عن الطلب المُستحث، وتسريح الموظفين، والتكلفة الحقيقية للذكاء الاصطناعي الذي لا نعرف كيف نستخدمه
إذا قضيت أي وقت على تويتر النقل، فقد رأيت تلك الميم.
"حارة واحدة إضافية فقط يا صاح."
يقف مهندس طرق مرسوم بأقلام الشمع بجوار طريق سريع، مشيراً إلى الحارات الجديدة التي يريد إضافتها لأن الازدحام سيئ. ملامح وجهه صادقة. هو مقتنع أنه سيحل المشكلة هذه المرة. حارة واحدة إضافية وسينتهي الازدحام.
نادراً ما يختفي الازدحام لوقت طويل.
الحارات الجديدة تخلق رحلات جديدة. السعة الجديدة تخلق طلباً جديداً. يسمي الاقتصاديون ذلك الطلب المُستحث. تم توسيع طريق Katy السريع في تكساس ليصبح من أعرض الطرق السريعة في العالم. حصل الطريق 405 في لوس أنجلِس على مشروع توسيع بمليار دولار. النمط مألوف عبر عقود من توسيع الطرق السريعة: تزداد السعة، فينمو الاستخدام حتى يملأها، ثم يعود الازدحام.
المهندس في الميم يستمر بطلب حارة واحدة إضافية على أي حال.
نحن الآن في اللحظة نفسها مع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.
الخطاب التسويقي للبنية التحتية "الصحيحة"
كل ربع سنة يجلب إعلاناً جديداً من مزوّد سحابي عملاق. مشروع بناء آخر بعشرة أرقام. حرم جامعي آخر. محطة فرعية أخرى. صفقة طاقة أخرى. معركة مياه أخرى. مقاطعة ريفية أخرى يُقال لها إن هذا هو ثمن التقدم.
التبرير دائماً هو نفسه.
الطلب على الذكاء الاصطناعي ينفجر. نحتاج إلى المزيد من القدرة الحاسوبية. إذا لم نبنِ، ستتخلف الولايات المتحدة عن الصين. لن تحصل المؤسسات على السعة التي تحتاجها. سيُقيَّد المطورون. سيتباطأ الابتكار.
مركز بيانات واحد إضافي فقط.
حرم بسعة جيجاواط واحد إضافي فقط.
قطعة أرض بمساحة 2,700 فدان إضافية فقط.
ترقية جديدة إضافية للشبكة.
عندها سيكون لدينا ما يكفي.
إنه المهندس نفسه مع مخطط مختلف.
هذا رهان بنية تحتية لجيـل كامل، وجزء كبير منه تم التوقيع عليه بالفعل.
هذا ليس جدالاً يقول إن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى أي بنية تحتية. بعض السعة الجديدة ضرورية.
السؤال هو ما إذا كان ينبغي أن نستمر في التزام سعات جديدة بهذه الوتيرة قبل إجبار المشترين على إثبات أنهم يستخدمون السعة الحالية بذكاء.
حالياً، جزء من هذا الطلب المنفجر هو إنتاجية جديدة حقيقية. وجزء منه استهلاك يمكن تجنّبه خلقته الإعدادات الافتراضية السيئة، والمحاولات المتكررة المنفلتة، وبيانات الاعتماد المنتهية التي ما زالت تعمل، والنماذج المبالغ في قدراتها، وأحمال عمل لم يُجبرها أحد قط على تبرير تكلفتها.
الطلب المُستحث
الحوسبة ليست لها منحنى طلب ثابت. إنها تنحني نحو أي عرض متاح.
امنح المطورين وصولاً رخيصاً إلى نماذج متقدّمة وسيجري افتراض معظم أحمال العمل عليها. امنح الوكلاء ميزانيات كبيرة وسيصرف الكثير منهم هذه الميزانيات. امنح الفرق مفاتيح API غير مقيّدة وسينمو الفاتورة حتى يلاحظها أحدهم.
بحلول ذلك الوقت، يكون حمل العمل قد شُحن إلى الإنتاج.
