عنق الزجاجة بمليار دولار في مجال الذكاء الاصطناعي: البيانات عالية الجودة، وليس النموذج | رأي
قد تكون AI هي الصناعة التالية التي تبلغ قيمتها تريليون دولار، لكنها تقترب بهدوء من عنق زجاجة هائل. بينما يتسابق الجميع لبناء نماذج أكبر وأكثر قوة، هناك مشكلة تلوح في الأفق لم يتم التعامل معها بشكل كبير: قد ننفد من بيانات التدريب القابلة للاستخدام في غضون بضع سنوات فقط.
- AI تقترب من نفاد الوقود: مجموعات بيانات التدريب تنمو بمعدل 3.7 مرة سنويًا، وقد نستنفد إمدادات العالم من البيانات العامة عالية الجودة بين عامي 2026 و2032.
- سوق تصنيف البيانات ينفجر من 3.7 مليار دولار (2024) إلى 17.1 مليار دولار (2030)، بينما يتقلص الوصول إلى بيانات البشر الحقيقية خلف الجدران التنظيمية والحدائق المسورة.
- البيانات الاصطناعية ليست كافية: حلقات التغذية الراجعة وغياب التفاصيل الواقعية تجعلها بديلاً محفوفًا بالمخاطر عن المدخلات البشرية الفوضوية.
- السلطة تنتقل إلى حاملي البيانات: مع تحول النماذج إلى سلعة، سيصبح الفارق الحقيقي هو من يملك ويسيطر على مجموعات البيانات الفريدة وعالية الجودة.
وفقًا لـ EPOCH AI، فإن حجم مجموعات بيانات التدريب للنماذج اللغوية الكبيرة ينمو بمعدل يقارب 3.7 مرة سنويًا منذ عام 2010. بهذا المعدل، قد نستنفد إمدادات العالم من بيانات التدريب العامة عالية الجودة في مكان ما بين عامي 2026 و2032.
حتى قبل أن نصل إلى هذا الحاجز، فإن تكلفة الحصول على البيانات المصنفة وتنظيمها ترتفع بشكل كبير بالفعل. تم تقييم سوق جمع وتصنيف البيانات بـ 3.77 مليار دولار في عام 2024 ومن المتوقع أن يرتفع إلى 17.10 مليار دولار بحلول عام 2030.
يشير هذا النوع من النمو المتفجر إلى فرصة واضحة، ولكن أيضًا إلى نقطة اختناق واضحة. نماذج AI جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تم تدريبها عليها. بدون خط إنتاج قابل للتوسع من مجموعات بيانات جديدة ومتنوعة وغير متحيزة، ستصل أداء هذه النماذج إلى مرحلة التشبع، وستبدأ فائدتها في التدهور.
لذا فإن السؤال الحقيقي ليس من سيبني نموذج AI العظيم التالي. بل من يملك البيانات ومن أين ستأتي؟
مشكلة البيانات في AI أكبر مما تبدو عليه
على مدار العقد الماضي، اعتمد الابتكار في AI بشكل كبير على مجموعات البيانات المتاحة للجمهور: Wikipedia، Common Crawl، Reddit، مستودعات الشيفرة مفتوحة المصدر، وغيرها. لكن هذا المصدر يجف بسرعة. مع تشديد الشركات على الوصول إلى بياناتها وتراكم قضايا حقوق النشر، تُجبر شركات AI على إعادة التفكير في نهجها. كما أن الحكومات تفرض لوائح للحد من جمع البيانات، ويتغير الرأي العام ضد فكرة تدريب نماذج بمليارات الدولارات على محتوى المستخدمين غير المدفوع.
البيانات الاصطناعية هي أحد الحلول المقترحة، لكنها بديل محفوف بالمخاطر. النماذج التي يتم تدريبها على بيانات تم إنشاؤها بواسطة نماذج أخرى يمكن أن تؤدي إلى حلقات تغذية راجعة، وهلوسات، وتدهور في الأداء مع مرور الوقت. هناك أيضًا مسألة الجودة: غالبًا ما تفتقر البيانات الاصطناعية إلى الفوضى والتفاصيل الدقيقة للمدخلات الواقعية، وهي بالضبط ما تحتاجه أنظمة AI للأداء الجيد في السيناريوهات العملية.
هذا يترك البيانات الواقعية التي ينتجها البشر كمعيار ذهبي، وأصبح الحصول عليها أكثر صعوبة. معظم المنصات الكبرى التي تجمع بيانات البشر، مثل Meta وGoogle وX (المعروفة سابقًا باسم Twitter)، هي حدائق مسورة. الوصول إليها مقيد أو يتم تحقيق الدخل منه أو محظور تمامًا. والأسوأ من ذلك، أن مجموعات بياناتهم غالبًا ما تميل نحو مناطق أو لغات أو فئات سكانية معينة، مما يؤدي إلى نماذج متحيزة تفشل في حالات الاستخدام الواقعية المتنوعة.
باختصار، صناعة AI على وشك الاصطدام بواقع تجاهلته طويلاً: بناء نموذج LLM ضخم هو نصف المعركة فقط. إطعامه هو النصف الآخر.
لماذا هذا الأمر مهم فعلاً
هناك جزآن في سلسلة قيمة AI: إنشاء النماذج واكتساب البيانات. خلال السنوات الخمس الماضية، ذهب تقريبًا كل رأس المال والضجة إلى إنشاء النماذج. ولكن مع دفع حدود حجم النماذج، يتحول الانتباه أخيرًا إلى النصف الآخر من المعادلة.
