News - رئيس مؤسسة لينكس: لسنا في فقاعة الذكاء الاصطناعي

طوكيو — في كلمته الرئيسية في قمة المصادر المفتوحة في اليابان يوم الاثنين، قال جيم زمْلين، المدير التنفيذي لمؤسسة لينُكس، إن «الذكاء الاصطناعي قد لا يكون في فقاعة كاملة، لكن نماذج اللغة الكبيرة [LLMs] قد تكون كذلك». لماذا؟ بدأ زمْلين بالإشارة إلى أعداد استثمار مذهلة هيمنت على عناوين الأخبار. تقدّر مورجان ستانلي أن 3 تريليونات دولار ستُنفق على مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بين الآن وعام 2028، مع مزودي الحوسبة فائقة السعة مثل أمازون وجوجل وميتا ومايكروسوفت يمثلون نحو نصف الإجمالي. «هذا استثمار يفوق الناتج المحلي الإجمالي للعديد من الدول الصغيرة»، قال زمْلين أمام الحشود، مؤكدًا أن معظم الشركات، وحتى معظم الدول، لا يمكنها المنافسة بشكل جدّي في مثل هذا النوع من بنيات تحتية مكلفة رأسمالياً. أما الأهم، فهو الطلب على الطاقة المرتبط بالأحمال الاستدلالية المتسارعة للذكاء الاصطناعي. استشهد بارتفاع حجم الاستدلال في جوجل بمعدل 50 مرة عن السنة السابقة، وبشكل محدد استخدام الذكاء الاصطناعي عبر جوجل، الذي ارتفع من 9.7 تريليون توكن في أبريل 2024 إلى أكثر من 480 تريليون توكن في أبريل 2025. وعول أيضاً على اقتباس رئيس AWS أندي جاسي بأن أقوى قيد على نمو الذكاء الاصطناعي اليوم هو الطاقة. جادل بأن ازدهار الذكاء الاصطناعي يُعدّ في جوهره قصة بنية تحتية مادية، وحدات GPU، طاقة ومراكز بيانات، لا مجرد خوارزميات ونماذج وبرمجيات. ومع ذلك، وبرغم هذا الإطار المعتمد إلى حد بعيد على العتاد، قال زمْلين إن النفوذ الحقيقي للمصدر المفتوح يكمن في مواضع أخرى: طبقات بنية النماذج والبُنى التحتية البرمجية. على وجه التحديد، في العام الأخير وحده، أقفلت النماذج المفتوحة الوزن القادمة من الصين، مثل DeepSeek، فجوة الأداء مع نماذج الحدّ التجاري الرائدة. وأضاف: «نرى أيضاً أن تلك النماذج المفتوحة الوزن تُستخدم لاستخلاص نماذج صناعية أصغر حجماً تخص كل قطاع». على سبيل المثال، أشار إلى TinyLlama لـ Llama 3 وDistilBert لـ BERT. اقتصاديات الذكاء الاصطناعي هذا المزيج من النماذج ذات الوزن المفتوح وتقنيات التقطير غيّر اقتصاد قطاع الذكاء الاصطناعي. وقال زمْلين: «المصادر المفتوحة إلى حد كبير قد لَحِقت النماذج الرائدة، والنماذج المملوكة، في الولايات المتحدة. النماذج المفتوحة الوزن عادة ما تكون خلف النماذج الرائدة بثلاثة إلى ستة أشهر». هذا يكفي تماماً للعمل في الذكاء الاصطناعي من حيث التكلفة. واستشهد بالاقتصادي الكبير في مؤسسة لينُكس فرانك ناجِل، الذي قدّر مؤخرًا هذا التفويت. وفقاً لتحليل ناجِل، على الرغم من أن النماذج المفتوحة أرخص بكثير وتؤدي قدرات قريبة، إلا أن النماذج المغلقة لا تزال تَستحوذ على 95% من الإيرادات، تاركة نحو 24.8 مليار دولار كإنفاق زائد سنوي على الأنظمة المملوكة. لذلك: «أعتقد أننا لسنا في فقاعة AI»، قال زمْلين. «لكن قد نكون في فقاعة LLM». مع بدء الشركات بإعطاء الأولوية للنشر الفعّال وبأسعار مقبولة، توقع أن عام 2026 سيشهد «عصر الأداء والكفاءة» الذي تهيمن عليه النظم المفتوحة. هل PARK هي الستاك الجديدة LAMP؟ كما أشار زمْلين إلى ظهور ما يسميه STACK PARK: PyTorch، AI، Ray وKubernetes. (Ray هو إطار عمل مفتوح المصدر للحوسبة الموزعة لتبسيط توسيع عبء أعمال الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة). يرى أن جيل الذكاء الاصطناعي الذي سيعرّف بنية التقنية غداً، سيكون PARK كما كان LAMP في بدايات الويب. يقول إن PARK بدأ يحل محله كمنصة افتراضية جاهزة للنشر على نطاق واسع. قارن هذه اللحظة بتطور نواة Linux، حيث دفعت الضغوط من مجتمع المطورين العالمي إلى تعزيز الكفاءة عبر أجهزة مادية مختلفة. في الذكاء الاصطناعي، أصبحت أدوات مفتوحة المصدر مثل vLLM وDeepSpeed تضغط بنية GPU نحو مزيد من الأداء، وتقلل من استهلاك الطاقة وتقلل تكلفة كل توكن. «هذه هي القوة الحقيقية للمصدر المفتوح»، قال زمْلين. «تحسين السعر لكل توكن والسعر لكل كيلوواط.» كما أنها المكان الذي يساعد فيه البرمجيات المفتوحة المصدر في خفض فاتورة الطاقة لبنية تشغيل عتاد الذكاء الاصطناعي. ثم تحول إلى الطبقة الناشئة «الوكيلية» من الذكاء الاصطناعي، أي الأنظمة التي تخطط وتملك وتتصرف بشكل مستقل. وصف زمْلين طبقة ما تزال في مراهقتها لكنها في طور التكوين السريع حول بروتوكولات مفتوحة، بما في ذلك نشر مبكر لبروتوكول سياق النموذج MCP وخوادم Agent2Agent (A2A). بينما يوجد فقط قِلة من المؤسسات التي تستخدم MCP في الإنتاج اليوم، قال زمْلين إن 2026 ستفتح موجة للأتمتة المؤسسية الحقيقية: مسارات عمل متعددة الوكلاء، تنظيم تعلمي، أطر تحقق وتقييم، ومزيجات جديدة من أنظمة حتمية وغير حتمية. «الذكاء الاصطناعي الوكولي لا يحتاج إلى أن يتحدد بحجم النموذج»، شَدَّد. «الأهم هو كيف تُهندس الحل». «الذكاء الاصطناعي لم يتغير كثيراً بعد» اختتم زمْلين كلمته بالتأكيد على أنه رغم الضجة، «لم يتغير الذكاء الاصطناعي كثيراً بعد»؟ ما سيغيّره، كما يرى، هو التعاون المفتوح. المصدر المفتوح، كما قال، يمنع الاحتكار من قِبل بائع واحد، يحسن الثقة والشفافية، ويوفر «موصلات عالمية» لعصر أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتشغيل البيني. من التدريب إلى الاستنتاج إلى التنظيم، قالت أن مؤسسة لينُكس ستعمل كحِقْلٍ مركزي لهذا العمل بجانب مختبرات أبحاث عالمية وشركاء صناعيين. «نحن متحمسون حقاً لأن نكون جزءاً صغيراً من هذا العالم»، قال، واعداً بإعلانات كبرى ستأتي لاحقاً.