوقت الذي تكتسب فيه تطبيقاته الواقعية زخمًا.
كانت وحدات معالجة الرسوميات مفضلة لدى لاعبي ألعاب الفيديو وعشاق التكنولوجيا، وازدهرت شعبيتها خلال الجائحة نظرًا لارتفاع قيم العملات الرقمية مثل البيتكوين، والتي تتطلب قوة حسابية كبيرة للتعدين. وقد أدى ذلك إلى زيادة الطلب وشح في الإمدادات، حيث قام بعض المتاجرين بتوظيف روبوتات آلية لاقتناص وحدات معالجة الرسوميات. وفقًا لشركة Goldman Sachs، فقد أثر نقص وحدات معالجة الرسوميات عالميًا على 169 صناعة.
هل يوجد إمداد كافٍ من وحدات معالجة الرسوميات؟
يتزايد الطلب على وحدات معالجة الرسوميات بسبب مشاريع التعلم العميق الكبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يزيد من أزمة توافرها. تواجه العديد من الشركات الآن نقصًا في الأجهزة، مما يعيق قدراتها على الابتكار. ومع زيادة الإنتاج، تعاني المؤسسات من تأخيرات كبيرة في الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات اللازمة.
في حديث خاص، اعترف الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، أن قيود إمدادات وحدات معالجة الرسوميات تعوق أداء الشركة. وفي جلسة استماع في الكونغرس، أشار إلى أن عدد المستخدمين الأقل يمكن أن يؤدي إلى منتجات أفضل، حيث تعيق نقص التكنولوجيا الكفاءة.
تُبرز صحيفة وول ستريت جورنال أن رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي يبحثون بنشاط عن مزيد من قوة الحوسبة من الموردين الرئيسيين مثل أمازون ومايكروسوفت، مما أدى إلى موجة من عمليات الاستحواذ في مجال الحوسبة السحابية لتأمين القدرات المستقبلية.
استراتيجيات التكيُّف للمؤسسات
يتعين على الشركات اتخاذ تدابير استباقية لإدارة الطلب غير المسبوق على وحدات معالجة الرسوميات. إليك بعض الطرق للتكيُّف:
1. البحث عن حلول بديلة
ليست كل المهام تتطلب الذكاء الاصطناعي القائم على وحدات معالجة الرسوميات. يمكن أن تستخدم الشركات أجهزة تعتمد على وحدة المعالجة المركزية (CPU) لمعالجة البيانات، بما في ذلك مهام التنظيف والهندسة المميزة، التي لا تحتاج إلى موارد معالجة كبيرة. لمثل حالات الصيانة التنبؤية، قد تكون النماذج الإحصائية البسيطة كافية، مما يتجنب التعقيد المرتبط بنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
2. تطوير خوارزميات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة
يمكن أن تؤدي تحسينات كفاءة خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى تقليل الاعتماد على وحدات معالجة الرسوميات. على سبيل المثال، يسمح التعلم بالنقل للمؤسسات بتعديل النماذج المدربة مسبقًا على أجهزة تعتمد على وحدة المعالجة المركزية، مما يُحسن استخدام الموارد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن التعامل مع مهام التصنيف من خلال خوارزميات التعلم الآلي مثل SVM وNaive Bayes، التي يمكن تدريبها بفعالية على وحدات معالجة الرسوميات.
3. استكشاف خيارات الأجهزة البديلة
ينبغي على المؤسسات دراسة حلول الأجهزة البديلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لديها. اعتمادًا على متطلبات عبء العمل، قد تكون وحدات المعالجة المركزية والبوابات القابلة للبرمجة (FPGAs) والدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيق (ASICs) بدائل قابلة للاستخدام لوحدات معالجة الرسوميات. تقدم FPGAs تخصيصًا، بينما توفر ASICs مزايا أداء محددة على الرغم من عدم مرونتها. يجب على الشركات تقييم احتياجاتها بعناية قبل الالتزام بأي إعدادات أجهزة معينة.
يمكن أن يُساعد الاستعانة بمصادر خارجية لعمليات معالجة وحدات معالجة الرسوميات من مزودي الخدمات السحابية في اتاحة سبيل فعال لتوسيع عمليات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المؤسسات من تجاوز نقص المعدات دون التضحية بالأداء.
الخاتمة: التكيُّف مع اندفاع الذهب في الذكاء الاصطناعي
أدى النمو السريع في الذكاء الاصطناعي والتقنيات ذات الصلة إلى نقص عميق في وحدات معالجة الرسوميات، مما يعقد الابتكار في لحظة حرجة. مع تكيُّف الشركات مع هذا الاندفاع المعاصر، سيكون من الضروري تعديل استراتيجيات العمل لمواجهة التحديات التي تطرحها ندرة وحدات معالجة الرسوميات. ستتمكن الشركات التي تتبنى الحلول المبتكرة من تحقيق النجاح، بينما قد تواجه تلك التي تقاوم التغيير صعوبات في المنافسة ضمن هذا المشهد الديناميكي.
قائمة الترتيب
