رغم الطفرة الحالية.. ما التحديات التي قد تعرقل مسار الذكاء الاصطناعي؟

أبرز التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في 2025

المشكلة

التوضيح

قدرة القطاع على توليد أرباح للمستثمرين

أصبح كثير من المستثمرين يتساءلون عن قدرة القطاع على توليد أرباح كبيرة تتناسب مع كم التمويلات التي يتم ضخها به.

لا تزال العديد من الشركات تعاني لتحقيق إيرادات كافية لتعويض التكاليف الباهظة لأعمال تطوير النماذج المتقدمة.

إذ تجاوزت تكلفة تدريب نموذج "شات جي بي تي 4" الذي طورته "أوبن إيه آي" مستوى 100 مليون دولار.

ومن المرجح أن تتخطى تكلفة تطوير النماذج المستقبلية الأكثر تطوراً مستوى المليار دولار، الأمر الذي يثير مخاوف المستثمرين تجاه الاستدامة المالية لهذه الأعمال.

وتشير التقديرات إلى أن استثمار 100 مليار دولار في هذا القطاع يتطلب توليد إيرادات سنوية لا تقل عن 50 مليار دولار كي ينتُج عائد مقبول على رأس المال.

في حين تُقدر الإيرادات السنوية للقطاع بأكمله 12 مليار دولار، رغم استثمار شركات رأس المال الاستثماري الأمريكية وحدها 97 مليار دولار في شركات محلية ناشئة عام 2024.

كثافة استهلاك الطاقة

يتطلب تشغيل وتبريد مراكز البيانات المُشغلة لقطاع الذكاء الاصطناعي استهلاك كميات كبيرة من الطاقة.

إذ تتوقع وكالة الطاقة الدولية أن تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي 1000 تيراواط/ ساعة من الكهرباء سنوياً بحلول 2026.

يتجاوز هذا إجمالي الاستهلاك السنوي من الكهرباء والغاز الطبيعي في المملكة المتحدة.

ووفق تقديرات "جارتنر" للاستشارات، سوف تواجه 40% من مراكز البيانات الموجودة حالياً معوقات في التشغيل بحلول 2027 بسبب محدودية توافر الطاقة.

صعوبة مواصلة تطوير النماذج وسط ندرة البيانات

تواجه النماذج الموسعة لمعالجة اللغات خطر الوصول لمرحلة يصعب بعدها مواصلة عمليات التطوير في ظل ندرة البيانات عالية الجودة، وكثرة الأخطاء التي تولدها.

وأصبح العثور على بيانات جديدة بالمواصفات المطلوبة، أو توليد بدائل أخرى بطرق اصطناعية، عملية صعبة وذات تكلفة مرتفعة.

وبالتالي أصبحت النماذج أكثر عرضة لتوليد إجابات خاطئة فيما يُعرف بالهلوسة.