يستخدم مؤسس شركة ناشئة نموذجاً باهظاً في كل خطوة من خط أنابيب دعم العملاء لأن هذا كان الإعداد الافتراضي عندما شحن المهندس بسرعة. يعمل خط الأنابيب. تصبح الفاتورة مؤلمة. لاحقاً يكتشف أحدهم أن جزءاً كبيراً من حمل العمل كان يمكن تشغيله على نموذج أرخص مع فقدان طفيف أو معدوم في الجودة القابلة للقياس.
هذا ليس حالة هامشية غريبة. هذه هي طريقة عمل تطوير الذكاء الاصطناعي السريع غالباً.
الإعدادات الافتراضية خاطئة. الهدر غير مرئي. الفاتورة متأخرة.
الشيء نفسه يحدث في كل مكان.
نظام استرجاع يقوم بدمج مكررات. وكيل دعم يكرر المحاولات في حلقة. وكيل برمجة يحرق أغلى نموذج على تعديلات تافهة. مفتاح لمتعاقد يستمر بعد انتهاء العقد. مفتاح موظف سابق يستمر بعد إنهاء خدماته. مفتاح إنتاج ينتهي على حاسوب محمول لأحدهم.
لا يكونون بالضرورة خبيثين. النظام ببساطة غير مُدار.
عندما تقول صناعة الذكاء الاصطناعي إن الطلب ينفجر، فإن جزءاً من هذا الطلب هو إنتاجية حقيقية. وبعضه إعدادات افتراضية سيئة، وبيانات اعتماد قديمة، وميزانيات مفقودة، وعمل آلي غير مُحكَم الحوكمة.
إضافة قدرة حاسوبية لا تصلح ذلك. إنها تغذّيه. حتى شركات مثل Amazon تُقِر بأن هذا هو الواقع.
ذلك هو الطلب المُستحث. ذلك هو الطريق السريع.
عقلية "الناس للخارج، والذكاء الاصطناعي للداخل"
مع انخفاض عدد الموظفين وارتفاع ميزانيات الذكاء الاصطناعي، غالباً ما يُربط الأمران صراحةً ببعضهما. صرحت Microsoft بوضوح أن تخفيضاتها ليست مجرد استبدال مباشر بالذكاء الاصطناعي. سام ألتمان اعترف بأن بعض الإسناد هو ما يسميه "غسل الذكاء الاصطناعي": الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي لتبرير تخفيضات كانت الشركة ستقوم بها على أي حال. استطلاعات الرؤساء التنفيذيين تُظهِر أنهم يضطرون لتخطيط تغييرات بناءً على الذكاء الاصطناعي.
ما تُظهره البيانات بوضوح هو إعادة تخصيص للأولويات. تصف شركة Challenger شركات التقنية بأنها تعيد الهيكلة حول الذكاء الاصطناعي، وتُؤتمِت بعض الأدوار، وتعيد توجيه الميزانيات نحو قدرات جديدة. لا يحتاج العامل المحدد ووحدة GPU المحددة أن يُقرَنا واحداً بواحد حتى يكون تحوّل رأس المال حقيقياً.
وهذا ما يجعل السؤال المزعج أكثر حدة، لا أكثر ليونة.
إذا لم يكن المبادلة هي أشخاص مقابل إنتاجية ذكاء اصطناعي، وليست بالكامل أشخاصاً مقابل لا شيء، فما هو بالضبط الجانب الآلي من المعادلة؟ لا أحد يمكنه تقديم جواب حاسم، لأن إنفاق الذكاء الاصطناعي أصبح أشبه بالرواتب، دون أن يُدار بانضباط يقترب حتى من انضباط إدارة الرواتب.
العاملون البشر لديهم مديرون، وميزانيات، وصلاحيات، وبطاقات شركات، وبطاقات دخول، وإجراءات إنهاء خدمة، وتقييمات أداء، ومسارات تدقيق.
العمال الآليون لديهم غالباً مفتاح API.
