#opg $OPG سأكون صريحًا. عندما سمعت عن OpenGradient لأول مرة، افترضت أنه مشروعٌ آخر يحاول وضع رمزٍ تشفيري بجانب الذكاء الاصطناعي ثم تسميته بنيةً تحتية. طوّرت الصناعة عادةً تحويل كل تحولٍ تقني إلى سباقٍ من أجل السرديات، وأصبح الذكاء الاصطناعي أكبر سرديةٍ من بين الجميع. بعد رؤية ما يكفي من المشاريع تعد بالعملاء اللامركزيين والاقتصادات المستقلة والذكاء الآلي المملوك للجميع، بدأت الشكوك تبدو أقل كأنها سخرية وأكثر كأنها دفاعٌ عن النفس.
لكن كلما تعمقت في OpenGradient، قلّ شعوري بأنه قصة ذكاء اصطناعي وزاد شعوري بأنه قصة ملكية.
تركّز أغلب المحادثات حول الذكاء الاصطناعي على القدرة. أي نموذج أكثر ذكاءً؟ أي شركة تملك حوسبةً أكثر؟ أي نظام يمكنه توليد نص أفضل أو صور أو كود؟ هذه الأسئلة مهمة، لكنّها غالبًا ما تُخفي سؤالًا أعمق تحتها. إذا تحوّل الذكاء إلى بنية تحتية بالطريقة التي أصبحت بها الكهرباء والاتصالات والحوسبة السحابية بنية تحتية، فمن الذي يملك تلك البنية؟
في الوقت الحالي، تبدو الإجابة واضحة. فعددٌ صغير من الشركات يقوم بتدريب النماذج، ويمتلك العتاد، ويخزن البيانات، ويتحكم في الواجهات التي يتفاعل من خلالها الناس مع الذكاء الاصطناعي. ومن منظور الأعمال، هذا التركز منطقي. تتطلب النماذج الكبيرة استثماراتٍ هائلة، ويخلق التوسع مزايا يصعب على المشاركين الأصغر مجاراتها. النماذج الأفضل تجذب المزيد من المستخدمين، والمستخدمون الأكثر يولدون بياناتٍ أكثر، والبيانات الأكثر تُحسّن النماذج أكثر. تُغذي هذه الحلقة نفسها.
@OpenGradient $OPG
لكن كلما تعمقت في OpenGradient، قلّ شعوري بأنه قصة ذكاء اصطناعي وزاد شعوري بأنه قصة ملكية.
تركّز أغلب المحادثات حول الذكاء الاصطناعي على القدرة. أي نموذج أكثر ذكاءً؟ أي شركة تملك حوسبةً أكثر؟ أي نظام يمكنه توليد نص أفضل أو صور أو كود؟ هذه الأسئلة مهمة، لكنّها غالبًا ما تُخفي سؤالًا أعمق تحتها. إذا تحوّل الذكاء إلى بنية تحتية بالطريقة التي أصبحت بها الكهرباء والاتصالات والحوسبة السحابية بنية تحتية، فمن الذي يملك تلك البنية؟
في الوقت الحالي، تبدو الإجابة واضحة. فعددٌ صغير من الشركات يقوم بتدريب النماذج، ويمتلك العتاد، ويخزن البيانات، ويتحكم في الواجهات التي يتفاعل من خلالها الناس مع الذكاء الاصطناعي. ومن منظور الأعمال، هذا التركز منطقي. تتطلب النماذج الكبيرة استثماراتٍ هائلة، ويخلق التوسع مزايا يصعب على المشاركين الأصغر مجاراتها. النماذج الأفضل تجذب المزيد من المستخدمين، والمستخدمون الأكثر يولدون بياناتٍ أكثر، والبيانات الأكثر تُحسّن النماذج أكثر. تُغذي هذه الحلقة نفسها.
@OpenGradient $OPG
