كيف تُساهم الشفافية وتسعير النتائج في إتاحة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات للجميع: نهاية التكاليف الخفية للذكاء الاصطناعي

## أسرع من قانون مور: الانخفاض الهائل في أسعار الذكاء الاصطناعي يُغير كل شيء ### الدفع مقابل النتائج: كيف يُحدث نموذج التسعير الجديد ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي ### إدارة العمليات المالية للذكاء الاصطناعي: لا مزيد من التكاليف غير المنضبطة - كيفية التحسين الأمثل ### الذكاء الاصطناعي للجميع: لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي الآن في متناول شركتك؟ ### هل تكاليف الذكاء الاصطناعي لديك خارجة عن السيطرة؟ الحقيقة وراء أسعار وحدات معالجة الرسومات وفواتير الحوسبة السحابية ###

ما المقصود بالوضع الحالي لعمليات التمويل في مجال الذكاء الاصطناعي العام؟

أدى النمو الهائل للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى جعل إدارة العمليات المالية للذكاء الاصطناعي التوليدي تخصصًا بالغ الأهمية للشركات. فبينما تتميز أحمال العمل السحابية التقليدية بهياكل تكلفة يمكن التنبؤ بها نسبيًا، تُضيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي بُعدًا جديدًا تمامًا من تقلبات التكلفة. وتكمن الأسباب الرئيسية لارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي في طبيعة التكنولوجيا نفسها: فالذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلب قدرة حسابية هائلة، وتزداد التكاليف بشكل كبير مع حجم البيانات المُعالجة.

يُعدّ استهلاك نماذج الذكاء الاصطناعي للموارد الإضافية جانبًا أساسيًا. إذ يتطلب تشغيل البيانات والاستعلام عنها كميات كبيرة من موارد الحوسبة السحابية، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليفها بشكل ملحوظ. علاوة على ذلك، يُعدّ تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عمليةً مُكلفةً للغاية وتستهلك موارد كثيرة نظرًا لزيادة الطلب على قوة الحوسبة ومساحة التخزين. وأخيرًا، تنقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي البيانات بشكل متكرر بين الأجهزة الطرفية ومزودي الخدمات السحابية، مما يُكبّد تكاليف إضافية لنقل البيانات.

تزيد الطبيعة التجريبية لمشاريع الذكاء الاصطناعي من حدة التحدي. فكثيراً ما تجرّب الشركات حالات استخدام مختلفة، مما قد يؤدي إلى إهدار الموارد، وبالتالي إلى نفقات غير ضرورية. ونظراً للطبيعة الديناميكية لكيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها، يصعب التنبؤ باستهلاك الموارد والتحكم فيه.

لماذا يصعب فهم الإنفاق على وحدات معالجة الرسومات وتكاليف الذكاء الاصطناعي؟

يُعدّ غياب الشفافية فيما يتعلق بالإنفاق على وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتكاليف الذكاء الاصطناعي أحد أكبر التحديات التي تواجه الشركات. فارتفاع الطلب وتكاليف وحدات معالجة الرسومات غالباً ما يُجبر الشركات على بناء بنى تحتية سحابية متعددة باهظة الثمن. كما أن وجود مجموعة متنوعة من الحلول من موردين مختلفين يُضعف الشفافية ويُعيق الابتكار.

يبرز غياب الشفافية في التكاليف بشكل خاص عند استخدام أنواع مختلفة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) ومزودي الخدمات السحابية. تواجه الشركات تحدي الاختيار بين الاستثمار في وحدات معالجة الرسومات المحلية وخدماتها السحابية. تتوفر موارد وحدات معالجة الرسومات المحلية كموارد مشتركة عند الطلب، مما يجنب تكاليف الأجهزة المتخصصة المخصصة، والتي لا تُستخدم إلا بشكل متقطع. مع ذلك، يُضيف هذا تعقيدات جديدة في تخصيص التكاليف والتحكم بها.

تكمن إحدى المشكلات الرئيسية في عدم القدرة على التنبؤ بالتكاليف المتغيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فكل تطبيق ذكاء اصطناعي تقريبًا يعتمد على نماذج أساسية، والتي تتكبد تكاليف متغيرة كبيرة تتناسب مع استخدام النموذج. ويساهم كل استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات (API) وكل رمز مميز تتم معالجته في هذه التكاليف، مما يُغير بشكل جذري هيكل التكلفة الأساسي.