نحن ننقل ميزانياتنا من كشوف رواتب البشر إلى كشوف رواتب الآلات، ثم ندير كشوف رواتب الآلات وكأنها كومة كلمات مرور. بلا مالك. بلا مدير. بلا تاريخ انتهاء. بلا سياسة إنفاق. بلا إيصال. بلا تكلفة لكل ناتج مفيد. بلا دليل على أن العمل الآلي كان يستحق تكلفته.
مفتاح الـAPI هو بطاقة الشركة الجديدة
لن تقول شركة أبداً: "موظف سابق احتفظ ببطاقة الشركة، ولا أحد يعرف ماذا تُحمَّل عليها من مصاريف، واكتشفنا ذلك بعد شهور." سيُعتبَر ذلك فشلاً تشغيلياً واضحاً. لكن النسخة الخاصة بالـAPI تحدث باستمرار.
مفتاح مزوّد نموذج يمكن أن يخلق إنفاقاً. مفتاح سحابة يمكن أن يخلق بنية تحتية. مفتاح Stripe يمكن أن يحرّك المال. مفتاح GitHub يمكن أن يطلق شيفرة للإنتاج. مفتاح مزوّد بيانات يمكن أن يصل إلى قواعد بيانات مدفوعة. مفتاح منصة إعلانات يمكن أن يحرق ميزانية حملة. مفتاح بورصة يمكن أن يتاجر بأصول.
هذه ليست مجرد "أسرار". إنها صلاحيات اقتصادية.
الكثير من مفاتيح الـAPI لا تزال تُعامَل مثل كلمات مرور. يجب أن تُعامَل مثل بطاقات شركات للآلات.
المتعاقدون، وشركات التطوير، ووكالات التسويق، والمدققون، والفرق الجزئية، والموظفون، والوكلاء جميعهم يحتاجون إلى الوصول إلى موارد تتغيّر صعوداً وهبوطاً. اليوم، إما أن تُفرِط الشركات في منح الصلاحيات أو تُبطئ كل شيء. ينتهي المشروع، تبقى الصلاحيات، ويستمر الإنفاق.
هذا ليس مشكلة أمنية فقط. إنها مشكلة محاسبية. مشكلة حوكمة ومشكلة بنية تحتية.
السكان المحليون يعرفون
رد الفعل الشعبي ضد مراكز البيانات ليس مجرد ظاهرة "ليس في فِناء بيتي الخلفي". الناس يشعرون بالتناقض. استطلاع من Gallup أظهر مؤخراً أن سبعة من كل عشرة أمريكيين سيعارضون بناء مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي في مدنهم.
تستهلك مراكز البيانات كميات هائلة من الكهرباء. وبناءً على تصميم التبريد والموقع، يمكن أن تستهلك قدراً كبيراً من المياه والأراضي أيضاً. إنها تولّد حرارة وضوضاء حقيقية، وصراعات حول خطوط النقل، وضغطاً سياسياً محلياً. الفوائد غالباً ما تبدو بعيدة، خاصة، أو افتراضية. التكاليف محلية.
عبء البنية التحتية يتركّز في المقاطعات الريفية. الفائدة الاقتصادية موزعة وغالباً ما تُلتقَط في مكان آخر. تُوعَد الفوائد لاحقاً. تصل التكاليف الآن.
هذا غير مستقر سياسياً. في 2026 لم يعد الأمر مجرّد توقع.
لا ينبغي للصناعة أن تتفاجأ من تحوّل مراكز البيانات إلى معركة سياسية وطنية. إذا كانت بنية الذكاء الاصطناعي التحتية تطلب من المجتمعات أرضاً، وطاقة، ومياهاً، وصبراً، فيجب على الصناعة أن تكون قادرة على إثبات أن القدرة الحاسوبية تُستخدم جيداً.
حالياً، كثير من المشترين لا يستطيعون ذلك.
مقايضة "الناس مقابل عمل آلي غير مُقاس" خاطئة
اجمع الطبقات معاً.
يقرأ المدير المالي الأطروحة الاستثمارية للذكاء الاصطناعي، يوافق على التوسّع، يخفّض عدد الموظفين لتمويله، ويخبر مجلس الإدارة أن الحسابات منطقية. تُخصَّص القدرة الحاسوبية. تُشحَن أحمال العمل. الإعدادات الافتراضية خاطئة. المفاتيح غير مُدارة. النماذج الباهظة تُفرَط في استخدامها. الوكلاء يكررون المحاولات أكثر من اللازم. بيانات الاعتماد القديمة تستمر في العمل. تنمو الفاتورة أسرع من التوقعات.
يسأل المجلس عن السبب. يعود الجواب: الطلب على الذكاء الاصطناعي ينفجر. نحتاج إلى مزيد من السعة. فيوقّع المدير المالي العقد التالي. وتتكرر الدورة.
في هذه الأثناء، يرى الموظف الذي أُزيح من موقعه الشركة تنفق بقوة على أنظمة ذكاء اصطناعي قد تنتج أو لا تنتج الإنتاجية الموعودة. مفوض مقاطعة يستقبل مكالمات غاضبة حول الطاقة والمياه والأراضي والضوضاء. مشغّل شبكة يحاول جعل الأرقام متوازنة. مقيم محلي يُقال له إن هذا هو المستقبل.
كثيراً ما لم تكن المقايضة أشخاصاً مقابل إنتاجية. كانت أشخاصاً مقابل عمل آلي غير مُقاس. أشخاصاً مقابل إعدادات افتراضية سيئة. أشخاصاً مقابل فوضى. وعندما أصبحت هذه الفوضى مكلفة، لم يكن رد الصناعة هو الانضباط. كان مركز بيانات إضافياً واحداً آخر. واحداً آخر فقط، يا صاح.
الجواب الفعلي
الجواب الفعلي ليس بناء المزيد من مراكز البيانات فقط.
الجواب الفعلي هو استخدام مراكز البيانات التي نملكها بالفعل بذكاء.
هذا أمر غير مريح للصناعة أن تقوله، لأن الحوافز ليست متطابقة تماماً. يحصل المزوّدون عادة على أموال عندما يرتفع الاستهلاك. يفوز المشترون عندما ترتفع النتائج المفيدة. هاتان المنحنيان ليستا الشيء نفسه.
مصلحة المشتري محدّدة.
يريد المشتري أصغر نموذج ينجز المهمة. أقل عدد من النداءات التي تحل المشكلة. المفتاح الذي ينتهي عندما ينتهي المشروع. بيانات الاعتماد التي تعمل فقط من الجهاز الصحيح. الوكيل الذي يُقطع عنه الاتصال عندما يخرج عن السياسة. الاستثناء الذي يُوافَق عليه فقط عندما تكون حالة العمل حقيقية.
لا يحتاج أي من ذلك إلى مركز بيانات جديد. ما يحتاجه هو تخصيص ذكي للقدرة الحاسوبية التي نملكها بالفعل.
طريق الحل مملّ
اضبط حجم حمل العمل على حجم النموذج المناسب. اجمع ما يمكن تجميعه على دفعات. خزّن في الذاكرة المؤقتة ما يمكن تخزينه. قيّد ما ينبغي تقييده. فوّض صلاحية ما يحتاج إلى تجاوز. وارفض ما يعمل على النموذج الخاطئ. الاعتماديات، من الجهاز الخطأ، بيد الحامل الخطأ، للعمل الخطأ. قِس التكلفة لكل نتيجة مفيدة. اجعل صلاحيات الوصول تنتهي تلقائيًا. أوقف الحلقات المنفلتة. وجِّه الأعمال منخفضة المخاطر إلى النماذج منخفضة التكلفة. صعِّد فقط عندما تتطلب الجودة ذلك. أنشئ إيصالات.
السوق بدأ يلاحظ. في هذا الصيف، بدأ المديرون الماليون (CFOs) ومجالس الإدارة في تشديد الرقابة على فواتير الذكاء الاصطناعي التي تجاوزت الميزانيات. انتقلت عملية توجيه النماذج من ورقة بحثية إلى مصطلح يُستخدم في قاعات مجالس الإدارة، بينما تبحث الفرق عن طرق لإرسال الأعمال الروتينية إلى نماذج أرخص دون التضحية بالجودة. مقدمو النماذج أنفسهم بدأوا في طرح حدود إنفاق إدارية لأن العملاء طالبوا بطريقة لكبح الفواتير.
