تسيطر Claude على 26% من البحث والتطوير، وتثير Anthropic التي طرحت "نظرية إبطاء الذكاء الاصطناعي" جدلاً حول "الذكاء الاصطناعي يطور الذكاء الاصطناعي"! نموذج تدريب RSI يحفز توسعاً كبيراً في الطلب على القوة الحسابية

أُفيد بواسطة تطبيق "智通财经" (Zhihui Caijing) أن الشركة الرائدة عالمياً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي Anthropic استعرضت في نتائج قياسها الصادرة في 17 سبتمبر أنه حتى أغسطس، أصبح Claude "يقود" 26% من أعمال البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي، فيما تتجاوز نسبة الأعمال في مستوى "التعاون" أو ما فوق 90%. ومع تركيز Anthropic وOpenAI بالكامل على RSI (التحسين الذاتي التكراري) – وهو أحدث نموذج تدريبي للذكاء الاصطناعي – تترسخ ترقية قدرات معامل الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتوسيع رأس المال في آن واحد، وينتقل تركيز المستثمرين في صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية من النماذج الكبيرة ومنتجات العملاء الافتراضيين فقط ليشمل منصات البحث والتطوير والبنية التحتية طويلة الأجل لطاقة الحوسبة في الذكاء الاصطناعي وقدراتها.

وبحسب سلسلة من التقارير الإعلامية الأخيرة المنقولة عن مصادر مطلعة، تناولت مناقشات التمويل الجديدة بين المستثمرين وشركة OpenAI الرائدة الأخرى في تطبيقات الذكاء الاصطناعي تقييمات تصل إلى 1.2 تريليون دولار، بينما تسعى الشركة لمستوى تقييم بحوالي 1.5 تريليون دولار؛ وقد بلغت قيمة Anthropic بعد التمويل في مايو 965 مليار دولار، أما الخطة الحالية للطرح الأولي للاكتتاب العام فتهدف إلى تقييم بقيمة حوالي 2 تريليون دولار، مع تمويل أقصى يصل إلى 100 مليار دولار في عملية الإدراج، ما يجعل إصدار الشركة مماثلاً أو حتى يفوق بشكل كبير SpaceX، ليحقق رقماً تاريخياً جديداً – مع العلم بأن هذا التقييم المخطط هو تقدير ما قبل الإدراج وليس القيمة السوقية الفعلية بعد الطرح.

أطلقت OpenAI مؤخراً نموذج Astra الكبير الذي يواصل توسيع المهام التخصصية التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحملها بشكل نشِط، فيما أعلن Jensen Huang، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، عبر وسائل التواصل الاجتماعي أن إطلاق GPT-6 Astra "يعني وصول الذكاء الاصطناعي العام AGI". ومع توقعات الإيرادات القوية والتوجيهات المستقبلية من Nvidia، ولا سيما في ضوء دخول البحث والتطوير لنماذج الذكاء الاصطناعي مرحلة "التحسين الذاتي التكراري (RSI)" التي تُحدث تحولاً في منحنى الطلب على طاقة الحوسبة – يتوقع أن يعمل Astra على توسيع الطلب التجاري لحوسبة الذكاء الاصطناعي، فيما قد يؤدي مسار البحث والتطوير RSI حيث يصبح الذكاء الاصطناعي يطور الذكاء الاصطناعي إلى زيادة التجارب المتقدمة والتقييمات والتدريب المستمر، ما يمدد بدوره دورة الاستثمار في الطاقة الحوسبية. لهذا السبب شهدت أسهم الشركات المرتبطة بطاقة حوسبة الذكاء الاصطناعي في وول ستريت ارتفاعاً جماعياً يوم الخميس، حيث قفز مؤشر فيلادلفيا لأشباه الموصلات بأكثر من 3%.