كيف تتطور تكاليف الإنفاق النموذجية فعلياً؟

من أبرز التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي الانخفاض الكبير في تكاليف استخدام النماذج. ويشير سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، إلى أن تكلفة استخدام مستوى معين من الذكاء الاصطناعي تنخفض بنحو عشرة أضعاف كل 12 شهرًا. وهذا الاتجاه أقوى بكثير من قانون مور، الذي يتوقع تضاعف التكلفة كل 18 شهرًا.

يتجلى انخفاض التكلفة بوضوح في تطور أسعار نماذج OpenAI. فمن GPT-4 إلى GPT-4o، انخفض سعر الرمز المميز الواحد بنحو 150 ضعفًا بين أوائل عام 2023 ومنتصف عام 2024. هذا التطور يجعل تقنيات الذكاء الاصطناعي في متناول الشركات الصغيرة بشكل متزايد، ويوسع نطاق استخداماتها لتشمل تطبيقات متنوعة.

تساهم عدة عوامل في هذا الانخفاض المستمر في التكاليف. فالمنافسة بين مطوري النماذج ومزودي خدمات الاستدلال تُحدث ضغطًا كبيرًا على الأسعار. كما أن النماذج مفتوحة المصدر من شركة ميتا وغيرها تُحقق الآن أداءً يُضاهي أداء GPT-4، مما يزيد من حدة المنافسة. إضافةً إلى ذلك، تشهد الابتكارات في مجال الأجهزة، مثل الرقائق المتخصصة وASICs، تحسنًا مستمرًا، مما يُساهم في خفض تكاليف الاستدلال.

ماذا يعني تحسين عبء العمل في سياق الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب تحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي نهجًا شاملًا يتجاوز أساليب تحسين الحوسبة السحابية التقليدية. إذ يمكن أن تتباين أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في كثافة حساباتها ومتطلبات الذاكرة، مما يجعل اتباع نهج غير مدروس أمرًا محفوفًا بالمخاطر، وقد يؤدي إلى أخطاء كبيرة في التنبؤ وهدر الموارد.

يُعدّ تحسين موارد الحوسبة أمرًا أساسيًا لترشيد تكاليف الذكاء الاصطناعي. وعادةً ما تُمثّل تكاليف الحوسبة أكبر بند في نفقات عمليات الذكاء الاصطناعي من الجيل الأول. لذا، يُعدّ اختيار الحجم الأمثل لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الموتر (TPUs) ووحدات المعالجة المركزية (CPUs) أمرًا بالغ الأهمية، إذ يكمن الهدف في اختيار المُسرّع الأنسب الذي يُلبي متطلبات مستوى الخدمة (SLO) من حيث زمن الاستجابة والدقة. مع كل ترقية إلى فئة سيليكون أعلى، ترتفع التكاليف بالساعة من ضعفين إلى عشرة أضعاف دون ضمان تحسين تجربة المستخدم.

تلعب استراتيجيات استخدام وحدات معالجة الرسومات دورًا محوريًا في تحسين التكاليف. تُعدّ الطاقة غير المُستغلة (بالواط/ساعة) السبب الرئيسي لانخفاض ميزانيات الذكاء الاصطناعي. تعمل خاصية تعدد المستخدمين والمجموعات المرنة على تحويل السعة المُخصصة إلى إنتاجية. يسمح تجميع وحدات معالجة الرسومات وتقسيمها (MIG) بتقسيم وحدات معالجة الرسومات A100/H100 وفرض حصص على مساحات الأسماء، مما يؤدي عادةً إلى زيادة في الاستخدام من 25% إلى 60%.

كيف يعمل نموذج التسعير القائم على النتائج عملياً؟

تمثل نماذج التسعير القائمة على النتائج تحولاً جذرياً في كيفية تفكير الشركات في تحقيق الربح من تقنيات الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من الدفع مقابل الوصول إلى البرنامج أو استخدامه، يدفع العملاء مقابل نتائج ملموسة، مثل حل مشكلات المبيعات أو الدعم بنجاح.

تُحقق نماذج التسعير هذه توافقًا ماليًا مباشرًا بين مزودي حلول الذكاء الاصطناعي وعملائهم. فعندما لا يستفيد المزود إلا إذا حقق حله نتائج قابلة للقياس، يتفق الطرفان على تعريف واحد للنجاح. ووفقًا لبحث أجرته شركة ماكينزي، فإن الشركات التي تستخدم نماذج تسعير التكنولوجيا القائمة على النتائج تُبلغ عن رضا أعلى بنسبة 27% عن علاقاتها مع المزودين، وعائد استثمار أفضل بنسبة 31% مقارنةً باتفاقيات التسعير التقليدية.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تمكين نماذج التسعير القائمة على النتائج. توفر هذه التقنية التحليلات التنبؤية والأتمتة والرؤى الآنية اللازمة لتطبيق هذه النماذج. كما تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع الأداء وقياسه، وضمان تحقيق النتائج المرجوة فعليًا.

ما هو دور الشفافية في تحسين تكلفة الذكاء الاصطناعي؟

تُعدّ الشفافية أساس أي استراتيجية فعّالة لترشيد تكاليف الذكاء الاصطناعي. فبدون رؤية واضحة لاستخدام الموارد، لا تستطيع الشركات فهم التكاليف الحقيقية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، ولا اتخاذ قرارات مدروسة لتحسينها. وتزداد أهمية الشفافية نظرًا للطبيعة التجريبية لتطوير الذكاء الاصطناعي، وعدم القدرة على التنبؤ باحتياجات الموارد.

يُعدّ تتبّع التكاليف بدقة عنصراً أساسياً في الشفافية. تحتاج الشركات إلى رؤى تفصيلية حول تكاليف كل نموذج، وكل حالة استخدام، وكل وحدة أعمال. يتطلب ذلك أدوات مراقبة متخصصة تتجاوز إدارة تكاليف الحوسبة السحابية التقليدية، وتستطيع رصد مؤشرات خاصة بالذكاء الاصطناعي، مثل استهلاك الرموز، وتكاليف الاستدلال، وجهود التدريب.

يشمل تطبيق شفافية التكاليف عدة مجالات رئيسية، منها تتبع استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) واستهلاك الرموز المميزة لخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، ومراقبة استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) واستهلاك الطاقة للحلول المحلية، وتخصيص التكاليف لمشاريع وفرق محددة. توفر الأدوات الحديثة لوحات معلومات مرئية توضح فرص توفير التكاليف وتساعد الفرق على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة كبديل استراتيجي للشركات الأوروبية - الصورة: Xpert.Digital

تقنية الذكاء الاصطناعي الرائدة: منصة الذكاء الاصطناعي الأكثر مرونة - حلول مصممة خصيصًا لتقليل التكاليف وتحسين القرارات وزيادة الكفاءة

منصة ذكاء اصطناعي مستقلة: تدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• التكامل السريع للذكاء الاصطناعي: حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا للشركات في غضون ساعات أو أيام، بدلاً من شهور
• بنية تحتية مرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا، أوروبا، حرية اختيار الموقع)

• أقصى درجات أمان البيانات: استخدامها في مكاتب المحاماة دليل قاطع على ذلك
• النشر عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات المؤسسة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة أو نماذج مختلفة (ألمانيا، الاتحاد الأوروبي، الولايات المتحدة الأمريكية، الصين)

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• منصات الذكاء الاصطناعي المستقلة مقابل شركات الحوسبة السحابية العملاقة: أي الحلول هو الأنسب؟

كيف يمكن للشركات تحديد التكاليف الخفية للذكاء الاصطناعي؟

تُعدّ التكاليف الخفية للذكاء الاصطناعي من أكبر التحديات التي تواجه الشركات التي تُطبّق هذه التقنية. يُحدّد زاكاري حنيف من شركة تويليو فئتين رئيسيتين من هذه التكاليف: التقنية والتشغيلية. من الناحية التقنية، يختلف الذكاء الاصطناعي اختلافًا جوهريًا عن البرمجيات التقليدية، إذ يعكس نموذج الذكاء الاصطناعي حالة العالم في لحظة زمنية محددة، ويتم تدريبه على بيانات تقلّ أهميتها بمرور الوقت.

بينما يمكن للبرامج التقليدية العمل بتحديثات دورية، يتطلب الذكاء الاصطناعي صيانة مستمرة. يحتاج كل استثمار في الذكاء الاصطناعي إلى خطة صيانة ومراقبة واضحة تتضمن فترات إعادة تدريب محددة، ومؤشرات أداء رئيسية قابلة للقياس لتقييم الأداء، وعتبات محددة للتعديلات. عمليًا، تفتقر العديد من الشركات إلى أهداف واضحة ونتائج قابلة للقياس لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بالإضافة إلى حوكمة محددة وبنية تحتية مشتركة.

يتطلب تحديد التكاليف الخفية اتباع نهج منهجي. ينبغي على الشركات أولاً تحديد جميع التكاليف المباشرة وغير المباشرة المرتبطة بتطبيق وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه التكاليف تراخيص البرامج، وتكاليف التطبيق، وتكاليف التكامل، وتكاليف تدريب الموظفين، وإعداد البيانات وتنظيفها، وتكاليف الصيانة والدعم المستمرة.

