مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود
في عصر التطور التكنولوجي السريع اليوم ، أصبح ChatGPT من OpenAI بلا شك نجما ساطعا في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، مع الزيادة في عدد مستخدميها ، ظهرت مشكلة لا يمكن تجاهلها تدريجيا - نقص في قوة الحوسبة. هذا ليس مجرد تحد ل OpenAI ، ولكنه مشكلة لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
في هذا التحليل المتعمق ، سنستكشف الأسباب الجذرية لنقص طاقة الحوسبة وكيف يؤثر ذلك على تطوير النماذج الكبيرة ومستقبل الصناعة. في الوقت نفسه ، سوف نستكشف أيضا الطرق المحتملة لمعالجة هذه المشكلة ، بما في ذلك تطوير وحدات معالجة الرسومات المحلية وتأثيرها المحتمل على السوق العالمية.
**نقص قوة الحوسبة يعاني منه OpenAI **
لطالما كان النقص في قوة الحوسبة مشكلة شائكة يتعين على OpenAI مواجهتها في صعودها السريع. في الآونة الأخيرة ، أصبحت هذه القضية أكثر بروزا بسبب حادث رفيع المستوى. أقامت OpenAI حدثا معرضا واسع النطاق أطلق عليه اسم "حفل مهرجان الربيع للعلوم والتكنولوجيا" ، حيث عرضت أحدث إنجازات تقنيتها ، والتي جذبت اهتماما كبيرا في جميع أنحاء العالم. نتيجة لذلك ، توافد سيل من المستخدمين على منصة OpenAI ، وخاصة منتجها النجم ، ChatGPT.
ومع ذلك ، هناك تحد كبير وراء هذا الجنون. تجاوز النمو الهائل لعدد المستخدمين بسرعة قدرة الحوسبة الخاصة ب OpenAI. بعد يومين فقط من المؤتمر ، ظهرت حقيقة مروعة: تعطل خادم ChatGPT. أبلغ عدد لا يحصى من مستخدمي الإنترنت أنهم غير قادرين على استخدام واجهات برمجة التطبيقات التي توفرها ChatGPT و OpenAI بشكل طبيعي.
في مواجهة هذه الأزمة ، كان على OpenAI اتخاذ قرار صدم السوق: تعليق تسجيل مستخدمي ChatGPT Plus الجدد. التكلفة الاقتصادية وراء هذا القرار هائلة ، حيث يحقق 100 مليون مستخدم جديد إيرادات بقيمة 2 مليار دولار شهريا ل OpenAI مقابل رسوم اشتراك شهرية قدرها 20 دولارا. مثل هذه الفائدة المحتملة الضخمة ، ولكن الاضطرار إلى الاستسلام بسبب نقص قوة الحوسبة ، هو بلا شك خيار سلبي للغاية.
في الواقع ، فإن النقص في قوة الحوسبة ليس مجرد ظاهرة حديثة. منذ إطلاق ChatGPT ، كانت مسألة قوة الحوسبة ظلا باقيا. على سبيل المثال ، في أبريل ، اضطر ChatGPT Plus أيضا إلى تعليق شراء العناصر المدفوعة. يحدث هذا من وقت لآخر ، ويبدو أنه أصبح معيارا على طريق نمو OpenAI.
تكشف هذه الأحداث عن حقيقة لا جدال فيها: في سياق التطور التكنولوجي الحالي ، أصبحت قوة الحوسبة عنق الزجاجة الرئيسي الذي يحد الذكاء الاصطناعي الابتكار التكنولوجي والتوسع في التطبيقات التجارية. بالنسبة إلى OpenAI ، هذا ليس تحديا تقنيا فحسب ، بل يمثل أيضا تحديا استراتيجيا. أصبحت كيفية إيجاد توازن بين الطلب المتزايد بسرعة في السوق وموارد الحوسبة المحدودة مشكلة صعبة بالنسبة ل OpenAI. لا يتعلق هذا التحدي بأرباح الشركة على المدى القصير فحسب ، بل يتعلق أيضا بمكانتها في السوق على المدى الطويل وريادتها التكنولوجية.
عائلة المالك ليس لديها فائض من الحبوب
أعلنت OpenAI مرارا وتكرارا أن قوة الحوسبة ليست كافية.
يجب أن تعلم أن OpenAI هي مؤسسة نجمية ذات نماذج كبيرة ، مع تمويل ضخم وعدد كبير من موارد الحوسبة. علاوة على ذلك ، هناك أيضا "الأب الذهبي" Microsoft ، والذي يوفر مجموعة كاملة من دعم قوة الحوسبة. تمتلك Microsoft ثاني أكبر موارد الحوسبة السحابية في العالم.
من وجهة النظر هذه ، يمكن القول أن OpenAI هو "المالك" لقوة الحوسبة. لكن الحقيقة هي أن عائلة المالك ليس لديها فائض من الطعام. فلماذا دخلت شركة ذات تمويل ضخم ودعم قوي مثل مايكروسوفت في هذا المأزق؟
يجب أن ندرك أن الطلب على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة لم يسبق له مثيل. تعتمد هذه النماذج على مئات المليارات من الشبكات العصبية ، وكل عملية حسابية هي اختبار ضخم لقوة الحوسبة. ببساطة ، نحن نواجه الآن مستوى جديدا تماما من احتياجات الحوسبة التي لم يتم مطابقتها في تاريخ تطوير البرمجيات. موارد الحوسبة التقليدية مثل وحدات المعالجة المركزية ليست كافية هنا ، ووحدة معالجة الرسومات ، التي يجب الاعتماد عليها ، هي بلا شك الخط الأمامي لهذه الثورة التكنولوجية.
