نظرية خط الأنابيب: كيف أصبح الذكاء الاصطناعي البنية التحتية الرابعة

تتحدد معالم كل عصر ببنيته التحتية. فقد كانت الطاقة هي محرك الثورة الصناعية، وربطت الاتصالات العالم ببعضه، بينما حول الإنترنت التجارة إلى صيغة رقمية. والآن، جاء دور الذكاء الاصطناعي.

يتحول الذكاء الاصطناعي إلى طبقة البنية التحتية الرابعة، حيث تكمن القوة في السيطرة على سلسلة العمليات المتكاملة: البيانات ← التخزين ← الحوسبة ← الذكاء. إن الدول والمؤسسات التي ستسيطر على هذه السلسلة هي التي ستحدد ملامح الحقبة الاقتصادية القادمة.

لفهم السبب، علينا دراسة هذا النمط.

نمط قوة البنية التحتية

تتبع موجات البنية التحتية نمطاً يمكن التنبؤ به؛ فكل موجة تغير الاقتصادات وتخلق هياكل قوة جديدة. ففي الفترة ما بين ثمانينيات القرن التاسع عشر وعشرينيات القرن العشرين، أحدثت الكهرباء تحولاً في صناعات بأكملها. وقد رسمت شركات مثل "جنرال إلكتريك" و"ويستنجهاوس" ملامح ذلك العصر.

ثم جاءت الاتصالات. فمن التلغراف إلى الهاتف وصولاً إلى شبكات الهاتف المحمول، تم ربط التجارة العالمية في الفترة ما بين عشرينيات وتسعينيات القرن العشرين، حيث امتلكت شركات مثل "إيه تي آند تي" واحتكارات الاتصالات قوة غير مسبوقة.

ثم ظهر الإنترنت. حيث قامت كابلات الألياف الضوئية ومراكز البيانات والحوسبة السحابية بتحويل الاقتصاد إلى الصيغة الرقمية، وأصبحت شركات مثل "أمازون ويب سيرفيسز" و"جوجل" و"مايكروسوفت" هي المالكة للبنية التحتية.

تبدأ البنية التحتية دائماً كتقنية جديدة، ثم تتحول إلى مرفق حيوي، لتؤدي في النهاية إلى تركز القوة. فمن يملك الأنابيب يتحكم في التدفق.

يجب على المؤسسات التفكير في بنية تحتية موحدة للبيانات بالطريقة نفسها التي فكرت بها الدول في استقلال الطاقة.

ما هو خط أنابيب الذكاء الاصطناعي؟

خط أنابيب الذكاء الاصطناعي هو نظام يتكون من أربع مراحل تتدفق فيه القيمة من البيانات الخام إلى ذكاء قابل للتنفيذ.

المرحلة الأولى: استيعاب البيانات وجمعها

تقوم المرحلة الأولى بسحب بيانات متعددة الوسائط من مصادر متعددة. التحدي هو التجزئة. إذ تخلق صوامع البيانات عبر الأنظمة غير المتوافقة قيوداً شديدة. وتمتلك المؤسسات في المتوسط 10 أنظمة تخزين منفصلة أو أكثر.

تعمل المنصات التي توحد التخزين المشتت على حل هذه المشكلة من خلال ربط أنظمة مثل Google Drive وSharePoint وDropbox وAWS وAzure دون الحاجة إلى ترحيل قسري.

المرحلة الثانية: طبقة التخزين والإدارة

تحتاج أحمال عمل الذكاء الاصطناعي إلى بيانات بحجم إكسابايت مع أنماط وصول محسنة للذكاء الاصطناعي. تتطلب أحمال عمل الذكاء الاصطناعي أحجاماً غير مسبوقة من البيانات للتعلم والتطور. المشكلة: ستبقى 75% من بيانات المؤسسات في المصدر أو بالقرب منه بحلول عام 2025.

