ثورة الذكاء الاصطناعي الحقيقية: لماذا يقول جنسن هوانغ إننا نُقلل بشكل كبير من تقدير ما هو قادم

الأرقام لا تكذب: 1.5 مليون نموذج ذكاء اصطناعي موجود بالفعل

قال الرئيس التنفيذي لشركة نفيديا جينسن هوانغ مؤخرًا وجهة نظر يجب أن تغير طريقة تفكير المستثمرين حول الذكاء الاصطناعي. بينما يركز العالم على ChatGPT وClaude وأسماء مألوفة أخرى، هناك بالفعل أكثر من 1.5 مليون نموذج ذكاء اصطناعي مُنَشَّط على مستوى العالم — ومعظمها يعمل في الظل، ويحل مشكلات لا يتحدث عنها أحد على موائد العشاء.

الانفصال مذهل. النقاش العام يتركز على حفنة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المفضلة، ومع ذلك فإن نقطة هوانغ تصل مباشرة إلى جوهر سبب تحول الذكاء الاصطناعي فعليًا: الأمر لا يتعلق بعدد قليل من النماذج الرائدة. بل يتعلق بانتشار الذكاء المتخصص عبر كل مجال ممكن التصور.

تحليل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي

إليك كيف يصبح إطار هوانغ لا يقدر بثمن لفهم أين تتدفق القيمة الحقيقية. يقسم بنية الذكاء الاصطناعي إلى أربعة طبقات مترابطة، وكل طبقة تروي قصة عن مكان حدوث الاختناقات، الفرص، واستثمار رأس المال الضخم:

الطبقة الأولى: الطاقة

هذه هي الأساس الذي غالبًا ما يُغفل عنه. كل تقدم في الذكاء الاصطناعي، وكل تدريب لشبكة عصبية، وكل طلب استنتاج يتطلب كهرباء. وليس أي كهرباء — بل طاقة موثوقة، وقابلة للتوسع، وموزعة يمكنها دعم مراكز البيانات عالميًا. يصف هوانغ هذا بأنه القيود الأساسية. بدون حل مشكلة الطاقة على نطاق واسع، يصطدم توسع الذكاء الاصطناعي بسقف صلب. هذا ليس مثيرًا، لكنه حقيقي.

الطبقة الثانية: أشباه الموصلات

لم تعد نفيديا مجرد شركة شرائح؛ إنها العمود الفقري الحاسوبي لعصر الذكاء الاصطناعي. تتطلب أعباء العمل الحديثة في الذكاء الاصطناعي سيليكونًا متخصصًا — وحدات معالجة الرسومات (GPU) والمعجلات المخصصة التي يمكنها التعامل مع المعالجة المتوازية على نطاق غير مسبوق. تترجم طبقة الشريحة الإمكانات الكهربائية إلى واقع حسابي.

الطبقة الثالثة: رأس المال

المال هو الذي يجعل الآلة تعمل. بناء بنية تحتية لمراكز البيانات، معدات الشبكات، أنظمة التبريد، وآليات التكرار لتشغيل الذكاء الاصطناعي على نطاق يتطلب استثمار رأس مال مستمر وضخم. هذه ليست مشكلة شركة ناشئة — إنها مشكلة اقتصاد كلي. يؤكد هوانغ أن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي هو تحدٍ مالي هندسي بقدر ما هو تقني.

الطبقة الرابعة: النماذج

وأخيرًا،، فوق هذه البنية التحتية الضخمة، نجد نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها. هذا هو ما يراه الجمهور. لكن إليكم المفاجأة: تلك 1.5 مليون نموذج هي حلول متخصصة لمشكلات محددة — اكتشاف الأدوية، طي البروتينات، التحليل الوراثي، نمذجة المناخ، التنبؤ المالي، تحسين الروبوتات. معظمها لن يتصدر وسائل التواصل الاجتماعي أبدًا، ومع ذلك فهي تولد قيمة حقيقية.

لماذا تهم 1.5 مليون نموذج أكثر من 5 نماذج مشهورة

هذه هي نقطة التحول في الحجة. بينما يحتفل الجميع بأحدث إصدار من ChatGPT أو يناقش قدرات Grok، فإن الثورة الحقيقية تحدث في الذيل الطويل. التطبيقات الصناعية. البحث العلمي. الاختراقات في الرعاية الصحية. الأنظمة المالية. كل مجال يطور نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة، موجهة لبيانات وقيود وأهداف محددة.

نقطة هوانغ: المستثمرون الذين يركزون على أي نموذج ذكاء اصطناعي استهلاكي “يفوز” يفتقدون القصة الحقيقية. القصة هي تكريس البنية التحتية وانتشار النماذج المتخصصة.

الانتشار الخفي للذكاء الاصطناعي

يوضح هوانغ أن الذكاء الاصطناعي قد تجاوز بشكل كبير معالجة اللغة الطبيعية. أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة تفسر التسلسلات الوراثية، وتحلل هياكل البروتين، وتنمذج التفاعلات الكيميائية، وتتنبأ بالظواهر الكمومية، وتحسن أنظمة الروبوتات، وتتوقع الاتجاهات الاقتصادية، وتعالج بيانات الرعاية الصحية عبر الوسائط. إنه بنية تحتية شاملة ملبسة بلغات خاصة بكل مجال.

هذه العالمية مهمة لأنها تعني أن البنية التحتية التي تدعم الذكاء الاصطناعي — الشرائح، الطاقة، استثمار رأس المال — تصبح العامل المشترك عبر الصناعات. من يسيطر على تلك الطبقات يسيطر على العجلة الدوارة.

نظرية نفيديا: أساسية، وليست موضة

يفسر هذا الرأي تموضع نفيديا. الشركة لا تراهن على فوز نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو تطبيق واحد على المدى الطويل. بدلاً من ذلك، نفيديا مدمجة في الطبقة الأساسية. سواء كانت شركة أدوية تكتشف مركبات جديدة، أو شركة مالية تحلل مخاطر الذيل، أو مصنع روبوتات يحسن التحكم في الحركة — كلها تعتمد على شرائح أو برمجيات نفيديا. الشركة تربح بغض النظر عن النماذج التي تتصدر العناوين.

لماذا يهم هذا للمستثمرين والمشاركين في السوق

يذوب إطار هوانغ الثنائي — “هل ستسيطر نماذج ChatGPT-style، أم ستفوز النماذج المتخصصة؟” — ويكشف عن الإجابة الحقيقية: كلاهما سيزدهر، لكن على طبقات مختلفة من البنية. النماذج الموجهة للمستهلك مرئية. النماذج المتخصصة تحل مشكلات مملة وذات قيمة. مزودو البنية التحتية يدعمونها جميعًا.

الحقيقة المزعجة التي يسلط عليها إحصاء 1.5 مليون نموذج الضوء عليها: حجم ثورة الذكاء الاصطناعي هائل لدرجة أن آليات الانتباه العامة لا يمكنها مواكبتها. الأسواق تكافئ المرئي. لكن القيمة الاقتصادية الحقيقية موزعة عبر ملايين الحلول غير المرئية التي تعمل على بنية تحتية موحدة ومُعَممَة.

للمهتمين بهذا المجال، رسالة هوانغ واضحة: فهم الطبقات. راقب تدفقات رأس المال. تتبع أين يتوسع البنية التحتية للطاقة. تتبع الطلب على أشباه الموصلات. ثم اسأل: أي النماذج — المرئية أم غير المرئية — تستفيد من تلك التحسينات الأساسية؟ هنا يُكتب القصة الحقيقية للذكاء الاصطناعي.