10 مستثمرين يتحدثون عن مستقبل الذكاء الاصطناعي وما يكمن وراء ضجيج ChatGPT

عندما ذكرت “صعود الذكاء الاصطناعي” في رسالة بريد إلكتروني حديثة موجهة إلى المستثمرين، أرسل لي أحدهم ردا مثيرا للاهتمام: “صعود الذكاء الاصطناعي” تسمية خاطئة إلى حد ما”.

ما يعنيه هذا المستثمر، رودينا سيسيري، الشريك الإداري في شركة Glasswing Ventures، هو أن التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق كانت موجودة منذ وقت طويل الآن، وكل هذه الضجة حول الذكاء الاصطناعي تتجاهل الحقيقة البسيطة المتمثلة في أنها كانت موجودة منذ فترة طويلة. في التنمية منذ عقود. وأشارت إلى “لقد شهدنا أول اعتماد للمؤسسات في عام 2010”.

ومع ذلك، لا يمكننا أن ننكر أن الذكاء الاصطناعي يحظى بمستويات غير مسبوقة من الاهتمام، وأن الشركات في مختلف القطاعات حول العالم مشغولة بالتفكير في التأثير الذي يمكن أن يحدثه على صناعتها وخارجها.

ويرى الدكتور أندريه ريتيراث، الشريك في شركة Earlybird Venture Capital، أن عدة عوامل تعمل جنبًا إلى جنب لتوليد هذا الزخم. وقال: “إننا نشهد عاصفة الذكاء الاصطناعي المثالية، حيث اجتمعت أخيرًا ثلاثة مكونات رئيسية تطورت على مدار السبعين عامًا الماضية: الخوارزميات المتقدمة، ومجموعات البيانات واسعة النطاق، والوصول إلى الحوسبة القوية”.

ومع ذلك، لا يسعنا إلا أن نتشكك في عدد الفرق التي عرضت نسخة من “ChatGPT for X” في يوم العرض الشتوي لـ Y Combinator في وقت سابق من هذا العام. ما مدى احتمالية بقائهم موجودين في غضون سنوات قليلة؟

تعتقد كارين كلاين، الشريك المؤسس في Bloomberg Beta، أنه من الأفضل خوض السباق والمخاطرة بالفشل بدلاً من عدم المشاركة فيه، لأن هذا ليس اتجاهًا يمكن للشركات تجاهله. “بينما رأينا مجموعة من” مساعدي الطيارين ” [insert industry]”قد لا يكون هذا موجودًا في غضون سنوات قليلة، فالخطر الأكبر هو تجاهل الفرصة. إذا لم تقم شركتك بتجربة استخدام الذكاء الاصطناعي، فهذا هو الوقت المناسب وإلا فسوف يتخلف عملك.

وما ينطبق على الشركة المتوسطة ينطبق أكثر على الشركات الناشئة: الفشل في التفكير على الأقل في الذكاء الاصطناعي سيكون خطأً. لكن الشركة الناشئة تحتاج أيضًا إلى أن تكون في صدارة اللعبة أكثر من الشركة العادية، وفي بعض مجالات الذكاء الاصطناعي، قد يكون “الآن” “متأخرًا جدًا”.

من أجل فهم أفضل للمجالات التي لا تزال تتمتع فيها الشركات الناشئة بفرصة، وأين تتشكل ديناميكيات احتكار القلة ومزايا المبادر الأول، قمنا باستطلاع مجموعة مختارة من المستثمرين حول مستقبل الذكاء الاصطناعي، وما هي المجالات التي يرون أنها أكثر إمكانات، وكيف يمكن الحصول على ماجستير إدارة الأعمال متعدد اللغات والصوتيات؟ يمكن أن يتطور الجيل، وقيمة البيانات الخاصة.

هذا هو الجزء الأول من استطلاع من ثلاثة أجزاء يهدف إلى التعمق في الذكاء الاصطناعي وكيفية تشكيل الصناعة. في الجزأين التاليين اللذين سيتم نشرهما قريبًا، ستستمع إلى مستثمرين آخرين حول الأجزاء المختلفة من لغز الذكاء الاصطناعي، حيث تتمتع الشركات الناشئة بأعلى فرصة للفوز، وحيث يمكن أن تتفوق المصادر المفتوحة على المصادر المغلقة.

تحدثنا مع:

• مانيش سينغال، الشريك المؤسس لشركة pi Ventures
• رودينا سيسيري، المؤسس والشريك الإداري لشركة Glasswing Ventures
• ليلي ليمان، وكريس جاردنر، وريتشارد دولود، وبريان ديفاني من شركة Underscore VC
• كارين كلاين، الشريك المؤسس، بلومبرج بيتا
• كزافييه لازاروس، شريك إليا
• الدكتور أندريه ريتيراث، شريك، Earlybird Venture Capital
• مات كوهين، الشريك الإداري لشركة Ripple Ventures

مانيش سينغال، الشريك المؤسس لشركة pi Ventures

هل ستحتفظ نماذج genAI الرائدة اليوم والشركات التي تقف خلفها بقيادتها في السنوات القادمة؟

هذا مشهد متغير ديناميكيًا عندما يتعلق الأمر بتطبيقات LLM. سوف تتشكل العديد من الشركات في مجال التطبيقات، ولن ينجح سوى عدد قليل منها في التوسع. فيما يتعلق بالنماذج الأساسية، نتوقع أن تحصل OpenAI على منافسة من لاعبين آخرين في المستقبل. ومع ذلك، فإن لديهم بداية قوية ولن يكون من السهل إزاحتهم.