ومع ذلك ، فإن مشكلة وحدات معالجة الرسومات هي أنها ليست منتجات تقنية ناشئة فحسب ، بل تواجه أيضا تحديات مزدوجة تتمثل في تكرار التصميم وقيود السعة. على الرغم من الطلب المتزايد على وحدات معالجة الرسومات في عالم التكنولوجيا ، إلا أن قدرة تصنيع الرقائق في العالم لم تواكب ذلك. تم تصميم أنظمة تصنيع وتعبئة واختبار أشباه الموصلات الحالية بشكل أساسي حول وحدات المعالجة المركزية ، وبالنسبة لوحدات معالجة الرسومات الناشئة ، فمن الواضح أنها لم يتم تكييفها بالكامل. هذا يعني أنه لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه من حيث زيادة سعة وحدة معالجة الرسومات والتكيف مع احتياجات التكنولوجيا الجديدة.
تستمر تقنية GPU في التقدم ، حيث يسعى كل جيل جديد إلى تحسين الأداء والكفاءة ، الأمر الذي يتطلب استثمارا مستمرا في البحث والتطوير والابتكار التكنولوجي. ومع ذلك ، فإن هذا التكرار المستمر للتكنولوجيا يعني أيضا زيادة تكاليف البحث والتطوير ، فضلا عن زيادة تعقيد عملية التصنيع.
بالإضافة إلى مسألة الطاقة الإنتاجية ، فإن تكلفة وحدات معالجة الرسومات هي أيضا مشكلة لا يمكن تجاهلها. لبناء مجموعة حوسبة GPU يمكنها دعم حوسبة النماذج على نطاق واسع ، فإنها لا تتطلب التكنولوجيا فحسب ، بل تتطلب أيضا استثمارا رأسماليا ضخما. حتى بالنسبة لعملاق التكنولوجيا مثل OpenAI ، فإن هذا يمثل عبئا كبيرا. إن إيجاد توازن بين التكلفة والفائدة هو خيار صعب.
إذا كان حتى OpenAI يعاني من نقص في قوة الحوسبة ، فماذا سيحدث للشركات الأخرى؟ هذا ليس تحديا ل OpenAI فحسب ، بل يمثل أيضا تحديا لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. ما نشهده هو تحول كبير: تحول من الحوسبة التقليدية إلى الحوسبة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. في هذا التحول ، أصبحت قوة الحوسبة عنق الزجاجة الأكثر أهمية.
لا يمكننا تجاهل حقيقة أن هذا النقص لم يحدث بين عشية وضحاها، ولكنه نتيجة لعدم التوافق بين التطورات التكنولوجية طويلة الأجل والطلب في السوق. قيود الإنتاج ، والتطوير التكنولوجي ، وقضايا التكلفة لرقائق GPU متعددة الأوجه ، وتشمل سلاسل التوريد العالمية والابتكارات التكنولوجية والنماذج الاقتصادية. تشكل متطلبات قوة الحوسبة العالية لتطبيقات النماذج الكبيرة تحديات غير مسبوقة لبنى التكنولوجيا الحالية ، مما يجبر الصناعة بأكملها على إعادة التفكير في كيفية تصميم وبناء وتحسين موارد الحوسبة.
**عندما يتم توسيع نطاق تطبيق B-end ، ستكون مشكلة نقص طاقة الحوسبة أكثر خطورة **
هناك قضية أخرى مهمة للغاية ، لكن من السهل التغاضي عنها.
عندما نتحدث عن النقص في قوة الحوسبة ، فإننا نركز عادة على تجربة المستخدم الحالية من جانب C. ومع ذلك ، هذا ليس سوى غيض من فيض. تكمن مشكلة أكثر خطورة ولكن غالبا ما يتم تجاهلها في نطاق تطبيقات الجانب B. في الوقت الحالي ، على الرغم من أن الطرز الكبيرة مثل ChatGPT تخدم بشكل أساسي مستخدمي C-end ، إلا أن هذه ليست سوى البداية. مع النمو التدريجي ونضج تطبيقات B-end ، سنواجه زيادة غير مسبوقة في الطلب على طاقة الحوسبة.
في السوق الصينية ، بدأ هذا الاتجاه بالفعل في الظهور. على الرغم من أن منتجات مثل Baidu Wenxin Yiyan و Ali Tongyi Qianwen تخدم حاليا المستخدمين النهائيين C بشكل أساسي ، إلا أن استكشافهم لتطبيقات B-end في الطريق بالفعل. في الوقت الحاضر ، معظم هذه المنتجات في مرحلة تطوير المنتج ، ولكن بمجرد دخولها المرحلة التجارية واسعة النطاق ، سيكون الوضع مختلفا تماما. تعقيد أعمال الجانب B أكبر بكثير من تعقيد الجانب C. على الجانب C ، عادة ما يكون تفاعل المستخدم مع النظام بسيطا مثل الاستعلام أو تنفيذ الأوامر. ومع ذلك ، على الجانب B ، قد تتضمن كل عملية تجارية عمليات معالجة وتحليل واتخاذ قرارات أكثر تعقيدا. لا تتطلب هذه العمليات المزيد من موارد الحوسبة فحسب ، بل تتطلب أيضا متطلبات أعلى لجودة واستقرار قوة الحوسبة.
ما هو جدير بالملاحظة هو أن استهلاك طاقة الحوسبة لخدمات B-end لا ينعكس فقط في تعقيد تفاعل واحد ، ولكن أيضا في تكرار المكالمات. على الجانب B ، يميل تطبيق النماذج الكبيرة إلى أن يكون مستمرا وعالي التردد ، على عكس الاستعلام العرضي والاستخدام على الجانب C. على سبيل المثال ، في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتصنيع ، تحتاج النماذج الكبيرة إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات باستمرار لتوفير التحليل في الوقت الفعلي ودعم القرار. هذا النوع من الطلب على الحوسبة عالية التردد والحمل العالي يضع ضغطا هائلا على قوة الحوسبة.
من المتوقع أنه مع تعميم النماذج الكبيرة في الجانب B ، فإن طلبها على قوة الحوسبة سيتجاوز بسرعة طلب الجانب C. قد يكون هذا التحول خفيا، لكن تأثيره بعيد المدى. من ناحية ، سيؤدي الطلب المتزايد على قوة الحوسبة إلى دفع تطوير التقنيات ذات الصلة ، مثل وحدات معالجة الرسومات الأكثر كفاءة وبنى الحوسبة الأكثر تحسينا. من ناحية أخرى ، سيكون لها أيضا تأثير كبير على تخصيص الموارد وهيكل التكلفة ونموذج الأعمال للصناعة ككل.
في هذه العملية ، قد نرى بعض الشركات مجبرة على الخروج من السوق لأنها لا تستطيع تحمل تكلفة طاقة الحوسبة هذه ، أو قد نرى بعض الشركات تبرز مع تقنيات إدارة الطاقة الحاسوبية المتقدمة وتحسينها.
** تواجه الصين عنق زجاجة مزدوج في قوة الحوسبة **
على الصعيد العالمي ، أصبح النقص في قوة الحوسبة عنق الزجاجة الرئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي ، وبالنسبة للصين ، فإن هذا التحدي شديد بشكل خاص. يتعين على الشركات النموذجية الكبيرة في الصين التعامل ليس فقط مع نقص قوة الحوسبة العالمية ("الكوارث الطبيعية") ، ولكن أيضا قيود العرض الفريدة في السوق ("الكوارث التي من صنع الإنسان") ، مما يجعل آفاق التنمية في الصين في مجال النماذج الكبيرة معقدة وصعبة.
يجب أن ندرك القيود المفروضة على الشركات النموذجية واسعة النطاق في الصين في موارد الحوسبة. في حين حققت شركات مثل Baidu و Alibaba و ByteDance و Tencent و Huawei إنجازات ملحوظة في تطوير نماذج كبيرة ، فإن تحديات الحوسبة التي تواجهها حقيقية وعاجلة. في الوقت الحاضر ، نظرا للنقص العام في تطوير صناعة GPU العالمية ، واجهت الشركات الصينية عقبات كبيرة في الحصول على موارد حوسبة كافية. هذا النوع من مشاكل "الكوارث الطبيعية" هو السبيل الوحيد للتطور التكنولوجي والتحديث الصناعي ، ويستغرق حلها وقتا واستثمارات ضخمة.
الأمر الأكثر صعوبة هو أن الشركات النموذجية الكبيرة في الصين تواجه أيضا "كوارث من صنع الإنسان" من السوق الدولية - وخاصة قيود العرض من الشركات الدولية العملاقة مثل Nvidia إلى السوق الصينية. وقد أثر تقييد السياسة هذا بشكل مباشر على قدرة الشركات الصينية على الحصول على رقائق GPU المتطورة ، مما أدى إلى تفاقم النقص في موارد الحوسبة. مما لا شك فيه أن هذا التقييد المزدوج أضاف المزيد من الشكوك والتحديات لتطوير الشركات النموذجية واسعة النطاق في الصين.
في الوقت الحاضر ، على الرغم من أن عدد مستخدمي منتجات مثل Wenxin Yiyan من Baidu و Tongyi Qianwen من Alibaba لم يصل إلى حجم 100 مليون ChatGPT ، فإن هذا لا يعني أن الشركات الصينية يمكنها بسهولة التعامل مع تحديات الحوسبة الحالية. مع تطور هذه المنتجات وتوسيع السوق ، خاصة عندما يبدأ استخدامها على نطاق واسع في سوق B-end ، سيزداد الطلب على قوة الحوسبة بشكل كبير. في هذا الوقت ، ستصبح مشكلة نقص طاقة الحوسبة أكثر بروزا ، مما قد يحد بشكل خطير من تطوير صناعة النماذج الكبيرة في الصين.
