بعد GPT-6، هل تعود قصة الطفرة في القدرة الحاسوبية إلى المنطق؟

بعد إطلاق GPT-6 Astra في 3 سبتمبر، انتعشت أسهم أشباه الموصلات والذاكرة أولاً. في 4 سبتمبر، ارتفع مؤشر SOXX بنسبة 3.5% في يوم واحد، وزادت Micron بنسبة 6.1%، وقفزت SanDisk بنسبة 11.9%؛ وفي 7 سبتمبر، صعد مؤشر KOSPI الكوري الجنوبي بنسبة 4.61%، وارتفعت Samsung Electronics بنسبة 5.7%، وزادت SK hynix بنحو 8%.
قبل ذلك، كانت المخاوف من فرط الإنفاق الرأسمالي على الذكاء الاصطناعي وبلوغ الطلب على القدرة الحاسوبية ذروته قد تسببت في تقلب القطاعات ذات الصلة لفترة طويلة. حتى أن MarketWatch وصفت هذا الارتفاع بأن Astra "أعادت إشعال تجارة رقائق الذاكرة".

قدم تاي كيم، مؤلف كتاب "The Nvidia Way" والمراسل التقني السابق لـ Barron's، تفسيراً أكثر جذرية: قد يكون الذكاء الاصطناعي مقبلاً على الجولة الرابعة من النمو الأسي للطلب على القدرة الحاسوبية خلال السنوات الأربع الماضية.

الجولات الثلاث الأولى جاءت من Chatbot وReasoning وCoding Agent، بينما الجولة الرابعة قد تكون Computer Use، التي ركزت Astra على عرضها هذه المرة. منطق كيم هو أن Chatbot مكّن مئات الملايين من البدء في استهلاك قدرة الاستدلال، وReasoning تطلب المزيد من الحساب لكل إجابة، وCoding Agent حوّل النموذج من "الإجابة مرة واحدة" إلى العمل المستمر لعشرات الدقائق أو حتى ساعات. الآن، يوسع Computer Use نطاق الوكلاء الذين يعملون باستمرار من المبرمجين إلى العاملين في مجال المعرفة العاديين الذين يستخدمون Excel وBlender وCAD وPower BI والمتصفحات.

ركز كيم منذ فترة طويلة على استثمارات Nvidia وأشباه الموصلات، وتتمحور نشرته الإخبارية Key Context حول أحكام الاستثمار التقني، حيث تميل المقالات الأخيرة إلى الإيجابية تجاه البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

وبالتالي، فإن "الجولة الرابعة من النمو الأسي" هي في المقام الأول فرضية استثمارية اقترحها المتفائلون بقدرة الذكاء الاصطناعي الحاسوبية، وليست قاعدة صناعية مثبتة بالفعل. ومع ذلك، فإن توقيتها دقيق للغاية.

قبل إطلاق Astra، كان نموذج الوكيل قد خضع للتو لجولة من الشكوك حول "بلوغ القدرات سقفاً": أصبحت المهام القصيرة أقوى بشكل متزايد، ولكن بمجرد الدخول في بيئات برمجية حقيقية طويلة الأجل ومتعددة الخطوات، انخفضت الموثوقية بشكل ملحوظ، مما أدى أيضاً إلى الشكوك المذكورة أعلاه حول بلوغ الطلب على القدرة الحاسوبية ذروته. إذا تعذر كسر سقف قدرة الوكيل، تصبح قصة النمو المستمر في القدرة الحاسوبية غير قابلة للاستمرار.

هل تستطيع Astra حقاً اختراق هذا السقف؟

كل يوم عمل بشري واحد يقابل 3.1 يوم عمل للوكيل

تشير الجولات الثلاث الأولى من "النمو الأسي" في قدرة الذكاء الاصطناعي الحاسوبية إلى الزيادة الكبيرة في كمية الحساب التي يمكن للمستخدم استهلاكها في كل مرة يتغير فيها نموذج الاستخدام على مدى السنوات القليلة الماضية.

جلب ChatGPT الاستدلال إلى السوق الرئيسية لأول مرة؛ وبدأت نماذج Reasoning في الاستعداد لإجراء حسابات داخلية أطول لسؤال واحد؛ وبحلول وقت Coding Agent، يمكن لتعليمة بسيطة أن تؤدي إلى حلقة مستمرة من قراءة الكود والتعديل والاختبار والتحقق من الأخطاء وإعادة التعديل.

في الوقت نفسه، بدأ الوكلاء في كسر القيد المادي المتمثل في "أن الشخص لا يمكنه العمل سوى 8 ساعات في اليوم".

في 6 سبتمبر، كشفت OpenAI للتو عن مجموعة من البيانات الداخلية. بحلول منتصف أغسطس من هذا العام، كان الباحثون في الشريحة المئوية الخمسين من باحثي الشركة يستخدمون Coding Agents لاستهلاك كمية استدلال تعادل أكثر من 600 دولار يومياً بناءً على تسعير API العام؛ وتجاوز الباحثون في الشريحة المئوية التسعين 7000 دولار يومياً. وفقاً لتجميع Business Insider لبيانات OpenAI، كانت القيمة المتوسطة في يوليو حوالي 162 دولاراً فقط، مما يمثل زيادة بنحو 3.7 مرة في ما يزيد قليلاً عن شهر. الشكل: اعتباراً من منتصف أغسطس، كل يوم عمل بشري واحد في قسم الأبحاث في OpenAI يقابل 3.1 يوم عمل للوكيل؛ متوسط كمية الاستدلال التي يستخدمها الباحثون يومياً يتجاوز 600 دولار بناءً على تسعير API.

هذا يحول الاستخدام الداخلي إلى تسعير API، وهو أقرب إلى "كثافة الاستدلال للمستخدم الواحد".

قبل يونيو، لم يتجاوز إجمالي وقت تشغيل جميع الوكلاء في قسم الأبحاث في OpenAI ساعات عمل الباحثين أنفسهم؛ وبحلول منتصف أغسطس، كل يوم عمل بشري واحد يقابل 3.1 يوم عمل للوكيل. كما يقوم المزيد والمزيد من الباحثين بتشغيل وكلاء متعددين في وقت واحد.

هذا يعني أنه بعد نموذج الوكيل، بدأت "عمليات رقمية" متعددة قادرة على العمل بالتوازي في الظهور خلف مستخدم واحد، ولم تعد مقيدة بالقيد المادي المتمثل في "سرعة الإدخال البشري". الآن يمكن لشخص واحد إبقاء ثلاثة أو أربعة وكلاء يعملون باستمرار، بل وحتى السماح للوكلاء بإنشاء وكلاء فرعيين.

وبالتالي قد تتغير وحدة قياس الطلب على القدرة الحاسوبية إلى: كم عدد الوكلاء الذين يعملون في وقت واحد خلف المستخدم، وكم ساعة يعمل هؤلاء الوكلاء كل يوم.

Computer Use يوسع مساحة العمل

على الرغم من أن Coding Agent ينمو بسرعة، إلا أنه لا يزال له حدود واضحة؛ فمعظم من يشغلون مهام وكلاء متعددة لا يزالون مبرمجين، وهم مجرد جزء صغير من سكان العالم من العاملين في مجال المعرفة.

يوسع Computer Use المساحة بشكل أكبر. بعد إطلاق Astra، أجرى كيم اختباراً بنفسه. لم يكن يعرف سابقاً كيفية استخدام Blender، فطلب من Astra البحث عن المكوك الفضائي، وفتح Blender، وإكمال النمذجة ثلاثية الأبعاد على جهاز Mac. بعد حوالي 10 دقائق، تم إنشاء نموذج قابل للتدوير.

يتبع الحوار العادي تقريباً "الإدخال---الاستدلال---الإخراج"؛ ويصبح Coding Agent "قراءة الكود---الاستدلال---التعديل---الاختبار---إعادة الاستدلال"؛ ويتطور Computer Use إلى "النظر إلى الشاشة---فهم الواجهة---اتخاذ قرار بشأن الإجراءات---التنفيذ---انتظار النتائج---إعادة الملاحظة---التحقق---تصحيح الأخطاء".

