استكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي العام: التآزر بين الأجهزة والبرمجيات

آيريس كولمان
٦:٠٩ صباحاً ١٧ ديسمبر ٢٠٢٥

يجادل دان فو من together.ai بأن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) قابل للتحقيق من خلال تحسين التصميم المشترك للبرمجيات والأجهزة، وتعزيز استخدام الرقائق الحالية، والتغلب على القيود المتصورة للأجهزة.

يتصاعد النقاش حول إمكانية تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، حيث يقدم دان فو، نائب رئيس Kernels في together.ai، نظرة متفائلة. وفقاً لـ together.ai، يتحدى فو الفكرة القائلة بأن التطورات في الذكاء الاصطناعي تعيقها قيود الأجهزة. بدلاً من ذلك، يرى أن الرقائق الحالية غير مستغلة بشكل كبير وأن النهج الاستراتيجي للتصميم المشترك للبرمجيات والأجهزة يمكن أن يفتح تحسينات كبيرة في الأداء.

القيود الحالية والإمكانات المستقبلية

مع تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، تزداد المخاوف بشأن الوصول إلى حدود الحوسبة الرقمية. يشير بعض الخبراء إلى أن قيود الأجهزة، خاصة في وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، قد تعيق التقدم نحو تطوير ذكاء اصطناعي مفيد بشكل عام. في المقابل، يقدم فو منظوراً أكثر أملاً في منشوره "نعم، يمكن أن يحدث AGI - منظور حسابي"، والذي يجادل بأن السقف لم يتم الوصول إليه بعد لقدرات الذكاء الاصطناعي.

عدم الاستغلال الكافي للأجهزة الموجودة

يسلط فو الضوء على أن عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل DeepSeek-V3 أو Llama-4، غالباً ما تحقق حوالي ٢٠٪ فقط من متوسط استخدام FLOP (MFU)، مع استخدام الاستنتاج أحياناً في خانة الآحاد. تشير هذه الأرقام إلى فرصة كبيرة لتعزيز الكفاءة من خلال تكامل أفضل بين البرمجيات والأجهزة، بالإضافة إلى ابتكارات مثل تدريب FP4.

التطورات في النماذج الحسابية

تستند نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية إلى أجهزة قديمة، ولم يتم إدراك إمكانات موارد الحوسبة الأحدث بشكل كامل. يؤكد فو أن المجموعات الضخمة من وحدات معالجة الرسومات من الجيل الأحدث، التي يبلغ عددها أكثر من ١٠٠،٠٠٠، لم يتم دمجها بالكامل بعد في عمليات تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أفق واعد للتطورات المستقبلية.

الفائدة الحالية والآثار المستقبلية

على الرغم من القيود المتصورة، تُحدث نماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل ثورة في سير العمل المعقد، مثل كتابة نواة GPU عالية الأداء بمساعدة بشرية. يؤكد هذا التحول على الفائدة الفورية لتقنيات الذكاء الاصطناعي ويشير إلى الإمكانات الهائلة للتطبيقات المستقبلية.

بالنسبة لأولئك المهتمين بتقاطع هندسة الأنظمة، وكفاءة الأجهزة، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، يوفر تحليل فو رؤى قيمة. يمكن الوصول إلى التحليل الكامل على موقع together.ai.

مصدر الصورة: Shutterstock