تعتبر تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واحدة من أبرز التحديات التي تواجه شركات التكنولوجيا في الوقت الراهن. فقد أفادت تقارير بأن تكلفة تدريب بعض النماذج قد تتجاوز 100 مليون دولار، مما يثير تساؤلات حول كفاءة هذه الاستثمارات وقدرة الشركات على الاستمرار في هذا الاتجاه.
تفاوت كبير في التكاليف
مواضيع مشابهة: ريلمي GT 3: بطارية قوية بشحن 240W وكاميرا مميزة
في سياق مختلف، أكدت شركة DeepSeek أن تكاليف تدريب نموذجها لا تتجاوز 6 ملايين دولار، مما يكشف عن تفاوت كبير بين الشركات في هذا المجال. وفي مثال آخر، تمكنت جامعتا ستانفورد وواشنطن من تطوير نموذج رائد بتكلفة بلغت 6 دولارات فقط، وهذا يعكس حجم الابتكار والأفكار الجديدة المتاحة.
كلفة نماذج مشهورة
اقرأ كمان: توقف يوتيوب عن العمل على ملايين هواتف الأيفون… هل هاتفك من بينها؟
تستمر تكاليف تدريب النماذج في الارتفاع بشكل ملحوظ. ففي عام 2023، كانت تكلفة تدريب نموذج GPT-4 من OpenAI تصل إلى 79 مليون دولار، بينما بلغ نموذج PaLM 2 من Google حوالي 29 مليون دولار. أما أكثر النماذج تكلفة فهو معالج Gemini 1.0 Ultra من Google، حيث بلغت تكلفته 192 مليون دولار. وتجدر الإشارة إلى أن نسبة كبيرة من هذه التكاليف تتعلق برواتب فرق البحث والتطوير.
نظرة مستقبلية
مع استمرار ارتفاع التكاليف، بدأت الشركات الكبرى مثل OpenAI في تبني استراتيجيات تجارية جديدة لمحاولة موازنة الإنفاق. حيث تتقاضى رسومًا شهرية تصل إلى 200 دولار للاشتراك المهني في نموذج o1. ومع ذلك، تظل هذه الرسوم غير كافية لتغطية الخسائر الناجمة عن تكاليف الحوسبة المرتفعة.
في ظل التطور السريع لعالم الذكاء الاصطناعي، يتعين على الشركات إعادة النظر في كيفية إدارة استثماراتها وتكاليف التشغيل الخاصة بها، خاصة وأنها تتنافس في سوق متغير باستمرار.