مع ظهور نماذج الاستدلال مثل نموذج "o3" من شركة OpenAI، الذي يمكنه التعامل مع المهام المعقدة لفترات أطول وتحقيق نتائج مذهلة، بات السؤال الأكثر حضورًا هو كيف سيتم توفير هذه النماذج. فالتكاليف المرتبطة بها باهظة للغاية وهي غير فعالة من حيث استهلاك الطاقة، مما يجعل تشغيلها تحديًا كبيرًا حتى للشركات الكبرى مثل غوغل التي تعاني من صعوبة في مواكبة الطلب. وفي تصريح مثير للدهشة، قال سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، إن استخدام عبارات بسيطة مثل "شكراً" و "من فضلك" مع نماذج الشركة يكلفهم ملايين الدولارات. ببساطة، إذا كان الاستدلال الآلي هو المستقبل، فإن ذلك يبدو وكأنه كابوس بسبب عدم القدرة على تشغيل هذه النماذج بشكل مستدام. ولكن هناك أمل جديد مع تقنية الحوسبة خلال فترة النوم (sleep-time compute)، والتي قد تكون الحل المثالي لهذه المشكلة. تحليل الأصول الأولية ومجال الذكاء الصناعي غالبًا ما يكون متشابكًا في عالم مليء بالخبراء الزائفين الذين يستخدمون لغة تقنية معقدة وغير مفهومة. ومع ذلك، في نشرتي الإخبارية، أسعى دائمًا لتقديم محتوى واضح ومفيد يساعد القارئ في فهم هذه التقنيات بعمق. إذا كنت ترغب في الحصول على معرفة إضافية تجعلك تتفوق على الآخرين في هذا المجال، يمكنك الاشتراك في النشرة الإخبارية الخاصة بي. الحوسبة خلال فترة النوم هي تقنية جديدة تهدف إلى استخدام القدرات الحوسبية للخوادم بشكل أكثر كفاءة من خلال تشغيل العمليات الحسابية المتقدمة أثناء فترات الخمول أو النوم. هذا يعني أن النماذج المعقدة للذكاء الصناعي يمكن أن تعمل بكامل طاقتها عندما تكون الأجهزة أقل استخدامًا، مما يقلل من التكاليف ويحسن الكفاءة. على سبيل المثال، يمكن لشركة غوغل استخدام هذه التقنية لتوزيع الحمولات الحوسبية على فترات زمنية تشهد نشاطًا أقل، مثل ساعات الليل المتأخرة، حيث تكون الاستفادة من الموارد الحوسبية أقل. هذا يوفر طاقة كبيرة ويقلل من التكاليف التشغيلية، مما يجعل نشر نماذج الذكاء الصناعي المعقدة أكثر قابلية للتطبيق. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهذه التقنية أن تساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة في الوصول إلى قدرات الحوسبة العالية التي كانت متاحة سابقًا فقط للشركات الكبرى، مما يفتح الباب أمام المزيد من الابتكارات والتطبيقات الجديدة في مجال الذكاء الصناعي. في الختام، تقنية الحوسبة خلال فترة النوم قد تكون الحل الذي يبحث عنه الخبراء في مجال الذكاء الصناعي لإيجاد توازن بين تحقيق النتائج المبهرة وتقليل التكاليف والتأثير البيئي. هذا يمكن أن يؤدي إلى انتشار أوسع وأكثر استدامة لنماذج الذكاء الصناعي المعقدة، ممهداً الطريق لمستقبل أكثر ازدهارًا في هذا المجال.