ما هي التحديات التي تواجه قياس عائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي؟

يمثل قياس العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي تحديات فريدة تتجاوز تلك التي تواجه الاستثمارات التقليدية في تكنولوجيا المعلومات. فبينما تبقى معادلة العائد على الاستثمار الأساسية كما هي – (العائد - تكاليف الاستثمار) / تكاليف الاستثمار × 100% – إلا أن مكونات مشاريع الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيداً في تحديدها وقياسها.

يكمن التحدي الرئيسي في تحديد فوائد الذكاء الاصطناعي كمياً. فبينما يسهل قياس وفورات التكاليف المباشرة الناتجة عن الأتمتة، يصعب إدراك الفوائد غير المباشرة للذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه الفوائد تحسين جودة القرارات، وزيادة رضا العملاء، وتسريع طرح المنتجات في السوق، وتعزيز الابتكار. ورغم القيمة التجارية الكبيرة لهذه التحسينات النوعية، إلا أنه يصعب ترجمتها إلى قيمة نقدية.

يمثل عامل الوقت تحديًا آخر. غالبًا ما يكون لمشاريع الذكاء الاصطناعي آثار طويلة الأمد تمتد لعدة سنوات. على سبيل المثال، قد توفر شركة تستثمر 50,000 يورو في نظام خدمة عملاء مدعوم بالذكاء الاصطناعي 72,000 يورو سنويًا في تكاليف الموظفين، مما ينتج عنه عائد استثمار بنسبة 44% وفترة استرداد تبلغ حوالي ثمانية أشهر. مع ذلك، قد تتغير نسبة التكلفة إلى الفائدة بمرور الوقت نتيجة لتغيرات النموذج، أو تطور متطلبات العمل، أو التطورات التكنولوجية.

كيف يتطور إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي المؤسسي انتشاراً واسعاً على مستويات متعددة، مدفوعاً بشكل كبير بالانخفاض الهائل في تكلفة تقنيات الذكاء الاصطناعي. فالانخفاض السنوي المتواصل في تكلفة النماذج بمقدار عشرة أضعاف يُتيح إمكانيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لشريحة أوسع من الشركات. ويُمكّن هذا التطور الشركات الصغيرة والمتوسطة من تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي التي كانت حكراً على الشركات الكبيرة.

يُعدّ توفر أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام محركًا رئيسيًا لانتشار استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وقد أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة أكثر سهولة في الوصول إليها وبأسعار معقولة، وهي مصممة لتلبية احتياجات محددة دون الحاجة إلى فريق من علماء البيانات. يُمكّن هذا التطور الفرق الصغيرة من تحقيق نتائج على مستوى الشركات الكبرى، بدءًا من معالجة استفسارات العملاء وصولًا إلى تحسين الحملات التسويقية.

إن أثر هذه الديمقراطية كبير. تشير الدراسات إلى أن الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم تستطيع زيادة إنتاجيتها بنسبة تصل إلى 133% من خلال الاستخدام الموجه للذكاء الاصطناعي، بمتوسط ​​زيادة قدره 27%. وتستفيد الشركات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي بالفعل بشكل خاص في مجالات مثل إدارة الموارد البشرية وتخطيط الموارد.

ما أهمية الاستثمارات المستدامة في مجال الذكاء الاصطناعي؟

تكتسب الاستثمارات المستدامة في مجال الذكاء الاصطناعي أهمية متزايدة، إذ يتعين على الشركات مراعاة كل من الأثر البيئي والجدوى الاقتصادية طويلة الأجل لمبادراتها في هذا المجال. وقد بلغ استهلاك الطاقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مستويات هائلة، حيث تشير التقديرات إلى أن تدريب نموذج GPT-3 قد ولّد أكثر من 550 طنًا من ثاني أكسيد الكربون، وهو ما يعادل الانبعاثات السنوية لأكثر من 100 سيارة. وبحلول عام 2030، من المتوقع أن يرتفع الطلب على الطاقة في مراكز البيانات في أوروبا إلى 150 تيراواط/ساعة، أي ما يقارب 5% من إجمالي استهلاك الكهرباء في أوروبا.

في الوقت نفسه، يوفر الذكاء الاصطناعي فرصًا هائلة للحلول المستدامة. إذ يُمكنه خفض استهلاك الطاقة في المصانع بشكل كبير، وجعل المباني أكثر كفاءة في استهلاك ثاني أكسيد الكربون، وتقليل هدر الطعام، والحد من استخدام الأسمدة في الزراعة. هذه الطبيعة المزدوجة للذكاء الاصطناعي - كونه جزءًا من المشكلة وجزءًا من الحل في آنٍ واحد - تتطلب نهجًا مدروسًا للاستثمار فيه.

