هذا الأسبوع في الذكاء الاصطناعي: تكتسب OpenAI ميزة لا تقدر بثمن في مجال البنية التحتية

مرحبًا يا رفاق، مرحبًا بكم في النشرة الإخبارية المنتظمة للذكاء الاصطناعي الخاصة بـ TechCrunch. إذا كنت تريد أن يصل هذا إلى بريدك الوارد كل يوم أربعاء، فقم بالتسجيل هنا.

تحقق OpenAI مكاسب على حساب منافسيها الرئيسيين.

أعلنت الشركة يوم الثلاثاء أن مشروع Stargate، وهو مشروع مشترك جديد يضم التكتل الياباني SoftBank وOracle وآخرين لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لـ OpenAI في الولايات المتحدة، يمكن أن يجذب Stargate ما يصل إلى 500 مليار دولار من التمويل لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الأربع المقبلة. ، يجب أن يسير كل شيء وفقًا للخطة.

من المؤكد أن هذه الأخبار أثارت استياء منافسي OpenAI مثل Anthropic وXAI التابع لإيلون موسك، والتي لن تشهد أي استثمار هائل في البنية التحتية.

وتعتزم شركة xAI توسيع مركز بياناتها في ممفيس إلى مليون وحدة معالجة رسوميات، بينما وقعت Anthropic مؤخرًا صفقة مع Amazon Web Services (AWS)، قسم الحوسبة السحابية في Amazon، لاستخدام وتحسين شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة للشركة. لكن من الصعب أن نتصور أن أياً من شركتي الذكاء الاصطناعي يمكنها التفوق على ستارجيت، حتى، كما في حالة شركة أنثروبيك، بموارد أمازون الهائلة.

من المؤكد أن Stargate قد لا تفي بوعودها. مشاريع البنية التحتية التقنية الأخرى في الولايات المتحدة لم تفعل ذلك. ولنتذكر أنه في عام 2017، تعهدت الشركة التايوانية فوكسكون بإنفاق 10 مليارات دولار لإنشاء مصنع بالقرب من ميلووكي، ثم فشلت بعد ذلك.

لكن ستارغيت لديها المزيد من المؤيدين – والزخم، مما يبدو في هذه المرحلة – وراءها. وقد بدأ بالفعل إنشاء أول مركز بيانات يتم تمويله من خلال هذه الجهود في أبيلين بولاية تكساس. وقد وعدت الشركات المشاركة في ستارجيت باستثمار 100 مليار دولار في البداية.

في الواقع، يبدو أن ستارجيت مستعدة لتعزيز مكانة شركة OpenAI في قطاع الذكاء الاصطناعي المزدهر. لدى OpenAI عدد أكبر من المستخدمين النشطين – 300 مليون أسبوعيًا – مقارنة بأي مشروع آخر للذكاء الاصطناعي. ولديها المزيد من العملاء. أكثر من مليون شركة تدفع مقابل خدمات OpenAI.

كان لدى OpenAI ميزة الريادة. الآن يمكن أن يكون لها التفوق في البنية التحتية. يجب على المنافسين أن يكونوا أذكياء إذا كانوا يأملون في المنافسة. القوة الغاشمة لن تكون خيارا قابلا للتطبيق.

أخبار

حصرية مايكروسوفت لم تعد موجودة: كانت Microsoft في السابق المزود الحصري للبنية التحتية لمركز البيانات لـ OpenAI لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. لم يعد. الآن الشركة لديها فقط “حق الرفض الأول”.

تطلق الحيرة واجهة برمجة التطبيقات: أطلق محرك البحث Perplexity المدعوم بالذكاء الاصطناعي خدمة API تسمى Sonar، مما يسمح للمؤسسات والمطورين ببناء أدوات بحث الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بالشركة الناشئة في تطبيقاتهم الخاصة.