إذا أصبحت النماذج سلعة، مع بدائل مفتوحة المصدر وإصدارات أصغر وتصاميم فعالة من حيث العتاد، فإن الفارق الحقيقي يصبح البيانات. مجموعات البيانات الفريدة وعالية الجودة ستكون الوقود الذي يحدد أي النماذج يتفوق.
كما أنها تقدم أشكالًا جديدة من خلق القيمة. يصبح مساهمو البيانات أصحاب مصلحة. يحصل المطورون على بيانات أحدث وأكثر ديناميكية. ويمكن للمؤسسات تدريب نماذج تتماشى بشكل أفضل مع جماهيرها المستهدفة.
مستقبل AI ملك لمزودي البيانات
ندخل عصرًا جديدًا من AI، حيث من يسيطر على البيانات يمتلك القوة الحقيقية. مع اشتداد المنافسة لتدريب نماذج أفضل وأكثر ذكاءً، لن يكون أكبر قيد هو الحوسبة. بل سيكون في الحصول على بيانات حقيقية ومفيدة وقانونية للاستخدام.
السؤال الآن ليس ما إذا كانت AI ستتوسع، بل من سيغذي هذا التوسع. لن يكونوا علماء البيانات فقط. بل سيكونون أمناء البيانات، والمجمعين، والمساهمين، والمنصات التي تجمعهم معًا. هذا هو المكان الذي يكمن فيه الحد التالي.
لذا في المرة القادمة التي تسمع فيها عن حدود جديدة في الذكاء الاصطناعي، لا تسأل من بنى النموذج. اسأل من دربه، ومن أين جاءت البيانات. لأنه في النهاية، مستقبل AI لا يتعلق فقط بالهيكلية. بل يتعلق بالمدخلات.
Max Li هو المؤسس والرئيس التنفيذي في OORT، سحابة البيانات لـ AI اللامركزي. الدكتور Li أستاذ ومهندس ذو خبرة ومخترع يحمل أكثر من 200 براءة اختراع. تشمل خبرته العمل على أنظمة 4G LTE و5G مع Qualcomm Research ومساهمات أكاديمية في نظرية المعلومات، وتعلم الآلة، وتكنولوجيا blockchain. وهو مؤلف كتاب بعنوان “Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems”، الذي نشرته Taylor & Francis CRC Press.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
أهم أحداث هذا الأسبوع في سوق الأسهم الأمريكية: تصريحات مكثفة لمسؤولي الاحتياطي الفيدرالي، وتطورات الأوضاع في الشرق الأوسط وقمة الصين-الولايات المتحدة تؤثر في الأسواق
سيركز مستثمرو سوق الأسهم الأمريكية هذا الأسبوع على مسار أسعار الفائدة، وتوترات الشرق الأوسط، والقمة بين الصين وأمريكا ومواضيع التكنولوجيا، بالإضافة إلى الدعوات لتهدئة وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي (AI)، مع تقييم ما إذا كان المؤشرات الرئيسية للأسهم قادرة على تحقيق مستويات تاريخية جديدة.
ذكرت وسائل الإعلام الكورية أن "الزعيم بيسنت" دروكنميلر سيزور كوريا لأول مرة، وسيجري محادثات استثمارية مع SK Hynix وSamsung Electronics وDoosan وغيرها.
هذه هي المرة الأولى التي يزور فيها دراكنميلر كوريا علنياً، ويركز على محورَيْ الذكاء الاصطناعي والطاقة. سيقوم بفحص سامسونج وهاينكس اللتين تمتلكان مفاتيح صناعة HBM ومواد أشباه الموصلات في سلسلة صناعات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى دووسان للطاقة المتخصصة في الطاقة النووية وتوربينات الغاز. من الجدير بالذكر أنه قلّل من استثماراته في الذكاء الاصطناعي إلى 20% مما كانت عليه قبل ستة أشهر، وتُفسر زيارته بأنه يعدّل استراتيجيته من الاستثمار الواسع إلى اختيار الأصول الأساسية بدقة.
الرئيس التنفيذي لشركة Applovin: "اللحظة الأكثر ظلمة" مع انهيار سعر السهم بنسبة 92% و"الخلاص الذاتي"
أعاد الرئيس التنفيذي لشركة AppLovin تقييم تاريخ الشركة: في عام 2022، انخفض سعر السهم بنسبة 92% وتقلصت القيمة السوقية إلى 3.8 مليار دولار، فقرر وقف الجولات الترويجية وأطلق عملية إعادة شراء بقيمة 6 مليارات دولار، كما قام بصمت بترقية التكنولوجيا من نماذج الانحدار إلى التعلم العميق. بعد ذلك، ارتفع سعر السهم من 9 دولارات إلى 750 دولاراً، ووصلت القيمة السوقية إلى 250 مليار دولار كحد أقصى. كما كشف أنه من المتوقع أن تحقق الشركة هذا العام حوالي 6 مليارات دولار نقداً، مع هامش ربح EBITDA بنسبة 84%.
أثار بروتوكول الأمان التابع لترمب أسهم مفهوم غرينلاند! أسهم الموارد ترتفع جماعياً، Greenland Energy (GLND.US) تقفز بنسبة 119٪ بعد الإغلاق
في تداولات ما بعد إغلاق السوق يوم الجمعة، ارتفعت أسهم ثلاث شركات تمتلك مشاريع تعدين وطاقة في غرينلاند بشكل كبير، وذلك بعد إعلان الرئيس الأمريكي ترامب التوصل إلى اتفاقية أمنية مع الدنمارك وهذه الأراضي القطبية الشمالية.
أسعار العملات المشفرة
المزيد
