كشف تقرير حديث أن نموذج الذكاء الاصطناعي الأحدث من Anthropic، المسمى Claude 3.7 Sonnet، لم يكن مكلفًا بشكل كبير كما قد يتوقع البعض، إذ بلغت تكلفة تدريبه “عشرات الملايين من الدولارات” فقط، مع استهلاك أقل من 10^26 FLOPs من القدرة الحاسوبية.
Clarification from Anthropic – توضيح من الشركة
جاء هذا التوضيح من إيثان موليك، أستاذ في جامعة وارتن، الذي أشار في منشور على منصة X يوم الإثنين إلى أنه تلقى بيانًا من فريق العلاقات العامة لدى Anthropic. كتب موليك:
تواصلت معي شركة Anthropic وأوضحت أن Sonnet 3.7 لا يُعتبر نموذجًا بحجم 10^26 FLOP، وأن تكلفته لم تتجاوز عشرات الملايين من الدولارات، لكن النماذج المستقبلية ستكون أكبر بكثير.
ورغم ذلك، لم ترد Anthropic رسميًا على استفسارات TechCrunch حول هذا الأمر حتى لحظة نشر التقرير.
هل أصبحت تكلفة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي أقل؟
إذا كانت هذه التقديرات دقيقة، فإنها تسلط الضوء على انخفاض تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مقارنةً بالماضي. على سبيل المثال، سبق أن أوضح دَاريو أمودي، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، في مقال حديث أن تدريب نموذج Claude 3.5، الإصدار السابق من Sonnet، كلف أيضًا عشرات الملايين من الدولارات.
بالمقارنة مع نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة في عام 2023، تبدو هذه الأرقام منخفضة نسبيًا. على سبيل المثال:
شركة OpenAI أنفقت أكثر من 100 مليون دولار على تدريب نموذج GPT-4، وفقًا لما أكده الرئيس التنفيذي سام ألتمان.
جوجل استثمرت قرابة 200 مليون دولار في تدريب نموذج Gemini Ultra، حسب دراسة أجرتها جامعة ستانفورد.
ماذا عن المستقبل؟ هل سترتفع التكاليف؟
على الرغم من الانخفاض النسبي الحالي في تكلفة التدريب، يتوقع الخبراء، بمن فيهم أمودي، أن تصل تكاليف تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية إلى مليارات الدولارات. ويرجع ذلك إلى عدة عوامل، منها:
ازدياد الحاجة لاختبارات الأمان والبحث الأساسي لضمان أداء أفضل وأمان أكبر.
تطور النماذج نحو التفكير المتقدم، وهو ما يعني أن الذكاء الاصطناعي سيحتاج إلى فترات معالجة أطول لحل المشكلات المعقدة، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف تشغيله.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، ستظل تكلفة تطوير النماذج عاملاً حاسمًا في المنافسة بين الشركات الكبرى، وربما نشهد مستقبلاً نماذج أكثر قوة ولكن بتكاليف غير مسبوقة.
