يوضح تقرير حديث صادر عن وكالة Bloomberg Intelligence أنه بحلول بداية العقد المقبل ، ستزيد شركات التكنولوجيا الكبرى إنفاقها السنوي على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى 500 مليار دولار ، جزئياً من خلال طرق جديدة مثل هذا.
ديب سيك
و
OPII
.
وقال التقرير الصادر اليوم إن المجموعات العملاقة بما في ذلك Microsoft و Amazon و Mega ستنفق حوالي 371 مليار دولار في عام 2025 على مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي ، بزيادة بنسبة 44 ٪ عن العام السابق. من المتوقع أن يرتفع المبلغ إلى 525 مليار دولار بحلول عام 2032 ، وهو معدل نمو يتجاوز التوقعات السابقة لشركات ديون ديون.
حتى وقت قريب ، انتقل الجزء الأكبر من استثمار الذكاء الاصطناعي نحو مراكز البيانات والرقائق التي تدرب وتطور نماذج ضخمة جديدة. الآن ، من المتوقع أن تحول الشركات المزيد من الإنفاق إلى التفكير ، والذي يتضمن عملية تشغيل هذه الأنظمة بعد التدريب.
يوضح التقرير أن هذا التحول الاستثماري قد تسارع بعد أن أطلقت نماذج الإخلاء الجديدة من شركات مثل OBEN AI و DIB CICK في الصين نماذج إخلاء جديدة. تستغرق هذه الأنظمة وقتًا أطول لحساب الاستجابة لاستفسارات المستخدم ، ومحاكاة كيفية تفكير البشر في حل المشكلات.
يدعي ظهور Deep SECK تطوير نماذج تنافسية بتكلفة معينة ، أقل بكثير من نظرائها الأميركيين البارزين ، مما يثير تساؤلات حول جدوى الاستثمار الهائل في تطوير الذكاء الاصطناعي في صناعة التكنولوجيا الأمريكية. بدأت بعض شركات AI الرائدة في تبني أنظمة أكثر كفاءة يمكن أن تعمل على رقائق أقل.
ومع ذلك ، توفر نماذج الاستدلال أيضًا فرصًا جديدة لتحقيق أرباح من البرنامج والقدرة على تحويل المزيد من التكاليف من مرحلة التطوير إلى بدء تشغيل ما بعد الطراز. هذا يمكن أن يؤدي إلى زيادة الاستثمار في هذا النهج وتعزيز الإنفاق على الذكاء الاصطناعي بشكل عام.
“قد ينمو الإنفاق الرأسمالي في تدريب الذكاء الاصطناعي مما توقعنا سابقًا” ، كما كتب محلل بلومبرج للذكاء ماندب سينغ.
من المتوقع أن يفسر الإنفاق التدريبي أكثر من 40 ٪ من ميزانيات الذكاء الاصطناعي للشركات العملاقة هذا العام ، ولكن بحلول عام 2032 ، ستنخفض هذه النسبة إلى 14 ٪ ، وقد تمثل الاستثمارات المتعلقة بالاستدلال نصف إجمالي الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في ذلك العام.
بفضل رقائقها المطورة داخليًا والتي تتضمن التدريب والتفكير ، يبدو أن Google مكان أفضل لإجراء هذا الانتقال بسرعة. أما بالنسبة للشركات الأخرى ، مثل Microsoft و Meta ، فإنها تعتمد بشكل كبير على رقائق Invidia وقد لا تتمتع بنفس المرونة.
