هناك الكثير من القلق بشأن تهديد الذكاء الاصطناعي للبشرية. لكن الذكاء الاصطناعي هو الأكثر تعرضًا للتهديد في الوقت الحالي – بدءًا من المشكلات في سلسلة توريد أشباه الموصلات. وقد يكون ذلك كارثياً نظراً للارتفاع السريع في اعتماد الذكاء الاصطناعي. يقول سكوت الماسي، الشريك ورئيس حلول ثقة أشباه الموصلات في شركة PwC بالولايات المتحدة: “لا يتطلب الذكاء الاصطناعي شريحة واحدة وبضعة مكونات فحسب، بل يتطلب مئات المكونات لبناء الخوادم التي يمكنها تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي كبيرة الحجم وغيرها من التدريبات والاستدلالات”.
ومع ذلك، “لم يتم كسر أي شيء” وفقًا لبراندون كوليك الذي يقود قطاع صناعة أشباه الموصلات في شركة ديلويت. وبدلا من ذلك، تنبع مشكلات سلسلة التوريد من “الطلب المرتفع للغاية”. لكن هذا الطلب المرتفع يتم توجيهه في الغالب من خلال مصدر واحد.
“في الوقت الحالي، يواجه توفر العرض تحديًا نظرًا لأن المصادر الإجمالية تتم إلى حد كبير من خلال مورد واحد، Nvidia، ويقع 100% من تصنيعها في تايوان. يقول مارك دوناليك، الرئيس والمدير التنفيذي لشركة Pivot International، وهي شركة عالمية رائدة في مجال التصنيع والهندسة والتكنولوجيا ومقرها الولايات المتحدة: “في الوقت الحالي، هناك عدد قليل جدًا من البدائل أو الحلول الأخرى في سلسلة التوريد الشاملة”.
لكن هناك محاولات لمعالجة الوضع. على سبيل المثال، يسعى قانون رقائق البطاطس إلى توسيع نطاق إنتاج أشباه الموصلات، وتحديداً في الولايات المتحدة.
“وهذا من شأنه أن يساعد في خفض التكاليف. ومع ذلك، من المحتمل أن يستغرق الأمر ما بين 3 إلى 5 سنوات قبل أن نرى أي تأثير لقانون تشيبس، حيث لم يتم توزيع الكثير من التمويل له بعد، لذلك لم يزد الإنتاج الأمريكي بعد،” كما يقول بونيت ساكسينا، نائب رئيس الشركة. ، استراتيجية الصناعة التحويلية في الأزرق هناك، وهو نظام تشغيل عالمي لسلسلة التوريد تم شراؤه مؤخرًا بواسطة باناسونيك.
وهذه ليست التهديدات الوحيدة لإنتاج الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من العوامل الخارجية، مثل الصراع الجيوسياسي، تضغط أيضًا على إنتاج الذكاء الاصطناعي. تعتبر سلاسل التوريد الأخرى مثل البرمجيات مفتوحة المصدر بمثابة مخاوف إضافية أيضًا. إذًا، أين يترك هذا جميع الشركات التي تحاول يائسة تشغيل الذكاء الاصطناعي في شركاتها ومنتجاتها؟
مشاكل سلسلة توريد أشباه الموصلات
يقول ساكسينا: “هناك نقص في المعروض من رقائق وحدة معالجة الرسومات مقارنة بالطلب”. ومن غير المرجح أن يتغير هذا في أي وقت قريب لأن إضافة الطاقة الإنتاجية يستغرق سنوات.
“بينما يتم بناء وتأهيل المصانع الجديدة، فإنها لن تكون منتجة لفترة من الوقت. يوضح ساكسينا: “حتى ذلك الوقت، يعد استخراج كل جزء من الكفاءة من سلاسل التوريد الحالية أولوية بالنسبة لشركات أشباه الموصلات”.
والسؤال الواضح هو ما هي الإجابات التي قد يقدمها الذكاء الاصطناعي للمساعدة في حل هذه المشكلة؟
يقول ناري فيسواناثان، المدير الأول لقسم التوريد: “هناك القليل من المفارقة في أن شركات أشباه الموصلات التي تغذي ثورة في تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لا تستغل بشكل كافٍ قدرات الذكاء الاصطناعي الأكثر عملية، مثل تصميم سلسلة التوريد وتحسينها بالإضافة إلى التعلم الآلي”. قطاع منتجات السلسلة في كوبا.
وبكل المقاييس، فإن التحديات معقدة وليس هناك حل واحد لإصلاحها جميعا.
“لا يوجد في الواقع عنصر واحد غير معرض للخطر بطريقة ما. يقول الماسي: “لقد شهدنا تعرض الغازات المستخدمة في تصنيع الرقائق للخطر، كما تم تقييد تصدير المعادن الأرضية النادرة المستخدمة في التصنيع، كما شهدنا قيودًا على صادرات العناصر الكيميائية – كل ذلك بسبب ظروف خارجية”.
“لقد سمعنا حكايات عن أجزاء تبلغ قيمتها دولارًا واحدًا أو دولارين تعيق تنفيذ النظام بأكمله. ويضيف الماسي: “مع الارتفاع الكبير في الطلب وحقيقة أن سلسلة التوريد العالمية ليست مكتملة بالكامل، فمن المحتمل أن تكون جميع المكونات معرضة للخطر بطريقة أو بأخرى”.
مشكلات سلسلة توريد البرمجيات مفتوحة المصدر
كما لو أن مشكلات سلسلة توريد أشباه الموصلات لم تكن مشكلة كافية لإنتاج الذكاء الاصطناعي، فإن سلاسل التوريد الأخرى تتراكم التحديات.
يقول فروس أبو خديجة، مؤسس ومؤسس شركة “الذكاء الاصطناعي: “إن الذكاء الاصطناعي عبارة عن برمجيات وتشكل التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر 90٪ من معظم قواعد التعليمات البرمجية، مما يعني أن سلسلة توريد البرمجيات مفتوحة المصدر لها نفس القدر من التأثير على إنتاج الذكاء الاصطناعي، إن لم يكن أكثر، من مكونات الأجهزة الخاضعة للتنظيم”. الرئيس التنفيذي ل قابس كهرباء.
من المحتمل أن يكون التأثير واسع النطاق نظرًا لوجود العديد من نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في السوق اليوم وسيأتي المزيد منها.
تشمل الأمثلة Hugging Face Transformers، وStable Diffusion، وMindsDB، وFast.ai، وOpenCV، وGPT Engineer، وOpen Assistant، وFauxpilot، وTensorFlow، وPyTorch +Keras، وApache MXNet، وtflearn، والعديد من النماذج والأدوات الأخرى ومكتبات تعلم الآلة.
الضغوط الخارجية تؤثر على الذكاء الاصطناعي
إن الضغوط الخارجية والعالمية تتزايد من حيث العدد والشدة.
“واجهت صناعة أشباه الموصلات اضطرابات بسبب عوامل مختلفة، بما في ذلك جائحة كوفيد-19، والتوترات الجيوسياسية، والقيود التجارية، والكوارث الطبيعية، واختلال التوازن بين العرض والطلب. يقول شاشانك أغاروال، كبير علماء القرار في شركة CVS Health: “لقد أثرت هذه الاضطرابات على إنتاج وتوزيع الرقائق، مما أثر على الصناعات التي تعتمد عليها، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي”.
وفي حين أن هذه القائمة العامة مثيرة للقلق، فإن التفاصيل تبدو أكثر إثارة للقلق.
“الرقاقة هي المفتاح – وحدة التصميم الأساسية. عدد قليل من الشركات فقط هي التي تصنع هذه – وأكبرها هي TSMC التي تصنع وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA. يشعر الجميع في الصناعة بالقلق من غزو الصين لتايوان مما يترك TSMC في حالة خراب. تقول روندا ديباشي، الرئيس التنفيذي لشركة TSMC في أريزونا: “يعد مصنع أريزونا الجديد التابع لشركة TSMC خطوة واحدة لتعزيز هذه القدرة في الولايات المتحدة، ولكن سوف يستغرق الأمر سنوات قبل أن يتم تشغيل هذا المصنع”. HeyScottie.com، شركة تصنيع كخدمة.
كما تلعب قضايا العمل والمواد والقضايا التجارية القياسية دورًا.
يقول آرتي دابت: “هناك عدد من التهديدات التي تواجه سلسلة التوريد، بما في ذلك تركز تصنيع أشباه الموصلات في عدد قليل من البلدان، ونقص مهندسي أشباه الموصلات، وارتفاع تكلفة المواد، وزيادة تعقيد الرقائق، والتوترات الجيوسياسية والتحديات التنظيمية والامتثالية”. محلل أبحاث أول في Market Research Future (MRFR).
هناك العديد من الجهود الجارية لتخفيف هذه المخاوف وتأمين شريحة رئيسية من فطيرة سوق الذكاء الاصطناعي. ما هي الشركة التي لا تحسد نفيديا الآن؟
“تحاول العديد من البلدان زيادة حصتها من قدرة سلسلة التوريد العالمية و/أو الوصول إلى الداخل قدر الإمكان من خلال الإعانات والحوافز الأخرى. وقد حفز هذا استثمارات ونشاطًا كبيرًا، ولكن يبقى أن نرى ما إذا كانت هذه الاستثمارات ستعالج مشاكل سلسلة التوريد في الوقت المناسب أو بطريقة مناسبة.
على الرغم من الاستثمارات الكبيرة، يقول الماسي إن شركة برايس ووترهاوس كوبرز قد شهدت بالفعل النقص المستمر في المواهب مما أدى إلى تباطؤ الجهود المبذولة لتوسيع نطاق هذه الاستثمارات بسرعة. ويقول إن هذا السيناريو الشائع للغاية يبدو أنه يشير إلى أن أي بدائل أو حلول سيكون من الصعب تنفيذها.
يقول الماسي: “حتى لو بدأ استخدام الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في سلسلة التوريد العالمية وتحسينها، فستظل هناك حاجة إلى استثمارات مادية، وبالتالي ستظل هذه القيود سارية”.
التوقعات
في حين أن حالة سلسلة التوريد تبدو مشؤومة وكئيبة، إلا أن هناك ضوءًا في نهاية النفق.
تشير توقعات راند لعام 2023 وما بعده إلى نهاية مشكلات سلسلة التوريد على المدى القصير.
“على الرغم من أننا لا نستطيع التنبؤ بدقة بمستقبل سلسلة التوريد، إلا أن التقدير المعقول قد يكون حوالي 5 إلى 7 سنوات. يأخذ هذا في الاعتبار الوقت الذي يستغرقه عادةً تطوير المنتجات الجديدة وإتاحتها للجمهور. سلسلة التوريد ليست ثابتة؛ تقول جينيفر سترون، رئيسة الحلول العالمية والمصادر في شركة Rand Technology: “إن الأمر معقد للغاية بسبب عوامل مختلفة تلعب دورًا حاسمًا عندما يبدأ الإنتاج العالمي في التزايد”.
مراقبو الصناعة الآخرون أكثر تحديدًا في توقعاتهم ولكنهم ما زالوا يرون شكلاً من أشكال الراحة على المدى القريب.
يقول كوليك: “في هذا الوقت، يتوقع معظم المحللين أن تنمو القدرة التصنيعية لوحدات معالجة الرسومات وHBM3 – ونوع من الجيل التالي من HBM3 يسمى HBM3e – بسرعة كافية لتلبية الطلب”.
علاوة على ذلك، يقول كوليك إنه بناءً على الإعلانات الأخيرة جدًا، تتوقع شركة ديلويت ما يلي:
1) سعة CoWoS (رقاقة على الرقاقة على الركيزة) في الشركة التي تقوم حاليًا بجميع عمليات التعبئة والتغليف للرقائق الأكثر شيوعًا ستزيد أكثر من الضعف هذا العام، ومن المحتمل أن تتضاعف مرة أخرى في العام المقبل، و…
2) أن التكنولوجيا سيتم تأهيلها قريبًا في شركات التعبئة والتغليف الأخرى (الشركات الخارجية المتخصصة في التجميع والاختبار والتعبئة)، مما سيخفف بشكل كبير من اختناقات التغليف الحالية.
“لكن كل هذا يستغرق وقتًا، ويتوقع الجميع تقريبًا أن يكون الطلب على وحدات معالجة الرسوميات المُحسّنة للجيل الثالث من الذكاء الاصطناعي أكبر من العرض للربع الثالث من عام 2023 (نسبة يقين 100٪)، والربع الرابع من عام 2023 (شبه مؤكد)، والربع الأول من عام 2024 (محتمل للغاية) وحتى الربع الثاني من عام 2024 يقول كوليك: (محتمل، لكنه أقل تأكيدًا).
ولا يزال البعض الآخر يعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيصحح سفينته بطريقة أو بأخرى.
“إن سلسلة توريد أشباه الموصلات التي تركز على الذكاء الاصطناعي تتسم بالمرونة بشكل ملحوظ ولديها القدرة على التكيف مع العديد من الأبعاد، مثل أنواع البيانات التي يتم تدريب النماذج عليها، وحجم النماذج، وكفاءة التدريب والاستخدام. ومن الأمثلة الرئيسية على الابتكار في هذا المجال هو المشروع مفتوح المصدر llama.cpp، والذي يمكّن نماذج اللغات الكبيرة من العمل على وحدة المعالجة المركزية فقط، متجاوزًا الاختناقات المحتملة في إمدادات وحدة معالجة الرسومات، “قال ناثان شور، الرئيس التنفيذي لشركة تقنية ايه جي آي.