التخزين السحابي الجاهز للذكاء الاصطناعي يجب أن يتعامل مع البيانات الموزعة مع الحفاظ على الأداء.

المرحلة الثالثة: طبقة الحوسبة والمعالجة

تشكل مجموعات وحدات معالجة الرسومات (GPU) والحوسبة المتسارعة المرحلة الثالثة. نشرت شركة ميتا 350,000 شريحة H100 بحلول نهاية عام 2024. وتعمل الشركات حالياً على بناء مصانع ذكاء اصطناعي بقدرة جيجاوات.

المرحلة الرابعة: طبقة توليد الذكاء

تحول المرحلة النهائية البيانات الخام إلى ذكاء قابل للتنفيذ. يطلق جينسن هوانغ على المخرجات اسم "رموز" (tokens) كوحدات ذكاء. تدخل البيانات الخام، ويخرج الذكاء.

منصات ذكاء المحتوى المؤتمتة تتولى مهام التصنيف التلقائي، والنسخ، واكتشاف الكائنات. مساعدو الذكاء الاصطناعي التخاطبي يجعلون هذا الذكاء متاحاً من خلال اللغة الطبيعية.

لماذا يعد هذا مهماً

تعمل خطوط معالجة البيانات التقليدية (ETL) على نقل البيانات ونسخها، بينما تقلل خطوط معالجة الذكاء الاصطناعي من عمليات النقل من خلال التحويل في الموقع والمعالجة الفورية.

تضيف كل مرحلة قيمة وتخلق اعتمادية. المؤسسات التي تمتلك خطوط معالجتها بالكامل تحتفظ بالسيطرة الاستراتيجية.

الذكاء الاصطناعي السيادي: لماذا تتسابق الدول لبناء خطوط معالجة خاصة بها

الذكاء الاصطناعي السيادي هو قدرة الدولة على إنتاج الذكاء الاصطناعي باستخدام بنيتها التحتية وبياناتها وقوتها العاملة الخاصة. الهدف هو حماية اللغات والقيم والثقافة المحلية. سيادة البيانات تعادل السيادة الوطنية.

ضرورة الأمن الاقتصادي

أصبحت مصانع الذكاء الاصطناعي حجر الأساس للاقتصادات الحديثة، وفقاً لجينسن هوانغ. الوصول إلى الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي أصبح الآن بنية تحتية وطنية بالغة الأهمية.

سيصل سوق خدمات وحدات معالجة الرسومات (GPUaaS) العالمي لشركات الاتصالات إلى 35-70 مليار دولار بحلول عام 2030، وفقاً لشركة ماكينزي. الفجوة في القدرة الحوسبية هي الفجوة الرقمية الجديدة.

استثمارات وطنية على أرض الواقع

تعمل الدول حالياً على بناء ذكاء اصطناعي سيادي.

• كندا استثمرت أكثر من مليار دولار في بنية تحتية سيادية للحوسبة في مجال الذكاء الاصطناعي لضمان الريادة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال حوسبة متطورة.
• الاتحاد الأوروبي ينشر أكثر من 3,000 إكسافلوب من موارد الحوسبة في كل من فرنسا وألمانيا وإيطاليا وإسبانيا والمملكة المتحدة لتعزيز السيادة الرقمية.
• الهند أطلقت مبادرة "IndiaAI" بميزانية قدرها 1.2 مليار دولار على مدى خمس سنوات، مستهدفة الوصول إلى 3,000 بيتافلوب في مجال الذكاء الاصطناعي. كما خصصت جوجل 15 مليار دولار لإنشاء مركز للذكاء الاصطناعي في فيساخاباتنام.
• سنغافورة قامت بتحديث مركز الحوسبة الفائقة الوطني لديها بمعالجات H100 الرسومية. وتعمل شركة "سينجتيل" (Singtel) على بناء مصانع ذكاء اصطناعي موفرة للطاقة في جميع أنحاء جنوب شرق آسيا.
• الشرق الأوسط يعمل على بناء بنية تحتية كبرى. ويستخدم مشروع "ستارغيت" (Stargate) في الإمارات العربية المتحدة أنظمة NVIDIA GB300.

