في خطوة تهدف إلى تعزيز قدرتها على مجاراة المنافسة المتزايدة في سوق الذكاء الاصطناعي، خاصة من جانب شركات كبرى مثل “غوغل”، أطلقت شركة “أوبن أيه آي”، المطوّرة لمنصة “تشات جي بي تي”، أداة جديدة تحمل اسم “فليكس”.
تُقدَّم “فليكس” كخيار ضمن واجهات برمجة التطبيقات (API)
حيث تتيح استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بتكلفة أقل، وذلك على حساب سرعة الأداء، مع احتمال عدم تنفيذ المهام في بعض الحالات.
وبحسب “أوبن أيه آي”، فإن “فليكس” متاحة حاليًا في إصدار تجريبي، وتدعم نماذج “ميني 03″ و”ميني 04” الاستدلالية التي طُرحت مؤخرًا. وتستهدف الأداة بشكل خاص المهام ذات الأولوية المنخفضة أو غير الحساسة للإنتاجية، مثل اختبارات النماذج، وتحسين جودة البيانات، وأعباء العمل غير المتزامنة.
يسهم هذا الأداء في خفض تكلفة استخدام واجهة برمجة التطبيقات إلى نصف السعر المعتاد، وفقًا لتقرير نشره موقع “تك كرانش”
وبحسب التقرير، فإن تكلفة استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي الاستدلالي “ميني 03” تبلغ 5 دولارات لكل مليون رمز إدخال (ما يعادل نحو 750 ألف كلمة)، و20 دولارًا لكل مليون رمز إخراج. بينما تصل تكلفة هذه المعالجات بدون أداة “فليكس” إلى 10 دولارات لكل مليون رمز إدخال و40 دولارًا لكل مليون رمز إخراج.
أما بالنسبة لنموذج “ميني 04″، فتقوم أداة “فليكس” بتقليص التكلفة إلى 0.55 دولار لكل مليون رمز إدخال و2.2 دولار لكل مليون رمز إخراج، مقارنة بالتكلفة الأصلية البالغة 1.10 دولار لكل مليون رمز إدخال و40.4 دولار لكل مليون رمز إخراج.
وتأتي هذه الخطوة في وقت تتواصل فيه موجة ارتفاع أسعار خدمات الذكاء الاصطناعي من شركة “أوبن أيه.آي” الرائدة، بالتزامن مع دخول منافسين يقدمون نماذج أكثر كفاءة وبأسعار منخفضة.
فعلى سبيل المثال، أطلقت شركة “غوغل” نموذج “جيمني 2.5 فلاش” للذكاء الاصطناعي الاستدلالي، في محاولة لمنافسة نموذج “R1” الذي قدمته شركة “ديب سيك” الصينية. هذا النموذج الأخير كان قد أثار ضجة في بداية العام بإمكاناته المتقدمة وتكلفته المنخفضة مقارنة بالنماذج الأميركية الرائدة مثل تلك التي تقدمها “أوبن أيه.آي”.
“أوبن أيه.آي تشعل سباق نماذج الذكاء الاصطناعي الرخيصة”
في ظل التنافس الشرس بين شركات التكنولوجيا العملاقة لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، تبرز “أوبن أيه.آي” (OpenAI) كمحرك رئيسي لهذا السباق، ولكن هذه المرة من زاوية جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة. فبعد أن كانت تهيمن على المشهد نماذج ضخمة ومعقدة تتطلب قدرات حوسبة هائلة، بدأت “أوبن أيه.آي” في توجيه اهتمامها إلى تطوير نسخ أخف وأرخص، دون التضحية بالكفاءة.
في أبريل 2024، أعلنت الشركة عن إطلاق نموذج “o1” و”o3-mini”، وهما جزء من مجموعة نماذج تهدف إلى تقديم أداء قوي بموارد أقل. هذا التوجه لا يأتي من فراغ، بل يُعد استجابة مباشرة لاحتياجات السوق، حيث تبحث الشركات الصغيرة والمتوسطة والمطورون المستقلون عن حلول ذكاء اصطناعي يمكن تشغيلها محليًا أو عبر خوادم منخفضة التكلفة.
اللافت أن “أوبن أيه.آي” لا تتحرك وحدها في هذا الاتجاه
إذ سارعت شركات مثل ميتا، وجوجل، وMistral إلى طرح نماذج مفتوحة المصدر وخفيفة الحجم مثل LLaMA وGemma وMistral-7B. لكن دخول “أوبن أيه.آي” بهذا الزخم يعيد رسم معالم المنافسة، نظرًا لما تملكه من خبرات وتجربة عميقة في بناء نماذج لغوية متقدمة.
من الناحية التقنية، تسعى هذه النماذج المصغّرة إلى تحقيق توازن دقيق بين الأداء والكفاءة، وهو ما يتطلب تحسينات في بنية النموذج، وتقنيات ضغط البيانات، وتدريبها على مجموعات بيانات منتقاة بعناية. ولعل ما يميز “أوبن أيه.آي” في هذا السياق هو قدرتها على الدمج بين الخبرات البحثية العميقة والتطبيقات التجارية القوية مثل ChatGPT وCodex، ما يجعل من هذه النماذج أدوات ذات قابلية فورية للاستخدام في التعليم، وخدمة العملاء، وتحليل البيانات، وغير ذلك.
اقتصاديًا، يشير المحللون إلى أن الاتجاه نحو “الذكاء الاصطناعي الرخيص” يمكن أن يُحدث ثورة في تبني هذه التقنية على نطاق واسع، ويفتح المجال أمام استخدامات جديدة في الدول النامية والأسواق الناشئة. كما يمكن أن يقلل من الاعتماد على البنى التحتية السحابية المكلفة، مما يعزز من الخصوصية والمرونة لدى المستخدمين النهائيين.
في المحصلة، يبدو أن “أوبن أيه.آي” لا تكتفي بتطوير تقنيات متقدمة فقط، بل تسعى أيضًا إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ديمقراطية. وبينما يشعل دخولها هذا السباق شرارة تنافس جديد، فإن المستفيد الأكبر قد يكون المستخدم العادي، الذي بات بإمكانه الوصول إلى قوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى استثمارات ضخمة.
التكلفة المنخفضة للذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا مهمًا من حياتنا اليومية، حيث يُستخدم في الهواتف، السيارات، الرعاية الصحية، التعليم، وحتى في الأعمال الصغيرة. ومع تقدم التكنولوجيا، أصبح تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة من السابق، مما أتاح الفرصة للجميع للاستفادة منه، وليس فقط الشركات الكبرى.
أسباب انخفاض تكلفة الذكاء الاصطناعي:
1. توفر المصادر المفتوحة:
الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي أصبحت متاحة مجانًا مثل مكتبات “TensorFlow” و”PyTorch”، مما يسمح للمطورين بإنشاء نماذج ذكية دون الحاجة إلى ميزانيات ضخمة.
2. الخدمات السحابية (Cloud Computing):
عوضًا عن شراء أجهزة باهظة الثمن، يمكن استخدام خدمات مثل AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure، والتي تقدم قدرات حوسبة قوية مقابل أسعار منخفضة.
3. الأجهزة الأرخص:
أسعار المعالجات (مثل GPU) أصبحت أقل، مما يجعل من الممكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المنازل أو المكاتب الصغيرة.
4. توافر البيانات:
توفر كميات هائلة من البيانات على الإنترنت يساعد في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة وسرعة، وبتكاليف أقل.
فوائد هذا الانخفاض في التكلفة:
– فرص أكبر للشركات الصغيرة والناشئة:
يمكن للشركات الصغيرة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين خدماتها، دون الحاجة لرأس مال ضخم.
– ابتكار أسرع:
عندما يصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع، فإن الابتكار يتسارع لأن عددًا أكبر من الأشخاص يمكنهم تجربة أفكار جديدة.
– تحسين جودة الحياة:
باستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، التعليم، والزراعة بتكاليف منخفضة، يمكن تحسين حياة الناس في المجتمعات الفقيرة أو البعيدة.
التحديات التي تبقى:
رغم انخفاض التكلفة، إلا أن هناك تحديات مثل حماية الخصوصية، وتأمين البيانات، وضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي، لا تزال قائمة وتحتاج إلى الانتباه.
