a16z: الذكاء الاصطناعي يعيد كتابة منهجية الابتكار خلال 75 عامًا الماضية

يرى شركاء a16z أن الذكاء الاصطناعي يعيد كتابة المنطق الاقتصادي الأساسي للابتكار: من قيود هندسية إلى قيود رأسمالية، حيث يمكن لفريق من 20 شخصًا الآن نشر مليار دولار بفعالية. يؤثر هذا الحكم مباشرة على تقييم المنافسة بين الشركات الناشئة والشركات الكبرى، ومنطق رأس المال المخاطر، وحتى حدود قدرات الذكاء الاصطناعي. كما يعترف الثلاثة بأنه مع تدريب نماذج بمليارات الدولارات، لا أحد يعرف حقًا ما الذي سينتج، "هذا منتج رقمي لم يخلقه البشر من قبل".

في حلقة بودكاست حديثة لـ a16z، أجرى الشريك العام Martin Casado والشريك العام Erik Torenberg وشريك مجلس الإدارة Steven Sinofsky حوارًا معمقًا: ماذا يعني اختراق الذكاء الاصطناعي في الرياضيات؟ هل يُعاد كتابة المنطق الأساسي للابتكار؟ وكيف ستتطور المنافسة بين الشركات الناشئة والشركات الكبرى؟

يعتقد المتحاورون الثلاثة أن الافتراضات الأساسية التي دعمت صناعة الكمبيوتر على مدى 75 عامًا يتم إعادة فحصها واحدة تلو الأخرى بواسطة الذكاء الاصطناعي. وأهمها — أن الابتكار مشكلة هندسية وليس مشكلة تمويل — لم يعد صالحًا. يعيد الذكاء الاصطناعي كتابة المنطق الاقتصادي الأساسي للابتكار: من قيود هندسية إلى قيود رأسمالية، حيث يمكن لفريق من 20 شخصًا الآن نشر مليار دولار بفعالية. يؤثر هذا الحكم مباشرة على تقييم المنافسة بين الشركات الناشئة والشركات الكبرى، ومنطق رأس المال المخاطر، وحتى حدود قدرات الذكاء الاصطناعي.

من المعداد إلى الذكاء الاصطناعي: قفزة 75 عامًا في مستويات التجريد

أخرج Sinofsky كتيبًا ترويجيًا لشركة IBM من عام 1953.

على الغلاف، تدور مدارات ذرية حول رأس بشري، والجملة الافتتاحية تقول: "استغرق البشر ملايين السنين ليدركوا فائدة العجلة."

في ذلك الكتيب، خصصت IBM صفحة كاملة لشرح ما هو "الكمبيوتر الرقمي" — الإدخال والتخزين والحساب والتحكم والإخراج.

قال Sinofsky: "هكذا فهمنا الكمبيوتر لمدة 75 عامًا."

من المعداد إلى المسطرة الحاسبة، ومن المحرك التفاضلي إلى الكمبيوتر الشخصي، ومن الآلة الحاسبة الرسومية إلى الحوسبة السحابية — كل قفزة تقنية هي في جوهرها "ارتقاء في مستوى التجريد". يتم تغليف المشكلات ذات المستوى الأدنى، ويحل البشر مشكلات جديدة على مستوى أعلى.

عندما ظهرت الآلة الحاسبة الرسومية TI-85، أصيب معلمو الرياضيات بالذعر الجماعي: "مهنتنا انتهت." قال Sinofsky:

لكنهم لم يشتكوا من ظهور التفاضل والتكامل، لأن التفاضل والتكامل كان بالنسبة لهم نقطة البداية. رد فعل الناس على التغيير أشد بكثير من رد فعلهم على خط الأساس.

الذعر الذي أثاره حل الذكاء الاصطناعي للمسائل الرياضية يشبه تمامًا ذعر ظهور الآلة الحاسبة الرسومية.

حل الذكاء الاصطناعي للرياضيات: اختراق أم "لاعب ألعاب"؟

مؤخرًا، طلب شخص من Claude محاولة حل فرضية ريمان، مما أثار نقاشًا واسعًا في الأوساط الرياضية.

رد Casado على ذلك ببرود.

إذا جمعت رواتب جميع من عملوا كباحثين ما بعد الدكتوراه في هذه المسائل على مر السنين، فالمبلغ الإجمالي ليس كبيرًا. هذا يعني أن السوق لم يعتبر أبدًا حل هذه المسائل أولوية. لذلك لست متأكدًا من أن حل هذه المسائل يثبت أن الذكاء الاصطناعي قد تجاوز عتبة ذات قيمة اقتصادية كبيرة.

شبه قدرة الذكاء الاصطناعي الرياضية ببطل لعبة StarCraft: "هذا أقوى لاعب StarCraft في التاريخ — مثير للإعجاب، لكنني أجد صعوبة في ربطه مباشرة بقيمة اقتصادية حقيقية."

قدم Sinofsky منظورًا آخر. يعتقد أن الاختراقات في الرياضيات قد تكون "توليد أدوات تجريد جديدة".

مثل إثبات نظرية الألوان الأربعة — ليس كتابة استنتاج رياضي أنيق، بل استخدام الكمبيوتر لاستنفاد جميع الحالات المحدودة، واستبدال الإجابة بالقوة الحسابية.

بمجرد أن يكون لديك مستوى تجريد جديد، لا يحتاج الجميع إلى البدء من الصفر، ويمكنهم البناء مباشرة على هذا المستوى.

أكبر تحول نموذجي: من عنق الزجاجة الهندسي إلى عنق الزجاجة الرأسمالي

أهم رؤية في هذا الحوار جاءت من تجربة فكرية لـ Casado.

قبل 20 عامًا، إذا أعطيت شركة ناشئة من 10 أشخاص مليار دولار، فلن يتمكنوا من إنفاقه. اشترِ خوادم، وينتهي المال.

قبل 10 سنوات، إذا أعطيت مليار دولار، توظف مهندسين وتكتب أكوادًا، لكن أسطورة الرجل-شهر حقيقية — كلما زاد عدد الأشخاص، أصبحوا أبطأ.

الآن، إذا أعطيت 20 شخصًا مليار دولار، يمكنهم حقًا إنفاقه بفعالية.

استنتاجه:

لقد حولنا هذه الصناعة من مشكلة عنق الزجاجة الهندسي إلى مشكلة عنق الزجاجة الرأسمالي. هذا اختلاف جوهري. لم نكن في هذه الحالة من قبل.

أضاف Sinofsky أن هذا ليس أول عنق زجاجة رأسمالي — فالسنوات الثلاثون إلى الأربعون الأولى من صناعة الكمبيوتر كانت أيضًا عصر قيود رأسمالية. "إذا أردت فعل شيء بالكمبيوتر، فالخطوة الأولى هي الحصول على واحد."

ثم جاء عصر عنق الزجاجة الهندسي، والآن عدنا إلى عنق الزجاجة الرأسمالي.

لماذا لم تسحق الشركات الناشئة بعد من قبل العمالقة؟

وفقًا للمنطق السليم، تمتلك Microsoft وGoogle وMeta رأس المال والبيانات وقنوات التوزيع، ويجب أن تسحق كل شيء.

لكن الواقع: Cursor وAnthropic وOpenAI تنمو "بسرعة النيزك".

قدم Casado سببين.

أولاً، حل الذكاء الاصطناعي مشكلة التوزيع.

في الماضي، لم تكن تعرف أين تنفق ميزانية التسويق وما إذا كانت فعالة. الآن، الطلب على قوة الحوسبة ووحدات معالجة الرسومات غير محدود، ويمكنك أن تقرر مباشرة مقدار الاستثمار لدفع النمو.

ثانيًا، يمكن للشركات الناشئة الآن جمع أموال كافية للوقوف فعليًا على نفس خط البداية مع العمالقة.

وماذا عن العمالقة؟ قال Sinofsky بصراحة:

مايكروسوفت أكثر قلقًا بشأن ما تفعله أمازون وجوجل، ولا تهتم بأي شركة ناشئة على الإطلاق. الشركات الناشئة لا تهاجم العمالقة مباشرة، والعمالقة لا يلاحظون الشركات الناشئة.

كما كشف عن تفصيلة: هناك شركات كبيرة، من أجل إعطاء الأولوية لقوة الحوسبة لعملاء الشركات، تعاني فرق المنتجات الداخلية لديها من "مجاعة الذكاء الاصطناعي"، "بينما لا يعاني أي من منافسيهم من المجاعة".

استشهد Sinofsky بتجربته الشخصية في Microsoft كمثال. عندما أخذ أول جهاز Surface لمقابلة كبار المسؤولين في Intel، وبمجرد أن سمعوا أنه يحتوي على شريحة ARM، تغير موقفهم فورًا إلى البرود.

ظنوا أنها شريحة مخصصة للطابعات. هم يركزون فقط على قانون مور، مثلما تركز Google فقط على النطاق الفائق — إذا تحول الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة الطرفية، فهذا ليس من شأنهم.

لخص Sinofsky:

جوهر التعطيل هو الثوابت الثقافية للشركات الكبرى. بطاقات الأداء، وأنظمة المبيعات، وهياكل التعويضات، والأعباء التاريخية، والتزامات العملاء — لا يمكن تغيير أي منها. هذه قوانين فيزيائية.

ضخ 20 مليار دولار، ولا أحد يعرف ماذا سيخرج

في نهاية الحوار، تطرق الثلاثة إلى مجهول أعمق.

اعترف Casado بأنه ارتكب خطأً سابقًا:

اعتقدت أن التحسين الذاتي التكراري والصعود السريع لن يحدثا، وكان ذلك صحيحًا. لكنني لم أتوقع أننا نستطيع ضخ الأموال بلا حدود، وأن قانون التوسع يستمر في الصمود.

تأخذ 20 مليار دولار وتضخها في نموذج. ننظر إليه نحن الاثنان ونختبره عشوائيًا — لا أعتقد أننا نستطيع فهم ما يعنيه ذلك. كل هذه القوة الحسابية، وكل هذه البيانات، لا أعرف ما الذي يمكنه فعله.

وافق Sinofsky وشبه ذلك بالنمو الأسي: "لا أحد يستطيع نمذجة الأسي."

كما قدم سيناريو محددًا: التعداد الشامل لتركيبات البروتين، الذي كان "مشكلة لا نهائية"، يمكن أن يصبح الآن "مشكلة رأسمالية".

يمكننا تحويل المشكلات التي كانت لا نهائية إلى محدودة من خلال رأس المال. هذا شيء غريب جدًا.

قال Casado إن هذا هو السبب في أنه لم يعد يحاول التنبؤ بالحد الأقصى لقدرات الذكاء الاصطناعي:

لقد قررت أنني لا أستطيع التنبؤ بحدود قدرات شيء تم إنشاؤه بـ 20 مليار دولار.