لطالما اعتقدت لفترة طويلة أن ارتفاع تكلفة الذكاء الاصطناعي يرجع إلى تعقيد النموذج نفسه، فبعد كل شيء، تدريب نموذج واحد يتطلب قدرًا هائلًا من الحوسبة، كما أن الاستدلال يعتمد على GPU مكلف، ويبدو هذا التفسير منطقيًا تمامًا.

لكن عندما بدأت في استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي المختلفة بشكل متكرر، بدأت ألاحظ شيئًا واحدًا، وهو أن السعر لا يتأثر فقط بالتقنية نفسها، بل يتأثر أيضًا بالهيكل الكامل المبني حول التقنية.
في كثير من الأحيان، أنت لا تملك خيارًا، فالمنصة هي التي تحدد النموذج الذي تستخدمه، وتحدد طريقة الدفع، وتحدد السعر أيضًا. المستخدمون لا يملكون إلا القبول، ولا يمكنهم المشاركة، وهذا الهيكل يشبه أكثر الإنترنت التقليدي منه إلى سوق مفتوح.
وفي ظل هذا السياق، بدأت أتابع @dgrid_ai، فهي تحاول أن تفعل شيئًا بسيطًا جدًا، وهو تحرير استدلال الذكاء الاصطناعي من المنصات المغلقة، بحيث يمكن للعقد أن توفر القدرة الحاسوبية، ويمكن للنماذج أن تشارك بحرية في تنفيذ المهام.
عندما لم تعد جهة العرض تسيطر عليها عدد قليل من المنصات، لم يعد السعر يُحدد من طرف واحد، بل يتشكل تدريجيًا بواسطة السوق.
هذا ذكرني بتطور الحوسبة السحابية في بداياتها، حيث كانت موارد الحوسبة مكلفة ومركزة، ولكن مع دخول المزيد من المزودين إلى السوق، بدأت التكاليف في الانخفاض المستمر، وأصبحت في النهاية البنية التحتية التي يستخدمها الجميع اليوم.
في تلك اللحظة، أدركت حقًا أن من يحدد السعر ليس التقنية فقط، بل هيكل السوق نفسه.
إذا استمر هذا النموذج في التطور، فربما لن يكون استدلال الذكاء الاصطناعي خدمة عالية التكلفة بعد الآن، بل سيصبح موردًا أساسيًا مثل النطاق الترددي والتخزين.
بالنسبة للمستخدم العادي، هذا يعني عتبة استخدام أقل، وللمطورين، يعني أيضًا عدم الارتباط بمنصة واحدة.
هذا التغيير لن يحدث بين ليلة وضحاها، لكن الاتجاه بدأ يتضح بالفعل. تكلفة الذكاء الاصطناعي قد لا تظل دائمًا في يد عدد قليل من الشركات.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate