إذا كنت قد استخدمت إصدار مجاني من ChatGPT أو المنافسين له من الذكاء الاصطناعي، فأنت بالتأكيد تحصل على صفقة جيدة.
استثمرت شركات مثل مايكروسوفت، غوغل وأنثروبيك مئات المليارات من الدولارات في تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وهي التقنية وراء تلك الخدمات.
لذا فإن الحصول على ChatGPT، كلود أو جمني لمساعدتك في خطابك أو خطط عطلتك هو صفقة رخيصة.
لكن، بشكل طبيعي، تريد تلك الشركات استرداد استثماراتها، لذا تقدم نسخاً مدفوعة من الذكاء الاصطناعي لها، والتي تحتوي على ميزات إضافية لمهام مثل البرمجة أو الفوترة.
في الوقت نفسه، تقوم شركات خارجية ببناء وبيع خدمات تعتمد على الوكلاء الذكاء الاصطناعي، عادةً اعتمادًا على نموذج لغوي كبير، والتي تم تدريبها لأداء مهام محددة.
لكن تحديد سعر لتلك الخدمات أمر صعب بشكل مدهش.
“محاولة ربط شخص ما بنموذج تكلفة للـ 12 شهرًا القادمة، أو سنتين، أو ثلاث سنوات، لا معنى له، بصراحة، لأننا لا نعرف”، يقول سايمون غوخ في شركة سافيانت، وهي شركة إدارة هويات تدمج الذكاء الاصطناعي الوكالي في خدماتها.
يعود ذلك إلى الظروف الاقتصادية المتغيرة بسرعة حول الرموز، وهي اللبنات الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي الوكالي.
عندما يطلب المستخدم من نموذج لغوي كبير، مثل ChatGPT أو كلود من أنثروبيك، الإجابة على سؤال، أو توليد كود برمجي، أو أتمتة عملية، يتم تقسيم تلك الطلبات إلى أجزاء رياضية تسمى الرموز، التي يمكن للنموذج معالجتها.
تأتي استجابة النموذج أيضًا في شكل رموز، والتي يتم تحويلها مرة أخرى إلى نص، أو كود برمجي، أو مجموعة من الأوامر لأتمتة عملية.
المشكلة هي أن هذه العملية ليست قابلة للتنبؤ تمامًا.
يمكن أن تؤدي الاختلافات الدقيقة في الطلبات إلى إنتاج إجابات مختلفة. لن يؤدي نفس الطلب دائمًا إلى نفس الإجابة. ستنتج نماذج مختلفة إجابات مختلفة.
في هذه الأثناء، في الأنظمة الوكالية، تستخدم الشركات عدة وكلاء ذكاء اصطناعي معًا لاتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات، مما يزيد من استخدام الرموز وزيادة عدم التنبؤ.
بينما انخفضت تكلفة الرموز الفردية – أو الائتمانات المستخدمة لدفع ثمنها – بشكل كبير في السنوات الأخيرة، وفقًا لتحليل جولدمان ساكس، ارتفع عدد الرموز المستهلكة من قبل الشركات والمستهلكين بشكل كبير.
تتوقع البنك أن استهلاك الرموز سيزداد بمقدار 24 مرة بين عامي 2026 و2030 ليصل إلى 120 كوادريليون رمز شهريًا، مع تحول الشركات لاستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي.
لكن الشركات والأفراد الذين يستخدمون أنظمة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يكون لديهم فهم غير دقيق لعدد الرموز التي يحرقونها – حتى ينفدوا منها أو يحصلوا على فاتورة شهرية.
حتى مايكروسوفت ذكرت أنها قد حدت من استخدام مهندسيها لبعض أدوات البرمجة الخارجية، بينما قامت أوبر بتهور في استهلاك ميزانية رموز برمجة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في أقل من عام في غضون أشهر في وقت سابق من هذا العام.