على المدى الطويل ، إذا لم تتمكن الصين من التعامل بفعالية مع عنق الزجاجة المزدوج هذا ، فقد يقتصر تطوير صناعتها النموذجية الكبيرة على مستوى منخفض. لن يؤثر هذا على القدرة التنافسية للسوق المحلية فحسب ، بل سيحد أيضا من تأثير الصين في مجال الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي. لذلك ، فإن حل مشكلة نقص طاقة الحوسبة أمر بالغ الأهمية للتطوير المستقبلي للصناعة النموذجية الكبيرة في الصين ، وهي ليست قضية فنية فحسب ، بل هي أيضا قضية استراتيجية تتعلق بمكانة الصين ومستقبلها في المنافسة الذكاء الاصطناعي العالمية.
وسط تحديات الحوسبة المزدوجة التي تواجه الصين ، كانت هناك بعض العلامات الإيجابية المشجعة مؤخرا ، خاصة في تطوير وحدات معالجة الرسومات المحلية. بدأت شركات التكنولوجيا المحلية الرائدة مثل Baidu و Alibaba و 360 وما إلى ذلك في التعاون مع الشركات المصنعة لوحدات معالجة الرسومات المحلية مثل Huawei.
يعد ظهور وحدات معالجة الرسومات المحلية ذا أهمية بعيدة المدى لحل مشكلة نقص طاقة الحوسبة في الصين. إذا كان من الممكن مقارنة وحدات معالجة الرسومات المحلية هذه بشركة NVIDIA الرائدة في الصناعة من حيث الأداء ، وتم حل عنق الزجاجة على مستوى التصنيع بشكل فعال ، فإن هذا سيجلب فرصا غير مسبوقة لصناعة النماذج الكبيرة في الصين. تاريخيا ، بمجرد نضوج التكنولوجيا المحلية ، يمكنها عادة دخول السوق بسعر أكثر تنافسية. هذا يعني أنه إذا كانت وحدات معالجة الرسومات المحلية ناجحة ، فمن المحتمل أن تقدم أداء مشابها أو حتى أفضل بسعر أقل بكثير من العلامات التجارية العالمية.
لن تخفف ميزة التكلفة هذه من النقص الحالي في قوة الحوسبة فحسب ، بل ستؤدي أيضا إلى إحداث ثورة في مشهد السوق. في الوقت الحاضر ، كان السعر الباهظ لوحدات معالجة الرسومات عاملا مهما يحد من شعبية وتطبيق تقنية النماذج الكبيرة. إذا تمكنت وحدات معالجة الرسومات المحلية من توفير قوة حوسبة عالية الأداء بسعر أقل ، فإن هذا سيعزز بشكل كبير تطبيق تقنية النماذج الكبيرة في جميع مناحي الحياة ويسرع تنمية الصين في مجال الذكاء الاصطناعي.
والأهم من ذلك أن هذا التطور قد يمكن الصين من "تحويل الهزيمة إلى نصر" في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. من حيث قوة الحوسبة النموذجية واسعة النطاق والتطبيقات ، قد لا تلحق الصين بالركب فحسب ، بل قد تتفوق على الدول الرائدة مثل الولايات المتحدة.
بالطبع ، كل هذا لا يزال في بداية التطوير ، ولا يزال نجاح وحدات معالجة الرسومات المحلية بحاجة إلى التغلب على التحديات التقنية. ومع ذلك ، كانت هناك علامات إيجابية على أن الصين قد اتخذت خطوات قوية على طريق استقلالية الحوسبة. في السنوات القليلة المقبلة ، من المتوقع أن نشهد النضج والتطبيق الواسع النطاق لتكنولوجيا GPU المحلية ، وكيف ستعزز التطور السريع لصناعة النماذج الكبيرة في الصين.
باختصار ، في رحلة استكشاف التحدي العالمي المتمثل في نقص طاقة الحوسبة ، لم نشهد فقط التقدم المستمر للحدود التكنولوجية ، ولكننا أيضا شهدنا بعمق التحديات المعقدة التي تواجه تطوير الصناعة. من قصة OpenAI إلى المعضلة المزدوجة للشركات النموذجية واسعة النطاق في الصين ، إلى صعود تقنية GPU المحلية ، كل هذا يكشف عن حقيقة أساسية: أصبحت قوة الحوسبة موردا استراتيجيا رئيسيا على مسار التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي. هذه ليست منافسة على المستوى التقني فحسب ، بل هي أيضا استثمار وتخطيط للقوى العلمية والتكنولوجية العالمية للمستقبل.
بالنظر إلى المستقبل ، مع التقدم التكنولوجي ومتطلبات السوق المتطورة ، لدينا سبب للاعتقاد بأن مشكلة نقص طاقة الحوسبة سيتم حلها في النهاية. في هذه العملية ، سيكون الابتكار والتعاون والتكيف الاستراتيجي هي الموضوعات الرئيسية التي يجب على كل مشارك مواجهتها. في نهاية المطاف ، سيحدد هذا التحدي المتمثل في قوة الحوسبة مستقبل التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ويشكل عالمنا الرقمي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
أوبن إيه آي مشلول، هل تستطيع التكنولوجيا السوداء في الصين إنقاذ الذكاء الاصطناعي العالمي؟
المصدر الأصلي: بيانات
في عصر التطور التكنولوجي السريع اليوم ، أصبح ChatGPT من OpenAI بلا شك نجما ساطعا في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، مع الزيادة في عدد مستخدميها ، ظهرت مشكلة لا يمكن تجاهلها تدريجيا - نقص في قوة الحوسبة. هذا ليس مجرد تحد ل OpenAI ، ولكنه مشكلة لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.