من الجدير بالذكر أن شركة Anthropic أعلنت أن Claude ساهم بنسبة 26% من استثماراتها في البحث والتطوير، وفي وقت قريب من سعي الشركة لتحقيق أكبر طرح عام أولي في المجتمع البشري، أطلق رئيسها التنفيذي في نهاية الأسبوع الماضي جدلاً قوياً حول "إبطاء الذكاء الاصطناعي". وبدأت السوق هذا الأسبوع في تسعير وإدخال المخاطر الناتجة عن نقاشات إبطاء الذكاء الاصطناعي – حيث دعت Anthropic وOpenAI وغيرهما من رواد الذكاء الاصطناعي عالمياً بالإجماع خلال نهاية الأسبوع إلى إبطاء تطوير النماذج الكبيرة في الذكاء الاصطناعي المتقدم.

إن نقاش "إبطاء الذكاء الاصطناعي" يؤثر على تقدير السوق لإيقاع البحث والتطوير المتقدم، ومسارات الإنفاق الرأسمالي والتعويض عن المخاطر، ولا يعني توقف نمو الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية. في 12 سبتمبر، دعا دي آموادي إلى إبطاء وتيرة تحسين قدرات النماذج، ولاحقاً أيد ألتمان الحاجة للسيطرة على وتيرة التطوير المتقدم، لكن القطاع لم يتفق بالكامل بشأن آلية التنسيق والتقييم الخارجي وترتيبات التنظيم.

Claude يتصدر منفرداً 26% من أعمال البحث والتطوير! كشف Anthropic عن مساهمة الذكاء الاصطناعي في البحث وضخ الاستثمارات في الأمان

جاء في تقرير كشفي صدر عن Anthropic PBC يوم الخميس أن أكثر من ربع أعمالها البحثية في الذكاء الاصطناعي يقودها روبوت الدردشة الرئيسي الخاص بها Claude أو خط منتجات العملاء الذكيين، ما يوفر أوضح إشارة حتى الآن على أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قادرة فعلاً على تسريع تطوير النماذج المستقبلية بشكل ملحوظ.

تفيد أحدث التقارير الرسمية الصادرة الخميس أن Anthropic وجدت أن Claude "قاد" 26% من أعمال البحث والتطوير في الشركة، فيما كانت النسبة تكاد تقترب من الصفر بداية العام. وأوضحت الشركة أن Claude يشارك أيضاً في نحو 90% من العمليات أو المهام المعقدة التي ينفذها موظفوها.

تأتي هذه البيانات ضمن تقرير أوسع يهدف إلى مساعدة الجمهور في تتبع تقدم تطوير الذكاء الاصطناعي، استجابة لتزايد المخاوف من أن الذكاء الاصطناعي قد يتحسن ذاتياً بسرعة ويتجاوز قدرة البشر على السيطرة عليه.

أعادت الشركة أيضاً التأكيد على خطتها لاستقدام مقيمين خارجيين من عدة مؤسسات إلى داخل الشركة وتزويدهم بنفس الصلاحيات للوصول إلى العمليات والأنظمة والبيانات مثل موظفيها، لتحسين أمان تقنيات الذكاء الاصطناعي وأنظمة إدارة المخاطر المتعلقة بتطبيقاته.

وكتبت الشركة: "قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي تتزايد بشكل أسي، وبدأت بالفعل أتمتة المزيد من عمليات بنائها بالكامل. وفي ظل النظر على مستوى العالم في إبطاء وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم، يحتاج الجمهور لمزيد من المعلومات".

Anthropic إحدى عدة شركات ذكاء اصطناعي تركز على "التحسين الذاتي التكراري" (RSI). هذا المفهوم يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تستطيع تحسين قدراتها مع القليل أو بدون أي تدخل بشري. بعض الشركات تعتبر ذلك مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي، لكن حال تحقق قدرات هذه الأنظمة الفائقة فقد تثير تهديدات أمنية مقلقة.

ذكرت Anthropic في مدونتها أنها تسعى لبناء إطار عمل لتتبع العملاء الذكيين ومراقبة حجم العمل المنجز عبر منصتها. وذكرت الشركة أنه حتى أغسطس، كان هناك أكثر من 30,000 عميل ذكي ينفذون أعمال البحث والهندسة داخل الشركة في أي لحظة.

