لا شك أن الذكاء الاصطناعي هو البطل بلا منازع في الأسواق المالية والتكنولوجية في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، بينما يتزايد الحماس حول إمكانياته، تظهر أيضًا إشارات تدعو إلى الحذر. أصبحت المقارنة مع فقاعة الدوت كوم في أوائل الألفية أكثر تكرارًا بين المحللين والمستثمرين، الذين يراقبون بقلق تركيز القيمة في ما يُعرف بالمجموعة الرائعة السبع: ألفا، أمازون، أبل، ميتا، مايكروسوفت، إنفيديا وتيسلا.
تُظهر هذه العمالقة اليوم أكثر من ثلث مؤشر S&P 500، وهو حصة أعلى بكثير من 15% التي كانت تحتفظ بها الأسهم التكنولوجية الرئيسية خلال ذروة فقاعة الإنترنت في عام 2000. مثل هذا التركيز يزيد حتماً من المخاطر النظامية.
ليس مجرد مسألة رأسمالية. خلال فترة فقاعة الدوت كوم، أدت الاندفاع للاستثمار في بنية الاتصالات التحتية إلى توسع مفرط في شبكات الألياف الضوئية، مما أدى إلى فشل كارثي عندما لم تتحقق الطلبات الموعودة على المدى القصير.
اليوم، يبدو أن التاريخ يكرر نفسه: الشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي تستثمر مئات المليارات من الدولارات في بناء مراكز بيانات جديدة، مع إجمالي نفقات تقترب من تريليونات الدولارات، وهي أرقام كانت مرتبطة سابقًا فقط بالناتج المحلي الإجمالي للدول الكبرى. السؤال الذي يطرحه الجميع هو ما إذا كانت هذه الحمى الاستثمارية مبررة أم أننا على حافة أزمة جديدة.
الطلب على الذكاء الاصطناعي (AI): ما وراء ازدهار المستهلكين
تركيز اهتمام وسائل الإعلام غالبًا ما يكون على الاستخدام الواسع للأدوات مثل ChatGPT، والتي تجاوزت في شهر يوليو وحده خمسة مليارات زيارة. ومع ذلك، سيتم قياس الأثر الاقتصادي الحقيقي للذكاء الاصطناعي بناءً على اعتماد كل من المستهلكين والشركات.
وفقًا للبيانات المنشورة من قبل المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية، استخدم حوالي 40% من سكان الولايات المتحدة أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول نهاية عام 2024، و23% قد استخدموها مرة واحدة على الأقل للعمل في الأسبوع الذي سبق الاستطلاع. إن اعتماد الذكاء الاصطناعي في مكان العمل يحدث بوتيرة أسرع مقارنةً بتلك التي تم تسجيلها لأجهزة الكمبيوتر الشخصية أو الإنترنت في أيامهم الأولى، مما يشير إلى أننا نواجه تقنية عامة الغرض من شأنها أن تحول الاقتصاد بشكل عميق.
ومع ذلك، فإن الطريق نحو عائد اقتصادي ملموس ليس بسيطًا. أظهرت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على أكثر من 300 مبادرة عامة في مجال الذكاء الاصطناعي، وأكثر من 50 شركة، ومئات من التنفيذيين، أن 95% من الشركات لا تزال لا تحقق عوائد من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. فقط 5% من الشركات التي تم تحليلها كانت ناجحة، وذلك بفضل ثلاثة عوامل رئيسية: تفضيل شراء الحلول الجاهزة بدلاً من التطوير الداخلي، ودمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في وحدات الأعمال بدلاً من المختبرات المركزية، واختيار أدوات متوافقة مع سير العمل الحالي.
على الرغم من الصعوبة في تحويل الذكاء الاصطناعي إلى قيمة ملموسة، فإن 90% من الشركات تفكر بجدية في شراء حلول الذكاء الاصطناعي، مما يؤكد على الاهتمام الواسع الذي يتبع دورة الضجيج الكلاسيكية للتقنيات المبتكرة.
