تتجه استثمارات شركات التكنولوجيا الكبرى في الذكاء الاصطناعي إلى مستويات غير مسبوقة، حيث تخطط شركات مثل Alphabet وAmazon وMeta مجتمعة لإنفاق أكثر من 630 مليار دولار، وفقًا لمكالمات الأرباح الأخيرة. وقد أثار هذا الإنفاق الضخم، الذي يركز في المقام الأول على توسيع نطاق حوسبة الذكاء الاصطناعي، مخاوف بين المستثمرين ويشير إلى تحول كبير في أولويات صناعة التكنولوجيا.
خلال مكالمات الأرباح هذا الأسبوع، كشفت شركات التكنولوجيا الكبرى عن زيادات كبيرة في توقعات الإنفاق الرأسمالي (capex). أعلنت Alphabet عن خطط لمضاعفة إنفاقها الرأسمالي في عام 2026 ليصل إلى ما يقرب من 185 مليار دولار، بينما تعتزم Amazon تخصيص 200 مليار دولار للإنفاق الرأسمالي، متجاوزة تقديرات وول ستريت. كما أفادت Meta بأن إنفاقها الرأسمالي للعام بأكمله سيرتفع إلى 135 مليار دولار. يؤكد هذا الارتفاع في الإنفاق، إلى جانب توقعات Microsoft المتزايدة، على التزام الصناعة بالذكاء الاصطناعي. صرح مصدر من Fortune: "لم نستثمر أبدًا بهذا القدر في أي شيء من قبل".
يمثل هذا الاستثمار المركز في الذكاء الاصطناعي خروجًا عن أنماط الإنفاق السابقة، حيث كانت الأموال موزعة على مبادرات استراتيجية مختلفة. يعكس التركيز على توسيع نطاق حوسبة الذكاء الاصطناعي الأهمية المتزايدة للتكنولوجيا عبر مختلف القطاعات.
في تطورات أخرى متعلقة بالذكاء الاصطناعي، طور باحثون من Stanford وNvidia وTogether AI تقنية جديدة تسمى Test-Time Training to Discover (TTT-Discover). يمكن لهذه التقنية تحسين نواة GPU حاسمة لتشغيلها بسرعة ضعف سرعة تلك التي كتبها خبراء بشريون، وفقًا لـ VentureBeat. تسمح TTT-Discover للنماذج بالاستمرار في التدريب أثناء عملية الاستدلال، وتحديث أوزانها لمشاكل محددة.
في غضون ذلك، اكتسبت شبكة اجتماعية لوكلاء الذكاء الاصطناعي تسمى Moltbook شعبية سريعة. بعد إطلاقها في 28 يناير من قبل Matt Schlicht، انتشرت Moltbook بسرعة، وجذبت أكثر من 1.7 مليون وكيل ذكاء اصطناعي نشروا أكثر من 250000 منشور وتركوا أكثر من 8.5 مليون تعليق، وفقًا لـ MIT Technology Review.
في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يتم أيضًا معالجة الحاجة إلى بيئات تنفيذ فعالة وآمنة. يتم تطوير مترجم Python بسيط وآمن مكتوب بلغة Rust لاستخدامه بواسطة الذكاء الاصطناعي، يسمى Monty. وفقًا لـ Hacker News، يهدف Monty إلى توفير طريقة سريعة وآمنة لتشغيل كود Python الذي تم إنشاؤه بواسطة LLMs، مع قياس أوقات بدء التشغيل بالميكروثانية.
تسلط هذه التطورات الضوء على التطورات السريعة والاستثمار المتزايد في الذكاء الاصطناعي، من تحسين الأجهزة إلى المنصات الاجتماعية وبيئات التنفيذ الآمنة. مع استمرار تطور الصناعة، من المتوقع أن ينمو تأثير هذه التقنيات على مختلف القطاعات.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment