آخر تحديث:
مؤلف
روحالامين حقشاناس
مؤلف
روحالامين حقشاناس
يشارك
لماذا تثق في Cryptonews؟
كشفت شركة IBM عن “محركها خفيف الوزن” الجديد لمنصة WatsonX.ai، مما يمثل خطوة كبيرة في تطور نشر الذكاء الاصطناعي (AI) للشركات.
ورغم أن شركة آي بي إم تستهدف في المقام الأول الشركات الكبيرة، فإن هذا الابتكار قد يثبت أنه يمثل تغييراً جذرياً للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم، وخاصة في القطاعات سريعة النمو مثل التكنولوجيا المالية.
صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي يدفع توسع التكنولوجيا
لقد كان صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي بمثابة القوة الدافعة لتوسع صناعة التكنولوجيا، حيث شهد النصف الأول من عام 2024 نموًا كبيرًا في الإيرادات المنسوبة إلى هذا القطاع.
قبل عقد من الزمان، لم يكن بوسع أحد أن يتوقع التأثير الذي قد تحدثه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic على السوق.
لم تؤدي هذه النماذج إلى إحداث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي فحسب، بل أدت أيضًا إلى إنشاء صناعة ناشئة تتمحور حول قدراتها.
ومع ذلك، كانت رحلة الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية معقدة.
قبل إصدار ChatGPT، كان الإجماع بين خبراء الذكاء الاصطناعي والتمويل هو أن النماذج مثل GPT-3 غير موثوقة للغاية للاستخدام في المجالات التي تكون فيها الدقة أمرًا بالغ الأهمية.
وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي تحقق منذ ذلك الحين، فإن التحدي لا يزال قائما: فنماذج الذكاء الاصطناعي المصممة للاستخدام العام، استنادا إلى البيانات العامة، غالبا ما تفتقر إلى الدقة اللازمة في الصناعات مثل التمويل، حيث لا يوجد مجال للخطأ.
الحل يكمن في التخصص.
على سبيل المثال، يسلط استحواذ بنك جي بي مورجان تشيس مؤخرًا على وصول المؤسسات إلى خدمة ChatGPT من OpenAI الضوء على الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية.
من خلال ضبط النموذج على البيانات الداخلية ودمج الضمانات المخصصة، يتمكن جي بي مورجان من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي مع التخفيف من المخاطر المرتبطة بالنماذج ذات الاستخدام العام.
وتؤكد هذه الخطوة ثقة القطاع المالي في الذكاء الاصطناعي التوليدي، شريطة أن تكون التكنولوجيا مصممة لتناسب احتياجاتهم المحددة.
لكن إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي تتجاوز بكثير روبوتات الدردشة. تقدم منصات الذكاء الاصطناعي الأكثر شهرة، بما في ذلك ChatGPT، حلولاً على مستوى المؤسسات، إلا أنها تظل تعتمد في الغالب على السحابة.
تطرح حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة تحديات
بالنسبة للصناعات مثل التكنولوجيا المالية، حيث يعد أمن البيانات أمرًا بالغ الأهمية، فإن حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة يمكن أن تشكل تحديات.
غالبًا ما تتطلب المتطلبات التنظيمية والائتمانية حماية البيانات الحساسة من التهديدات الخارجية، مما يجعل الحلول المستندة إلى السحابة فقط أقل جدوى.
تعالج منصة WatsonX.ai من IBM هذه المشكلة من خلال تقديم حلول تعتمد على السحابة وحلول محلية.
ويعمل تقديم محرك Lightweight Engine على تعزيز هذه المرونة بشكل أكبر، مما يسمح للشركات بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها في الموقع مع الحد الأدنى من استخدام الموارد.
وهذا جذاب بشكل خاص للصناعات مثل التكنولوجيا المالية والبلوكشين والإقراض بالعملات المشفرة، حيث قد لا تلبي حلول الذكاء الاصطناعي خارج الموقع متطلبات الأمان بشكل كامل.
قال سافيو رودريجيز، نائب رئيس هندسة النظام البيئي ودعم المطورين في شركة IBM: “مع قيام الشركات بإضافة حلول محلية، فإنها تريد منصة خفيفة الوزن للمؤسسة لنشر وتشغيل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بها، حتى لا تهدر وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات”.
“وهذا هو المكان الذي يأتي فيه محرك watsonx.ai خفيف الوزن، مما يتيح لموردي البرامج المستقلين والمطورين توسيع نطاق حلول GenAI الخاصة بالمؤسسات مع تحسين التكاليف.”
في حين يقدم محرك IBM خفيف الوزن حلاً مقنعًا، إلا أنه يواجه منافسة شديدة من شركات التكنولوجيا العملاقة مثل Microsoft وGoogle وAmazon، بالإضافة إلى الشركات الناشئة المتخصصة التي تقدم خدمات مماثلة.
ورغم أن المقارنة التفصيلية بين هذه الخدمات تتجاوز هذه المناقشة، فإن المحرك الجديد لشركة IBM يتميز بحجمه المنخفض وكفاءته المحسنة، حتى لو كان يضحي ببعض الميزات المتوفرة في نظرائه الأكثر قوة.
