بقلم: ليلى | محررة أدوات المطورين · صوت تحريري بإشراف بشري
الطاقة هي الجدار الذي سيوقف الذكاء الاصطناعي — هذا ما يؤمن به نافين راو، الرئيس السابق للذكاء الاصطناعي في Databricks، الذي أسّس شركة Unconventional AI بهدف واحد: بناء بنية حوسبة جديدة كلياً تقلّص استهلاك الطاقة في inference بمقدار 1,000 مرة. يوم الخميس، أعلنت الشركة عن أول نموذج لها، Un-0، وهو نظام لتوليد الصور يعمل على محاكاة برمجية لشرائح المذبذب التي تطورها، ويُثبت للمرة الأولى أن هذه البنية قادرة على محاكاة نظيراتها التقليدية من حيث الجودة (وفقاً لـ TechCrunch).
ما الذي يجعل Un-0 مختلفاً عن Stable Diffusion أو GPT Image 1؟ ليس مستوى الصور في حد ذاته — فجودة المخرجات متقاربة — لكنه المسار الذي تصل عبره هذه الصور. النموذج مبني على بنية المذبذب (oscillator-based architecture)، وهي تختلف جوهرياً عن الشرائح التي تُشغّل GPUs التقليدية وكل نماذج اللغة الكبيرة الحالية. نشرت الشركة ورقة بحثية مرافقة توضّح كيف بنى فريقها نموذج توليد الصور كاملاً داخل محاكاة برمجية لهذه البنية الجديدة، وأثبتت النتائج أداءً مماثلاً لأحدث نماذج الانتشار (diffusion models) الموجودة (وفقاً لـ TechCrunch).
وصف راو ما يحدث بعبارة واضحة: “هذا هو الـ ‘hello world’ لنوع جديد من الحواسيب”. الخطة الموسّعة تبدأ بنشر المخططات التفصيلية لشريحة فعلية قريباً، ثم بناء مكدّس inference كامل من الصفر، حتى تصبح Unconventional AI في نهاية المطاف مزوداً للحوسبة مثلها مثل أي cloud provider. “سنبني نظاماً جديداً من شرائحنا، سنشغّل نماذج الذكاء الاصطناعي عليه، وسيأتي الـ prompt من كابل الشبكة ويخرج الـ inference — لكن بعُشر بالمئة من الطاقة الحالية”، بحسب ما قاله راو (وفقاً لـ TechCrunch).
الطموح ضخم بكل المقاييس — خاصةً أن الشركة لا تضم حتى الآن سوى أقل من 50 موظفاً. لكن السياق يمنح الفكرة وزنها الحقيقي: البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تلتهم طاقة كهربائية بمعدلات قياسية، ومحطات توليد الكهرباء لا تبني نفسها بين ليلة وضحاها. يرى راو أن الطاقة لن تكون مجرد تكلفة تشغيلية، بل الحدّ الصلب الذي يحكم مستقبل توسّع الذكاء الاصطناعي: “التوسع صعب بسبب الطاقة. ستكون الحدّ الجوهري في السنوات القليلة القادمة. لا يمكنك تجاوزها. في نهاية المطاف، هذه مشكلة محدودة بالطاقة”.
المفارقة أن النموذج الحالي Un-0 لا يعمل بعد على شريحة مذبذب حقيقية — بل على محاكاة برمجية لها. هذا يجعل الإعلان إثباتاً للمفهوم أكثر من كونه منتجاً جاهزاً. المرحلة التالية هي نشر المخططات والبدء في بناء الأجهزة الفعلية، وهو المسار الذي ستحدد نتائجه ما إذا كانت هذه الفكرة ستتحوّل إلى بديل حقيقي أم تبقى مجرد وعد ذكي على الورق. راو نفسه يُلمّح إلى أن العام القادم سيكون محورياً: “ستبدأ في رؤية أخبار مثيرة للاهتمام قريباً”.
لمن يتابع مشهد الطاقة والبنية التحتية في الذكاء الاصطناعي — وهو مشهد متصاعد الحدّة — يستحق الاطلاع على موضوع ترشيد التكاليف في نماذج الذكاء الاصطناعي الذي يُظهر كيف أصبح الضغط على الموارد يُعيد تشكيل قرارات الشركات الكبرى. Unconventional AI تراهن أن الحل ليس في الترشيد بل في إعادة اختراع الحاسوب ذاته.
