دراسة حديثة تكشف تجاوز ميزانيات الذكاء الاصطناعي في 59% من الشركات
بدأت تكلفة تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي تشكل عبئًا مالياً متزايداً داخل الشركات التي سارعت خلال الفترة الماضية إلى دمج هذه التقنيات في أعمالها التشغيلية. وفي هذا السياق، كشفت دراسة حديثة أن 59% من المديرين والمسؤولين التنفيذيين المشاركين أبلغوا عن تجاوز النفقات الفعلية للذكاء الاصطناعي التوقعات والميزانيات المخصصة لها، مسجلة متوسط زيادة بلغ 24%، وهو ما يدفع المؤسسات حالياً نحو البحث عن نماذج بديلة وأقل تكلفة.
شمل الاستطلاع، الذي نُفذ لصالح شركة كابجيميني واستهدف 500 مسؤول تنفيذي في شركات كبرى تتجاوز إيرادات كل منها مليار دولار سنويًا موزعة على عشر دول، مؤشرات واضحة على تنامي القلق المالي؛ إذ أعرب 53% من المشاركين عن قلقهم البالغ إزاء ارتفاع التكلفة التشغيلية، مقارنة بنسبة 45% فقط في استطلاع سابق. وتأتي هذه التطورات في وقت بدأت فيه المؤسسات تنتقل من مرحلة السعي المحموم لإدخال الذكاء الاصطناعي إلى أكبر عدد ممكن من العمليات، إلى مرحلة تقييم العائد الفعلي ومقارنته بفواتير التشغيل الشهرية.
نتيجة لهذا الضغط المالي، يخطط 59% من المشاركين في الدراسة لزيادة اعتمادهم على نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة الأوزان خلال العام المقبل. وتتيح هذه النماذج، مثل تلك التي تطورها جهات متخصصة مثل ميسترال وديب سيك، إمكانية تنزيلها وتشغيلها على البنية التحتية الحاسوبية الخاصة بالمؤسسة نفسها، بدلاً من الاعتماد الكلي على واجهات سحابية مغلقة يتحكممزودوها في سياسات تسعيرها.
وقدرت الدراسة أن تكلفة معالجة وحدات النصوص باستخدام النماذج مفتوحة الأوزان تقل في المتوسط بنسبة تصل إلى 87% مقارنة بالخدمات التجارية المغلقة. وأظهرت البيانات العملية استحواذ هذه النماذج على 72% من حركة الاستخدام عبر منصة “أوبن روتر” خلال إحدى فترات القياس، في حين لم تُمثل سوى 27% فقط من إجمالي الإنفاق الفعلي.
وعلى الرغم من هذا التحول الواضح، لا تشير المعطيات إلى توجه الشركات نحو التخلي التام عن النماذج التجارية الشهيرة مثل “تشات جي بي تي” أو “كلود”، بل توضح اتجاهاً نحو توزيع المهام بين أدوات مختلفة بناءً على حجم التكلفة ومستوى التعقيد المطلوب. وأكد نصف المشاركين في الاستطلاع استمرار اعتمادهم على النماذج المغلقة عندما تتطلب المهام الموكلة إليها قدرات تقنية متقدمة تبرر تكلفتها المرتفعة، وهو ما ينذر بمرحلة جديدة من المنافسة الشرسة بين مطوري الذكاء الاصطناعي ترتكز بصورة أكبر على الأسعار والكفاءة التشغيلية بدلاً من التفوق في القدرات المطلقة وحدها.