كشفت Anthropic أيضاً عن تفاصيل توزيع مواردها بين تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي وضمان أمانه. فبحسب قياساتها، وحسب نوع البحث الجاري، يخصص بين 6% و12% من موارد الحوسبة للمراقبة الأمنية.

في منشور مدونة في أوائل سبتمبر، شاركت OpenAI، المنافس الأقوى في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، آخر تقدمها في أتمتة البحث، مشيرة إلى أنه بعد اكتشاف استخدامها نموذجاً يغزو أنظمة خارجية لشركة Hugging Face الناشئة، أوقفت تدريب بعض النماذج.

في الأسبوع الماضي، استقال الموظف في Anthropic يعقوب كوكسون بشكل بارز، مما زاد من قلق الناس بشأن مخاطر الذكاء الاصطناعي على بقاء المجتمع البشري. وفي منشور استقالته على وسائل التواصل الاجتماعي اتهم شركات مطوري الذكاء الاصطناعي "بالمقامرة بحياتنا".

في الأيام القليلة الماضية، دعا العديد من رؤساء شركات الذكاء الاصطناعي، بمن فيهم الرئيس التنفيذي لـ Anthropic داريو آمودي والرئيس التنفيذي لـ OpenAI سام ألتمان، إلى إبطاء سرعة تطوير هذه التكنولوجيا لمواجهة مخاطرها المتزايدة عدم القدرة على التنبؤ – وإن اختلفوا في كيفية المعالجة تحديداً.

يوم السبت، دعا آمودي في مقال طويل من 3800 كلمة إلى تنظيم حكومي، وحث القطاع التقني على دعم مبادرات إبطاء الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع. وقد قوبلت هذه الدعوة بمعارضة شديدة من الرئيس الأمريكي دونالد ترامب، الذي وصف المخاوف بشأن المخاطر التقنية بأنها "خدعة تكنولوجية" ورفض فكرة وضع قواعد جديدة.

كما استجاب قادة تقنيون آخرون. أيد ألتمان والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia جنسن هوانج أن شركات الذكاء الاصطناعي قادرة على التحكم بوتيرة التطور بأمان ذاتياً؛ فيما يؤمن مارك زوكربيرج الرئيس التنفيذي لـ Meta Platforms بضرورة اعتماد مختبرات الذكاء الاصطناعي على مقيمين مستقلين ومستشارين أمنيين لضمان سلامة النماذج.

من "مساعدة البحث بالذكاء الاصطناعي" إلى التحسين التكراري، هل يفتح طلب طاقة الحوسبة الذكية بُعداً جديداً؟

تكمن أهمية الاستثمار في Astra وRSI (التحسين الذاتي التكراري) في أن النماذج الكبيرة عالية الأداء للذكاء الاصطناعي وكذلك عمليات البحث والتطوير ذاتها أصبحت من المشاهد الجديدة التي تستهلك طاقة الحوسبة باستمرار. وأفصحت OpenAI في 6 سبتمبر أنها حققت هدف "متدرب البحث الآلي" القادر على إنجاز بعض المهام التي يتطلب إتمامها عدة أيام من قبل باحثين خبراء، وتحت إشراف بشري؛ فحتى منتصف أغسطس، كان كل يوم عمل بشري يقابله حوالي 3.1 يوم عمل من العملاء الذكيين. ويُقاس ذلك بمدة التشغيل وليس بزيادة جودة الإنتاج العلمي بمعدل 3.1 مرة. بناءً على ذلك يتوقع أن تزداد الحاجة إلى توليد الكودات والتجارب وتدريب المرشحين نتيجة أتمتة البحث. ومع هذا، لم تصبح RSI بعد paradigma رائدة راسخة، فما زالت اتجاهات البحث وتوزيع الموارد يحددها الإنسان.

