مبدعو العوالم: أين تستثمر شركات التكنولوجيا العملاقة المليارات

Traders Union
جميع الأخبار
اختيارات المحررين
ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء عوالم

جميع الأخبار

أهم الأخبار

أخبار العملات الرقمية

الأخبار المالية

أصوات السوق

المليارديرات

أخبار الجهات التنظيمية

مبدعو العوالم: أين تستثمر شركات التكنولوجيا العملاقة المليارات — الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء عوالم: لماذا تستثمر الشركات في نماذج العوالم

ينتقل الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من النصوص والصور - فهو يتعلم تدريجياً إنشاء بيئات افتراضية والتصرف داخلها. ويُعرف هذا النهج باسم نماذج العالم: وهي أنظمة تعيد إنشاء الفضاء والأشياء وقواعد التفاعل، حيث يكون لكل فعل نتيجة. يمكن أن يصبح هذا النموذج مفتاح الروبوتات والنقل المستقل ووكلاء الذكاء الاصطناعي المعقدين - ولكن هناك مشكلة تبطئ التقدم حالياً.

تمت ترجمة هذا المقال من النسخة الأصلية. اقرأ النسخة الأصلية التي أعدها مراسلنا هنا.

فمعظم النماذج الحديثة ممتازة في تحليل البيانات وتوليد الاستجابات، لكنها تفتقر إلى "الحدس" في الفضاء وعلاقات السبب والنتيجة. فهي تستطيع وصف ما يجب القيام به ولكنها غالبًا لا تفهم ما سيحدث بعد الفعل: أين سينتهي الأمر بالضبط، أو ما الذي سيصطدم، أو كيف ستتغير البيئة.

تسد النماذج العالمية هذه الفجوة. فهي توفر للذكاء الاصطناعي ساحة تدريب يمكن من خلالها اختبار القرارات بأمان، وتخطيط المسارات، وتجنب الأخطاء، والتنبؤ بالنتائج. بالنسبة للروبوتات، والمركبات ذاتية القيادة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، هذه ليست مكافأة - بل هي الأساس الذي يُبنى عليه السلوك الموثوق في العالم الحقيقي.

كيف يتم إنشاء مثل هذه العوالم

من الناحية العملية، يتم استخدام نهجين رئيسيين اليوم. الأول هو المحاكاة الديناميكية في الوقت الحقيقي. في هذه الحالة، لا يتم تخزين البيئة مسبقًا. حيث يتم إنشاؤها إطارًا تلو الآخر أثناء تحرك المستخدم أو الوكيل عبر الفضاء أو تغيير وجهة النظر أو التفاعل مع الأشياء. يتنبأ النموذج باستمرار كيف يجب أن تتغير حالة البيئة، مع مراعاة الفيزياء وسلوك الكائنات.

يوفر هذا النهج مرونة عالية ويسمح بإنشاء بيئات بدون سيناريوهات جامدة ومحددة مسبقًا. وفي الوقت نفسه، يتطلب ذلك موارد حاسوبية كبيرة، ولهذا السبب يقتصر استقرار هذه المحاكاة حاليًا على بضع دقائق فقط.

هذا هو المسار الذي تسلكه جوجل من خلال منصتها البحثية Genie 3، والتي تنشئ بيئات ثلاثية الأبعاد قصيرة الأجل ولكنها متسقة منطقياً. وتستخدم شركة Meta نهجًا مشابهًا في منصتها Habitat 3، المصممة لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي الفيزيائي والروبوتات.

Loading...

تم حذف التغريدة بواسطة المؤلف.

لكننا حفظنا كل شيء 🙂.

يركز النهج الثاني على البيئات الثابتة والمحفوظة. هنا، يقوم النموذج بتحويل النص أو الصور أو الفيديو إلى مشهد كامل ثلاثي الأبعاد مع هندسة وكائنات رقمية وبيانات وصفية تصف العمليات الفيزيائية. يمكن حفظ مثل هذا العالم واستيراده إلى بيئات برمجية أخرى وإعادة استخدامه.

يتم تطوير هذا الاتجاه من قبل مختبرات وورلد لابز تحت قيادة فيي-فيي لي. يهدف نموذج الرخام الخاص بهم إلى إنشاء بيئات ثلاثية الأبعاد محمولة مناسبة للمهام الهندسية والعلمية والتصميم، حيث يكون استقرار النتائج وقابليتها للتكرار أمرًا بالغ الأهمية.

