ساعدت الذكاء الاصطناعي في إنقاذ صناعة الشرائح. ماذا سيحدث إذا اتضح أنه فشل؟

نvidia هي الآن أول شركة تحقق طفرة تتجاوز قيمتها السوقية 4 تريليون دولار، متعافية من التراجع الذي تسبب فيه DeepSeek في وقت سابق من هذا العام. الشركات المصنعة لشرائح الذكاء الاصطناعي الأخرى، بما في ذلك AMD و Huawei الصينية، تسجل نتائج مالية قوية. تقريبًا كل مصنع رقاقة رئيسي الآن يركز استراتيجيته على الذكاء الاصطناعي.

ولكن ماذا لو لم تعمل الذكاء الاصطناعي؟

هذه ليست مجرد سؤال افتراضي. تشير بعض العلامات إلى أن نمو الذكاء الاصطناعي يتباطأ، أو على الأقل يتباطأ. لم تعد النماذج الجديدة تظهر تحسينات كبيرة من خلال زيادة الحجم أو كمية بيانات التدريب. لاحظ الحائز على جائزة نوبل ديميس هاسابيس مؤخرًا أن "لم نعد نحصل على نفس التقدم" في تطوير الذكاء الاصطناعي. كما شارك أندريسن هورويتز، أحد أبرز المستثمرين في الذكاء الاصطناعي، المخاوف بأن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي تبدو وكأنها في حالة استقرار.

من الأسباب المحتملة لتباطؤ أداء الذكاء الاصطناعي هو أن النماذج قد استهلكت بالفعل معظم البيانات الرقمية المتاحة، مما ترك القليل لتحسينات إضافية. بدلاً من ذلك، يتوجه المطورون إلى البيانات الاصطناعية، ولكن قد تكون أقل فعالية - وقد تجعل النماذج أسوأ حتى.

تطوير الذكاء الاصطناعي يتطلب أيضًا استثمارات ضخمة. يتطلب تدريب النماذج الأكثر تقدمًا مجموعات حوسبة تكلف مليارات الدولارات. حتى عملية تدريب واحدة يمكن أن تكلف عشرات الملايين من الدولارات. ومع ذلك، بينما تواصل تكاليف التطوير الارتفاع، فإن المكافآت المالية محدودة. بخلاف مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي، هناك أمثلة قليلة على الذكاء الاصطناعي تولد عوائد تبرر هذه الاستثمارات الرأسمالية الضخمة.

تقوم بعض الشركات بالفعل بتقليص استثماراتها في بنية الذكاء الاصطناعي التحتية بسبب التكاليف. على سبيل المثال، تقوم مايكروسوفت "بإبطاء أو إيقاف بعض المشاريع في مراحلها المبكرة" وقد ألغت طلبات المعدات لعدة مشاريع مراكز بيانات عالمية. كما أبلغت ميتا وأمازون ويب سيرفيسز وجوجل عن تقليص طلباتها من وحدات معالجة الرسوميات. تعتبر الاختناقات في الرقائق ونقص الطاقة والمخاوف العامة أيضًا عوائق أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل جماعي.

إذا تلاشى ازدهار الذكاء الاصطناعي، فهذه أخبار سيئة لصناعة الرقائق، التي استخدمت هذه التكنولوجيا الجديدة لتجنب ركود خطير.

أصبحت الشرائح أكثر تكلفة في التصنيع. تكلف تطوير عمليات التصنيع الجديدة مليارات الدولارات؛ ويمكن أن يصل بناء المصانع الجديدة إلى عشرات المليارات من الدولارات. يتم تمرير هذه التكاليف جميعها إلى المستهلكين، ولكن، خارج مجال الذكاء الاصطناعي، لا يميل العملاء إلى شراء الشرائح الأكثر تكلفة. التقنيات الفاخرة في معالجات الذكاء الاصطناعي اليوم ليست مفيدة جدًا لأغراض أخرى.

أجلت الذكاء الاصطناعي محاسبة الصناعة: أصبحت التصنيع أكثر تكلفة، بينما تضاءلت مكاسب الأداء. إن الوعود الاقتصادية للذكاء الاصطناعي تبرر أسعار الرقائق المرتفعة، ولكن إذا اختفى ذلك، تحتاج صناعة الرقائق إلى إيجاد شيء آخر لإقناع الناس بالاستمرار في الاستثمار في تصنيع الرقائق المتقدمة. خلاف ذلك، ستصبح صناعة الرقائق المتقدمة غير مستدامة: ستكلف التقنيات الجديدة المزيد والمزيد، بينما ستقدم أقل وأقل.

تستمر القصة. ستؤدي أزمة صناعة الرقائق إلى تغيير العديد من الأهداف الجيوسياسية والاقتصادية. قامت الحكومات بضخ مليارات الدولارات لبناء صناعات رقائق محلية. يهدد الرئيس الأمريكي دونالد ترامب بشكل روتيني باستخدام الرسوم الجمركية لإعادة تصنيع أشباه الموصلات إلى الوطن.

قد يثبت أن ريادة الولايات المتحدة المزعومة في تطوير الرقائق مجرد سراب، خصوصًا مع هيمنة الصين على إنتاج الرقائق التقليدية. وستؤدي الانتكاسة في الذكاء الاصطناعي إلى اهتزاز قطاع التكنولوجيا العالمي، مما يجبر الشركات الكبرى في مجال التكنولوجيا على إعادة التفكير في رهاناتها.

نظرًا لهذه المخاطر، يحتاج صانعو السياسات إلى تشجيع المزيد من الابتكار في الذكاء الاصطناعي من خلال تسهيل الوصول إلى البيانات، والرقائق، والطاقة، والتبريد. يشمل ذلك سياسات عملية بشأن حقوق الطبع والنشر وحماية البيانات، ونهج متوازن لتصنيع الرقائق داخل البلاد وخارجها، وإزالة الحواجز التنظيمية لاستخدام الطاقة وتوليدها. يجب على الحكومات ألا تطبق بالضرورة مبدأ الحذر على الذكاء الاصطناعي؛ فالفوائد كبيرة جدًا لدرجة أنها تعيق تطوره، على الأقل في هذه المراحل المبكرة. كما يجب ألا تواجه التطبيقات الكبيرة للذكاء الاصطناعي، مثل المركبات الذاتية القيادة أو الروبوتات المنزلية، متطلبات غير معقولة للتنفيذ.

يجب على المستثمرين أيضًا استكشاف طرق الذكاء الاصطناعي البديلة التي لا تتطلب الكثير من البيانات والبنية التحتية، مما قد يفتح آفاقًا جديدة لنمو الذكاء الاصطناعي. يجب على الصناعة أيضًا استكشاف التطبيقات غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للرقائق، إذا كان ذلك فقط لإدارة مخاطرهم.

لضمان بقاء صناعة الرقائق في ظل التباطؤ، يجب عليها تقليل تكلفة تصنيع الرقائق المتقدمة. ينبغي أن تتعاون الشركات في مجال البحث والتطوير، بالإضافة إلى العمل مع الجامعات، لتقليل تكاليف التطوير. هناك حاجة لمزيد من الاستثمارات في الشرائح الصغيرة، والتغليف المتقدم، والأجهزة القابلة لإعادة التكوين. يجب على الصناعة دعم المعايير القابلة للتشغيل المتبادل، والأدوات مفتوحة المصدر، وتطوير الأجهزة بصورة مرنة. يمكن أن تساعد البنية التحتية المشتركة والمدعومة للتصميم والتصنيع الشركات الصغيرة في إنهاء الأفكار قبل التصنيع. ولكن، من المهم أن يكون الدفع نحو إعادة التصنيع محليًا قد يكون غير منتج: القيام بذلك بشكل غير مدروس سيزيد بشكل كبير من تكاليف الرقائق.

مستقبل الشرائح والذكاء الاصطناعي مرتبطان بعمق الآن. إذا كانت الشرائح ستزدهر، يجب أن ينمو الذكاء الاصطناعي. إذا لم يكن الأمر كذلك، فقد يكون قطاع الشرائح بأسره الآن في خطر.

الآراء المعبر عنها في مقالات التعليق على Fortune.com هي آراء مؤلفيها فقط ولا تعكس بالضرورة آراء ومعتقدات Fortune*.*

تم عرض هذه القصة في الأصل على Fortune.com

عرض التعليقات