يُتوقع أن يصبح نموذج GPT-6 Astra الذي أصدرته OpenAI ومسار تقنية RSI الذي يركز عليه رواد الذكاء الاصطناعي دافعين أساسيين لتوسيع طلب طاقة الحوسبة بشكل أُسي، فالنماذج الأكبر أداءً وتوسع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وطرق التدريب الجديدة التي تتطلب موارد حوسبية قوية، كلها تدفع باتجاه نمو دائم لمتطلبات البنية التحتية. وقد أفصحت OpenAI مؤخراً أن Astra عزز قدرات البرمجة والتصفح وتشغيل الحواسيب وتنفيذ المهام المعقدة، ما رفع من نطاق الأعمال التي يمكن للنموذج المشاركة فيها. وأشار مسؤولو المنتج إلى أن الطلب المتزايد على Astra شكل ضغطاً على البنية التحتية؛ وابتداءً من 10 سبتمبر، علقت الشركة الاشتراكات الجديدة أو الترقية لباقة Pro 20X الشهرية البالغة 200 دولار، فيما يستمر المشتركون الحاليون بتجديد الاشتراك المعتاد.

جوهر التحسين الذاتي التكراري (Recursive Self-Improvement، RSI) هو تمكين الذكاء الاصطناعي من المشاركة في تطوير ذكاء اصطناعي أقوى يتولى بدوره تعزيز قدرات البحث والتطوير، في دورة دائرية متكررة. هذا ليس مجرد خوارزمية جديدة لتحل محل التعلم المسبق أو التعلم المعزز؛ بل يشمل النموذج جميع خطوات البحث من التصميم إلى كتابة الأكواد، وتنفيذ التجارب، وتقييم النتائج وتكرار النماذج. حتى الآن، يتركز تقدم Anthropic وOpenAI المعلن للجمهور في أتمتة البحث تحت إشراف بشري، وليس في تحقيق تحسين تكراري كامل ومستقل دون تدخل الإنسان.

وحتى أغسطس، كان Claude "يقود" 26% من أعمال البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي، فيما تتجاوز نسبة المهام ذات مستوى "التعاون" أو أعلى 90%، ويبلغ عدد العملاء الذكيين العاملين على منصاتها الداخلية الأكثر استخداماً حوالي 30,000 في الوقت ذاته. هذه البيانات تدل–صناعياً–على أن الذكاء الاصطناعي لم يعد أداة داعمة يطلبها الباحثون بين وقت وآخر بل أمسى مورداً تنفيذياً يشارك باستمرار في العمليات؛ حتى أن أنشطة البحث والتطوير نفسها بدأت تصبح مصدراً دائماً للحاجة لطاقة الحوسبة.

وتركز كل من Anthropic وOpenAI على RSI في الأساس لتعزيز كفاءة دورة البحث بأكملها، وهذه العملية الذاتية تتطلب تجارب متوازية إضافة إلى تشغيل دائم للعملاء الذكيين للبحث. عملياً، يمكن للعملاء الذكيين اقتراح وتصفية الحلول، وتعديل الشيفرات البرمجية، وإنشاء إعدادات التجارب، وتنفيذ الاختبارات وتحليل النتائج، مما يمنح الباحثين فرصة لتجربة المزيد من المسارات في آن؛ في حين أن تفكير وعملاء الذكاء الاصطناعي يحتاجون لطاقة حوسبة للعمليات الاستنتاجية، بينما تتطلب التحقق من الحلول موارد إضافية للتدريب والتقييم وتحليل البيانات.

وأفادت OpenAI أنه حتى منتصف أغسطس، كان يقابل كل يوم عمل بشري في قطاع البحث نحو 3.1 يوم عمل اعتيادي للعميل الذكي؛ ويحقق الباحثون من شريحة الوسط حسب حجم الاستخدام يومياً تكلفة استنتاج تقارب 600 دولار حسب سعر الـ API – هذه القيم تحسب حسب وقت التشغيل وتكلفة الخدمة، وليست مقياساً لمضاعفة الإنتاجية أو التكلفة الفعلية للشركة. كما أوضحت أنه مع تراجع عنق الزجاجة في الجوانب الأخرى من البحث والتطوير، قد تصبح موارد الحوسبة هي القيد الأهم. وتعد أبحاث الأمان حملاً مستقلاً–ففي عينة Anthropic من 13-20 يوليو، خُصص نحو 6% من طاقة الحوسبة لجميع أبحاث الذكاء الاصطناعي، ونحو 12% من طاقة البحث المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحديداً، إلى مسارات عمل تتعلق بأمان الذكاء الاصطناعي.