الذكاء الاصطناعي يسرع “سلسلة القتل”: أجرى زميلي ماكس مقابلة مع رادها بلامب، كبيرة مسؤولي الشؤون الرقمية والذكاء الاصطناعي في البنتاغون. وقال بلامب إن وزارة الدفاع تستخدم الذكاء الاصطناعي للحصول على “ميزة كبيرة” في تحديد التهديدات وتتبعها وتقييمها.

المعايير المعنية: لم تكشف إحدى المنظمات التي تعمل على تطوير معايير الرياضيات للذكاء الاصطناعي عن أنها تلقت تمويلًا من OpenAI حتى وقت قريب نسبيًا، مما أثار ادعاءات بارتكاب مخالفات من البعض في مجتمع الذكاء الاصطناعي.

نموذج DeepSeek الجديد: أصدر مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek نسخة مفتوحة من DeepSeek-R1، ما يسمى بنموذج الاستدلال الخاص به، والذي يدعي أنه يؤدي أداءً مشابهًا لـ OpenAI o1 في بعض معايير الذكاء الاصطناعي.

ورقة بحثية للأسبوع

في الأسبوع الماضي، سلطت مايكروسوفت الضوء على زوج من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، MatterGen و MatterSim، والتي تدعي أنها يمكن أن تساعد في تصميم مواد متقدمة.

يتنبأ MatterGen بالمواد المحتملة ذات الخصائص الفريدة، والمرتكزة على المبادئ العلمية. وكما هو موضح في ورقة بحثية منشورة في مجلة Nature، تقوم شركة MatterGen بتوليد آلاف المرشحين مع “قيود يحددها المستخدم” – حيث تقترح مواد جديدة تلبي احتياجات محددة للغاية.

أما بالنسبة لـ MatterSim، فهو يتنبأ بأي من المواد المقترحة من MatterGen مستقرة وقابلة للحياة.

تقول مايكروسوفت إن فريقًا في معهد شنتشن للتكنولوجيا المتقدمة كان قادرًا على استخدام MatterGen لتجميع مادة جديدة. المادة لم تكن خالية من العيوب. لكن مايكروسوفت أصدرت الكود المصدري لـ MatterGen، وتقول الشركة إنها تخطط للعمل مع متعاونين خارجيين آخرين لمواصلة تطوير التقنية.

نموذج الاسبوع

أصدرت جوجل نسخة جديدة من نموذج “الاستدلال” التجريبي الخاص بها، Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. تدعي الشركة أن أداءها أفضل من الأداء الأصلي في معايير الرياضيات والعلوم والتفكير متعدد الوسائط.

نماذج الاستدلال مثل Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental تقوم بالتحقق من الحقائق بشكل فعال، مما يساعدها على تجنب بعض المخاطر التي عادة ما تتعثر النماذج. ونتيجة لذلك، تستغرق نماذج الاستدلال وقتًا أطول قليلًا – عادةً من ثوانٍ إلى دقائق – للوصول إلى الحلول مقارنة بالنموذج “غير الاستدلالي” النموذجي.

يحتوي برنامج Gemini 2.0 Flash Thinking الجديد أيضًا على نافذة سياقية تحتوي على مليون رمز مميز، مما يعني أنه يمكنه تحليل المستندات الطويلة مثل الدراسات البحثية وأوراق السياسة. مليون رمز يعادل حوالي 750.000 كلمة، أو 10 كتب متوسطة الطول.

الاستيلاء على حقيبة

يوضح مشروع الذكاء الاصطناعي المسمى GameFactory أنه من الممكن “إنشاء” عمليات محاكاة تفاعلية من خلال تدريب نموذج على مقاطع فيديو Minecraft ثم توسيع هذا النموذج ليشمل مجالات مختلفة.

قام الباحثون وراء GameFactory، ومعظمهم من جامعة هونغ كونغ وشركة Kuaishou، وهي شركة صينية مملوكة جزئيًا للدولة، بنشر بعض الأمثلة على عمليات المحاكاة على موقع المشروع. لقد تركوا شيئًا ما إلى المستوى المطلوب، لكن المفهوم لا يزال مثيرًا للاهتمام: نموذج يمكنه توليد عوالم في أنماط وموضوعات لا نهاية لها.