قادة الفكر

الذكاء أصبح بنية تحتية. السؤال الآن هو من سيملكها

mm
أضف Securities.io إلى مصادرك المفضلة على Google

كل حقبة ترث بنية تحتية يحدد ملكيتها جدالات حول السلطة لعدة عقود، من مقاسات السكك الحديدية إلى شبكات الكهرباء إلى الكابلات البحرية. أخذ الذكاء الاصطناعي هذا الموقع في أقل من عقد، وشروط ملكيته تُحدد الآن، إلى حد كبير بعيدًا عن الرؤية العامة.

الحوار العام يظل يدور حول البشر مقابل الآلات، مما يُخفى الانقسام الذي سيشكل عقد الثلاثينات. الذكاء الذي تحتفظ به قلة من المشغلين يتصرف بشكل مختلف تمامًا عن الذكاء الذي يمكن لأي شخص الحصول عليه، والفجوة تظهر في الاقتصاد والسياسة والمعرفة.

توقف النمو عن الحاجة إلى الجماهير

لطوال معظم تاريخ الصناعة، كان الطموح يتطلب جماهير، إذ كان المصنع الذي يضاعف إنتاجه يوظف المزيد من الأيدي، وكان السكك الحديدية بحاجة إلى مساحين وعمال بناء بالآلاف، وظلت الإنتاجية مرتبطة بالمشاركة.

شيء ما في هذا الترتيب أصبح غير ثابت، لأن بناء أي شيء هائل الآن يتطلب مجموعة صغيرة من المهندسين المتميزين إلى جانب رأس مال هائل وحوسبة ضخمة، والنسبة تستمر في الانحياز إلى الثاني.

شركة Lovable وصلت إلى 400 مليون دولار من الإيرادات المتكررة السنوية مع 146 موظفًا، وتحقق Midjourney حوالي 200 مليون دولار سنويًا بفريق يضم حوالي أحد عشر شخصًا. ضع ذلك بجانب إنفاق رأسمالي يتراوح بين 660 مليار إلى 690 مليار دولار قامت به خمس شركات تكنولوجيا أمريكية التزموا به لعام 2026، معظم ذلك مخصص للرقائق ومراكز البيانات والشبكات.

لقد تراجع العمالة في قائمة القيود الملزمة مع صعود العتاد إلى القمة، مما يعيد تسعير كل الطبقة لأي جهة تخصص رأس مال. أي جانب من هذا الاعتماد يخص المحفظة؟ تتجمع العوائد حول المعجلات وعقود الطاقة والأراضي القريبة من المحطات الفرعية، وتعمل تقريبًا كل الأعمال الأخرى الآن وفقًا لشروط يحددها عدد قليل من الموردين.

التركيز دون الجماهير

إذا كان بإمكان مجموعة ما رفع قدراتها دون توظيف أو التداول مع عدد كبير من السكان، فليس لديها أسباب قوية لجلب ذلك السكان معها. كان الفاعلون الأثرياء في القرون السابقة بحاجة إلى العمال والعملاء والجنود، وقد أدى هذا الاعتماد إلى توليد الأجور والمدارس والمستشفيات والنفوذ السياسي.

إزالة هذا الاعتماد تجعل الحوافز تحتها تتغير بهدوء. تخيل ألف شخص، أو مليون من الخارج، يمتلكون رأس مال ونماذج وروبوتات. يمكنهم متابعة مشاريع هائلة، من التصنيع المداري إلى المريخ، دون حاجة فعلية للمليارات خارج الغرفة.

كل ما يزال يتطلب جماهير يلقى إجابة متزايدة من الآلات بدلاً من ذلك، لأن أسطولًا من الروبوتات يكلف أقل من قوة العمل بمجرد تحديد المهمة بدقة كافية. كل وظيفة كانت تحتاج إلى أيدي كثيرة تُسعر مقابل ذلك البديل، والوعود بأن الروبوتات والذكاء الاصطناعي سيتعاملان مع مشاكلنا تفترض أن شخصًا ما يمتلك الروبوتات.

ستنحرف مثل هذه التجمعات عن الجميع دون انقطاع دراماتيكي، ولا يُعد الذكاء العام الاصطناعي شرطًا مسبقًا، إذ إن قدرات اليوم، إذا تم توسيعها وتخفيض تكلفتها، ستفي بالغرض.

قد يصبح الوصول إلى أقوى النماذج مصدرًا أكثر حدة للتفاوت من المال، لأن رأس المال يتراكم بنسبة قليلة في السنة، بينما ميزة جودة النموذج تتراكم عبر كل قطعة من البحث أو الكود أو المنتج التي يلمسها.

التأثير الذي لا يلتقطه أي سعر سوقي

يشكل الذكاء المركز ما يعتقده الناس بقدر ما يشكل الأسواق. ارتفعت الاستخدام الأسبوعي للدردشات الذكية للذكاء الاصطناعي للأخبار من 7٪ إلى 10٪ عالميًا في سنة واحدة، وأكثر من نصف الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و24 سنة الآن يذكرون وسائل التواصل الاجتماعي أو شبكات الفيديو أو الدردشات الذكية كطريقتهم الرئيسية لمعرفة ما حدث.

كانت محركات البحث تمارس سلطة تحريرية عبر الترتيب، لكنها تشير إلى موارد عديدة، ولا يزال القارئ يلتقي بمصدر ويقيمه. يقدم المساعد استنتاجًا بصوت هادئ ومؤثر، ويتطلب الجدال معه جهدًا قليلًا لا يكترث به معظم القراء.

عندما يقرر عدد محدود من المزودين ما سيقوله النموذج، يمكن دمج أجندة في شكل يصعب اكتشافه من الخارج. تجعل القدرة المتزايدة الكشف أصعب، إذ ينتج النموذج الأقوى حججًا أكثر إقناعًا وأخطاءً أكثر معقولية. كيف سيلاحظ أي شخص خارج الشركة ذلك؟

لم يختفِ الشك، بإنصاف، منذ أن تبلغ الثقة في الأخبار التي يقدمها الذكاء الاصطناعي 20٪ عالميًا، أقل من 37٪ المسجلة للأخبار بشكل عام، ولا يزال الجمهور متحفظًا حتى مع تعمق اعتماده.

الأوزان المفتوحة تغلق نصف الفجوة

النماذج المنشورة تحسن الصورة فعليًا، والأحدث منها قوية. أصدرت Moonshot AI أوزان Kimi K3 التي تبلغ 2.8 تريليون معلمة، مما يجعل الإصدارات المفتوحة أقرب إلى الحدود أكثر من أي وقت مضى منذ DeepSeek R1.

تقديم أحد هذه النماذج مسألة أخرى لأي شخص خارج مركز بيانات. نظام مزيج الخبراء على نطاق K3 يتطلب مجموعة من المعجلات تُحافظ على تشغيلها وإبقائها دافئة، مما يجعل الاستضافة الذاتية خارج متناول معظم الجامعات والشركات الناشئة والباحثين.

وبالتالي، يصل معظم الناس إلى النماذج المفتوحة عبر نقطة نهاية مستضافة تملكها شركة لديها رأس مال ووحدات معالجة رسومية. تعيد الشركة بيع الوصول، ولا يمكن للعملاء التأكد من أن الأوزان المقدمة تطابق الأوزان المنشورة، أو أن لا شيء يفصل بين الطلب والإجابة. ما الذي تم فتحه في هذا الترتيب، بخلاف الترخيص نفسه؟

الملكية تبدأ من طبقة العتاد

فحد ذاتها شروط الترخيص لا توزع السلطة، لأن العتاد يحدد من يمكنه ممارسة الحقوق التي يمنحها الترخيص. وبالتالي تبدأ الملكية حيث ينتهي الترخيص، أي في الجهاز نفسه، لأن من يدير النموذج هو الطرف الوحيد القادر على اختباره، وتتبع الإجابة إلى الأوزان التي أنتجتها، وتصحيح ما يخرج خاطئًا.

كل ذلك يعتمد على الوصول إلى حوسبة كافية بسعر تستطيع المؤسسات العادية تحمله، لذا يحتاج النظام البيئي العام إلى أوزان مفتوحة وحوسبة مفتوحة معًا. أي منهما بمفرده يعيد إنشاء التركيز الذي يهدف إلى حله.

طبقة الحوسبة العامة قابلة للتطبيق اقتصاديًا

العتاد القادر موجود بالفعل في حالة خمول بأعداد هائلة عبر الجامعات ومراكز البيانات الإقليمية ومناجم سابقة وملكية خاصة، وتجميعه كان مشكلة هندسية صعبة.

Covenant-72B، نموذج بـ 72 مليار معلمة، تم تدريبها مسبقًا عبر أكثر من سبعين نظيرًا مستقلًا عبر روابط إنترنت عادية، دون قائمة بيضاء، دون مجموعة مركزية وآلية بلوكتشين تتحقق من المساهمات عند وصولها. التحقق يقع في صميم هذا التصميم، لأن المشاركين الذين لم يتحقق أحد منهم لا يزالون مضطرين لإثبات أن العمل المقدم حقيقي.

الكفاءة لا تزال الاعتراض الصادق، لأن سربًا على اتصالات عادية لا يزال يتخلف عن مجموعة مترابطة بإحكام، وتؤدي الكمون إلى معاقبة أكبر العمليات، وتحتفظ الأنظمة اللامركزية عادةً بإعادة التركيز حيثما يتجمع رأس المال.

ومع ذلك، فإن المسافة إلى هذه النقطة تتقلص بسرعة، إذ أن تشغيل Covenant حقق 94.5٪ من استخدام العتاد تحت قيود الشبكات الحقيقية وأنتج نموذجًا ينافس النظائر المدربة مركزيًا من نفس الحجم. تكلفة السعة الفائضة أقل من بناء جديد، مما يجعل الاقتصاد يعتمد أكثر على نضج الهندسة من الحسابات البسيطة.

القرارات تُتخذ افتراضيًا

فمن يقرر أي مستقبل سيأتي، مع العلم أن لا أحد سيصوت على السؤال؟ ستتراكم النتائج من خيارات الشراء، والترخيص، وتمويل البحوث، والتنظيم الذي سيتخذ خلال السنوات القليلة القادمة، وغالبًا ما تكون كل منها غير ملحوظة بمفردها.

إحدى الطرق تؤدي إلى عدد قليل من المزودين الذين يديرون بنية الحياة الاقتصادية والفكرية، والمسؤولين أمام المساهمين وأي حكومات يعتمدون عليها. والآخر يؤدي إلى شيء أقرب إلى مرفق عام، مع نماذج مفتوحة تعمل على حوسبة يملكها العديد من الأطراف ويمكن لأي شخص تدقيقها. وما الذي يبقي الطريق الثاني مفتوحًا؟

المال والشراء، في الغالب، لأن كل عقد يُوقع على الذكاء المستضاف وكل منحة تُوجه إلى البنية التحتية المشتركة يوازنان الوضع. كلاهما يظل متاحًا منذ عام 2026، والنافذة لاختيار متعمد تُقاس بالسنوات – وليس بالكثير منها.

Gleb Morgachev هو رئيس الهندسة في Product Science وشريك مؤسس Gonka، شبكة لامركزية لحوسبة الذكاء الاصطناعي. يعمل على أنظمة موزعة لتدريب النماذج والاستدلال.