«أبل» تعتزم فتح «سيري» أمام خدمات الذكاء الاصطناعي المنافِسة

مع التسارع غير المسبوق الذي يشهده الذكاء الاصطناعي في توليد البيانات واستخدامها، يتزايد التركيز على أهمية البنية التحتية الداعمة، وهو تحول هيكلي يتعمق تدريجياً. بينما يتركز جزء كبير من النقاش حول قوة الحوسبة وأداء النماذج، يشير قادة الصناعة بشكل متزايد إلى ضرورة التركيز على كيفية تخزين البيانات، والوصول إليها، وترقيتها على نطاق واسع بكفاءة واستدامة. هذا التحول يسلط الضوء على أن التحدي لم يعد يقتصر على إنتاج البيانات أو معالجتها، بل يمتد ليشمل القدرة على الحفاظ عليها وتوسيع نطاقها بطرق يمكن التنبؤ بها.

الذكاء الاصطناعي وتحديات البنية التحتية للبيانات: هل نواكب التسارع؟

يشهد العالم نمواً هائلاً في حجم البيانات، حيث انتقل من زيتابايت واحد في عام 2005 إلى أكثر من 70 زيتابايت في عام 2020، مع توقع إضافة مئات الزيتابايت مستقبلاً. يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في هذا التوسع، بالإضافة إلى خدمات الحوسبة السحابية، والفيديو، والأتمتة، والمتطلبات التنظيمية المتزايدة. هذا التداخل يعيد تشكيل طريقة تقييم البنية التحتية، حيث لم يعد السؤال يتعلق بقدرة الإنتاج أو المعالجة فحسب، بل بما إذا كانت الأنظمة الداعمة قادرة على التوسع بكفاءة لمواكبة هذا النمو المتسارع.

يؤكد مسؤولو شركة “سي غيت تكنولوجي” (Seagate Technology) أن مسار الذكاء الاصطناعي لا يمكن فهمه من خلال الحوسبة وحدها. فقدرة المعالجات والمسرعات تعتمد بشكل أساسي على توفر البيانات. عندما تنفد البيانات من منصات الحوسبة، تظهر مشكلة حقيقية. هذا الطرح يعيد وضع التخزين في قلب أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث يجب ليس فقط توفير البيانات، بل الاحتفاظ بها، وحمايتها، وإمكانية استرجاعها على نطاق واسع، مما يجعلها معادلة اقتصادية وتقنية حاسمة في بيئات الحوسبة فائقة الحجم.

تكلفة التخزين لكل تيرابايت، واستهلاك الطاقة، وكثافة السعة لكل رف، أصبحت عوامل حاسمة في تحديد استدامة الذكاء الاصطناعي. لا يتوسع الذكاء الاصطناعي بالحوسبة فقط، بل يعتمد على اقتصاديات مستدامة، والتخزين هو ما يحدد جوهر هذه الاقتصاديات. فالذكاء الاصطناعي لا يستهلك البيانات فقط، بل يضاعفها عبر النسخ، وإعادة التدريب، والاستخدام المستمر، مما يؤدي إلى نمو متزايد ومتراكم للبيانات.

ويظهر هذا الواقع في توسع مراكز البيانات عالمياً، حيث تتزايد أعدادها وحجمها بشكل ملحوظ. ما كان يعتبر مركزاً ضخماً في السابق، تحل محله اليوم مراكز “عملاقة” بقدرات هائلة. هذا التوسع المتزايد يفرض ضغوطاً هائلة على البنية التحتية، ولا يقتصر التحدي على زيادة السعة فقط، بل على تحقيق ذلك دون إحداث اضطرابات كبيرة، حيث أن القرارات المتعلقة بالبنية التحتية غالباً ما تمتد لخمس إلى عشر سنوات.

تتطلب ضرورة التوسع دون اضطراب ابتكارات مستمرة في تقنيات التخزين. تقترب تقنية التسجيل المغناطيسي التقليدية من حدودها، مما يستدعي ابتكارات جديدة لدفع الجيل القادم من التخزين. تم تطوير تقنيات مثل التسجيل المغناطيسي بمساعدة الحرارة (HAMR)، التي تزيد كثافة البيانات دون تغيير الحجم الفيزيائي للأقراص. هذه التقنية، التي انتقلت من مرحلة التجارب إلى الإنتاج الفعلي، تتيح اقتصاديات أفضل من حيث التكلفة لكل تيرابايت والاستثمار المطلوب.

إن تحويل الابتكار إلى منتجات فعالة يتطلب قدرة على التصنيع على نطاق واسع بدقة عالية، مع تطوير تقنيات جديدة في المواد والفوتونيات وعمليات التصنيع الدقيقة. هذا يسمح بالتوسع التدريجي دون انقطاع، حيث يبني كل جيل جديد على سابقه، مما يتيح زيادة السعة دون الحاجة إلى إعادة تصميم مكلفة للأنظمة. على مستوى البنية التحتية الضخمة، يمكن للتحسينات الصغيرة أن تحدث فرقاً هائلاً في الكفاءة، وتقليل المساحة، والتبريد، والتعقيد التشغيلي.

أصبحت الاستدامة عاملاً مؤثراً في قرارات الشراء، مع تزايد أهمية استهلاك الطاقة والبصمة الكربونية. لم تعد البيانات تُعد تكلفة، بل أصل استراتيجي يتراكم بمرور الوقت. هذا التحول يضع التخزين في صميم تخطيط بنية الذكاء الاصطناعي، فلم يعد عاملاً ثانوياً، بل أصبح محورياً في بناء القدرات الرقمية. السؤال الأهم لهذا العقد ليس مدى سرعة تدريب النماذج، بل مدى قدرة البنية التحتية للبيانات على التوسع بشكل مستدام.

مستقبل الذكاء الاصطناعي قد يعتمد بشكل كبير على القدرة على إدارة البيانات على نطاق غير مسبوق بكفاءة واستقرار ودون انقطاع. بهذا المعنى، قد لا يُقاس تقدم الذكاء الاصطناعي بذكائه فقط، بل بالبنية التحتية التي تجعله ممكناً، مع وجود تحديات مستمرة تتعلق بالتكلفة، وكفاءة الطاقة، والتوسع المستدام.