في تقرير حديث نشرته صحيفة وول ستريت جورنال اليوم، 24 أغسطس 2025، يُشير إلى أن التقدم السريع في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، يبدأ في التباطؤ. ومع ذلك، يرى التقرير أن هذا التباطؤ قد يكون مفيدًا للشركات والصناعة بشكل عام، حيث يمنح الوقت الكافي للتكيف والاندماج الفعال. يأتي هذا التحليل وسط تأخيرات في إصدارات رئيسية مثل نموذج Llama 4 من ميتا وGPT-5 من OpenAI، التي لم تلبِ التوقعات.
النقاط الرئيسية من التقرير
- التباطؤ في الابتكار: تأخرت شركة ميتا في إطلاق نموذجها الرئيسي Llama 4 بسبب صعوبات في تحقيق تحسينات كبيرة، كما أن GPT-5 من OpenAI تأخر ولم يحقق التقدم المتوقع، مما أثار مخاوف بين المستثمرين.
- الفائدة الحالية للذكاء الاصطناعي: رغم التباطؤ، يظل الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيدًا في مهام مثل تلخيص النصوص، كتابة البرمجيات، وإدارة البريد الإلكتروني، بالإضافة إلى تطبيقات أخرى مثل معالجة الفواتير وإدارة الأساطيل.
- التحديات في التبني: تواجه الشركات صعوبات في تبني الذكاء الاصطناعي بسبب مخاوف من تسرب البيانات، "الوهم" (إعطاء إجابات خاطئة)، وعدم الثقة في القرارات الحرجة. دراسة من MIT أشارت إلى فشل 95% من المشاريع التجريبية لأدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة، ووصفتها بأنها "هشة أو مفرطة في الهندسة أو غير متوافقة مع سير العمل الفعلي".
- التبني طويل الأمد: يقارن الخبراء عملية تكييف نماذج الذكاء الاصطناعي بتبني الإنترنت، الذي استغرق عقودًا، مما يشير إلى أن التباطؤ يمكن أن يشجع الاستثمار دون الشعور بأن الهدف متحرك باستمرار.
التأثيرات المحتملة
قد يؤدي هذا التباطؤ إلى اندماج أكثر استقرارًا للذكاء الاصطناعي في الأعمال، مما يعالج المشكلات الحالية مثل الثقة والتوافق. كما أنه قد يطيل فترة الازدهار لشركات مثل Nvidia من خلال زيادة الإنفاق على رقائق الذكاء الاصطناعي، حتى لو تباطأت التحسينات في النماذج. ومع ذلك، يظل الخبراء مثل سام ألتمان من OpenAI يدعون إلى استثمارات هائلة، تصل إلى تريليونات الدولارات، لدفع الابتكار إلى الأمام.
هذا الخبر يعكس تحولًا في نظرة الصناعة نحو الذكاء الاصطناعي، من السباق السريع إلى التبني المستدام. تابع قسم أخبار الذكاء الاصطناعي في مدونتي للمزيد من التحديثات!