مثال رمزي هو بنك أمريكا، ثاني أكبر بنك في الولايات المتحدة، الذي خصص أربعة مليارات دولار للتقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي. وقد طورت المؤسسة أداة تساعد المصرفيين على التحضير للاجتماعات مع العملاء، من خلال استرجاع المعلومات من أنظمة مختلفة وتقليل أوقات التحضير بشكل كبير.
حدود وآفاق نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية
يُغذي توسع استخدام الذكاء الاصطناعي النقاش حول إمكاناته الحقيقية واستدامة نموذج التنمية الحالي. حتى الآن، تم دفع التقدم من خلال نماذج اللغة الكبيرة، التي تتحسن مع زيادة قوة الحوسبة وكمية البيانات المتاحة. ومع ذلك، فإن بعض الأصوات الموثوقة في القطاع تدعو إلى الحذر.
ريتشارد سوتون، رائد في مجال الذكاء الاصطناعي، كان قد لاحظ بالفعل في عام 2019 أن الطرق العامة التي تستفيد من القدرة الحاسوبية تتفوق على تلك المعتمدة على البراعة البشرية والخوارزميات المعقدة، معرّفًا هذه الحقيقة بأنها "الدرس المر". مؤخرًا، انتقد سوتون التركيز المفرط على زيادة الحجم، مقترحًا الحاجة إلى تحول في النموذج نحو وكلاء قادرين على التعلم المستمر.
حتى غاري ماركوس، الناقد المعروف لهيجان الذكاء الاصطناعي، أعرب عن شكوكه بشأن الإصدارات الأخيرة من ChatGPT، مشيرًا إلى أن نموذج التطوير المعتمد فقط على النطاق ليس الطريق الصحيح. وفقًا لماركوس، هناك حاجة إلى نهج بديلة، والتي قد تتطلب استثمارات أكبر في البحث والتطوير.
فقاعة الذكاء الاصطناعي: بين التفاؤل المفرط و خطر التصحيح
تزداد حدة النقاش حول فقاعة الذكاء الاصطناعي المحتملة، خاصة عندما يحذر أشخاص مثل سام ألتمان، أحد المهندسين الرئيسيين للازدهار الحالي، من خطر السوق المفرط الحرارة. يشير ألتمان ومستثمرون آخرون إلى التقييمات المرتفعة للغاية، ورؤوس الأموال التي تسعى وراء نماذج الأعمال التي لا تزال غير مُختبرة، وخطر بناء البنية التحتية بمعدل يتجاوز الطلب الفعلي. القلق ليس بشأن الإمكانات طويلة الأجل للذكاء الاصطناعي، بل حول التوقعات المبالغ فيها التي يمكن أن تمهد الطريق لتصحيح حاد.
الخطر الحقيقي، وفقًا للعديد من المراقبين، هو الوقوع في رؤية ثنائية، تتأرجح بين الحماس غير العقلاني والخوف من فقاعة وشيكة، دون فهم الفروق الدقيقة لظاهرة معقدة. يظل potencial AI على المدى الطويل هائلًا، لكن الأسواق نادرًا ما تتبع مسارات خطية. قد تؤدي التصحيح إلى إبطاء النمو مؤقتًا، ولكن في نفس الوقت تعزز الانضباط الاستثماري وتدفع نحو مزيد من الاهتمام بجودة النماذج والقيمة الاقتصادية الحقيقية.
نحو المستقبل: الانضباط، البحث، والقيمة الملموسة
سيعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على القدرة على تجاوز المرحلة الحالية من الضجيج، مع التركيز على البحث المتقدم، وتحسين جودة النماذج، والاستثمارات المستهدفة التي تهدف إلى توليد قيمة قابلة للقياس للشركات والمستهلكين. فقط بهذه الطريقة سيكون من الممكن تجنب أخطاء الماضي واستغلال الفرص التي تقدمها التكنولوجيا الم destined لإعادة تعريف طريقة حياتنا وعملنا.
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.