جيد. هذه الموجة حقيقية ومتأخرة. يقدم المزودون الآن حدود إنفاق صارمة تُفشل الطلبات فعليًا عند بلوغ الحد، وحدودًا لكل مستخدم، ومساراتٍ للموافقة.
لكن انتبه لحدود هذه الموجة الحالية. تلك الضوابط تتحكم في الاستهلاك داخل مزود واحد، أو مشروع واحد، أو تطبيق واحد. التوجيه يختار نموذجًا أرخص. الحد الأقصى يوقف فاتورةً منفلتة. لا هذا ولا ذاك يجيب عن سؤال الصلاحية الأوسع: أي آلة تتصرف، ومن أي وقت تشغيل (runtime)، وبالنيابة عن مَن، ولأي غرض، وضد أي موارد خارجية، وما الدليل القابل للنقل الموجود بعد ذلك. التحكم في التكلفة ليس الشيء نفسه مثل الصلاحية القابلة للبرمجة والتحقق.
الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى الانضباط الكامل، لا نصفه المتعلق بالتكلفة فقط. ليس لأن الذكاء الاصطناعي سيئ. بل لأن الذكاء الاصطناعي يتحول إلى عمل (عمالة). والعمل يحتاج إلى إدارة.
الطبقة التي تفتقر إليها وكلاء الذكاء الاصطناعي
هذه هي الطبقة التي نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يفتقر إليها، وهي أضيق عمدًا من مكدس الـ FinOps بالكامل.
يجب أن تُحكم الصلاحية الاقتصادية قبل التنفيذ: من يمكنه أن ينفق، وماذا يمكنه أن ينفق، ومن أي جهاز ووقت تشغيل، ولأي عبء عمل، وتحت أي حدود. وكل ذلك مع إيصال في النهاية يمكن لشخص حقيقي التحقق منه.
جزء من توسعة مراكز البيانات ضروري. الذكاء الاصطناعي حقيقي، والأشياء الحقيقية تحتاج إلى بنية تحتية. ولكن الطلب غير المُدار يجعل التوسعة المطلوبة أكبر وأسرع وأكثر صعوبة في التبرير مما ينبغي. المسار الصحيح ليس لوحة معلومات (dashboard) أجمل بعد وصول الفاتورة. الحل هو طبقة التحكم عند مستوى الاعتماديات، قبل أن يحدث الإنفاق.
القيادة في الاتجاه الصحيح
فقط مركز بيانات واحد إضافي، يا صديقي.
نَعِد بأنها ستنجح هذه المرة. القدرة الحاسوبية على وشك أن تصبح متاحة. معدل الهدر على وشك أن ينخفض. الهوامش على وشك أن تتحقق. أعباء العمل على وشك أن تصبح فعّالة. السكان المحليون على وشك أن يقتنعوا. الشبكة على وشك أن تستوعب ذلك. التريليون دولار في عقود الإيجار الموقَّعة على وشك أن تبدو محافظة. مجلس الإدارة على وشك أن يرى مكاسب الإنتاجية.
فقط واحد آخر.
ربما بعض تلك السعة ضروري. ولكن قبل أن تطلب الصناعة من المجتمعات المزيد من الأراضي، والمزيد من المياه، والمزيد من الطاقة، والمزيد من الصبر، ينبغي على المشترين أن يكونوا قادرين على الإجابة عن سؤال أبسط.
هل نستخدم القدرة الحاسوبية التي نملكها بالفعل بشكل جيد؟ ليس في شريحة عرض أو في مذكرة سياسات.
بل في الإيصالات. أي نموذج استُخدم. أي عبء عمل احتاجه. أي مفتاح خوَّله. تلك هي معركة البنية التحتية التالية في الذكاء الاصطناعي. ليست حوسبة مقابل لا حوسبة، بل حوسبة مُدارة مقابل هدر.
ابنِ بشكل أقل عشوائية. واستخدم ما لدينا.