تشمل استراتيجيات الاستثمار المستدام في الذكاء الاصطناعي عدة جوانب. أولاً، تطوير نماذج ذكاء اصطناعي موفرة للطاقة من خلال تقنيات مثل ضغط النماذج، والتكميم، والتقطير. ثانياً، استخدام مصادر الطاقة المتجددة لتدريب وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي. ثالثاً، تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخضر، التي تُعدّ بمثابة دليل لجميع عمليات تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي.

كيف يؤثر تسعير النتائج على نماذج الأعمال؟

يُحدث التسعير القائم على النتائج ثورةً في نماذج الأعمال التقليدية من خلال إعادة تعريف توزيع المخاطر والمكافآت بين مقدمي الخدمات والعملاء. ويقود الذكاء الاصطناعي تحولاً من نماذج التسعير الثابتة القائمة على عدد المقاعد إلى هياكل تسعير ديناميكية موجهة نحو النتائج. في هذا النموذج، لا يتقاضى مقدمو الخدمات أجورهم إلا عند تقديمهم قيمة مضافة، مما يُحقق توافقاً بين حوافز الشركات والعملاء.

يتجلى هذا التحول في ثلاثة مجالات رئيسية. أولاً، باتت البرمجيات قوة عاملة: إذ يُحوّل الذكاء الاصطناعي ما كان في السابق شركات قائمة على الخدمات فقط إلى عروض برمجية قابلة للتوسع. ويمكن الآن أتمتة الخدمات التقليدية التي تتطلب عمالة بشرية - مثل دعم العملاء والمبيعات والتسويق والإدارة المالية - وتقديمها كمنتجات برمجية.

ثانيًا، لم يعد عدد تراخيص المستخدمين هو المعيار الأساسي في البرمجيات. فإذا استطاع الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، إدارة جزء كبير من دعم العملاء، ستحتاج الشركات إلى عدد أقل بكثير من موظفي الدعم البشري، وبالتالي عدد أقل من تراخيص البرمجيات. وهذا يُجبر شركات البرمجيات على إعادة النظر جذريًا في نماذج التسعير الخاصة بها، ومواءمتها مع النتائج التي تُحققها، بدلًا من عدد الأشخاص الذين يستخدمون برامجها.

ما هو دور مقاييس العائد على الاستثمار القابلة للقياس؟

تُشكّل مقاييس العائد على الاستثمار القابلة للقياس الركيزة الأساسية لاستراتيجيات الاستثمار الناجحة في الذكاء الاصطناعي، مما يُمكّن الشركات من تحديد القيمة الحقيقية لمبادراتها في هذا المجال. ويُعدّ تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) أمرًا بالغ الأهمية لحساب العائد على الاستثمار بدقة. ومن بين مؤشرات الأداء الرئيسية المهمة، تكلفة الوحدة قبل وبعد تطبيق الذكاء الاصطناعي، حيث يُعتبر انخفاض التكلفة بشكل ملحوظ مؤشرًا قويًا على عائد استثمار إيجابي.

يمكن إدراج توفير الوقت من خلال العمليات الآلية مباشرةً في حساب عائد الاستثمار، إذ يمكن تقييم الوقت المُوفّر ماليًا. كما أن خفض معدلات الخطأ وتحسين الجودة لهما تأثير غير مباشر على عائد الاستثمار، حيث يزيدان من رضا العملاء ويعززان ولاءهم على المدى الطويل. إضافةً إلى ذلك، ينبغي قياس مدى استخدام الموظفين لحلول الذكاء الاصطناعي وكيف يؤثر ذلك على إنتاجيتهم.

يوضح مثال عملي حساب عائد الاستثمار: تستثمر شركة 100,000 يورو في حلول الذكاء الاصطناعي لمركز اتصال المبيعات التابع لها. بعد عام، يرتفع معدل تحويل العملاء المحتملين إلى مبيعات بنسبة 5%، مما ينتج عنه إيرادات إضافية قدرها 150,000 يورو. كما ترتفع كفاءة فريق المبيعات بنسبة 10%، وهو ما يعادل توفير 30,000 يورو في تكاليف الموظفين. وينخفض ​​متوسط ​​تكلفة العميل المحتمل المؤهل بنسبة 20%، مما يوفر 20,000 يورو في التسويق. وبذلك، يصل إجمالي الفائدة إلى 200,000 يورو، مما يحقق عائدًا على الاستثمار بنسبة 100%.