المهمة التي تستغرق من الإنسان عشر دقائق قد تنطوي على عشرات الجولات من الفهم البصري والاستدلال واستدعاء الأدوات خلف الكواليس في الذكاء الاصطناعي.

بمجرد دخول هذه القدرة إلى Excel وSalesforce وSAP وPower BI وPhotoshop وCAD وأنظمة المؤسسات الداخلية المختلفة، تتوسع قاعدة المستخدمين المحتملين لتشمل جميع العاملين في مجال المعرفة تقريباً الذين يجلسون أمام أجهزة الكمبيوتر.

هذا هو جوهر ما يشير إليه كيم باسم "الجولة الرابعة من الطلب":

يريد Coding Agent استهلاك وقت الكمبيوتر للمبرمجين، بينما يهدف Computer Use إلى استهلاك وقت الكمبيوتر لجميع العاملين ذوي الياقات البيضاء.

لكن حتى الآن، لا يزال هذا مجرد احتمال.

لم تكشف OpenAI عن حجم مهام Computer Use بعد إطلاق Astra، ولم تنشر منحنيات يومية لاستخدام الرموز لكل مستخدم، أو استخدام وحدة معالجة الرسومات، أو إنتاجية الاستدلال. لذلك، لا يمكن إثبات بشكل قاطع أن "Astra قد أحدثت الجولة الرابعة من نمو القدرة الحاسوبية".

هل بدأت القدرة الحاسوبية في التضييق فعلاً؟

بعد إطلاق Astra، لاحظت Tencent Technology أن بعض مجتمعات المطورين أبلغت عن ملاحظات يصعب قياسها كمياً ولكنها جديرة بالملاحظة: بدا أن تجربة المستخدم تختلف عبر المناطق والحسابات.

أفاد بعض المطورين في منطقة آسيا والمحيط الهادئ أن استجابات ChatGPT وCodex أصبحت أبطأ مؤخراً، وأن استقرار المهام المعقدة ليس بجودة الحسابات الأمريكية. وقد أطلق المجتمع على هذه التجربة اسم "التبليد".

على الأقل جزء من هذا ليس ذاتياً تماماً.

في 4 سبتمبر، أبلغت صفحة الحالة الرسمية لـ OpenAI عن انخفاض في أداء الخدمات في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، مما أثر على منتجات متعددة بما في ذلك ChatGPT وWork وCodex Cloud. بعد أربعة أيام، أعلنت OpenAI عن اتفاقية متعددة السنوات مع مشغل مراكز البيانات المدعوم من Nvidia، Firmus، للحصول على قدرة حاسوبية مخصصة من مركزين للبيانات في ماليزيا.

وبالمثل، لا يوجد حالياً أي دليل على أن OpenAI قد خفضت ميزانيات استدلال النموذج لمستخدمي آسيا والمحيط الهادئ أو تحولت إلى نماذج أضعف بسبب الحمل المتزايد من Astra.

قد يكون ما يسمى بـ "التبليد" في منطقة آسيا والمحيط الهادئ مختلطاً على الأقل بثلاثة عوامل مختلفة: مشاكل البنية التحتية الإقليمية والتوجيه، وضوابط المخاطر على مستوى الحساب وحدود المعدل، وجدولة الموارد الديناميكية خلال فترات الذروة. قد تظهر هذه العوامل على جانب المستخدم في صورة أداء أبطأ، ومعدلات فشل أعلى، وانقطاعات في استدعاء الأدوات، وحتى إجابات نهائية أسوأ للمهام المعقدة.

ومع ذلك، لا تزال هذه الملاحظات توفر طريقة أخرى لمراقبة الضغط على قدرة الذكاء الاصطناعي الحاسوبية.