ما هي الشركات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي التي تشعر أنها ليست مبتكرة بما يكفي لتظل موجودة لمدة 5 سنوات؟

أعتقد أنه في مجال الذكاء الاصطناعي التطبيقي، يجب أن يكون هناك توحيد كبير. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي أفقيا أكثر فأكثر، لذلك سيكون من الصعب على شركات الذكاء الاصطناعي التطبيقي، التي بنيت على نماذج جاهزة، أن تحتفظ بخنادقها.

ومع ذلك، هناك قدر كبير من الابتكار الأساسي الذي يحدث على الجبهة التطبيقية وكذلك على جانب البنية التحتية (الأدوات والمنصات). ومن المرجح أن يفعلوا أفضل من الآخرين.

هل المصدر المفتوح هو الطريق الأكثر وضوحًا لدخول السوق بالنسبة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي؟

ذلك يعتمد على ما تقوم بحله. بالنسبة لشركات طبقة البنية التحتية، يعد هذا مسارًا صالحًا، لكنه قد لا يكون فعالاً في جميع المجالات. يتعين على المرء أن يفكر فيما إذا كان المصدر المفتوح طريقًا جيدًا أم لا بناءً على المشكلة التي يحلها.

هل ترغب في أن يكون هناك عدد أكبر من حاملي شهادة الماجستير في القانون المدربين بلغات أخرى غير اللغة الإنجليزية؟ إلى جانب التمايز اللغوي، ما هي أنواع التمايز الأخرى التي تتوقع رؤيتها؟

نحن نرى شهادات الماجستير في اللغات الأخرى أيضًا، ولكن بالطبع اللغة الإنجليزية هي الأكثر استخدامًا. استنادًا إلى حالات الاستخدام المحلية، من المؤكد أن ماجستير إدارة الأعمال بلغات مختلفة يكون له معنى.

إلى جانب التمايز اللغوي، نتوقع أن نرى متغيرات LLM المتخصصة في مجالات معينة (مثل الطب والقانون والمالية) لتوفير معلومات أكثر دقة وذات صلة في تلك المجالات. هناك بالفعل بعض الأعمال الجاري تنفيذها في هذا المجال، مثل BioGPT وBloomberg GPT.

تعاني LLMs من الهلوسة والأهمية عندما تريد استخدامها في تطبيقات درجة الإنتاج الحقيقية. أعتقد أنه سيكون هناك عمل كبير يتم إنجازه على هذه الجبهة لجعلها أكثر قابلية للاستخدام خارج الصندوق.

ما هي فرص تعطل طريقة LLM الحالية لبناء الشبكات العصبية في الأرباع أو الأشهر القادمة؟

يمكن أن يحدث ذلك بالتأكيد، على الرغم من أنه قد يستغرق وقتًا أطول من بضعة أشهر. بمجرد أن تصبح الحوسبة الكمومية سائدة، سيتغير مشهد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير مرة أخرى.

نظرًا للضجيج المحيط بـ ChatGPT، هل يتم التقليل من أهمية أنواع الوسائط الأخرى مثل توليد الصوت والصور التوليدية نسبيًا؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط يتسارع. بالنسبة لمعظم التطبيقات الجادة، سيحتاج المرء إلى تلك التطبيقات، خاصة للصور والنصوص. يعتبر الصوت حالة خاصة: هناك عمل كبير يجري في مجال التوليد التلقائي للموسيقى واستنساخ الكلام، وهو ما ينطوي على إمكانات تجارية واسعة.

إلى جانب ذلك، أصبح إنشاء التعليمات البرمجية تلقائيًا أكثر شيوعًا، كما يعد إنشاء مقاطع الفيديو بُعدًا مثيرًا للاهتمام – سنرى قريبًا أفلامًا تم إنشاؤها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي!

هل الشركات الناشئة التي لديها بيانات خاصة أكثر قيمة في نظرك هذه الأيام مما كانت عليه قبل ظهور الذكاء الاصطناعي؟

على عكس ما قد يعتقده العالم، فإن البيانات الخاصة تعطي بداية جيدة، ولكن في النهاية، من الصعب جدًا الحفاظ على ملكية بياناتك.

ومن ثم، فإن الخندق التكنولوجي يأتي من مجموعة من الخوارزميات المصممة بذكاء والتي يتم إنتاجها وضبطها بدقة للتطبيق مع البيانات.