في هذا التحليل المتعمق ، سنستكشف الأسباب الجذرية لنقص طاقة الحوسبة وكيف يؤثر ذلك على تطوير النماذج الكبيرة ومستقبل الصناعة. في الوقت نفسه ، سوف نستكشف أيضا الطرق المحتملة لمعالجة هذه المشكلة ، بما في ذلك تطوير وحدات معالجة الرسومات المحلية وتأثيرها المحتمل على السوق العالمية.
**نقص قوة الحوسبة يعاني منه OpenAI **
لطالما كان النقص في قوة الحوسبة مشكلة شائكة يتعين على OpenAI مواجهتها في صعودها السريع. في الآونة الأخيرة ، أصبحت هذه القضية أكثر بروزا بسبب حادث رفيع المستوى. أقامت OpenAI حدثا معرضا واسع النطاق أطلق عليه اسم "حفل مهرجان الربيع للعلوم والتكنولوجيا" ، حيث عرضت أحدث إنجازات تقنيتها ، والتي جذبت اهتماما كبيرا في جميع أنحاء العالم. نتيجة لذلك ، توافد سيل من المستخدمين على منصة OpenAI ، وخاصة منتجها النجم ، ChatGPT.
ومع ذلك ، هناك تحد كبير وراء هذا الجنون. تجاوز النمو الهائل لعدد المستخدمين بسرعة قدرة الحوسبة الخاصة ب OpenAI. بعد يومين فقط من المؤتمر ، ظهرت حقيقة مروعة: تعطل خادم ChatGPT. أبلغ عدد لا يحصى من مستخدمي الإنترنت أنهم غير قادرين على استخدام واجهات برمجة التطبيقات التي توفرها ChatGPT و OpenAI بشكل طبيعي.
في مواجهة هذه الأزمة ، كان على OpenAI اتخاذ قرار صدم السوق: تعليق تسجيل مستخدمي ChatGPT Plus الجدد. التكلفة الاقتصادية وراء هذا القرار هائلة ، حيث يحقق 100 مليون مستخدم جديد إيرادات بقيمة 2 مليار دولار شهريا ل OpenAI مقابل رسوم اشتراك شهرية قدرها 20 دولارا. مثل هذه الفائدة المحتملة الضخمة ، ولكن الاضطرار إلى الاستسلام بسبب نقص قوة الحوسبة ، هو بلا شك خيار سلبي للغاية.
في الواقع ، فإن النقص في قوة الحوسبة ليس مجرد ظاهرة حديثة. منذ إطلاق ChatGPT ، كانت مسألة قوة الحوسبة ظلا باقيا. على سبيل المثال ، في أبريل ، اضطر ChatGPT Plus أيضا إلى تعليق شراء العناصر المدفوعة. يحدث هذا من وقت لآخر ، ويبدو أنه أصبح معيارا على طريق نمو OpenAI.
تكشف هذه الأحداث عن حقيقة لا جدال فيها: في سياق التطور التكنولوجي الحالي ، أصبحت قوة الحوسبة عنق الزجاجة الرئيسي الذي يحد الذكاء الاصطناعي الابتكار التكنولوجي والتوسع في التطبيقات التجارية. بالنسبة إلى OpenAI ، هذا ليس تحديا تقنيا فحسب ، بل يمثل أيضا تحديا استراتيجيا. أصبحت كيفية إيجاد توازن بين الطلب المتزايد بسرعة في السوق وموارد الحوسبة المحدودة مشكلة صعبة بالنسبة ل OpenAI. لا يتعلق هذا التحدي بأرباح الشركة على المدى القصير فحسب ، بل يتعلق أيضا بمكانتها في السوق على المدى الطويل وريادتها التكنولوجية.
عائلة المالك ليس لديها فائض من الحبوب
أعلنت OpenAI مرارا وتكرارا أن قوة الحوسبة ليست كافية.
يجب أن تعلم أن OpenAI هي مؤسسة نجمية ذات نماذج كبيرة ، مع تمويل ضخم وعدد كبير من موارد الحوسبة. علاوة على ذلك ، هناك أيضا "الأب الذهبي" Microsoft ، والذي يوفر مجموعة كاملة من دعم قوة الحوسبة. تمتلك Microsoft ثاني أكبر موارد الحوسبة السحابية في العالم.
من وجهة النظر هذه ، يمكن القول أن OpenAI هو "المالك" لقوة الحوسبة. لكن الحقيقة هي أن عائلة المالك ليس لديها فائض من الطعام. فلماذا دخلت شركة ذات تمويل ضخم ودعم قوي مثل مايكروسوفت في هذا المأزق؟
يجب أن ندرك أن الطلب على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة لم يسبق له مثيل. تعتمد هذه النماذج على مئات المليارات من الشبكات العصبية ، وكل عملية حسابية هي اختبار ضخم لقوة الحوسبة. ببساطة ، نحن نواجه الآن مستوى جديدا تماما من احتياجات الحوسبة التي لم يتم مطابقتها في تاريخ تطوير البرمجيات. موارد الحوسبة التقليدية مثل وحدات المعالجة المركزية ليست كافية هنا ، ووحدة معالجة الرسومات ، التي يجب الاعتماد عليها ، هي بلا شك الخط الأمامي لهذه الثورة التكنولوجية.
ومع ذلك ، فإن مشكلة وحدات معالجة الرسومات هي أنها ليست منتجات تقنية ناشئة فحسب ، بل تواجه أيضا تحديات مزدوجة تتمثل في تكرار التصميم وقيود السعة. على الرغم من الطلب المتزايد على وحدات معالجة الرسومات في عالم التكنولوجيا ، إلا أن قدرة تصنيع الرقائق في العالم لم تواكب ذلك. تم تصميم أنظمة تصنيع وتعبئة واختبار أشباه الموصلات الحالية بشكل أساسي حول وحدات المعالجة المركزية ، وبالنسبة لوحدات معالجة الرسومات الناشئة ، فمن الواضح أنها لم يتم تكييفها بالكامل. هذا يعني أنه لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه من حيث زيادة سعة وحدة معالجة الرسومات والتكيف مع احتياجات التكنولوجيا الجديدة.
تستمر تقنية GPU في التقدم ، حيث يسعى كل جيل جديد إلى تحسين الأداء والكفاءة ، الأمر الذي يتطلب استثمارا مستمرا في البحث والتطوير والابتكار التكنولوجي. ومع ذلك ، فإن هذا التكرار المستمر للتكنولوجيا يعني أيضا زيادة تكاليف البحث والتطوير ، فضلا عن زيادة تعقيد عملية التصنيع.
بالإضافة إلى مسألة الطاقة الإنتاجية ، فإن تكلفة وحدات معالجة الرسومات هي أيضا مشكلة لا يمكن تجاهلها. لبناء مجموعة حوسبة GPU يمكنها دعم حوسبة النماذج على نطاق واسع ، فإنها لا تتطلب التكنولوجيا فحسب ، بل تتطلب أيضا استثمارا رأسماليا ضخما. حتى بالنسبة لعملاق التكنولوجيا مثل OpenAI ، فإن هذا يمثل عبئا كبيرا. إن إيجاد توازن بين التكلفة والفائدة هو خيار صعب.
إذا كان حتى OpenAI يعاني من نقص في قوة الحوسبة ، فماذا سيحدث للشركات الأخرى؟ هذا ليس تحديا ل OpenAI فحسب ، بل يمثل أيضا تحديا لصناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها. ما نشهده هو تحول كبير: تحول من الحوسبة التقليدية إلى الحوسبة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. في هذا التحول ، أصبحت قوة الحوسبة عنق الزجاجة الأكثر أهمية.
لا يمكننا تجاهل حقيقة أن هذا النقص لم يحدث بين عشية وضحاها، ولكنه نتيجة لعدم التوافق بين التطورات التكنولوجية طويلة الأجل والطلب في السوق. قيود الإنتاج ، والتطوير التكنولوجي ، وقضايا التكلفة لرقائق GPU متعددة الأوجه ، وتشمل سلاسل التوريد العالمية والابتكارات التكنولوجية والنماذج الاقتصادية. تشكل متطلبات قوة الحوسبة العالية لتطبيقات النماذج الكبيرة تحديات غير مسبوقة لبنى التكنولوجيا الحالية ، مما يجبر الصناعة بأكملها على إعادة التفكير في كيفية تصميم وبناء وتحسين موارد الحوسبة.
**عندما يتم توسيع نطاق تطبيق B-end ، ستكون مشكلة نقص طاقة الحوسبة أكثر خطورة **
هناك قضية أخرى مهمة للغاية ، لكن من السهل التغاضي عنها.
عندما نتحدث عن النقص في قوة الحوسبة ، فإننا نركز عادة على تجربة المستخدم الحالية من جانب C. ومع ذلك ، هذا ليس سوى غيض من فيض. تكمن مشكلة أكثر خطورة ولكن غالبا ما يتم تجاهلها في نطاق تطبيقات الجانب B. في الوقت الحالي ، على الرغم من أن الطرز الكبيرة مثل ChatGPT تخدم بشكل أساسي مستخدمي C-end ، إلا أن هذه ليست سوى البداية. مع النمو التدريجي ونضج تطبيقات B-end ، سنواجه زيادة غير مسبوقة في الطلب على طاقة الحوسبة.