دمج منصة ذكاء اصطناعي مستقلة ومتعددة مصادر البيانات لتلبية جميع احتياجات الأعمال - الصورة: Xpert.Digital

تقنية الذكاء الاصطناعي الرائدة: منصة الذكاء الاصطناعي الأكثر مرونة - حلول مصممة خصيصًا لتقليل التكاليف وتحسين القرارات وزيادة الكفاءة

منصة ذكاء اصطناعي مستقلة: تدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• تتفاعل منصة الذكاء الاصطناعي هذه مع جميع مصادر البيانات المحددة
  • من SAP، ومايكروسوفت، وجيرا، وكونفلوينس، وسيلزفورس، وزوم، ودروب بوكس، والعديد من أنظمة إدارة البيانات الأخرى
• التكامل السريع للذكاء الاصطناعي: حلول ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا للشركات في غضون ساعات أو أيام، بدلاً من شهور
• بنية تحتية مرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا، أوروبا، حرية اختيار الموقع)

• أقصى درجات أمان البيانات: استخدامها في مكاتب المحاماة دليل قاطع على ذلك
• النشر عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات المؤسسة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة أو نماذج مختلفة (ألمانيا، الاتحاد الأوروبي، الولايات المتحدة الأمريكية، الصين)

التحديات التي تحلها منصتنا للذكاء الاصطناعي

• عدم ملاءمة حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية
• حماية البيانات والإدارة الآمنة للبيانات الحساسة
• ارتفاع تكاليف وتعقيد تطوير الذكاء الاصطناعي الفردي
• نقص في المتخصصين المؤهلين في مجال الذكاء الاصطناعي
• دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• تكامل الذكاء الاصطناعي لمنصة ذكاء اصطناعي مستقلة ومتعددة مصادر البيانات لتلبية جميع احتياجات الأعمال

كيف يمكن للشركات تطوير استراتيجية FinOps للذكاء الاصطناعي؟

يتطلب تطوير استراتيجية فعّالة لإدارة العمليات المالية في مجال الذكاء الاصطناعي اتباع نهج منظم من ثماني خطوات، يأخذ في الاعتبار مبادئ إدارة العمليات المالية السحابية التقليدية والتحديات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تتمثل الخطوة الأولى في بناء أساس متين من خلال تشكيل فريق متعدد التخصصات يضم خبراء من مجالات المالية والتكنولوجيا والأعمال والمنتجات. يجب أن يعمل هذا الفريق بتناغم تام لفهم وإدارة الجوانب الفريدة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

تركز الخطوة الثانية على تطبيق أنظمة شاملة للرؤية والمراقبة. تتطلب أحمال عمل الذكاء الاصطناعي مراقبة متخصصة تتجاوز مقاييس الحوسبة السحابية التقليدية، وتشمل مقاييس خاصة بالذكاء الاصطناعي مثل استهلاك الرموز، وأداء النموذج، وتكاليف الاستدلال. تُمكّن هذه الرؤية الدقيقة المؤسسات من تحديد عوامل التكلفة واكتشاف فرص التحسين.

تتضمن الخطوة الثالثة تطبيق آلية تخصيص التكاليف والمساءلة. يجب إسناد مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى وحدات أعمال وفرق محددة بوضوح لضمان المساءلة المالية. أما الخطوة الرابعة فتتضمن وضع الميزانيات وضوابط الإنفاق، بما في ذلك تطبيق حدود الإنفاق والحصص وآليات كشف الحالات الشاذة لمنع أي زيادات غير متوقعة في التكاليف.

ما هو تأثير خفض التكاليف على نماذج الأعمال الجديدة؟

يُتيح الانخفاض الهائل في تكلفة تقنيات الذكاء الاصطناعي - عشرة أضعاف سنويًا - المجال أمام نماذج أعمال جديدة كليًا وحالات استخدام لم تكن مجدية اقتصاديًا في السابق. ويرى سام ألتمان من شركة OpenAI في هذا التطور إمكانية حدوث تحول اقتصادي مماثل لظهور الترانزستور - وهو اكتشاف علمي هام قابل للتطبيق على نطاق واسع ويتغلغل في جميع قطاعات الاقتصاد تقريبًا.

