لماذا يعتبر الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز هو مستقبل تطبيقات المستهلكين والمؤسسات

ما لم تكن محاسبًا، فإن تقديم الإقرار الضريبي في نهاية العام بأكمله قد يكون بمثابة كابوس. وبينما قد تتطلع إلى إقرارك الضريبي، فربما لا تشعر بالحماس الشديد لدفع المال إلى خبير ضريبي أو قضاء بضع ساعات في تقديم الإقرار الضريبي بنفسك. ولكن ماذا لو كان من الممكن إكمال العملية بأكملها باستخدام مساعد رقمي على هاتفك الذكي؟ إن توفير الوقت والتكاليف من مثل هذا التطبيق الإنتاجي سيكون كبيرًا. وهذه هي القوة المحتملة للذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز.

إن مثال الإقرار الضريبي ليس سوى واحد من العديد من الطرق التي يمكن أن توفر بها الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الوقت والمال للمستهلكين والشركات. من تحسين الأجهزة المنزلية الذكية إلى صياغة عقد العميل تلقائيًا، فإن الذكاء الاصطناعي المولد على الأجهزة – وتطبيقات الإنتاجية التي يمكنه تمكينها – هو المفتاح لفتح عصر جديد مثير في أسواق الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية.

أحمال عمل الذكاء الاصطناعي تتساقط من السحابة

الذكاء الاصطناعي للأجهزة الشخصية وأجهزة العمل ومع ذلك، لا يعد هذا المفهوم جديدًا، حيث تعمل الغالبية العظمى من التطبيقات في السحابة. وفي حين أن استخدام السحابة أمر رائع لسعة الموارد والتخزين، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي المرتكز على السحابة يعاني من تحديات تقنية مثل زمن الوصول المرتفع وازدحام الشبكة. ونتيجة لذلك، فإن تجربة المستخدم للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة أقل مما يتوقعه العملاء.

ولمعالجة هذه التحديات التقنية، بدأت الشركات المصنعة للهواتف الذكية في تضمين مسرعات الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المتطورة لدعم استنتاج الذكاء الاصطناعي المحلي. ومع ذلك، اقتصرت تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الجهاز في المقام الأول على التحكم الصوتي، والتصوير المعزز بالذكاء الاصطناعي، وغيرها من التطبيقات “التي تركز على الخبرة”. إطلاق العنان لقيمة الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز يتطلب تطوير مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية المصممة لحالات استخدام محددة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المضغوطة.

قيمة الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز

لقد بدأت ChatGPT دورة ضجة هائلة للذكاء الاصطناعي التوليدي بين المستهلكين والشركات، مما أدى إلى اختباره ونشره عبر أسواق مختلفة. ومع نشر معظم نماذج الذكاء الاصطناعي هذه في السحابة العامة، يواجه المستخدمون ازدحامًا في الشبكة ومشاكل خصوصية البيانات وفواتير سحابية متزايدة نتيجة لتوسيع قواعد المستخدمين. وعلى النقيض من ذلك، تعمل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المحلية – التي يتم تمكينها بواسطة الذكاء الاصطناعي على الجهاز – على تحسين تجربة المستخدم من خلال القضاء على زمن انتقال الشبكة، وتقليل النفقات المختلفة، ودعم قدرات الذكاء الاصطناعي المستقبلية، وتعزيز أمان البيانات. يتم شرح هذه الفوائد بمزيد من التفصيل أدناه.

• تحسين زمن انتقال الشبكة: تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل المساعدين الرقميين والواقع الممتد للمؤسسات زمن انتقال منخفضًا لتوفير التفاعل الأكثر طبيعية وشخصية وتفاعلية. إن جلب استدلال الذكاء الاصطناعي إلى الجهاز يزيل خطر زمن انتقال الشبكة، مما يتيح لمطوري البرامج إنشاء مجموعة أوسع من تطبيقات الإنتاجية للتطبيقات “المهمة للغاية” والتي قد تكون مستحيلة مع بنية الذكاء الاصطناعي المرتكزة على السحابة.
• توفير التكاليف: مع استمرار تزايد عمليات نشر الذكاء الاصطناعي، فإن الطلب على الشبكات والاستضافة السحابية من شأنه أن يزيد من تكاليف مطوري التطبيقات والمؤسسات. وتعمل معالجة الذكاء الاصطناعي المحلية على التخلص من العديد من هذه التكاليف وتقلل أيضًا من استخدام الطاقة في مراكز البيانات. وستلعب أدوات التحسين مثل الضغط والتكميم دورًا حيويًا في تمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي على الجهاز من خلال تطوير نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة ومنخفضة استهلاك الطاقة مع أقل من 15 مليار معلمة.
• دعم قدرات الذكاء الاصطناعي المستقبلية: لا أحد يرغب في الاستثمار في جهاز سيصبح قديمًا خلال عام أو عامين. يمكن تحسين مسرعات الذكاء الاصطناعي الموجودة على الجهاز لدعم نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي لم تصل إلى السوق بعد. وفي المقابل، يعمل أصحاب الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر على زيادة عائد الاستثمار (ROI) إلى الحد الأقصى.
• تعزيز أمن البيانات: في حين ينشر مزودو خدمات السحابة العامة ضمانات أمنية، إلا أنها ليست مضمونة ضد أي اختراقات، كما يتضح من الخروقات القائمة على السحابة في العديد من المنظمات في السنوات الأخيرة. تحافظ الذكاء الاصطناعي على الجهاز على بيانات المستخدم وبيانات المستشعرات محلية، مما يقلل من خطر تعرض المعلومات الشخصية أو الملكية الفكرية للخطر. ومن الجدير بالذكر أيضًا أن قدرات زمن الوصول المنخفض لنماذج الذكاء الاصطناعي على الجهاز تعمل على تحسين اكتشاف التهديدات ووظائف الأمن السيبراني الأخرى.
• تخصيص النماذج: على الرغم من أنه يمكن تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي في السحابة العامة، إلا أن هذا يتعارض مع متطلبات المستخدم النهائي لمزيد من خصوصية البيانات وتحسين التكلفة. تتيح المعالجة على الجهاز إمكانية ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا لتناسب تفضيلات المستخدم النهائي وسلوكياته وتطبيقاته. ويعد هذا ذا قيمة خاصة لأنه يمكّن من تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة باستخدام مجموعة متنوعة من مصادر بيانات المستشعر/المستخدم الواردة، بما في ذلك بيانات Wi-Fi ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وبيانات المستشعر وغيرها. وهذا له فوائد كبيرة، بما في ذلك إنتاجية الذكاء الاصطناعي المحسنة، وتحسين إمكانية الوصول، وتفاعلات/تجارب أكثر سهولة وتلقائية.