الذكاء الاصطناعي: بين الضجيج، مخاطر الفقاعة، والفرص الحقيقية
لا شك أن الذكاء الاصطناعي هو البطل بلا منازع في الأسواق المالية والتكنولوجية في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، بينما يتزايد الحماس حول إمكانياته، تظهر أيضًا إشارات تدعو إلى الحذر. أصبحت المقارنة مع فقاعة الدوت كوم في أوائل الألفية أكثر تكرارًا بين المحللين والمستثمرين، الذين يراقبون بقلق تركيز القيمة في ما يُعرف بالمجموعة الرائعة السبع: ألفا، أمازون، أبل، ميتا، مايكروسوفت، إنفيديا وتيسلا.
تُظهر هذه العمالقة اليوم أكثر من ثلث مؤشر S&P 500، وهو حصة أعلى بكثير من 15% التي كانت تحتفظ بها الأسهم التكنولوجية الرئيسية خلال ذروة فقاعة الإنترنت في عام 2000. مثل هذا التركيز يزيد حتماً من المخاطر النظامية.
ليس مجرد مسألة رأسمالية. خلال فترة فقاعة الدوت كوم، أدت الاندفاع للاستثمار في بنية الاتصالات التحتية إلى توسع مفرط في شبكات الألياف الضوئية، مما أدى إلى فشل كارثي عندما لم تتحقق الطلبات الموعودة على المدى القصير.
اليوم، يبدو أن التاريخ يكرر نفسه: الشركات الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي تستثمر مئات المليارات من الدولارات في بناء مراكز بيانات جديدة، مع إجمالي نفقات تقترب من تريليونات الدولارات، وهي أرقام كانت مرتبطة سابقًا فقط بالناتج المحلي الإجمالي للدول الكبرى. السؤال الذي يطرحه الجميع هو ما إذا كانت هذه الحمى الاستثمارية مبررة أم أننا على حافة أزمة جديدة.
الطلب على الذكاء الاصطناعي (AI): ما وراء ازدهار المستهلكين
تركيز اهتمام وسائل الإعلام غالبًا ما يكون على الاستخدام الواسع للأدوات مثل ChatGPT، والتي تجاوزت في شهر يوليو وحده خمسة مليارات زيارة. ومع ذلك، سيتم قياس الأثر الاقتصادي الحقيقي للذكاء الاصطناعي بناءً على اعتماد كل من المستهلكين والشركات.
وفقًا للبيانات المنشورة من قبل المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية، استخدم حوالي 40% من سكان الولايات المتحدة أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي بحلول نهاية عام 2024، و23% قد استخدموها مرة واحدة على الأقل للعمل في الأسبوع الذي سبق الاستطلاع. إن اعتماد الذكاء الاصطناعي في مكان العمل يحدث بوتيرة أسرع مقارنةً بتلك التي تم تسجيلها لأجهزة الكمبيوتر الشخصية أو الإنترنت في أيامهم الأولى، مما يشير إلى أننا نواجه تقنية عامة الغرض من شأنها أن تحول الاقتصاد بشكل عميق.
ومع ذلك، فإن الطريق نحو عائد اقتصادي ملموس ليس بسيطًا. أظهرت دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على أكثر من 300 مبادرة عامة في مجال الذكاء الاصطناعي، وأكثر من 50 شركة، ومئات من التنفيذيين، أن 95% من الشركات لا تزال لا تحقق عوائد من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. فقط 5% من الشركات التي تم تحليلها كانت ناجحة، وذلك بفضل ثلاثة عوامل رئيسية: تفضيل شراء الحلول الجاهزة بدلاً من التطوير الداخلي، ودمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في وحدات الأعمال بدلاً من المختبرات المركزية، واختيار أدوات متوافقة مع سير العمل الحالي.
على الرغم من الصعوبة في تحويل الذكاء الاصطناعي إلى قيمة ملموسة، فإن 90% من الشركات تفكر بجدية في شراء حلول الذكاء الاصطناعي، مما يؤكد على الاهتمام الواسع الذي يتبع دورة الضجيج الكلاسيكية للتقنيات المبتكرة.
