يبدو أن الفوز في سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي يعتمد على عاملين فقط – الحجم والمال.
بفضل الأموال الطائلة، يركز أكبر مطوري الذكاء الاصطناعي على جمع كميات هائلة من البيانات، وتطوير قوة الحوسبة، وبناء نماذج أكبر حجمًا على الإطلاق.
ولكن هذه ليست الطريقة الوحيدة للتقدم.
قال إيدان جوميز، الرئيس التنفيذي لشركة Cohere، في مقابلة أجريت معه مؤخرًا مع 20VC: “من المؤكد أنه إذا قمت بإلقاء المزيد من الحوسبة على النموذج، وإذا قمت بتكبير النموذج، فسيصبح أفضل. إنه يشبه إلى حد ما الطريقة الأكثر موثوقية لتحسين النماذج. إنها أيضًا الطريقة الأكثر غباءً”.
وقال إن هناك عدة طرق أخرى يمكن للشركات الصغيرة من خلالها المنافسة.
وأضاف “هناك الكثير من الضغوط نحو صنع نماذج أصغر وأكثر كفاءة وأكثر ذكاءً من خلال البيانات والخوارزميات والأساليب، بدلاً من مجرد التوسع بسبب قوى السوق”.
وقال جوميز إن العديد من المكاسب في مجال المصادر المفتوحة جاءت أيضًا من خلال التحسينات في التعامل مع البيانات. ويشمل ذلك خوارزميات أفضل لجمع بيانات ذات جودة أعلى من الإنترنت والابتكارات في البيانات الاصطناعية.
بلغت قيمة شركة Cohere، التي تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، 5 مليارات دولار بعد آخر جولة تمويلية لها في يوليو. وفي وقت سابق من هذا العام، أعلنت الشركة عن مجموعة من نماذج اللغة تسمى Command R، والتي قال مدير العمليات التنفيذي مارتن كون سابقًا لموقع Business Insider إنها جزء من “فئة ناشئة من النماذج القابلة للتطوير”. ومع استمرار الشركة في توفير التكنولوجيا للمؤسسات، قال كون إن القدرة على تحمل التكاليف والموثوقية أكثر أهمية من تقديم أحدث ما توصلت إليه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للشركات.