متى يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي العام حقيقة، إن كان ذلك ممكنًا؟

نحن نقترب من المستويات البشرية في بعض التطبيقات، لكننا لا نزال بعيدين عن الذكاء الاصطناعي العام الحقيقي. أعتقد أيضًا أنه سيكون منحنى مقاربًا بعد فترة من الوقت، لذلك قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً جدًا للوصول إلى هناك في جميع المجالات.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي العام الحقيقي، قد يتعين أيضًا أن تتقارب العديد من التقنيات، مثل علوم الأعصاب والعلوم السلوكية.

هل من المهم بالنسبة لك أن تشارك الشركات التي تستثمر فيها في جماعات الضغط و/أو مجموعات المناقشة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

ليس حقيقيًا. تركز شركاتنا بشكل أكبر على حل مشكلات محددة، وبالنسبة لمعظم التطبيقات، فإن ممارسة الضغط لا يساعد. من المفيد المشاركة في مجموعات المناقشة، حيث يمكن للمرء أن يراقب كيفية تطور الأمور.

رودينا سيسيري، المؤسس والشريك الإداري لشركة Glasswing Ventures

هل ستحتفظ نماذج genAI الرائدة اليوم والشركات التي تقف خلفها بقيادتها في السنوات القادمة؟

من المرجح أن يحافظ مقدمو نماذج الطبقة الأساسية مثل Alphabet وMicrosoft/Open AI وMeta على ريادتهم في السوق ويعملون كاحتكار القلة على المدى الطويل. ومع ذلك، هناك فرص للمنافسة في النماذج التي توفر تمايزًا كبيرًا، مثل Cohere وغيرها من الجهات الفاعلة الممولة تمويلًا جيدًا على المستوى التأسيسي، مع التركيز بقوة على الثقة والخصوصية.

لم نستثمر، ومن المحتمل ألا نستثمر، في الطبقة الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي. من المحتمل أن تنتهي هذه الطبقة في إحدى الحالتين: في أحد السيناريوهات، ستتمتع الطبقة الأساسية بديناميكيات احتكار القلة المشابهة لما رأيناه في السوق السحابية، حيث سيحصل عدد قليل من اللاعبين على معظم القيمة.

الاحتمال الآخر هو أن النماذج الأساسية يتم توفيرها إلى حد كبير من خلال النظام البيئي مفتوح المصدر. نرى أن طبقة التطبيق تحمل أكبر فرصة للمؤسسين والمستثمرين. فالشركات التي تقدم قيمة ملموسة وقابلة للقياس لعملائها يمكنها أن تحل محل الشركات الكبيرة في الفئات الحالية وتهيمن على فئات جديدة.

تركز إستراتيجيتنا الاستثمارية بشكل واضح على الشركات التي تقدم تكنولوجيا ذات قيمة مضافة تعمل على تعزيز نماذج الأساس.

مثلما لم ينته إنشاء القيمة في السحابة عند موفري البنية التحتية للحوسبة السحابية، فإن إنشاء قيمة كبيرة لم يصل بعد عبر مكدس genAI. سباق genAI لم ينته بعد.

ما هي الشركات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي التي تشعر أنها ليست مبتكرة بما يكفي لتظل موجودة لمدة 5 سنوات؟

قد لا تكون بعض قطاعات السوق في مجال الذكاء الاصطناعي مستدامة مثل الشركات طويلة الأجل. أحد الأمثلة على ذلك هو فئة “غلاف GPT” – وهي عبارة عن حلول أو منتجات مبنية على تقنية GPT الخاصة بشركة OpenAI. تفتقر هذه الحلول إلى التمايز ويمكن تعطيلها بسهولة من خلال الميزات التي أطلقها اللاعبون المهيمنين الحاليين في أسواقهم. وعلى هذا النحو، سوف يكافحون من أجل الحفاظ على ميزة تنافسية على المدى الطويل.

وبالمثل، فإن الشركات التي لا تقدم قيمة تجارية كبيرة أو لا تحل مشكلة في مساحة عالية القيمة ومكلفة لن تكون شركات مستدامة. ضع في اعتبارك ما يلي: إن الحل الذي يبسط مهمة واضحة للمتدرب لن يتحول إلى عمل تجاري كبير، على عكس النظام الأساسي الذي يحل التحديات المعقدة لكبير المهندسين المعماريين، ويقدم فوائد متميزة وعالية القيمة.

وأخيرًا، فإن الشركات التي لديها منتجات لا تتكامل بسلاسة مع مسارات العمل والبنيات الحالية للمؤسسة، أو التي تتطلب استثمارات أولية واسعة النطاق، ستواجه تحديات في التنفيذ والاعتماد. سيكون هذا عائقًا كبيرًا أمام تحقيق عائد استثمار ذي معنى بنجاح، حيث يكون المعيار أعلى بكثير عندما تكون هناك حاجة إلى تغييرات في السلوك وتغييرات في البنية المكلفة.