الذكاء الاصطناعي على الجهاز يجعل المستهلكين أكثر إنتاجية

يقوم المستهلكون بترقية هواتفهم الذكية بمعدل أبطأ مما كان عليه في السنوات الماضية. ربما وصل السوق إلى نقطة تناقص العائدات. على سبيل المثال، يبدو أن كل إصدار جديد للهاتف الذكي لا يمتلك قيمة إضافية تذكر مقارنة بسابقه. تعتقد شركة ABI Research أنه يمكن تحفيز طلب المستهلكين على الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية من خلال مزيج من الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تركز على الإنتاجية.

إذا نجح مصنعو الأجهزة في تحقيق عائد استثمار قابل للقياس (توفير التكاليف والوقت) من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة، فسوف يتم تحفيز المستهلكين على ترقية أجهزتهم بشكل متكرر. وسواء كان الأمر يتعلق بتوفير الوقت من خلال جدولة اجتماع عائلي تلقائيًا أو توفير تكاليف المرافق من خلال الاستخدام الأمثل للطاقة، فسوف يكون لدى المستهلكين سبب جديد لشراء طرز أحدث من الهواتف الذكية. علاوة على ذلك، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية أن تساعد الفنان أو المنتج على تجسيد فكرة إبداعية.

ولتجسيد مسار السوق، عقدت شركتا Qualcomm وSamsung مؤخرًا شراكة لدعم قدرات الذكاء الاصطناعي للهواتف المحمولة لسلسلة Galaxy S24. لن تؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية إلى تقليل معدلات تحديث الأجهزة فحسب، بل ستبرر الأجهزة الجديدة لمصنعي الأجهزة مثل سامسونج زيادة أسعار التجزئة لمنتجاتهم.

كيف يمكن للمؤسسات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز

ولا تختلف القصة بالنسبة لسوق المؤسسات، حيث أدى الافتقار إلى ابتكار الأجهزة إلى ركود نمو شحنات أجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة. سيؤدي نشر الذكاء الاصطناعي محليًا على هذه الأجهزة إلى جذب المؤسسات نظرًا للقيمة الناتجة عن الإنتاجية دون الاتصال بالإنترنت، وزمن الاستجابة المنخفض، وتعزيز خصوصية البيانات، وتحسين الاتصال بين المستخدم والجهاز، وتخصيص النموذج. الإنتاجية على الجهاز يوفر الذكاء الاصطناعي الوقت والمال للشركات من خلال أتمتة المهام الإدارية (على سبيل المثال، الجدولة، وصياغة العقود، وتدوين الملاحظات، وما إلى ذلك) وتمكين المستخدمين من تحقيق الإنتاجية حتى عندما تكون أجهزتهم غير متصلة بالإنترنت. يمكن للشركات التي تستفيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة توفير آلاف الدولارات سنويًا لكل موظف وتمكين الموظفين من الاستفادة من التطبيقات التوليدية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل Microsoft Copilot أثناء التنقل (على سبيل المثال، السفر إلى مواقع العملاء).

وقد شهدت شركة ABI Research أن عمليات النشر الأولى للذكاء الاصطناعي على الجهاز داخل المؤسسة تحدث في العمليات الخلفية والمكاتب وقطاعات الخدمات المهنية، كما التطبيقات المبكرة (مثل Microsoft Copilot) تقدم عائد استثمار واضح. ومع ذلك، مع نضج الذكاء الاصطناعي على الجهاز مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية ودعم عوامل الشكل المختلفة، نتوقع أن يزيد التبني في القطاعات الرأسية الأخرى مثل التصنيع والرعاية الصحية والخدمات اللوجستية والنقل والاتصالات.

في حين أن الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية تستحوذ على حصة الأسد من مناقشات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة للشركات، يمكن تطبيق نفس الفوائد على مساحات السيارات، والواقع المعزز، وإنترنت الأشياء/الأجهزة القابلة للارتداء. في الواقع، تعمل فترات الانتظار المنخفضة على تعزيز قدرات المساعد الرقمي داخل السيارة، كما تحمي خصوصية البيانات البيانات الحساسة لمرضى الرعاية الصحية أو الشركات المصنعة مع القضاء على تكاليف الحوسبة السحابية. وعلاوة على ذلك، ستقدر شركات التعدين والخدمات اللوجستية الموثوقية العالية للذكاء الاصطناعي على الجهاز عند استخدام أجهزة الواقع المعزز وإنترنت الأشياء في المناطق النائية المعرضة لانقطاعات الشبكة. ومثلها كمثل شريحة المستهلكين، من المتوقع أن تعمل أجهزة الذكاء الاصطناعي على الجهاز مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسبة للإنتاجية على تقليل معدلات تحديث الجهاز بين الشركات أثناء بحثها عن “التطبيق القاتل” التالي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي على الجهاز

لقد كانت موجة من الاتجاهات الحديثة جزءًا لا يتجزأ من دعم الذكاء الاصطناعي على الجهاز. تقوم الشرائح غير المتجانسة، مثل Snapdragon X Elite من Qualcomm لأجهزة الكمبيوتر الشخصية، بدمج وحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة المعالجة العصبية (NPU) في نظام واحد على شريحة (SoC). وهذا يجعل عبء عمل الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة أكبر ويحسن أداء التطبيق. إلى جانب ذلك، كانت هناك دفعة كبيرة لبناء نماذج ذكاء اصطناعي صغيرة مُحسّنة للغاية وجاهزة للأجهزة وقادرة على مطابقة الدقة والأداء والمعرفة للنماذج الأكبر بكثير دون متطلبات الطاقة والذاكرة والحوسبة العالية. وقد تم استكمال هذا الابتكار البرمجي من خلال زيادة التعاون بين أصحاب المصلحة الرئيسيين للجمع بين العوائق المنخفضة أمام الدخول (من خلال مجموعات تطوير البرامج (SDKs) مثل Qualcomm AI Stack والمنصات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية منخفضة/منخفضة) وتسريع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

يقع مصير سوق الذكاء الاصطناعي على الأجهزة على عاتق ثلاثة من أصحاب المصلحة الرئيسيين:

• يستفيد بائعو البرامج المستقلون (ISV) من نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المُحسّنة للأجهزة الأساسية.
• يضمن بائعو مجموعة الشرائح أن مجموعة الشرائح يمكنها تشغيل الذكاء الاصطناعي على الجهاز وتسهيل تطوير التطبيقات من خلال تقديم حزم SDK. ومن المهم أيضًا أن يضمن بائعو الشرائح قدرات السيليكون لمعالجة قيود الأجهزة.
• يقوم مصنعو المعدات الأصلية (OEMs) بدمج المكونات المختلفة في جهاز واحد ومواءمة التطبيقات مع نقاط الضعف والأجهزة لدى المستهلكين/المؤسسات.

ومن خلال التعاون الوثيق بين هذه الشركات، يمكن دفع الابتكار إلى أبعد من ذلك لضمان تدفقات إيرادات مستدامة طويلة الأجل من خلال الذكاء الاصطناعي للإنتاجية على الجهاز. على سبيل المثال، تستخدم مجموعة نظارات Ray-Ban Meta الذكية شرائح Qualcomm لتوفير الذكاء الاصطناعي على النظارات، مما يقلل من زمن انتقال الشبكة وقدرات الترجمة في الوقت الفعلي. وما كان يُنظر إليه ذات يوم على أنه أجهزة “ترفيهية” سوف يُعتبر أجهزة “إنتاجية” أساسية تقدم قيمة تتجاوز التصوير الفوتوغرافي المحسن أو المساعدين الصوتيين العامين.

وفي الختام، تتوقع شركة ABI Research أن يتبنى السوق تدريجيًا نهج “الذكاء الاصطناعي الهجين”. ومع بنية الذكاء الاصطناعي الهجين، توجد أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على الحافة أو السحابة أو على الجهاز – اعتمادًا على الأولويات التجارية والفنية. على سبيل المثال، قد يتم تدريب النماذج في التطبيقات شديدة الحساسية للبيانات في السحابة، بينما يتم استنتاج هذه النماذج وضبطها – والتي تستفيد من بيانات المستخدم – على الجهاز لضمان أقصى قدر من الخصوصية. من خلال تبني نهج الذكاء الاصطناعي الهجين، يمكن للمستخدمين توزيع استهلاك الطاقة وتقليل اختناقات الذاكرة وتعظيم نسبة السعر إلى الأداء

ريس هايدن هو محلل رئيسي في ABI Research، ويقود خدمة أبحاث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التابعة لشركة المحللين.