تعرقل ضغوط البنية التحتية نمو خدمات الحوسبة السحابية، حيث يشهد الطلب على الحوسبة للذكاء الاصطناعي ارتفاعاً حاداً مع انتشار روبوتات الدردشة والمساعدات البرمجية والعملاء الآليين في عمليات الشركات. وقد برزت زيادة أعباء الاستدلال، وهي المهام اللازمة لتشغيل النماذج بعد تدريبها، كأحد أكبر التحديات في قطاع التكنولوجيا. نتيجة لهذه الضغوط، ولا سيما من عملاء كبار مثل ميتا، تسابق جوجل للحصول على سعة إضافية. ففي وقت سابق من هذا الشهر، وقعت جوجل اتفاقية بقيمة 920 مليون دولار شهرياً لاستئجار سعة حاسوبية من شركة سبيس إكس التابعة لإيلون ماسك. كما وقعت شركة أنثروبيك، مطورة شات بوت كلود، اتفاقية مماثلة مع سبيس إكس الشهر الماضي.
خلال إعلان الأرباح للربع الأول في أبريل/نيسان، قال سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لجوجل، إن إيرادات السحابة تجاوزت 20 مليار دولار للمرة الأولى. كما تضاعف تقريباً حجم العقود الموقعة وغير المنفذة في السحابة من الربع السابق، ليصل إلى أكثر من 460 مليار دولار. وأوضح سوندار أن قيود القدرة الحاسوبية حالت دون نمو أكبر لحصة جوجل في السوق السحابية قائلاً: "من الواضح أننا نواجه قيوداً في القدرة الحاسوبية على المدى القريب. على سبيل المثال، كان من الممكن أن تكون إيرادات السحابة أعلى لو تمكنا من تلبية الطلب."
تحول الاستراتيجية لتقليل الاعتماد على السحابة
تكشف هذه القيود إلى أي مدى اعتمدت ميتا على نماذج منافسة مثل Gemini، في الوقت الذي تنفق فيه الشركة بشكل كبير لتصبح رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتحسين نماذجها الخاصة. فقد سعى الرئيس التنفيذي لميتا، مارك زوكربيرغ، مؤخراً إلى استقطاب المواهب وضمان البنية التحتية اللازمة لتطوير ما يسميه "الذكاء الفائق الشخصي"، وهو نظام ذكاء اصطناعي متقدم يتجاوز القدرات البشرية في مجالات متعددة. وعلى عكس جوجل، لا تمتلك ميتا أعمالاً في السحابة، وهي تسابق لبناء أسطول من مراكز البيانات لتلبية احتياجاتها الخاصة من التدريب والاستدلال. كجزء من هذا الدفع، تعهدت ميتا باستثمار 600 مليار دولار في الولايات المتحدة بحلول عام 2028.
تم استخدام Gemini داخلياً في ميتا لأتمتة بعض عمليات السلامة، مثل كشف الاحتيال وإزالة المحتوى الضار، بالإضافة إلى روبوتات خدمة العملاء ومساعدات الإعلان. كما تم استخدامه في سير العمل الداخلي والبرمجة إلى جانب نماذج أخرى مثل كلود من أنثروبيك. اختارت ميتا في البداية Gemini لأنه تفوق على نماذجها مفتوحة المصدر لاما. مؤخراً، بدأت ميتا في التركيز على نموذجها الجديد Muse Spark، الذي يُنظر إليه على أنه أكثر تنافسية مع Gemini، مما يقلل من الاعتماد على البنية التحتية الخارجية لبعض التطبيقات.
كما تعاونت آبل مع جوجل لاستخدام نماذج Gemini لتشغيل مساعد سيري الصوتي من الجيل التالي، باستخدام نماذج مخصصة تختلف عن الإصدارات المتاحة للجمهور. في وقت سابق من هذا العام، حثت عدة شركات عملاقة موظفيها على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف في اتجاه يُعرف باسم "tokenmaxxing". حتى أن ميتا أعلنت أنها ستقيم أداء الموظفين بناءً على استخدامهم لأدوات الذكاء الاصطناعي. ومع القيود ودفعها الأوسع لخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي، عكست الشركة هذا النهج الآن. فقد شجعت الموظفين على استخدام وحدات الذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر، وهي الوحدات التي تقيس استخدام الذكاء الاصطناعي. لم تكن ميتا وحدها في تعديل استراتيجيتها لإدارة تكاليف التكنولوجيا المتصاعدة. ففي يونيو/حزيران، تخلت أمازون عن مبادرتها الداخلية التي حثت الموظفين على تبني أدوات الذكاء الاصطناعي بعد أن تبين أن الموظفين كانوا يستخدمونها لإنجاز مهام وصفها موقع فاينانشال تايمز بأنها "غير مجدية".
