الشركات تواجه خيارًا حاسمًا: بناء نماذج الذكاء الاصطناعي بنفسها أم شراؤها من طرف ثالث؟

هل ستقوم الشركات ببناء أو شراء نماذج الذكاء الصناعي الجينراتيفي؟ تواجه الشركات والمؤسسات الحكومية والجهات الأكاديمية ومراكز الحوسبة عالية الأداء حول العالم تحديًا كبيرًا يتمثل في القرار بين بناء نماذج الذكاء الصناعي الجينراتيفي (GenAI) الخاصة بها أو شرائها من طرف ثالث. بينما ينفق كبار مصنعي النماذج مثل OpenAI، Anthropic، xAI، Google، Alibaba، وDeepSeek مبالغ طائلة لتدريب نماذج الذكاء الصناعي باستخدام كميات هائلة من البيانات والمعاملات لجعل نماذجهم أكثر ذكاءً، فإن معظم المنظمات لديها احتياجات محددة ومعروفة وكميات محدودة من البيانات المخصصة لعملياتها، مما يعني أننا قد نشهد إنفاقًا على نماذج عامة وعلى نماذج محددة بمجالات معينة. هذه النمطية ليست جديدة في مجال البرمجيات المؤسسية. خلال عصر الحواسيب الرئيسية، بدأ برنامج المحاسبة العام في التطور إلى حزم برمجيات متقدمة تغطي منطق الأعمال لأقسام مختلفة مثل الصناعات، التوزيع، البيع بالتجزئة وغيرها من القطاعات التي تشكل الاقتصاد الحديث. وفقًا لتحليلات Gartner، يتوقع المحللون أن يصل الإنفاق المستقبلي على نماذج GenAI إلى 14.2 مليار دولار في عام 2025، وهو ما يمثل زيادة بنسبة 2.5 مرة عن الإنفاق على النماذج التجارية في عام 2023، الذي بلغ 5.7 مليار دولار. في عام 2023، كان الإنفاق على النماذج الجينراتيفية من طرف ثالث ضئيلًا، بمبلغ 1.4 مليار دولار فقط، لكنه نما بأربعة أمثال في عام 2024. يصعب التنبؤ بكيفية نمو هذا السوق في السنوات القادمة، ولكن الكثير سيعتمد على كيفية تصميم نماذج GenAI المستقبلية وما إذا كانت طريقة أخرى ستسيطر على السوق، كما يتنبأ العديد من الخبراء. إذا أثبتت نماذج "خليط الخبراء" ذات القدرات متعددة الأطوار أنها أكثر دقة من النماذج الضخمة التي كانت سائدة حتى وقت قريب، وتمكنت من التدريب على كластرات صغيرة نسبيًا واستنتاجها على أجهزة مماثلة، مع ترخيصها بأسعار معقولة وتوفير نسخ خاصة بالصناعة أو المنظمة من نماذجها الأساسية، فإن السوق لنماذج GenAI من طرف ثالث يجب أن يزدهر. ومع ذلك، إذا أصبح التدريب أرخص كثيرًا وأصبح بالإمكان تشغيل النماذج على كластرات أصغر، فقد تقوم المنظمات بتدريب نماذجها الخاصة وإنشاء مزارع الاستنتاج الخاصة بها. وإذا كانت تكلفة البنية التحتية اللازمة لتدريب النماذج كبيرة جدًا بحيث لا يمكن لمعظم الشركات تحملها أو حتى الحصول علىGPUs أو XPUs اللازمة لذلك، فستنفق الشركات مبالغ كبيرة على نماذج الذكاء الصناعي من طرف ثالث وسيحقق صانعو هذه النماذج ثراءً كبيرًا ويتمكنون من استرداد بعض الأموال الهائلة التي أنفقوا على إنشاء النماذج في السنوات الخمس الماضية. بالتأكيد، فإن التوقعات التي أعلنتها Gartner تؤكد أن بحلول عام 2027، ستكون نصف النماذج المستخدمة من قبل الشركات محددة بمجالات معينة، مقارنة بـ1٪ فقط في عام 2024. كما يتضح من الجدول أعلاه، فإن نسبة الإنفاق على نماذج GenAI نفسها من إجمالي الإنفاق على البرمجيات الجينراتيفية آخذة في الازدياد مع مرور الوقت، حيث من المتوقع أن ترتفع من 25.2٪ في عام 2023 إلى 38.2٪ في عام 2025. بالطبع، فإن جميع الحسابات المالية التي تقدمها Gartner تتجاهل المبالغ التي تنفقها صانعو النماذج اليوم لإنشاء نماذجهم، وكذا المبالغ التي قد تنفقها المنظمات الأخرى إذا بدأت في بناء نماذجها. على مدى العقود، تم إنشاء جزء كبير من البرمجيات المؤسسية داخل الشركات وليس بواسطة طرف ثالث، وهذا الاستثمار الكبير لا يُحسب أبدًا في تحليلات Gartner أو IDC. ومع ذلك، فهو موجود ولا يمكن تجاهله. تقييم الحدث من قبل المختصين يرى الخبراء في مجال الذكاء الصناعي أن السوق لنماذج GenAI من طرف ثالث لديه إمكانات نمو كبيرة، خاصة إذا تم تحسين دقة هذه النماذج وتخصيصها لاحتياجات الصناعات المختلفة. ومع ذلك، يظل السيناريو الأكثر احتمالًا هو مزيج من بناء النماذج الداخلية وشراء النماذج من طرف ثالث، حيث كلتا الطريقتين لها مزاياها وتحدياتها. نبذة تعريفية عن Gartner Gartner هي شركة بحثية واستشارية عالمية رائدة في مجال تكنولوجيا المعلومات. تقدم خدماتها للمؤسسات والشركات من خلال تقارير البحث والتحليل، وتوصيات الاستراتيجية، وورش العمل، والمؤتمرات. تعتبر Gartner مصدرًا موثوقًا للمعلومات والتوجهات في عالم التكنولوجيا، مما يجعل تحليلاتها وتوقعاتها ذات قيمة كبيرة للشركات والمؤسسات التي تسعى للبقاء في طليعة التطورات التكنولوجية.