في السوق الصينية ، بدأ هذا الاتجاه بالفعل في الظهور. على الرغم من أن منتجات مثل Baidu Wenxin Yiyan و Ali Tongyi Qianwen تخدم حاليا المستخدمين النهائيين C بشكل أساسي ، إلا أن استكشافهم لتطبيقات B-end في الطريق بالفعل. في الوقت الحاضر ، معظم هذه المنتجات في مرحلة تطوير المنتج ، ولكن بمجرد دخولها المرحلة التجارية واسعة النطاق ، سيكون الوضع مختلفا تماما. تعقيد أعمال الجانب B أكبر بكثير من تعقيد الجانب C. على الجانب C ، عادة ما يكون تفاعل المستخدم مع النظام بسيطا مثل الاستعلام أو تنفيذ الأوامر. ومع ذلك ، على الجانب B ، قد تتضمن كل عملية تجارية عمليات معالجة وتحليل واتخاذ قرارات أكثر تعقيدا. لا تتطلب هذه العمليات المزيد من موارد الحوسبة فحسب ، بل تتطلب أيضا متطلبات أعلى لجودة واستقرار قوة الحوسبة.
ما هو جدير بالملاحظة هو أن استهلاك طاقة الحوسبة لخدمات B-end لا ينعكس فقط في تعقيد تفاعل واحد ، ولكن أيضا في تكرار المكالمات. على الجانب B ، يميل تطبيق النماذج الكبيرة إلى أن يكون مستمرا وعالي التردد ، على عكس الاستعلام العرضي والاستخدام على الجانب C. على سبيل المثال ، في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتصنيع ، تحتاج النماذج الكبيرة إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات باستمرار لتوفير التحليل في الوقت الفعلي ودعم القرار. هذا النوع من الطلب على الحوسبة عالية التردد والحمل العالي يضع ضغطا هائلا على قوة الحوسبة.
من المتوقع أنه مع تعميم النماذج الكبيرة في الجانب B ، فإن طلبها على قوة الحوسبة سيتجاوز بسرعة طلب الجانب C. قد يكون هذا التحول خفيا، لكن تأثيره بعيد المدى. من ناحية ، سيؤدي الطلب المتزايد على قوة الحوسبة إلى دفع تطوير التقنيات ذات الصلة ، مثل وحدات معالجة الرسومات الأكثر كفاءة وبنى الحوسبة الأكثر تحسينا. من ناحية أخرى ، سيكون لها أيضا تأثير كبير على تخصيص الموارد وهيكل التكلفة ونموذج الأعمال للصناعة ككل.
في هذه العملية ، قد نرى بعض الشركات مجبرة على الخروج من السوق لأنها لا تستطيع تحمل تكلفة طاقة الحوسبة هذه ، أو قد نرى بعض الشركات تبرز مع تقنيات إدارة الطاقة الحاسوبية المتقدمة وتحسينها.
** تواجه الصين عنق زجاجة مزدوج في قوة الحوسبة **
على الصعيد العالمي ، أصبح النقص في قوة الحوسبة عنق الزجاجة الرئيسي في تطوير الذكاء الاصطناعي ، وبالنسبة للصين ، فإن هذا التحدي شديد بشكل خاص. يتعين على الشركات النموذجية الكبيرة في الصين التعامل ليس فقط مع نقص قوة الحوسبة العالمية ("الكوارث الطبيعية") ، ولكن أيضا قيود العرض الفريدة في السوق ("الكوارث التي من صنع الإنسان") ، مما يجعل آفاق التنمية في الصين في مجال النماذج الكبيرة معقدة وصعبة.
يجب أن ندرك القيود المفروضة على الشركات النموذجية واسعة النطاق في الصين في موارد الحوسبة. في حين حققت شركات مثل Baidu و Alibaba و ByteDance و Tencent و Huawei إنجازات ملحوظة في تطوير نماذج كبيرة ، فإن تحديات الحوسبة التي تواجهها حقيقية وعاجلة. في الوقت الحاضر ، نظرا للنقص العام في تطوير صناعة GPU العالمية ، واجهت الشركات الصينية عقبات كبيرة في الحصول على موارد حوسبة كافية. هذا النوع من مشاكل "الكوارث الطبيعية" هو السبيل الوحيد للتطور التكنولوجي والتحديث الصناعي ، ويستغرق حلها وقتا واستثمارات ضخمة.
الأمر الأكثر صعوبة هو أن الشركات النموذجية الكبيرة في الصين تواجه أيضا "كوارث من صنع الإنسان" من السوق الدولية - وخاصة قيود العرض من الشركات الدولية العملاقة مثل Nvidia إلى السوق الصينية. وقد أثر تقييد السياسة هذا بشكل مباشر على قدرة الشركات الصينية على الحصول على رقائق GPU المتطورة ، مما أدى إلى تفاقم النقص في موارد الحوسبة. مما لا شك فيه أن هذا التقييد المزدوج أضاف المزيد من الشكوك والتحديات لتطوير الشركات النموذجية واسعة النطاق في الصين.
في الوقت الحاضر ، على الرغم من أن عدد مستخدمي منتجات مثل Wenxin Yiyan من Baidu و Tongyi Qianwen من Alibaba لم يصل إلى حجم 100 مليون ChatGPT ، فإن هذا لا يعني أن الشركات الصينية يمكنها بسهولة التعامل مع تحديات الحوسبة الحالية. مع تطور هذه المنتجات وتوسيع السوق ، خاصة عندما يبدأ استخدامها على نطاق واسع في سوق B-end ، سيزداد الطلب على قوة الحوسبة بشكل كبير. في هذا الوقت ، ستصبح مشكلة نقص طاقة الحوسبة أكثر بروزا ، مما قد يحد بشكل خطير من تطوير صناعة النماذج الكبيرة في الصين.
