تشكل تكلفة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبئًا ماليًا هائلًا على كبرى شركات التكنولوجيا، حيث يمكن أن تتجاوز قيمة المشروع الواحد أكثر من 100 مليون دولار. هذا الواقع يثير العديد من التساؤلات حول فعالية هذه الاستثمارات الضخمة، وما إذا كانت الشركات قادرة على الاستمرار في هذا المسار مع اشتداد المنافسة وتزايد عدد اللاعبين في السوق.

نماذج بأسعار خيالية... وأخرى بتكلفة رمزية

في ظل هذا السياق، ظهرت مفاجآت مثيرة للاهتمام، منها إعلان شركة DeepSeek أنها تمكنت من تدريب نموذجها مقابل 6 ملايين دولار فقط، في خطوة تعكس إمكانيات تقليل التكاليف بشكل ملحوظ.

لكن الحدث الأبرز جاء من الأوساط الأكاديمية، حيث تمكن فريق من جامعتي ستانفورد وواشنطن من تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يُدعى s1 بتكلفة لم تتجاوز 6 دولارات، وهو ما يُعد إنجازًا مذهلًا يُبرز قوة الابتكار حتى في ظل محدودية الموارد.

بيانات من أسبوع الذكاء الاصطناعي

هذه الأرقام جاءت ضمن فعاليات أسبوع الذكاء الاصطناعي الذي تنظمه منصة Visual Capitalist برعاية شركة Terzo، والذي تضمن إصدار تقرير شامل بعنوان (مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2025). التقرير سلط الضوء على التفاوت الكبير في تكاليف تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي حول العالم، ما بين النماذج التجارية العملاقة والمبادرات البحثية المحدودة.

مقارنة بين أبرز النماذج وتكاليف تدريبها

• GPT-4 من OpenAI (أُطلق في 2023): بلغت تكلفة تدريبه نحو 79 مليون دولار، وهو يعتمد على تقنيات متقدمة في الشبكات العصبية والحوسبة التجريبية.
• PaLM 2 من Google: كلّف تدريبه قرابة 29 مليون دولار.
• Llama 2-70B من Meta: أقل النماذج تكلفة، بميزانية بلغت 3 ملايين دولار فقط.
• Gemini 1.0 Ultra من Google: الأعلى تكلفة حتى الآن، حيث بلغت 192 مليون دولار، شملت نفقات ضخمة على البحث والتطوير والرقائق (23%)، والخوادم(49%).
• Mistral (2024): نموذج جديد كلف تدريبه 41 مليون دولار.
• Llama 3.1-405B من Meta: تم تدريبه بتكلفة وصلت إلى 170 مليون دولار.
• Grok-2 من شركة xAI: بلغت تكلفة تطويره نحو 107 ملايين دولار ويستخدم حاليا ضمن روبوت المحادثة جروك على منصة إكس حيث يتميز بتفاعله السريع مع الأحداث الجارية ودقته في الردود.

تحديات تمويل الابتكار

رغم هذه الأرقام الضخمة، تواصل الشركات الكبرى مثل OpenAI تطوير نماذج أكثر تطورًا، لكنها في الوقت ذاته تسعى إلى تحقيق عائد جزئي عبر تقديم خدمات مدفوعة، مثل الاشتراك الشهري في نموذج الذي يبلغ 200 دولار.

إلا أن ذلك لا يغطي بالكامل النفقات المتزايدة، خاصة تلك المتعلقة بالبنية التحتية الحوسبية المكلفة، ما يضع الشركات أمام تحديات حقيقية في تمويل مشاريع الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.

مستقبل الذكاء الاصطناعي: استثمار أم مغامرة؟

ما يتضح من هذه التطورات أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لن يتوقف عند حدود الابتكار التقني فقط، بل سيعتمد على مدى قدرة الشركات على تحقيق توازن بين جودة النماذج والتكاليف التشغيلية، خصوصًا في ظل المنافسة المتسارعة بين عمالقة التكنولوجيا، وظهور لاعبين جدد يقدمون حلولًا مبتكرة بتكاليف منخفضة.

إن التحولات الجارية حاليًا تشير إلى أن خريطة الذكاء الاصطناعي قد تشهد تغييرات كبيرة في السنوات القادمة، ليس فقط بناءً على قوة النماذج، بل أيضًا بناءً على كفاءة إدارتها وتكلفة تطويرها.