مثال رمزي هو بنك أمريكا، ثاني أكبر بنك في الولايات المتحدة، الذي خصص أربعة مليارات دولار للتقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي. وقد طورت المؤسسة أداة تساعد المصرفيين على التحضير للاجتماعات مع العملاء، من خلال استرجاع المعلومات من أنظمة مختلفة وتقليل أوقات التحضير بشكل كبير.
حدود وآفاق نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية
يُغذي توسع استخدام الذكاء الاصطناعي النقاش حول إمكاناته الحقيقية واستدامة نموذج التنمية الحالي. حتى الآن، تم دفع التقدم من خلال نماذج اللغة الكبيرة، التي تتحسن مع زيادة قوة الحوسبة وكمية البيانات المتاحة. ومع ذلك، فإن بعض الأصوات الموثوقة في القطاع تدعو إلى الحذر.
ريتشارد سوتون، رائد في مجال الذكاء الاصطناعي، كان قد لاحظ بالفعل في عام 2019 أن الطرق العامة التي تستفيد من القدرة الحاسوبية تتفوق على تلك المعتمدة على البراعة البشرية والخوارزميات المعقدة، معرّفًا هذه الحقيقة بأنها "الدرس المر". مؤخرًا، انتقد سوتون التركيز المفرط على زيادة الحجم، مقترحًا الحاجة إلى تحول في النموذج نحو وكلاء قادرين على التعلم المستمر.
حتى غاري ماركوس، الناقد المعروف لهيجان الذكاء الاصطناعي، أعرب عن شكوكه بشأن الإصدارات الأخيرة من ChatGPT، مشيرًا إلى أن نموذج التطوير المعتمد فقط على النطاق ليس الطريق الصحيح. وفقًا لماركوس، هناك حاجة إلى نهج بديلة، والتي قد تتطلب استثمارات أكبر في البحث والتطوير.
فقاعة الذكاء الاصطناعي: بين التفاؤل المفرط و خطر التصحيح
تزداد حدة النقاش حول فقاعة الذكاء الاصطناعي المحتملة، خاصة عندما يحذر أشخاص مثل سام ألتمان، أحد المهندسين الرئيسيين للازدهار الحالي، من خطر السوق المفرط الحرارة. يشير ألتمان ومستثمرون آخرون إلى التقييمات المرتفعة للغاية، ورؤوس الأموال التي تسعى وراء نماذج الأعمال التي لا تزال غير مُختبرة، وخطر بناء البنية التحتية بمعدل يتجاوز الطلب الفعلي. القلق ليس بشأن الإمكانات طويلة الأجل للذكاء الاصطناعي، بل حول التوقعات المبالغ فيها التي يمكن أن تمهد الطريق لتصحيح حاد.
الخطر الحقيقي، وفقًا للعديد من المراقبين، هو الوقوع في رؤية ثنائية، تتأرجح بين الحماس غير العقلاني والخوف من فقاعة وشيكة، دون فهم الفروق الدقيقة لظاهرة معقدة. يظل potencial AI على المدى الطويل هائلًا، لكن الأسواق نادرًا ما تتبع مسارات خطية. قد تؤدي التصحيح إلى إبطاء النمو مؤقتًا، ولكن في نفس الوقت تعزز الانضباط الاستثماري وتدفع نحو مزيد من الاهتمام بجودة النماذج والقيمة الاقتصادية الحقيقية.
نحو المستقبل: الانضباط، البحث، والقيمة الملموسة
سيعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على القدرة على تجاوز المرحلة الحالية من الضجيج، مع التركيز على البحث المتقدم، وتحسين جودة النماذج، والاستثمارات المستهدفة التي تهدف إلى توليد قيمة قابلة للقياس للشركات والمستهلكين. فقط بهذه الطريقة سيكون من الممكن تجنب أخطاء الماضي واستغلال الفرص التي تقدمها التكنولوجيا الم destined لإعادة تعريف طريقة حياتنا وعملنا.