التناقضات الواقعية في تطور الذكاء الاصطناعي
يعتقد الكثيرون أن تقنية الذكاء الاصطناعي مهمة، وهذا صحيح، فهي مهمة للغاية بالفعل. لكن التناقض الأساسي الحالي في صناعة الذكاء الاصطناعي لم يكن أبدًا مشكلة تقنية، بل هو الاستثمار المفرط. فأي صناعة تقع في دوامة الاستثمار المفرط ستولد مخاطر نظامية، تمامًا مثل فقاعة العقارات في الماضي — من المؤكد أنه لا يمكن العيش في الشوارع دون مسكن، لكن انخراط المجتمع بأسره في المضاربة العقارية سيؤدي حتمًا إلى سوء توزيع الموارد على نطاق واسع.
وهذا المنطق مطابق تمامًا لما حدث خلال فترة فقاعة الإنترنت. فعندما انهارت فقاعة الإنترنت في أوائل عام 2000، كانت تقنية النطاق العريض المنزلي قد بدأت للتو في الانتشار التجاري في عامي 1998 و1999. ولم تنضج تقنية الإنترنت بشكل كامل على المستوى التجاري إلا بعد انتشار الإنترنت عبر الهاتف المحمول، حيث تطورت تقنيات الخدمات السحابية المختلفة تدريجيًا، وبدأت شركات الإنترنت تحقق أرباحًا كبيرة بالفعل.
خصائص عائد الاستثمار في التقنيات الأساسية
كلما زادت أهمية التقنية الأساسية، كلما كان من غير المناسب الترويج لها. من منظور المبادئ الاقتصادية الأساسية، كلما كانت التقنية أساسية، وكلما كانت الحاجة أساسية، زادت كمية العرض المطلوبة. ثورة الكهرباء، وثورة الحاسوب، وثورة الإنترنت، كانت هذه التقنيات ثورية في ذلك الوقت، وأهميتها للمجتمع بأسره لا تحتاج إلى توضيح. لولا الانتشار الواسع النطاق لمرافق الكهرباء وأجهزة الحاسوب وشبكات الاتصالات، لما كان للذكاء الاصطناعي (AI) أي أرضية للظهور.
ولكن عندما تنضج هذه التقنيات الأساسية حقًا، سيدخل السوق حتمًا في حالة منافسة كاملة، وستنخفض هوامش الربح بسرعة. لذلك، كلما زاد حجم العرض من التقنيات الأساسية، كلما انخفضت هوامش الربح على المدى الطويل. يبدو أن الطلب على الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة حالياً شديد الحماس، وأن هوامش الربح مرتفعة للغاية، ويرجع ذلك في جوهره إلى عدم كفاية المنافسة في السوق، والسبب الأساسي لنقص العرض هو الاحتكار.
جوهر منطق الاحتكار الأمريكي
تقوم الولايات المتحدة عمداً بتقييد شراء الصين لآلات الطباعة الضوئية، وتقييد إنتاج الصين للرقائق، بل وحتى تقييد استخدام الدول الأخرى للرقائق والخدمات الصينية في مجال الذكاء الاصطناعي، والغرض الأساسي من ذلك هو الحفاظ على هوامش الربح المرتفعة للشركات الأمريكية من خلال موقعها الاحتكاري.
يمكن فهم ذلك بسهولة من خلال مثال السكك الحديدية: إذا سيطر أحد الرأسماليين على السكك الحديدية في البلاد بأكملها، فما دام السكك الحديدية لا تزال صالحة للاستخدام، حتى لو كان تقادم المعدات شديدًا، فلن ينفق الرأسمالي أي أموال على التجديد. البنية التحتية في العديد من الدول الغربية متخلفة للغاية، والسبب يكمن هنا — ما دام من الممكن جني الأرباح، فلا دافع لتجديد المعدات. أفضل حالة هي الحفاظ على فجوة عرض منخفضة الشدة، بحيث يكون الطلب أكبر قليلاً من العرض، وبذلك لن يجذب ذلك رؤوس أموال أخرى للدخول، وفي الوقت نفسه يمكن الحفاظ على القدرة على تحديد الأسعار المرتفعة. إن الفجوة الطفيفة في العرض مقترنة بالاحتكار الأولي، هي نمط “الربح السهل” المفضل لدى الرأسماليين.
تحليل سلوك رأس المال
السبب الجذري وراء الاهتمام المفاجئ الذي توليه الولايات المتحدة مؤخرًا لبناء محطات الطاقة النووية هو الفجوة الهائلة في الكهرباء التي تسببها التطور السريع للذكاء الاصطناعي. لولا الارتفاع الهائل في الطلب على الكهرباء الناجم عن الذكاء الاصطناعي، لما كان الرأسماليون يكلفون أنفسهم عناء الاستثمار في محطات الطاقة النووية. على الرغم من أن محطات الطاقة النووية توفر إمدادات كهرباء مستقرة، إلا أن بنائها يتطلب تدابير أمنية مكثفة، وعائد الاستثمار منخفض، ودورة استرداد التكلفة طويلة جدًا، وفي الظروف العادية لا يهتم الرأسمال بها على الإطلاق. فقط عندما يكون العجز في الكهرباء كبيرًا لدرجة أنه لا يمكن تطوير الذكاء الاصطناعي بدونها، يرى الرأسمال أن الأمر مربح، ويكون على استعداد للاستثمار في محطات الطاقة النووية.
غالبًا ما تؤدي هذه النظرة القصيرة الأمد لرأس المال إلى تحميل التكنولوجيا الناشئة الكثير من التكاليف الكامنة. والنتيجة النهائية هي أن تكلفة نشر الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة من المرحلة الأولى إلى المرحلة النهائية ستكون أعلى بكثير من تكلفتها في الصين. على سبيل المثال، إذا أرادت مايكروسوفت تعميم الذكاء الاصطناعي، فعليها أن تستثمر بنفسها في محطات الطاقة النووية لحل مشكلة الكهرباء، وستُحمل هذه التكاليف الاستثمارية الباهظة في النهاية على عاتق المستهلكين، بما في ذلك رقائق إنفيديا التي تبلغ أسعارها الآن مستويات خيالية.
الفرق في تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة
تم تخطيط بناء البنية التحتية في الصين مسبقًا من خلال نظام وطني شامل، حيث تم بالفعل تعميم الموارد الأساسية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مثل الكهرباء والشبكات والقدرة الحاسوبية، على نطاق واسع، وهي متوفرة بكثرة وبتكلفة منخفضة. أما البنية التحتية في الولايات المتحدة فهي خاضعة لسيطرة رأس المال، حيث يتم الاستثمار فقط في المجالات التي تدر أرباحًا، ولا يتم التخطيط مسبقًا على الإطلاق للمجالات التي لا تحقق أرباحًا. سيؤدي هذا الاختلاف إلى أن تكون تكاليف التنفيذ في الصين أقل بكثير من الولايات المتحدة في مرحلة انتشار الذكاء الاصطناعي.
يرى الكثيرون أن الولايات المتحدة تتفوق مؤقتًا في تكنولوجيا النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، لكنهم يتجاهلون أن التكنولوجيا في النهاية يجب أن تُطبق عمليًا، وأن مرحلة التطبيق تعتمد على التكلفة والكفاءة. تمتلك الصين سلسلة صناعية هي الأكثر اكتمالًا في العالم وتكلفة بنية تحتية هي الأقل، وستظهر هذه المزايا تدريجيًا في مرحلة الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي.