تخشى شركات الذكاء الاصطناعي غالبًا أن تُذهِب نيفيديا جهودها بسرعة، لكن توهين سريفاستافا، المؤسس المشارك لمنصة استنتاج الذكاء الاصطناعي بايستاتين، ظل هادئًا عندما واجه هذا التحدي. قال سريفاستافا لموقع بيزنس إنسايدر: "هذه هي طبيعة الذكاء الاصطناعي — عليك أن تحرقالقوارب"، مشيرًا إلى التزامه بالمضي قدمًا رغم عدم اليقين. رغم أنه لم يتخلَ تمامًا عن منهجه الحالي، إلا أنه أعد نفسه للتغيير. في وقت سابق من هذا العام، تحدى نموذج الذكاء الاصطناعي الرائد لشركة ديبسيك، فريق سريفاستافا الذين واجهوا صعوبة في توسيع قدرات الاستنتاج — وهو العملية الحاسوبية التي تنتج مخرجات الذكاء الاصطناعي — بسبب عنق زجاجة معقدة تؤخر استجابة النموذج. طالبت عملاء بايستاتين بسرعة الوصول إلى البيانات. رغم أن شركة بايستاتين كانت تمتلك شرائح نيفيديا الحديثة H200 القادرة على تشغيل النموذج المتقدم، إلا أن برنامج خادم استنتاج نيفيديا Triton كان يواجه أخطاء تحت عبء الاستنتاج الكبير. للتغلب على ذلك، طوروا منصة استنتاج خاصة بهم، وما زالوا يستخدمونها. لكن في مارس، كشفت نيفيديا عن دينامو، منصة استنتاج مفتوحة المصدر جديدة في مؤتمر GTC الخاص بها، مصممة لمعالجة نماذج التفكير الكبيرة بكفاءة. وصف جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة نيفيديا، دينامو بأنه “نظام التشغيل لمصنع الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي”. اعترف سريفاستافا بضرورة تحرك نيفيديا المتوقع، ويتوقع أنه بمجرد تفوق منصة نيفيديا على منصة بايستاتين، سيقوم فريقه بسرعة بالتكيف وتبنيها — وهو تعديل يتوقع أن يستغرق بضعة أشهر فقط. ساحة الذكاء الاصطناعي تتسم بالديناميكية العالية: فالنماذج تتزايد تعقيدًا باستمرار، مما يتطلب قدرة حسابية هائلة وخبرة هندسية، لكن غالبًا ما تتقلص لاحقًا مع ظهور كفاءات وتحسينات رياضية. يتعين على المطورين موازنة التكاليف والسرعة والدقة ومتطلبات الأجهزة، وإعادة ترتيب استراتيجياتهم باستمرار.

يحذر كارل مودوركيش، المهندس الرئيسي في شركة فايلدي للحوسبة السحابية، من التعلق بأي إطار عمل أو منهج واحد. بالمثل، يقدر المطور ويوتيوبر ثيو براون، الذي تبتكر شركته بينغ أدوات ذكاء اصطناعي، ميزة الذكاء الاصطناعي في جعل الممارسات الصناعية السابقة “مقدسة” ورخيصة وقابلة للتخلص منها. تعلم براون في بداياته كيف يعيد بناء المشاريع بسرعة بدلاً من الوقوع في فخ التكاليف الغارقة أو انتظار الموافقات. هذه المقاربة الرشيقة والمثابرة تُميز بين رواد الذكاء الاصطناعي وتقسم الشركات الناشئة عن الشركات الكبرى. يجد كوين سلاك، الرئيس التنفيذي لمنصة ترميز الذكاء الاصطناعي سورسغراف، أن حوالي 80% من شركات فورتشن 500 يمكن إقناعها خلال اجتماع واحد بالتخلي عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الهشة وتبني حلول أفضل. وفي المقابل، يتبنى بين ميلر، الرئيس التنفيذي لمنصة التمويل العقاري فاندرايز التي تدمج الذكاء الاصطناعي، موقفًا أكثر حذرًا. يركز على نماذج موثوقة تلبي احتياجات المنتج بدلاً من السعي وراء أحدث الابتكارات التي قد لا تبرر استثمار الوقت الهندسي — خاصة للشركات الأكبر والمشاريع المبنية على مستوى أعلى من البرمجيات. طبقات ذكاء الاصطناعي تبدأ من شرائح GPU الخاصة بنيفيديا كطبقة أساسية للأجهزة، مرورًا بمنصات مثل بايستاتين، وصولًا إلى نماذج ذكاء اصطناعي مثل R1 وGPT-4o، وأخيرًا إلى التطبيقات الموجهة للمستهلكين مثل منتجات ميلر. يلاحظ مودوركيش أن تطوير ميزات “متقدمة جدًا” لا يضمن زيادة العملاء أو الإيرادات؛ ففي مستوى المستخدم النهائي، يوفر التغيير السريع والاضطراب عوائد diminishing. ختامًا، يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي القدرة على التكيف بسرعة مع التحولات التكنولوجية، مع مراعاة عملية في توقيت ووسع تبني التطورات الجديدة. يساهم هذا البيئة الديناميكية في استمرار التطور، مدفوعةً من قبل عمالقة مثل نيفيديا والشركات الناشئة الرشيقة المستعدة لحرق قواربها وإعادة البناء.