من يستثمر ولماذا

يتطلب تطوير جميع هذه النماذج إنفاقاً رأسمالياً كبيراً، وينعكس ذلك بالفعل في استراتيجيات شركات التكنولوجيا الكبرى.

تخطط شركة Meta Platforms لزيادة استثماراتها الرأسمالية إلى 135 مليار دولار، وتراهن على الذكاء الاصطناعي باعتباره البنية التحتية الأساسية لمنتجاتها المستقبلية. وبعد إعادة هيكلة قسم الذكاء الاصطناعي، تقوم الشركة بإعداد نماذج ومنصات جديدة، بينما يسمح لها الأداء المالي القوي في أعمالها الإعلانية بتمويل هذه الاستثمارات. وقد استجاب السوق بشكل إيجابي لهذه الاستراتيجية.

Loading...

تم حذف التغريدة بواسطة المؤلف.

لكننا حفظنا كل شيء 🙂.

لقد اختارت شركة تسلا وشركة xAI التابعة لإيلون ماسك نهجًا مختلفًا. تخطط الشركة لإنفاق حوالي 20 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي والقيادة الذاتية والروبوتات، مع استثمارات إضافية في xAI. وقد أكد ماسك علنًا على الحاجة إلى بنية تحتية لأشباه الموصلات المملوكة للشركة، مما يؤكد رهانه على السيطرة الكاملة على المكدس بأكمله - من النماذج إلى الحوسبة.

بالنسبة لكلا الاستراتيجيتين، لا تعتبر النماذج العالمية منتجاً نهائياً بل بيئة تدريب، وبدونها يتباطأ التقدم في الأنظمة ذاتية القيادة أو يصبح محفوفاً بالمخاطر.

كيف يراها المستثمرون

بالنسبة للسوق، لا تمثل النماذج العالمية منتجاً مستقلاً ولا قطاعاً جديداً من الذكاء الاصطناعي للمستهلكين. ينظر إليها المستثمرون على أنها طبقة بنية تحتية ستحدد القدرة التنافسية للشركات في دورة التطوير التالية للصناعة.

هذا رهان طويل الأجل. فالشركات التي تكون الأولى في تعليم الذكاء الاصطناعي العمل مع الفضاء والحركة وعلاقات السبب والنتيجة ستكتسب ميزة في جميع المجالات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي - من الروبوتات إلى التطبيقات الصناعية والنقل. ولهذا السبب فإن السوق اليوم على استعداد لتحمل الزيادات الحادة في النفقات الرأسمالية وغياب العوائد السريعة.

إن رد فعل المستثمرين على خطط شركة Meta معبّر. فعلى الرغم من الاستثمارات الضخمة في مجال الذكاء الاصطناعي، ارتفعت أسهم الشركة بعد الأرباح، حيث اعتقدت الأسواق أن الأعمال الأساسية يمكن أن تمول هذه التكاليف دون أن تفقد استقرارها. في هذه الحالة، تُعتبر النماذج العالمية امتداداً لمنصة قائمة بدلاً من كونها تجربة محفوفة بالمخاطر.

ينطوي رهان ماسك على مخاطر مختلفة. فالمستثمرون في تسلا لا يموّلون فعلياً تطوير الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يموّلون أيضاً محاولة للتكامل الرأسي - من النماذج إلى الرقائق. هذه الاستراتيجية أغلى ثمناً وأكثر تعقيداً، ولكن إذا نجحت، فإنها تمنح الشركة السيطرة الكاملة على المكونات الرئيسية للأنظمة ذاتية القيادة.

في النهاية، لا يراهن السوق على تقنية معينة بل على نهج معين. يقوم المستثمرون بتقييم ما إذا كانت الشركة قادرة على تحمل دورة استثمارية طويلة وما إذا كانت لديها أعمال قادرة على تمويل تطوير نماذج عالمية دون الضغط على الربحية على المدى القصير.

قد يحتوي هذا المحتوى على آراء طرف ثالث، ولا تشكل أي من البيانات والمعلومات على هذه الصفحة الإلكترونية نصيحة استثمارية وفقًا لـ إخلاء المسؤولية الخاص بنا. بينما نلتزم بـ النزاهة التحريرية الصارمة، قد يحتوي هذا المنشور على إشارات إلى منتجات من شركائنا.

هل أعجبك المقال؟