قال نائب رئيس AT&T، مارك أوستن، إن شركة الاتصالات تخطط للحفاظ على إنفاق الموظفين على نماذج أنثروبيك وOpenAI بالمستويات الحالية خلال السنوات القليلة المقبلة، وذلك من خلال استخدام نماذج كبيرة أكثر انفتاحًا المصدر مثل نماذج نيموترون التابعة لشركة Nvidia. ووفقًا لما ذكرته صحيفة سينَا المالية، يشرف أوستن على أدوات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها 100 ألف موظف لدى الشركة في كتابة الأكواد والتحليل المالي، وأدوات الموارد البشرية وخدمة العملاء.

قال أوستن إن AT&T وسّعت استخدام نماذج المصدر المفتوح خلال العام الماضي، وأن 40% من طلبات الذكاء الاصطناعي لدى الموظفين تتم الآن معالجتها بواسطة نماذج المصدر المفتوح. وتخطط الشركة لرفع هذه النسبة إلى 60% إلى 70% خلال السنوات القليلة المقبلة.

وقال إن النماذج مفتوحة المصدر أدت “بمستوى مماثل، أو حتى أفضل من” النماذج الأقدم من Anthropic وOpenAI. كما تستخدم AT&T أدوات توجيه النماذج لخفض التكاليف، وبعد الاتصال بمزوّد التوجيه Lite LLM، انخفضت تكلفة بعض مهام الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل كتابة الأكواد بما يصل إلى 56%، بينما تراجعت جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي بنسبة 2% فقط.

وقال أوستن إن AT&T أطلقت نظامها الداخلي الأساسي للذكاء الاصطناعي، Ask AT&T، في عام 2023، واعتمد في البداية بالكامل على نماذج OpenAI التي تم شراؤها عبر خدمات Microsoft السحابية. وأضاف أن الشركة أضافت لاحقًا المزيد من النماذج إلى النظام. ويستخدمه الموظفون في مهام تشمل تطوير البرمجيات، والتحقق من سياسات الموارد البشرية، وملاحظات الاجتماعات، وملخصات مكالمات العملاء، والمواد المرجعية أثناء محادثات خدمة العملاء.

وقال أوستن إن مطوري البرمجيات الذين يستخدمون Ask AT&T يمكنهم اختيار نماذج أو وكلاء ذكاء اصطناعي محددين، بما في ذلك GitHub Copilot وDevin وClaude Code وCodex، وذلك ضمن حدود الإنفاق. كما قال إن Ask AT&T يعالج حاليًا 45 مليار رمز مميز يوميًا. ولم يفصح أوستن عن التكلفة التشغيلية الفعلية للنظام، لكنه قال إنه لو تم التعامل مع كل هذا الحجم بواسطة نماذج مغلقة، فستكلف ما لا يقل عن مئات الملايين من الدولارات سنويًا.

وأضاف أن AT&T تستخدم أيضًا Llama من Meta وGemma من Google، إلى جانب نماذج أخرى مفتوحة المصدر أو مفتوحة الأوزان. بعض مهام الاستدلال تُشغَّل في مراكز بيانات الشركة الخاصة على شرائح خوادم Nvidia وAMD، وهو ما يكون غالبًا أرخص من استئجار قوة الحوسبة السحابية. وقال أوستن إن النماذج مفتوحة المصدر تتأخر عادةً عن النماذج المغلقة الرائدة بنحو 6 إلى 10 أشهر، لكن الفجوة تتقلص.