وهذا بالضبط سبب استمرار تفاؤلي ببنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
انظر إلى أسعار استئجار وحدات معالجة الرسومات مقارنةً بتسعير رموز الذكاء الاصطناعي منذ يوليو. انهارت تكلفة الرموز. أما استئجار وحدات H100؟ فما زالت مرتفعة عند نحو 2.70 دولار في الساعة.
إنها مفارقة جيفونز الكلاسيكية: عندما يصبح شيء ما أرخص، يزداد استخدام الناس له كثيرًا. فالمهام التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وكانت مكلفة للغاية عند تنفيذها على نطاق واسع، أصبحت فجأة مجدية. وإذا انخفضت تكلفة تشغيل وكيل ذكاء اصطناعي، ستنشر الشركات الآلاف بدلًا من المئات. مساعدات البرمجة، والبحث، ودعم العملاء — كل حالات الاستخدام التي تعتمد بكثافة على الاستدلال ستتوسع.
المزيد من الاستخدام = مزيد من الطلب على وحدات معالجة الرسومات، والذاكرة، والشبكات، ومراكز البيانات، والطاقة.
حتى مع انهيار أسعار الرموز، صمدت أسعار استئجار وحدات H100. وهذا يخبرك بأن الطلب على القدرة الحاسوبية لا يزال قويًا رغم مكاسب الكفاءة. صحيح أن ديناميكيات العرض والأجيال الأحدث من وحدات معالجة الرسومات مهمة. لكن صمود أسعار القدرة الحاسوبية في الوقت الذي تنخفض فيه أسعار الرموز؟ هذه إشارة.
أعتقد أن السوق يقلل من تقدير حجم الاستخدام الإضافي للذكاء الاصطناعي الذي ستتيحه الأسعار المنخفضة خلال السنوات القليلة المقبلة. ما زلنا في البداية. بالكاد بدأت معظم الشركات دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية.
لهذا أفضّل مورّدي البنية التحتية على محاولة تخمين مزوّد النماذج الذي سيفوز. سواء أكان OpenAI أم Anthropic أم Google أم المصادر المفتوحة — لا بد أن يوفّر أحدهم القدرة الحاسوبية. وما دام استخدام الذكاء الاصطناعي ينمو بوتيرة أسرع من خفض الكفاءة للاحتياجات الحاسوبية، فسيستمر التوسع في بناء البنية التحتية.
نظرتي إيجابية تجاه القدرة الحاسوبية والذاكرة والشبكات والطاقة.
انظر إلى أسعار استئجار وحدات معالجة الرسومات مقارنةً بتسعير رموز الذكاء الاصطناعي منذ يوليو. انهارت تكلفة الرموز. أما استئجار وحدات H100؟ فما زالت مرتفعة عند نحو 2.70 دولار في الساعة.
إنها مفارقة جيفونز الكلاسيكية: عندما يصبح شيء ما أرخص، يزداد استخدام الناس له كثيرًا. فالمهام التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وكانت مكلفة للغاية عند تنفيذها على نطاق واسع، أصبحت فجأة مجدية. وإذا انخفضت تكلفة تشغيل وكيل ذكاء اصطناعي، ستنشر الشركات الآلاف بدلًا من المئات. مساعدات البرمجة، والبحث، ودعم العملاء — كل حالات الاستخدام التي تعتمد بكثافة على الاستدلال ستتوسع.
المزيد من الاستخدام = مزيد من الطلب على وحدات معالجة الرسومات، والذاكرة، والشبكات، ومراكز البيانات، والطاقة.
حتى مع انهيار أسعار الرموز، صمدت أسعار استئجار وحدات H100. وهذا يخبرك بأن الطلب على القدرة الحاسوبية لا يزال قويًا رغم مكاسب الكفاءة. صحيح أن ديناميكيات العرض والأجيال الأحدث من وحدات معالجة الرسومات مهمة. لكن صمود أسعار القدرة الحاسوبية في الوقت الذي تنخفض فيه أسعار الرموز؟ هذه إشارة.
أعتقد أن السوق يقلل من تقدير حجم الاستخدام الإضافي للذكاء الاصطناعي الذي ستتيحه الأسعار المنخفضة خلال السنوات القليلة المقبلة. ما زلنا في البداية. بالكاد بدأت معظم الشركات دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية.
لهذا أفضّل مورّدي البنية التحتية على محاولة تخمين مزوّد النماذج الذي سيفوز. سواء أكان OpenAI أم Anthropic أم Google أم المصادر المفتوحة — لا بد أن يوفّر أحدهم القدرة الحاسوبية. وما دام استخدام الذكاء الاصطناعي ينمو بوتيرة أسرع من خفض الكفاءة للاحتياجات الحاسوبية، فسيستمر التوسع في بناء البنية التحتية.
نظرتي إيجابية تجاه القدرة الحاسوبية والذاكرة والشبكات والطاقة.