تتزايد الاستحواذات في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تسعى الشركات الكبرى لتحقيق السيطرة على نماذج الوزن المفتوح. في هذا المقال، نستعرض أبرز الاستحواذات والتوجهات في هذا القطاع.
الشركات الرائدة في الذكاء الاصطناعي: أهداف الاستحواذ الأكثر جاذبية في وادي السيليكون
الجميع في انتظار تأكيد شركة Nvidia على الصفقة التقنية الأكثر إثارة للاهتمام هذا الأسبوع: استحواذ مزعوم بقيمة 13 مليار دولار على Hugging Face، وهي منصة لمشاركة نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الوزن المفتوح والمعايير.
Hugging Face: مركز تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي
تشتهر Hugging Face الآن كهدف لفريق من عملاء OpenAI الذين يتلاعبون بالمكافآت، وهي في قلب نظام المطورين الذين يقومون ببناء ونشر نماذج اللغة الكبيرة التي لا تملكها مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة. يمكن اعتبارها نوعًا من GitHub لعصر الذكاء الاصطناعي.
استثمارات ضخمة في نماذج الوزن المفتوح
تأتي شائعات هذه الصفقة بعد أن أبرمت Nvidia اتفاقًا بقيمة 6 مليارات دولار مع Poolside، وهو مطور نماذج ذات وزن مفتوح، مما سيؤدي إلى انتقال معظم موظفيه إلى عملاق صناعة الرقائق. وقبل أسبوعين، استحوذت Stripe على OpenRouter، المزود الرائد لنماذج الوزن المفتوح للشركات، بأكثر من 7 مليارات دولار.
هذا يعني تدفقًا كبيرًا من رأس المال إلى قطاع يعتمد على تقديم الخدمات مجانًا، مما يعكس أحدث الاتجاهات في قطاع الذكاء الاصطناعي.
توجهات Nvidia واستراتيجياتها المستقبلية
تسعى Nvidia لتقليل اعتمادها على صفقاتها مع كبار الشركات والمختبرات الرائدة. هذا أمر مهم خاصة عندما تقوم شركات مثل OpenAI وGoogle ببناء رقائقها الخاصة، مثل Jalapeño من OpenAI، التي تم الإعلان عن قدراتها هذا الأسبوع. إذا كانت شركات بناء النماذج تصنع رقائقها، فإن Nvidia ترغب في الحصول على جزء من سوق بناء النماذج.
تبني Nvidia بالفعل عائلتها من نماذج الوزن المفتوح Nemotron، لكن استخدامها لم يكن كبيرًا. من خلال السيطرة على أكبر مساحة تطوير نماذج مفتوحة في الولايات المتحدة، ستحصل الشركة على إمكانية الوصول إلى عدد كبير من المستخدمين الذين يمكن توجيههم نحو رقائقها ومعاييرها.
التحديات والفرص في سوق الذكاء الاصطناعي
تتزايد الأسئلة حول تكلفة استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الشركات لاستكشاف نماذج أرخص تم تطويرها من قبل شركات صينية مثل Moonshot وDeepSeek وAlibaba. حاليًا، لا تتجاوز نسبة اعتماد هذه النماذج 6% من الشركات، وفقًا لاستطلاع بيانات الإنفاق من Ramp، أو 2% فقط من المهندسين البرمجيين الذين استطلعتهم Jellyfish، التي تصنع أدوات للمطورين.
أخبر نيك ألباران، قائد منتج الذكاء الاصطناعي في Jellyfish، TechCrunch أن نماذج الوزن المفتوح تُستخدم بشكل أساسي من قبل الشركات التي تعتمد منتجاتها على عبء عمل استدلال متكرر، مثل تلك التي تقدم محادثات خدمة العملاء. نظرًا لأن هذه المهام تتطلب حجمًا كبيرًا من التكرار، يمكن ضبط نموذج الوزن المفتوح للإجابة على الأسئلة بتكلفة منخفضة.
الاستحواذات الاستراتيجية وتوجهات السوق
هذا هو بالتأكيد كيف قامت Stripe بتأطير استحواذها على OpenRouter. قال باتريك كوليسون، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Stripe، في بيان: “تعتبر الرموز العملة المركزية للشركات التي تبني باستخدام الذكاء الاصطناعي، ومن الواضح أن الإمكانات الاقتصادية الحقيقية ستعتمد على الاستخدام الجيد للموارد الحاسوبية النادرة”.
ومع ذلك، بالنسبة للمهام البرمجية والمهام الذكية، فإن الطلبات المتنوعة والمزيد من التفكير تعني أن النماذج الرائدة غالبًا ما تتفوق، جزئيًا لأن المختبرات الخاصة توفر وصولًا أسهل، وفي بعض الحالات دعمًا للرموز. يقول ألباران إنه مع تطور سير العمل في الذكاء الاصطناعي، سيكون من الأسهل الانتقال إلى النماذج المفتوحة. ومع ذلك، فإن السبب الرئيسي الذي يجعل الشركات تبحث عن هذه النماذج الآن هو السيطرة والقابلية للتكوين، وليس بسبب مخاوف الإنفاق.
نظرة مستقبلية على الذكاء الاصطناعي
“لا توجد العديد من الشركات التي يكون هذا هو الحال فيها حتى الآن… [لكن] إذا استمرت الأسعار في الارتفاع من المختبرات الرائدة، سيضطر المزيد من الشركات على الأقل إلى التفكير في ذلك،” قال ألباران لـ TechCrunch. “عندما تصبح سير العمل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أكثر نضجًا، سيكون من المنطقي الاستثمار في نماذج استضافة ذاتية.”
لين كيو، الرئيسة التنفيذية لشركة Fireworks، وهي موفر رائد لنماذج الوزن المفتوح ومضيف للمستخدمين من الشركات، تُناقش غالبًا كهدف استحواذ محتمل لشركة تقنية عملاقة. تقول إن شركتها تعالج 40 تريليون رمز يوميًا، أكثر من أي من واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ Gemini أو OpenAI.
رهان Fireworks هو على تنوع النماذج: مع انتشار وتحسين نماذج اللغة الكبيرة، سيكون من الأسهل على الشركات تدريبها خصيصًا لاحتياجاتها. “يجب على كل شركة تطبيق التفكير في توظيف باحث داخلي،” أخبرت TechCrunch الأسبوع الماضي. “يمكنهم استخدام منتجهم وبيانات المنتج لبناء نموذج خاص بهم. المستقبل هو في الواقع الذكاء المتخصص. حرفيًا، يجب أن تمتلك كل شركة نموذجها الخاص لكل حالة استخدام، وسيحدث ذلك تلقائيًا.”
من السهل نسيان مدى مبكّرنا في تطوير الذكاء الاصطناعي كأداة وكنشاط تجاري. ومع ذلك، فإن هيمنة OpenAI وAnthropic ليست حتمية. بينما تسعى عمالقة التكنولوجيا للتأمين على رهاناتهم على أكبر المختبرات، فإن جاذبية التكنولوجيا المفتوحة تثبت أنها صعبة المقاومة.
بينما تستمر الشركات في استكشاف نماذج الوزن المفتوح، يبقى السؤال: هل ستنجح هذه الاستحواذات في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
