آبل تقلّص ميزانية استخدام الذكاء الاصطناعي داخلياً

بعد عام كامل من الحديث عن «الاستخدام غير المحدود» لأدوات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات التقنية الكبرى، يبدو أن البوصلة بدأت تتغيّر. فحسب تقرير نشرته وكالة «بلومبرغ»، اتخذت شركة آبل قراراً بتقليص المبالغ اليومية التي يُسمح لفرقها الهندسية بإنفاقها على خدمات الذكاء الاصطناعي، في خطوة تبدو صغيرة في ظاهرها لكنها تحمل دلالات واسعة على مستوى الصناعة بأكملها.

ما الذي تغيّر بالضبط؟

وفق ما أوردته الوكالة، خفّضت آبل في أكتوبر الماضي الحدّ الأقصى للإنفاق اليومي المتاح لفرق الهندسة من 300 دولار إلى 200 دولار لكل فريق أو مستخدم. ولا تتوقف القصة هنا، إذ تشير مصادر مطلعة إلى أن مزيداً من التقليصات قيد الإعداد، وقد تنزل ببعض الحدود إلى 100 دولار يومياً.

أما خارج نطاق الفرق الهندسية، فالأرقام المطروحة أكثر تحفّظاً بكثير؛ إذ تدرس الشركة سقفاً يومياً لا يتجاوز 25 دولاراً للأقسام الأخرى. وهذا التفاوت في الأرقام منطقي إلى حد كبير، لأن الاستخدام الهندسي للذكاء الاصطناعي — خصوصاً في كتابة الشيفرة البرمجية ومراجعتها وتوليد الاختبارات — يستهلك عدداً هائلاً من «التوكِنات» مقارنةً بالمهام المكتبية الاعتيادية.

من «الاستهلاك الأقصى» إلى «التقنين»

خلال الأشهر الأولى من العام، سادت في وادي السيليكون ظاهرة أطلق عليها البعض وصف «تعظيم التوكِنات»، حيث دفعت الإدارات فرقها إلى استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بأقصى طاقة ممكنة، بدعوى تحقيق مكاسب في الكفاءة لم تكن محدّدة المعالم في الغالب.

لكن هذه الموجة لم تصمد طويلاً. فعندما بدأت الفواتير الفعلية بالوصول، اكتشفت كثير من الشركات أن تكلفة الاستدلال (Inference) في النماذج الكبيرة ليست بنداً هامشياً، بل مصروفاً تشغيلياً متكرراً ينمو مع كل استخدام. ومن هنا جاء التحوّل نحو ما يشبه «نظام الحصص»، الذي يرى فيه كثير من المدراء الماليين مقاربة أكثر عقلانية من الإنفاق المفتوح.

الفجوة بين التكلفة والعائد

القضية الجوهرية التي يكشفها هذا القرار ليست مالية فقط، بل تتعلق بقياس القيمة. فما زال هناك غياب لإطار واضح يربط بين:

• تكلفة البناء والتشغيل: وتشمل اشتراكات واجهات البرمجة، وموارد الحوسبة، ورسوم استخدام النماذج لكل طلب.
• العائد الإنتاجي الفعلي: مثل سرعة إنجاز المهام، وجودة الشيفرة الناتجة، وانخفاض معدل الأخطاء.
• التكاليف الخفية: كالوقت المستغرق في مراجعة مخرجات النماذج وتصحيحها، وهو بند يُغفل عادةً عند حساب الكفاءة.

وحين يصعب إثبات أن كل دولار مُنفَق يعود بقيمة ملموسة، يصبح وضع سقوف للإنفاق خياراً إدارياً متوقعاً، لا سيما في شركة معروفة تاريخياً بانضباطها في ضبط التكاليف التشغيلية.

لماذا تهمّ هذه الخطوة؟

آبل ليست شركة عادية في هذا السياق؛ فهي تعمل منذ فترة على دمج الذكاء الاصطناعي في دورة تطوير منتجاتها وعملياتها الهندسية الداخلية. ولهذا فإن قرارها بالتقنين يُقرأ كإشارة إلى أن مرحلة التجريب الحر بدأت تُفسح المجال لمرحلة أكثر نضجاً، عنوانها الحساب الدقيق للتكلفة مقابل المنفعة.

كما أن الخبر يسلّط الضوء على اتجاه آخر تتبعه كبرى الشركات: تقليل الاعتماد على نماذج خارجية مكلفة لكل طلب، والتوجّه نحو حلول داخلية أو نماذج أصغر وأكثر تخصصاً يمكن تشغيلها بتكلفة أقل ونتائج كافية للمهمة المطلوبة.

دروس عملية للمؤسسات

ما يحدث في آبل يمكن أن يكون مرجعاً مفيداً لأي مؤسسة تبني استراتيجيتها في الذكاء الاصطناعي، ويمكن تلخيص أهم الدروس في النقاط التالية:

• ابدأ بتحديد حالات الاستخدام ذات الأثر الأعلى بدل تعميم الأدوات على الجميع دون تمييز.
• فعّل لوحات مراقبة للاستهلاك تتيح رؤية التكلفة لكل فريق ولكل مشروع في الوقت الفعلي.
• وزّع المهام بين النماذج بحسب تعقيدها؛ فليست كل مهمة تستحق أقوى نموذج وأغلاه.
• اربط الإنفاق بمؤشرات أداء واضحة وقابلة للقياس، لا بانطباعات عامة عن «الكفاءة».
• راجع العقود والاشتراكات دورياً، فأسعار السوق وقدرات النماذج تتغيّر بسرعة لافتة.

خلاصة

لا يعني خفض الميزانيات تراجعاً عن الذكاء الاصطناعي، بل انتقالاً من الحماسة إلى الانضباط. فالسؤال الذي يطرحه قرار آبل على الجميع ليس «هل نستخدم الذكاء الاصطناعي؟» بل «كم يكلّفنا استخدامه فعلاً، وما الذي نحصل عليه مقابل ذلك؟». والمؤسسات التي تجيب على هذا السؤال بالأرقام هي التي ستحوّل هذه التقنية من بند مصروفات متضخّم إلى ميزة تنافسية حقيقية.

✦ بقلم فريق دروب أيديا