تُمكّن تخفيضات التكاليف الشركات من دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في مجالات كانت فيها هذه القدرات باهظة التكلفة سابقًا. وتؤدي الأسعار المنخفضة إلى زيادة ملحوظة في الاستخدام، مما يخلق حلقة إيجابية: فزيادة الاستخدام تبرر المزيد من الاستثمار في هذه التقنية، ما يؤدي إلى انخفاض التكاليف بشكل أكبر. هذه الديناميكية تُسهّل الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وتُمكّن الشركات الصغيرة من منافسة الشركات الكبيرة.

يتوقع ألتمان انخفاضًا كبيرًا في أسعار العديد من السلع مع انخفاض تكاليف الذكاء والعمالة بفضل الذكاء الاصطناعي. في المقابل، قد ترتفع أسعار السلع الفاخرة وبعض الموارد المحدودة، كالأراضي، بشكلٍ أكبر. هذا التباين يخلق ديناميكيات سوقية جديدة وفرصًا تجارية يمكن للشركات استغلالها استراتيجيًا.

كيف سيبدو مستقبل تحسين تكلفة الذكاء الاصطناعي؟

يتشكل مستقبل تحسين التكاليف المدعوم بالذكاء الاصطناعي بفعل عدة اتجاهات متقاربة. إذ يُمكن لإدارة تكاليف الحوسبة السحابية المدعومة بالذكاء الاصطناعي خفض النفقات بنسبة تصل إلى 30%، كما تُتيح الحصول على رؤى آنية وتخصيص الموارد بكفاءة. وسيتسارع هذا التطور مع دمج تقنيات التعلم الآلي في أدوات تحسين التكاليف.

من أبرز الاتجاهات تطوير توصيات شراء أكثر ذكاءً وأدوات لشفافية التكاليف. تعمل AWS وغيرها من مزودي الخدمات السحابية باستمرار على تحسين أدوات إدارة التكاليف لتقديم رؤى وتوصيات أفضل. على سبيل المثال، تحدد أداة التوصيات من AWS خيارات الشراء المثلى بناءً على الاستهلاك السابق، مما يسهل التخطيط الاستباقي لاستراتيجيات توفير التكاليف.

يتوقع المستقبل أيضاً توحيداً أكبر لمقاييس تكلفة الذكاء الاصطناعي. يُمكّن تطوير معيار FOCUS (مواصفات التكلفة والاستخدام المفتوحة للعمليات المالية) 1.0 الشركات من تصدير بيانات التكلفة والاستخدام بتنسيق موحد. وهذا يُسهّل بشكل كبير تحليل الإنفاق على الحوسبة السحابية وتحديد فرص التحسين.

ما هو دور التطور التكنولوجي في خفض التكاليف؟

يلعب التطور المستمر للتقنيات الأساسية دورًا محوريًا في الانخفاض الكبير في تكاليف صناعة الذكاء الاصطناعي. ويساهم الابتكار الكبير في مجال الأجهزة في خفض التكاليف، من خلال رقائق متخصصة ودوائر متكاملة خاصة بالتطبيقات (ASICs) مثل Inferentia من أمازون، بالإضافة إلى شركات جديدة مثل Groq. ورغم أن هذه الحلول لا تزال قيد التطوير، إلا أنها تُظهر بالفعل تحسينات ملحوظة في كل من السعر والسرعة.

تُفيد أمازون بأنّ منصات Inferentia تُقدّم إنتاجية أعلى تصل إلى 2.3 ضعف، وتكلفة أقل بنسبة تصل إلى 70% لكل عملية استدلال مقارنةً بخيارات Amazon EC2 المُماثلة. بالتوازي مع ذلك، يستمرّ تحسين كفاءة البرمجيات. فمع ازدياد حجم أحمال عمل الاستدلال وانضمام المزيد من الكفاءات في مجال الذكاء الاصطناعي إلى الفريق، يتمّ استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بشكل أكثر فعالية، وتُحقق تحسينات البرمجيات وفورات الحجم وتُخفّض تكاليف الاستدلال.

من الجوانب المهمة بشكل خاص ظهور نماذج أصغر حجمًا ولكنها أكثر ذكاءً. يؤدي نموذج Llama 3 8B من شركة Meta أداءً مماثلاً تقريبًا لنموذج Llama 2 70B الذي صدر قبل عام. في غضون عام، تم ابتكار نموذج بحجم معلمات يبلغ عُشر حجم النموذج السابق تقريبًا مع الحفاظ على نفس الأداء. تُتيح تقنيات مثل التقطير والتكميم إمكانية إنشاء نماذج أكثر كفاءة وصغرًا.

