التحديات والفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي في نمو الاقتصاد العالمي
ساهم التقدم التكنولوجي السريع، خصوصاً في مجال الذكاء الاصطناعي، في زيادة التفاؤل بين الاقتصاديين والمستثمرين بشأن مستقبل النمو والإنتاجية على مستوى العالم.
ويعتقد الكثيرون أن هذه التقنية ستكون عاملًا رئيسيًا في تحفيز اقتصادات الدول وتعزيز القدرات الإنتاجية للقطاعات المختلفة.
تشير التوقعات من شركة “بي دابليو سي” للاستشارات والتدقيق إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يضيف نحو 16 تريليون دولار سنويًا إلى الناتج المحلي الإجمالي العالمي بحلول عام 2030، بزيادة تُقدّر بـ 14% مقارنةً بالمستويات الحالية.
ووفقًا لدراسة أجراها “إيرك برينجولفسون” أستاذ الإدارة بمعهد “ماساتشوستس” التكنولوجي، بالتعاون مع الباحث “دانييل لي” و”ليندسي ريموند” من “مايكروسوفت”، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يُعزز من إنتاجية العمالة بنسبة 14% في المتوسط.
ومع ذلك، فإن هذا القطاع الناشئ يواجه تهديدات قد تؤثر على استمرار نموه، حيث يُتوقع أن يواجه تحديات كبيرة في عام 2025.
|
أبرز التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في 2025 |
||
|
المشكلة |
|
التوضيح |
|
قدرة القطاع على توليد أرباح للمستثمرين |
|
أصبح كثير من المستثمرين يتساءلون عن قدرة القطاع على توليد أرباح كبيرة تتناسب مع كم التمويلات التي يتم ضخها به. لا تزال العديد من الشركات تعاني لتحقيق إيرادات كافية لتعويض التكاليف الباهظة لأعمال تطوير النماذج المتقدمة. إذ تجاوزت تكلفة تدريب نموذج “شات جي بي تي 4” الذي طورته “أوبن إيه آي” مستوى 100 مليون دولار. ومن المرجح أن تتخطى تكلفة تطوير النماذج المستقبلية الأكثر تطوراً مستوى المليار دولار، الأمر الذي يثير مخاوف المستثمرين تجاه الاستدامة المالية لهذه الأعمال. وتشير التقديرات إلى أن استثمار 100 مليار دولار في هذا القطاع يتطلب توليد إيرادات سنوية لا تقل عن 50 مليار دولار كي ينتُج عائد مقبول على رأس المال. في حين تُقدر الإيرادات السنوية للقطاع بأكمله 12 مليار دولار، رغم استثمار شركات رأس المال الاستثماري الأمريكية وحدها 97 مليار دولار في شركات محلية ناشئة عام 2024. |
|
كثافة استهلاك الطاقة |
|
يتطلب تشغيل وتبريد مراكز البيانات المُشغلة لقطاع الذكاء الاصطناعي استهلاك كميات كبيرة من الطاقة. إذ تتوقع وكالة الطاقة الدولية أن تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي 1000 تيراواط/ ساعة من الكهرباء سنوياً بحلول 2026. يتجاوز هذا إجمالي الاستهلاك السنوي من الكهرباء والغاز الطبيعي في المملكة المتحدة. ووفق تقديرات “جارتنر” للاستشارات، سوف تواجه 40% من مراكز البيانات الموجودة حالياً معوقات في التشغيل بحلول 2027 بسبب محدودية توافر الطاقة. |
|
صعوبة مواصلة تطوير النماذج وسط ندرة البيانات |
|
تواجه النماذج الموسعة لمعالجة اللغات خطر الوصول لمرحلة يصعب بعدها مواصلة عمليات التطوير في ظل ندرة البيانات عالية الجودة، وكثرة الأخطاء التي تولدها. وأصبح العثور على بيانات جديدة بالمواصفات المطلوبة، أو توليد بدائل أخرى بطرق اصطناعية، عملية صعبة وذات تكلفة مرتفعة. وبالتالي أصبحت النماذج أكثر عرضة لتوليد إجابات خاطئة فيما يُعرف بالهلوسة. |
و من بين هذه التحديات ارتفاع تكاليف البنية التحتية وتدريب النماذج، بالإضافة إلى كثافة استهلاك الطاقة، فضلاً عن الشكوك التي يراها بعض المستثمرين حول الجدوى الاقتصادية لاستثماراتهم في هذا القطاع، وقدرته على تحقيق أرباح ملموسة.
في حال واجهت شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى صعوبة في مواصلة التطور أو جذب الاستثمارات اللازمة، فإن الشركات الأصغر قد تجد في هذه التحديات فرصةً لزيادة حصتها السوقية، مما سيزيد من حدة المنافسة داخل القطاع.
وهذا بدوره قد يُسهم في خلق آفاق جديدة من الابتكار ويضمن استمرار النمو على المدى البعيد.