الركائز الاستراتيجية الست للذكاء الاصطناعي السيادي

يحدد المنتدى الاقتصادي العالمي ست ركائز يجب على الدول معالجتها:

• البنية التحتية الرقمية، مثل مراكز البيانات والحوسبة
• تطوير القوى العاملة من خلال تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) والتدريب على مهارات الذكاء الاصطناعي
• حوكمة البيانات، بما في ذلك التوطين والسيادة
• النماذج التأسيسية من خلال نماذج لغوية كبيرة محلية
• الأطر التنظيمية التي تغطي سلامة وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي
• تطبيقات القطاع الصناعي مع النشر المخصص لكل قطاع

سيادة المؤسسات مهمة أيضاً

تنطبق المبادئ ذاتها على مستوى الشركات. تحتاج المؤسسات إلى التحكم في مسار تحويل بياناتها إلى ذكاء. التحكم في هذا المسار يعني ميزة تنافسية. الجهات الحكومية و المؤسسات بحاجة إلى أنظمة تحافظ على سيادة البيانات مع تمكين قدرات الذكاء الاصطناعي.

موقع ioMoVo في مسار الذكاء

تتمركز ioMoVo بين طبقات التخزين والذكاء، مما يتيح للمؤسسات الحفاظ على التحكم في مسار بياناتها أثناء بناء قدرات الذكاء الاصطناعي.

التحكم في طبقة البيانات

توحد ioHub أنظمة التخزين، بما في ذلك Google Drive وSharePoint وDropbox وAWS وAzure. يعني نموذج "استخدم وحدة التخزين الخاصة بك" (Bring Your Own Storage) عدم الارتباط بمورد واحد. تحتفظ المؤسسات بالتحكم في بنيتها التحتية مع اكتساب قدرات ذكاء اصطناعي متطورة.

توليد المعلومات الاستخباراتية

توفر ioAI معلومات استخباراتية مؤتمتة من خلال الوسم التلقائي، والنسخ النصي، والتعرف على الوجوه، واكتشاف الكائنات عبر مقاطع الفيديو والصور والتسجيلات الصوتية والمستندات.

كما توفر الذكاء الاصطناعي التخاطبي مع إمكانية البحث باللغة الطبيعية عبر مكتبتك بالكامل. وهذا يتيح الوصول إلى المعلومات للجميع دون الحاجة إلى خبرة تقنية.

تنظيم سير العمل

تعمل ioFlow على أتمتة إدارة سير العمل من خلال توجيه المهام، وعمليات الموافقة، وتتبع الحالة. تتدفق المعلومات الاستخباراتية عبر مؤسستك بكفاءة.

لماذا يعد هذا مهماً

تبني المؤسسات قدرات الذكاء الاصطناعي دون التنازل عن بياناتها. فهي تحافظ على الامتثال لمتطلبات السيادة وتتجنب الارتهان لمزود خدمة واحد. المؤسسات الإعلامية تعالج بيانات بحجم بيتابايت دون فقدان السيطرة. وتلبي الوكالات الحكومية متطلبات توطين البيانات أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي.

أنظمة إدارة الأصول الرقمية (DAM) التقليدية تعتمد على التخزين أولاً. ومزودو الذكاء الاصطناعي السحابي يتطلبون التنازل عن البيانات. أما ioMoVo فتتيح الأمرين معاً دون أي تنازلات.

المستقبل: الحوسبة الطرفية، والمصانع، والذكاء الموزع

تتطور خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي. وهناك ثلاثة اتجاهات رئيسية تعيد تشكيل كيفية تفكير المؤسسات في البنية التحتية للمعلومات الاستخباراتية.

ثورة الحوسبة الطرفية

ستنمو الحوسبة الطرفية من 168.4 مليار دولار إلى 249 مليار دولار بحلول عام 2030. وسيتوسع الذكاء الاصطناعي الطرفي من 20.78 مليار دولار إلى 66.47 مليار دولار في الفترة نفسها.

يقلل الحوسبة الطرفية من زمن الوصول للاستنتاج الفوري، ويحافظ على البيانات الحساسة في مصدرها، ويخفض تكاليف النطاق الترددي. بحلول عام 2025، ستبقى 75% من بيانات المؤسسات في المصدر أو بالقرب منه.

يُمكّن الذكاء الاصطناعي الطرفي التطبيقات الحيوية عبر مختلف القطاعات:

• التصنيع يحتاج إلى مراقبة الجودة الفورية والصيانة التنبؤية
• الرعاية الصحية يتطلب تحليل التصوير الطبي في نقطة الرعاية
• الأنظمة المستقلة يجب أن تعالج ذكاء المركبات الاصطناعي محلياً
• تجار التجزئة يستخدمون تحليلات العملاء داخل المتجر
• المدن الذكية تحتاج إلى أنظمة إدارة المرور والسلامة العامة

تتطلب كل هذه التطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي.

انتشار مصانع الذكاء الاصطناعي

يصف جينسن هوانغ مصانع الذكاء الاصطناعي بأنها مراكز بيانات تنتج الذكاء عند استخدام الطاقة. والمخرجات هي رموز (Tokens).

سيكون لدى كل شركة كبرى مصنعان: أحدهما للمنتجات، والآخر للذكاء الاصطناعي. وتقوم شركات الاتصالات مثل "سينجتيل" و"تليفونيكا" و"تيلسترا" ببناء هذه المصانع عبر خمس قارات.

بنية الذكاء الموزع

يظهر حالياً نموذج ثلاثي المستويات: مراكز بيانات مركزية للتدريب، وحوسبة طرفية إقليمية للاستنتاج، وحوسبة طرفية على مستوى الأجهزة لاتخاذ القرارات الفورية.

تحتاج المؤسسات إلى رؤية موحدة عبر بنيتها التحتية الموزعة. تتطلب إدارة الأنظمة الموزعة منصات تعمل عبر البنية التحتية بأكملها. كل جهاز يصبح نقطة نهاية للذكاء الاصطناعي.

بناء خط أنابيب الذكاء الخاص بك

خلقت كل موجة من موجات البنية التحتية هياكل قوة جديدة، والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي ليست استثناءً.

تستثمر الدول أكثر من 100 مليار دولار في البنية التحتية السيادية للذكاء الاصطناعي. يجب على الشركات التفكير بالطريقة نفسها. نظرية خط الأنابيب ليست مجرد فكرة نظرية، بل هي التي تحدد من سيسيطر على المستقبل.

اسأل نفسك: 

هل نتحكم في طبقة البيانات الخاصة بنا؟ 

هل يمكننا توليد الذكاء دون كشفه لأطراف خارجية؟ 

هل بنيتنا التحتية جاهزة للذكاء الاصطناعي الموزع؟

توفر ioMoVo بنية تحتية للمنصات مصممة لسيادة خطوط الأنابيب. إنها تعمل مع أنظمتك الحالية دون الحاجة إلى استبدالها، وتتيح لك توليد الذكاء مع الحفاظ على السيطرة الكاملة.

يتم بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اليوم. القرارات التي تُتخذ الآن ستحدد الموقف التنافسي لعقود قادمة. وكما حددت الكهرباء والاتصالات والبنية التحتية للإنترنت عصورها، فإن خط أنابيب الذكاء الاصطناعي سيحدد عصرنا.

السؤال ليس ما إذا كان يجب بناؤه، بل من الذي سيسيطر عليه.

‍

‍