على المدى الطويل ، إذا لم تتمكن الصين من التعامل بفعالية مع عنق الزجاجة المزدوج هذا ، فقد يقتصر تطوير صناعتها النموذجية الكبيرة على مستوى منخفض. لن يؤثر هذا على القدرة التنافسية للسوق المحلية فحسب ، بل سيحد أيضا من تأثير الصين في مجال الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي. لذلك ، فإن حل مشكلة نقص طاقة الحوسبة أمر بالغ الأهمية للتطوير المستقبلي للصناعة النموذجية الكبيرة في الصين ، وهي ليست قضية فنية فحسب ، بل هي أيضا قضية استراتيجية تتعلق بمكانة الصين ومستقبلها في المنافسة الذكاء الاصطناعي العالمية.
وسط تحديات الحوسبة المزدوجة التي تواجه الصين ، كانت هناك بعض العلامات الإيجابية المشجعة مؤخرا ، خاصة في تطوير وحدات معالجة الرسومات المحلية. بدأت شركات التكنولوجيا المحلية الرائدة مثل Baidu و Alibaba و 360 وما إلى ذلك في التعاون مع الشركات المصنعة لوحدات معالجة الرسومات المحلية مثل Huawei.
يعد ظهور وحدات معالجة الرسومات المحلية ذا أهمية بعيدة المدى لحل مشكلة نقص طاقة الحوسبة في الصين. إذا كان من الممكن مقارنة وحدات معالجة الرسومات المحلية هذه بشركة NVIDIA الرائدة في الصناعة من حيث الأداء ، وتم حل عنق الزجاجة على مستوى التصنيع بشكل فعال ، فإن هذا سيجلب فرصا غير مسبوقة لصناعة النماذج الكبيرة في الصين. تاريخيا ، بمجرد نضوج التكنولوجيا المحلية ، يمكنها عادة دخول السوق بسعر أكثر تنافسية. هذا يعني أنه إذا كانت وحدات معالجة الرسومات المحلية ناجحة ، فمن المحتمل أن تقدم أداء مشابها أو حتى أفضل بسعر أقل بكثير من العلامات التجارية العالمية.
لن تخفف ميزة التكلفة هذه من النقص الحالي في قوة الحوسبة فحسب ، بل ستؤدي أيضا إلى إحداث ثورة في مشهد السوق. في الوقت الحاضر ، كان السعر الباهظ لوحدات معالجة الرسومات عاملا مهما يحد من شعبية وتطبيق تقنية النماذج الكبيرة. إذا تمكنت وحدات معالجة الرسومات المحلية من توفير قوة حوسبة عالية الأداء بسعر أقل ، فإن هذا سيعزز بشكل كبير تطبيق تقنية النماذج الكبيرة في جميع مناحي الحياة ويسرع تنمية الصين في مجال الذكاء الاصطناعي.
والأهم من ذلك أن هذا التطور قد يمكن الصين من "تحويل الهزيمة إلى نصر" في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. من حيث قوة الحوسبة النموذجية واسعة النطاق والتطبيقات ، قد لا تلحق الصين بالركب فحسب ، بل قد تتفوق على الدول الرائدة مثل الولايات المتحدة.
بالطبع ، كل هذا لا يزال في بداية التطوير ، ولا يزال نجاح وحدات معالجة الرسومات المحلية بحاجة إلى التغلب على التحديات التقنية. ومع ذلك ، كانت هناك علامات إيجابية على أن الصين قد اتخذت خطوات قوية على طريق استقلالية الحوسبة. في السنوات القليلة المقبلة ، من المتوقع أن نشهد النضج والتطبيق الواسع النطاق لتكنولوجيا GPU المحلية ، وكيف ستعزز التطور السريع لصناعة النماذج الكبيرة في الصين.
باختصار ، في رحلة استكشاف التحدي العالمي المتمثل في نقص طاقة الحوسبة ، لم نشهد فقط التقدم المستمر للحدود التكنولوجية ، ولكننا أيضا شهدنا بعمق التحديات المعقدة التي تواجه تطوير الصناعة. من قصة OpenAI إلى المعضلة المزدوجة للشركات النموذجية واسعة النطاق في الصين ، إلى صعود تقنية GPU المحلية ، كل هذا يكشف عن حقيقة أساسية: أصبحت قوة الحوسبة موردا استراتيجيا رئيسيا على مسار التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي. هذه ليست منافسة على المستوى التقني فحسب ، بل هي أيضا استثمار وتخطيط للقوى العلمية والتكنولوجية العالمية للمستقبل.
بالنظر إلى المستقبل ، مع التقدم التكنولوجي ومتطلبات السوق المتطورة ، لدينا سبب للاعتقاد بأن مشكلة نقص طاقة الحوسبة سيتم حلها في النهاية. في هذه العملية ، سيكون الابتكار والتعاون والتكيف الاستراتيجي هي الموضوعات الرئيسية التي يجب على كل مشارك مواجهتها. في نهاية المطاف ، سيحدد هذا التحدي المتمثل في قوة الحوسبة مستقبل التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ويشكل عالمنا الرقمي.