تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يكلف مبالغ كبيرة
تواجه شركات التكنولوجيا تحديات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي بسبب التكاليف المرتفعة لتدريب النماذج، هذه التكاليف قد تصل في بعض الحالات إلى 100 مليون دولار فما فوق، مما يثير تساؤلات حول كيفية إدارة هذه المصاريف وما إذا كانت هذه الاستثمارات مستدامة على المدى الطويل.
في سياق هذا الموضوع، أعلنت شركة DeepSeek عن تكاليف تدريب نموذجها التي بلغت فقط 6 ملايين دولار، مما يظهر الفجوة الكبيرة بين الشركات في هذا المجال، من جهة أخرى، تمكنت جامعتي ستانفورد وواشنطن من تطوير نموذج بسعر لا يتجاوز 6 دولارات، ما يبرز دور الابتكار في خفض التكاليف.
تأتي هذه الأرقام في إطار فعاليات أسبوع الذكاء الاصطناعي المرتبطة بتقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي 2025، والذي يوضح الفروقات الكبيرة في تكاليف التدريب بين النماذج المختلفة، من المهم أن نلاحظ أن العديد من الشركات لا تزال تسعى لتقليل تكاليفها رغم النفقات الباهظة.
بالنسبة لبعض النماذج البارزة، تكاليف التدريب تتفاوت بشكل ملحوظ، على سبيل المثال، نموذج GPT-4 من OpenAI كلف 79 مليون دولار، بينما نموذج PaLM 2 من Google تم تدريبه بتكلفة 29 مليون دولار، وفي الجانب الآخر، نجد أن نموذج Llama 2-70B من Meta لا يتجاوز تدريبه 3 ملايين دولار، ما يدل على اختلاف استراتيجيات الشركات في هذا السوق.
في الوقت ذاته، رغم التحديات المالية، تعمل شركات مثل OpenAI على تطوير نماذج أقوى تتطلب رسوم اشتراك عالية، مما يزيد من ضغط كفاءة النفقات، على الرغم من كل هذه التكاليف، من المتوقع أن يستمر الطلب على تقنيات الذكاء الاصطناعي في الزيادة، مما يفرض على الشركات ضرورة التوازن بين البحث والتطوير وتخفيف النفقات التشغيلية.