كيف يؤثر التحول الديمقراطي على المشهد التنافسي؟

يُحدث انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي تغييرًا جذريًا في المشهد التنافسي، ويخلق فرصًا جديدة للشركات من جميع الأحجام. فالانخفاض المستمر في تكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي يُتيح للشركات الصغيرة استخدام تقنيات كانت حكرًا على الشركات الكبيرة ذات الميزانيات الضخمة لتكنولوجيا المعلومات. هذا التطور يُسهم في تكافؤ الفرص، حيث باتت الأفكار المبتكرة وتطبيقها أكثر أهمية من الموارد المالية وحدها.

بات الأثر ملموساً بالفعل: إذ تستطيع الشركات الصغيرة والمتوسطة زيادة إنتاجيتها بنسبة تصل إلى 133% من خلال الاستخدام الموجه للذكاء الاصطناعي. وتُمكّن هذه الزيادة في الإنتاجية الشركات الصغيرة من منافسة الشركات الكبيرة في المجالات التي كانت تعاني فيها تقليدياً من عجزٍ في الأداء. كما يتولى الذكاء الاصطناعي مهام التشغيل الآلي الروتينية، مما يوفر وقتاً ثميناً للمبادرات الاستراتيجية.

يؤدي التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تجزئة سوق خدماته. فبينما كانت تهيمن عليه سابقًا قلة من الشركات الكبرى، تظهر الآن حلول متخصصة عديدة لقطاعات وحالات استخدام محددة. هذا التنوع يتيح خيارات أوسع للشركات ويحفز الابتكار من خلال المنافسة. وفي الوقت نفسه، يطرح تحديات جديدة في دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة وضمان قابلية التشغيل البيني.

ما هي التوصيات الاستراتيجية التي يمكن تقديمها للشركات؟

بالنسبة للشركات الراغبة في الاستفادة من ثورة خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي، تبرز عدة متطلبات استراتيجية. أولاً، ينبغي على الشركات تطوير استراتيجية شاملة لإدارة التكاليف المالية للذكاء الاصطناعي تتجاوز إدارة تكاليف الحوسبة السحابية التقليدية. ويتطلب ذلك فرقًا وأدوات وعمليات متخصصة تراعي الخصائص الفريدة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.

ثانيًا، ينبغي على الشركات ترسيخ الشفافية كمبدأ أساسي في استثماراتها في مجال الذكاء الاصطناعي. فبدون رؤية واضحة للتكاليف والأداء والقيمة التجارية، لا يمكن اتخاذ قرارات مدروسة. ويتطلب ذلك استثمارات في أدوات المراقبة ولوحات المعلومات وأنظمة إعداد التقارير التي يمكنها رصد وعرض مؤشرات الأداء الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

ثالثًا، ينبغي للشركات تفضيل المناهج القائمة على النتائج عند تقييم حلول الذكاء الاصطناعي وشرائها. فبدلًا من الدفع مقابل الميزات التقنية، ينبغي تقييم مزودي هذه الحلول ومكافأتهم بناءً على نتائج أعمال قابلة للقياس. وهذا من شأنه أن يحقق توافقًا أفضل في الحوافز ويقلل من مخاطر الاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي.

رابعاً، ينبغي على الشركات مراعاة الاستدامة طويلة الأجل لاستثماراتها في مجال الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك الاستدامة البيئية من خلال نماذج موفرة للطاقة ومراكز بيانات صديقة للبيئة، فضلاً عن الاستدامة الاقتصادية من خلال التحسين المستمر والتكيف مع هياكل التكاليف المتغيرة.

خامساً، ينبغي للشركات أن تعتبر إتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع فرصة استراتيجية. فبإمكان الشركات الصغيرة الآن تطبيق قدرات الذكاء الاصطناعي التي كانت باهظة التكلفة في السابق، بينما تستطيع الشركات الكبيرة توسيع نطاق مبادراتها في هذا المجال لتشمل مجالات واستخدامات جديدة. ويتطلب هذا التطور إعادة تقييم الاستراتيجيات التنافسية وتحديد فرص جديدة للتميز وخلق القيمة.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ تطوير الأعمال الرائدة

Konrad Wolfenstein

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة الاتصال بي على الرقم +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

Xpert.Digital هو مركز صناعي يركز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/الخدمات اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

بفضل حلولنا الشاملة لتطوير الأعمال، ندعم الشركات المرموقة من الأعمال الجديدة إلى خدمات ما بعد البيع.

تُعدّ معلومات السوق، والتسويق الموجه، وأتمتة التسويق، وتطوير المحتوى، والعلاقات العامة، وحملات البريد، ووسائل التواصل الاجتماعي الشخصية، ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنكم الاطلاع على المزيد من المعلومات على المواقع التالية: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus