رهان Microsoft على الذكاء الاصطناعي يؤتي ثماره
يظهر تقرير أرباح Microsoft الأخير أن Azure نما بنسبة 28% على أساس سنوي. وقد ساهمت خدمات الذكاء الاصطناعي بـ 6 نقاط في هذا النمو، مما يثبت أن الاستثمار في OpenAI فعال.
يعد Azure OpenAI المحرك الرئيسي؛ فهو يمنح الشركات إمكانية الوصول إلى GPT-4 مع توفير أمن بمستوى المؤسسات.
يتسبب تشغيل هذه النماذج على نطاق واسع في تحديات تقنية. فقد واجه أحد الفرق حدوداً لعدد الطلبات واضطر لتغيير بنيته التحتية، حيث انتقل من استخدام موازن تحميل (load balancer) واحد إلى تقسيم نقاط النهاية (sharding endpoints) عبر ثلاث مناطق. ساعد هذا الإصلاح في الحفاظ على انخفاض زمن الاستجابة (latency). كما استخدموا ذاكرة تخزين مؤقت من نوع Redis لتقليل عمليات البحث عن المتجهات (vector lookups) بنسبة 40%.
ويعد Microsoft 365 Copilot محرك نمو آخر، حيث تبلغ تكلفته 30 دولاراً لكل مستخدم شهرياً. وإذا اعتمد 10% من المستخدمين التجاريين هذه الخدمة، فستحقق Microsoft إيرادات سنوية قدرها 14.4 مليار دولار، وهي فرصة هائلة.
يتطلب التنفيذ عملاً دقيقاً؛ فقد شهدت إحدى شركات الاستشارات العالمية انخفاضاً بنسبة 15% في وقت صياغة المستندات بعد استخدام Copilot. ومع ذلك، اضطروا لكتابة برامج نصية (scripts) مخصصة لإدارة التراخيص، كما توجب عليهم وضع سياسات بيانات صارمة لحماية معلومات العملاء.
كما يظهر GitHub Copilot قوة ملحوظة، حيث يمتلك 1.3 مليون مشترك يدفعون رسوماً. وتساعد الإصدارات الجديدة المخصصة للمؤسسات المنظمات الكبيرة على إدارة الكود بشكل أفضل.
تواجه Microsoft خطراً رئيسياً واحداً، وهو اعتمادها الكبير على OpenAI؛ فإذا تغيرت هذه العلاقة، فسيؤثر ذلك على إيراداتها. وتعمل Microsoft على إدارة هذا الخطر من خلال إضافة نماذج أخرى مثل Llama 2 وMistral إلى Azure.
يمكن أن يوفر استخدام النماذج الأصغر المال؛ حيث تبلغ تكلفة نموذج Llama 2 حوالي 0.35 دولار لكل مليون رمز (token)، بينما تبلغ تكلفة GPT-4 حوالي 2.50 دولار لنفس الكمية. وبالنسبة للمهام البسيطة، يعمل النموذج الأرخص بشكل جيد رغم ارتفاع زمن الاستجابة.
كما تقوم Microsoft ببناء نماذجها الصغيرة الخاصة التي تسمى Phi، مما يقلل من اعتمادها على الشركاء الخارجيين.
المصدر: https://dev.to/lavkeshdwivedi/microsofts-ai-bet-pays-off-2df2
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi