كشفت ورقة بيانات حديثة من جامعة ستانفورد أن ما كان يُنظر إليه سابقًا كأحد أكبر عوائق الذكاء الاصطناعي - وهو ارتفاع تكاليف التشغيل والنشر- بات يتراجع بوتيرة كبيرة، مما يمهد الطريق لنماذج أكثر شمولًا، وسرعة، وتخصيصًا.
 انخفاض تكاليف التشغيل بفضل الكفاءة التقنية
بحسب التقرير، انخفضت تكاليف تشغيل النماذج الذكية بأكثر من 280 ضعفًا خلال السنوات الثلاث الماضية، مدفوعةً بتحسينات كبيرة في كفاءة العتاد وتقنيات ضغط النماذج وخوارزميات التدريب المحسّنة.
ويشير الباحثون إلى أن هذا التراجع يعني أن المؤسسات الصغيرة والباحثين الأفراد باتوا قادرين على تشغيل نماذج لغوية قوية بتكلفة كانت قبل عامين حكرًا على الشركات العملاقة.

تدريب النماذج لا يزال التحدي الأكبر
وبالرغم من هذا الانخفاض في تكاليف التشغيل، أكد تقرير ستانفورد أن مرحلة تدريب النماذج لا تزال مرتفعة التكلفة. فبناء نموذج ذكي جديد يتطلب استثمارات ضخمة في وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، وبنية تحتية سحابية متقدمة، وكميات هائلة من البيانات النظيفة.
ويقدّر التقرير أن تدريب بعض النماذج الكبرى يتجاوز تكلفة مئات ملايين الدولارات، ما يحدّ من قدرة الشركات الناشئة على المنافسة في هذا المجال دون شراكات تمويلية ضخمة.
نماذج مفتوحة تغيّر خريطة المنافسة
يشير التقرير إلى أن انتشار النماذج مفتوحة الأوزان مثل Llama وMistral أسهم في تعزيز المنافسة، حيث يمكن للمطورين تعديلها وتشغيلها بتكاليف منخفضة نسبيًا.
ويرى الباحثون أن هذه الاتجاهات قد تخلق بيئة أكثر تنوعًا وابتكارًا في تطوير الذكاء الاصطناعي.

تحذيرات من الاستخدام غير المسؤول
في المقابل، حذّر خبراء ستانفورد من أن انخفاض التكاليف قد يفتح الباب أمام استخدامات غير آمنة أو مضللة للنماذج الذكية، داعين إلى تعزيز الأطر التنظيمية والأخلاقية لمواكبة هذا التوسع.
نحو ذكاء اصطناعي أكثر شمولًا وأقل كلفة
خلص التقرير إلى أن الاتجاه العام يسير نحو ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وشمولًا، قادر على خدمة قطاعات جديدة مثل التعليم والرعاية الصحية والخدمات العامة.
ومع ذلك، شدد الباحثون على أن تحقيق التوازن بين الكفاءة الاقتصادية والمسؤولية الأخلاقية سيبقى التحدي الأكبر في السنوات المقبلة.
لمياء الصديق (أبوظبي)