مع تزايد قدرة النماذج على استهلاك الحساب بشكل مستمر، قد يظهر ضيق العرض أولاً في صورة تقلبات في زمن الوصول ومعدلات الفشل وجودة الخدمة بين المناطق والحسابات المختلفة.

المشكلة هي أن هذا الحكم يفتقر حالياً إلى مجموعة من البيانات الأكثر أهمية:

ما إذا كانت هناك اختلافات مستقرة في زمن وصول الرمز الأول، وإجمالي وقت الاستدلال، ومعدلات نجاح الأدوات، ومعدلات إنجاز المهام النهائية لنفس النموذج ونفس الباقة ونفس المهمة عبر مناطق مختلفة.

حتى يتم الحصول على هذه البيانات، لا يمكن أن يكون "التبليد" سوى دليل، وليس إثباتاً على ضيق القدرة الحاسوبية.

الشكل: في 8 سبتمبر، شارك مستخدم مطالبة من GPT-6 Astra تشير إلى "السعة ممتلئة"، مشيراً إلى أن جميع حساباته الأربعة غير قادرة على العمل بشكل طبيعي، واقترح النظام التبديل إلى نماذج أخرى. مازح Tibo في إعادة تغريد قائلاً "لقد عدنا بقوة"، معتبراً "امتلاء النموذج" إشارة إلى تجدد الطلب على الذكاء الاصطناعي.

بدأ سوق رأس المال في المراهنة مرة أخرى

على الرغم من أن منحنى الاستخدام الفعلي للقدرة الحاسوبية بعد إطلاق Astra لم يُنشر بعد، إلا أن سوق رأس المال قد تداول بالفعل على قصة "أن الطلب على الذكاء الاصطناعي لم يبلغ ذروته بعد".

ذكرت MarketWatch أنه بعد إطلاق Astra، ارتفع صندوق iShares Semiconductor ETF بنحو 3.5%، مع أداء أقوى للشركات المرتبطة بالذاكرة مثل Samsung وSK hynix وKioxia. حتى أن وسائل الإعلام الأجنبية وصفت هذه الجولة من نشاط السوق مباشرة بأن Astra "أعادت إشعال تجارة رقائق الذاكرة".

من الجدير بالملاحظة أن الجانب الأكثر لفتاً للنظر في هذا الارتفاع ليس Nvidia، بل الذاكرة.

إذا أصبح Computer Use حقاً عبء عمل مستداماً لتشغيل الوكلاء، فإن الزيادة المطلوبة لن تكون فقط في حوسبة وحدة معالجة الرسومات. فالسياقات الأطول، وKV Cache، والوكلاء المتزامنون، والأجهزة الافتراضية، والمتصفحات، وبيئات البرمجيات قد تستمر في دفع الطلب على HBM وDRAM ووحدة المعالجة المركزية والشبكات والتخزين.

وبالتالي، فإن التداول الأخير في سوق رأس المال لا يتعلق تماماً بـ "كون GPT-6 أكثر قوة"؛ بل يظل المنطق الرئيسي: هل سيدفع النموذج الأكثر ذكاءً المستخدمين إلى الرغبة في شراء المزيد من الحوسبة؟

هذا أيضاً هو المكان الذي تختلف فيه هذه الجولة من قصص البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عن البرمجيات التقليدية.

كلما أصبحت البرمجيات التقليدية أكثر تحسيناً، قلت موارد الخادم التي قد يحتاجها المستخدم الواحد.

على العكس من ذلك، قد يُظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي "مفارقة جيفونز" المعاكسة: كلما كان النموذج أكثر كفاءة وارتفع معدل نجاح المهام، زاد استعداد الناس لتفويض المزيد من الأعمال الأطول والأكثر تعقيداً إلى الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة إجمالي استهلاك القدرة الحاسوبية.

ومع ذلك، من المهم توخي الحذر، لأن سوق رأس المال له أيضاً "مصلحته الخاصة".

لقد شهدت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بالفعل جولة من النمو الكبير والتعديل قبل ذلك، كما شهدت أسهم أشباه الموصلات تراجعاً ملحوظاً هذا العام بسبب فرط الإنفاق الرأسمالي وانخفاض التدفق النقدي الحر من مزودي الخدمات السحابية. لذلك، فإن أيام الانتعاش القليلة التي جلبتها Astra لا يمكن أن تشير إلا إلى أن المستثمرين بدأوا في المراهنة مرة أخرى، لكنها ليست كافية لإثبات أن الجولة الرابعة من الطلب على القدرة الحاسوبية قد ظهرت حقاً.

حساب اقتصادي

يعتمد حكم كيم في النهاية على ثلاثة أسئلة أكثر عملية.

الأول لا يزال الموثوقية.

العمليات التجارية الحقيقية ليست عرضاً لمرة واحدة. ما إذا كان الوكيل قادراً على تشغيل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات أو النماذج المالية أو البرامج الهندسية بشكل مستمر لعدة ساعات مع الحفاظ على الدقة عند ظهور النوافذ المنبثقة وتغييرات الأذونات وتحديثات البيانات هو سؤال مختلف تماماً.

الثاني هو التكلفة.

في المستقبل، كم ستكلف فعلياً إنجاز العمل المعادل لـ ساعة واحدة من استخدام الإنسان للكمبيوتر قبل Computer Use؟

إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على إنجاز مهمة بقيمة 50 دولاراً للموظف مقابل 10 دولارات، فقد ينفجر الطلب بسهولة؛ أما إذا كلف 100 دولار، فإن إمكانات السوق مختلفة تماماً.

يشير رقم 600 دولار يومياً من OpenAI إلى أنه بينما يمكن للوكلاء خلق طلب هائل، فإنه يشير أيضاً إلى أن نمط العمل هذا قد يظل مكلفاً للغاية اليوم.

السؤال الثالث: هل سيقضي Computer Use في النهاية على جزء من طلبه الخاص؟

حالياً، تحتاج النماذج إلى النظر إلى الشاشات والعثور على الأزرار لأن البرمجيات الحالية مصممة للبشر. بمجرد أن تبدأ Salesforce وMicrosoft وAdobe أو أنظمة المؤسسات الداخلية في فتح واجهات برمجة التطبيقات وMCPs وواجهات الوكيل مباشرة، فلن تحتاج العديد من المهام إلى محاكاة إجراءات الفأرة ولوحة المفاتيح.

النتيجة الأكثر ترجيحاً هي اندماج Computer Use وTool Use: حيثما توجد واجهات منظمة، سيتم استدعاؤها مباشرة؛ وبالنسبة للأنظمة القديمة التي لا تحتوي على واجهات أو يصعب تعديلها، ستستمر العمليات المرئية.

وبالتالي، فإن السوق الذي يفتحه Computer Use حقاً قد لا يكون "جعل الذكاء الاصطناعي ينقر على أجهزة الكمبيوتر مثل البشر إلى الأبد"، بل من خلال هذا النهج "سيدي البشري أذن لي بالنقر على برنامجك، لذا لا يمكنك التحكم بي"، مما يسمح للوكلاء باختراق النظام البيئي الحالي للتطبيقات. يمكن للوكلاء أخيراً دخول آخر بيئات العمل الكبيرة التي لم تستطع الأتمتة تغطيتها سابقاً.

هذا أيضاً هو الجزء الذي يشير إليه كيم باسم "الجولة الرابعة من النمو الأسي" والذي يستحق التحقق حقاً: "هل Computer Use مجرد نقطة انطلاق، أم أنه تحول نموذجي آخر حقاً؟"

بعد GPT-6، هل أصبحت قصة القدرة الحاسوبية التي أصبح من الصعب بشكل متزايد سردها بسبب اصطدام الوكلاء بالحواجز متماسكة مرة أخرى؟

لقد بدأ سوق رأس المال في المراهنة مرة أخرى.

بعد انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي، يواصل السوق صفع وجوه المتشائمين من "نمو القدرة الحاسوبية". هل سيكون الأمر مختلفاً هذه المرة؟