كل هذه التقدمات الحديثة حول RSI وصعود نموذج Astra وبدء النقاش حول AGI تعني عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي بتحمل المزيد من مهام البحث والتطوير، لم تعد الصناعة تقتصر على "استثمار طاقة الحوسبة في تدريب النماذج"، بل تمتد إلى "تشغيل العملاء الذكيين بالحوسبة لتنظيم المزيد من التجارب"، ما يزيد من الطلب على موارد التشغيل ويرفع من معايير كفاءة الاستخدام والاعتمادية.

الأثر الاستثماري الأهم في RSI وAstra ليس مجرد "زيادة معلمات النماذج"، بل في توسيع نطاق الأعمال التي يستطيع الذكاء الاصطناعي إنجازها وتعميق عمليات التنفيذ: التنفيذ الاستنتاجي في التطبيقات للمستخدمين والتنفيذ الاستنتاجي في الأبحاث معًا يوسّعان مساحة الطلب طويل الأمد على موارد البنية التحتية لطاقة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. ويوفر RSI وAstra إشارات طلب مباشرة من جانب التطبيقات التجارية، ما يجعل النمو في مساري "أتمتة البحث + استنتاج المستخدم" يبرز في المنظور نفسه.

تظهر توقعات مؤسسة الأبحاث السوقية الشهيرة TrendForce أنه بحلول 2027، ستنمو شحنات أجهزة NVL72 بنسبة تتجاوز 50% سنويًا، مع توقع أن تتجاوز القيمة الإجمالية لأنظمة الرفوف NVL المرتبطة بوحدات Nvidia AI GPU (بما يشمل GB200/GB300 والجيل التالي القائم على بنية Vera Rubin) مبلغ 710 مليار دولار بزيادة سنوية تبلغ 214%، ويشمل ذلك تأثيرات ترقية المنتجات وارتفاع الأسعار. ومع زيادة الطلب على طاقة الحوسبة بفضل النماذج الكبيرة المتقدمة بقيادة Astra، تتوقع مورجان ستانلي أن يرتفع الإنفاق الرأسمالي لمراكز البيانات الشاملة لدى أكبر أربع شركات سحابة وتطبيقات ذكاء اصطناعي من 917 مليار دولار في 2026 إلى 1.47 تريليون في 2027 و1.64 تريليون في 2028، مع زيادة القدرة الاستيعابية المتزامنة من 35 جيجاوات في 2025 إلى 145 جيجاوات بحلول 2028.

من منظور معمارية نظم الاستنتاج، غالباً ما تتضمن المهام الأكثر تعقيداً سياقات أطول، وتكرار استدعاءات النموذج، وتنفيذ الأدوات والتحقق من النتائج: تحتاج عملية التهيئة المسبقة (Prefill) إلى معالجة المدخلات، بينما يتطلب فك التشفير (Decode) توليد المخرجات باستمرار، في حين تستهلك ذاكرة التخزين المؤقت للكيانات الرئيسية (KV Cache) المزيد من الذاكرة مع اتساع السياق وتزايد عدد العمليات المتزامنة، لذا يجب تحسين الطاقة الحسابية وعرض النطاق الترددي للذاكرة والسعة بشكل متزامن. والاستنتاج الصناعي الأبعد أن وحدات GPU، TPU تتولى حسابات النماذج، بينما تتولى وحدة المعالجة المركزية CPU تنفيذ الأدوات وتنظيم المهام، وتدعم بنية HBM وDRAM الخاصة بالخوادم، وكذلك البنية التحتية للتخزين والشبكات عالية الأداء ومبدلات الألياف البصرية في مراكز البيانات نقل البيانات بكفاءة وإدارة الأوضاع. وفي النهاية، يجب أن تقدم آلاف العناقيد من خوادم الذكاء الاصطناعي الضخمة خدمات قابلة للتشغيل الدائم والمستدام.