البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: ما الذي تحتاج الشركات إلى الاستعداد له في عصر الذكاء الاصطناعي؟

انتقل الذكاء الاصطناعي من كونه تقنية تجريبية إلى عنصر أساسي ومتكامل في ممارسات الأعمال. ومع ذلك، يوجد خلف كل نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي عنصر قد لا يكون لافتًا أو مثيرًا للاهتمام، لكنه بالغ الأهمية، وهو البنية التحتية. فبدونها، لن تتمكن أي درجة من الابتكار من إنقاذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يستعرض هذا المقال مفهوم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وأسباب تحولها إلى أولوية على مستوى مجالس إدارة الشركات، وما الذي تحتاج الشركات إلى القيام به للاستعداد للمرحلة المقبلة من تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. ما هي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟ تشير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى مجموعة متكاملة من مكونات الأجهزة والبرمجيات والشبكات وخطوط نقل البيانات وأطر الحوكمة، التي تمكّن المؤسسات من بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها وتوسيع نطاقها. وتشمل هذه البنية: البنية التحتية للحوسبة: وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، ووحدات معالجة موترية (TPUs)، والأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي لتنفيذ عمليات التدريب والاستدلال واسعة النطاق. البنية التحتية لتخزين البيانات وخطوط نقل البيانات: أطر عمل تعمل على جمع البيانات وتنقيتها ونقلها بالكميات التي تحتاجها نماذج الذكاء الاصطناعي. البنية التحتية للشبكات: اتصالات تربط بين عقد الحوسبة ومراكز البيانات وأجهزة الحافة بسرعة عالية وزمن استجابة منخفض. منصات MLOps والتنسيق (Orchestration): أطر عمل تدير دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي بالكامل، بما في ذلك إنشائها ونشرها وإدارتها. طبقات الأمان والحوكمة: عناصر تضمن الامتثال للمتطلبات التنظيمية، وقابلية التدقيق، والحماية من إساءة الاستخدام. وعلى عكس بيئة تكنولوجيا المعلومات التقليدية التي تم تصميمها بشكل أساسي لتشغيل تطبيقات ثابتة، تم تصميم بيئة الذكاء الاصطناعي للتعامل مع النماذج التي تتغير باستمرار، والارتفاعات غير المتوقعة في احتياجات الحوسبة، وعمليات نقل البيانات الضخمة. ولهذا السبب بدأت العديد من الشركات تدرك أن البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات لديها لم تُصمم في الأساس لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي. لماذا ينمو سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بهذه السرعة؟ شهد سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نموًا سريعًا مع انتقال المؤسسات بمشروعات الذكاء الاصطناعي من مراحل التجربة الأولية إلى بيئات الإنتاج الفعلية. وهناك العديد من العوامل التي تدفع هذا النمو، ومنها: انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي: تتطلب نماذج اللغات الكبيرة كميات هائلة من موارد الحوسبة لتدريبها وتشغيلها بشكل طبيعي. التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI): تحتاج المؤسسات بشكل متزايد إلى قدرات أكبر لمعالجة الذكاء الاصطناعي في المواقع التي يتم فيها إنشاء البيانات. زيادة حجم البيانات: أصبحت كمية البيانات المنظمة وغير المنظمة التي تنتجها المؤسسات أكبر من قدرة التقنيات القديمة على التعامل معها بكفاءة. المنافسة: قد تتأخر الشركات التي لا تقوم بتحديث بنيتها التحتية عن منافسيها القادرين على طرح حلول وخدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بسرعة أكبر. ويتوقع العاملون في قطاع الأعمال استمرار نمو الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بمعدلات من خانتين خلال السنوات المقبلة، ويشمل ذلك شركات الحوسبة السحابية، وشركات أشباه الموصلات، ومراكز البيانات، وشركات البرمجيات التي تطور الحلول التي تعمل فوق هذه البنية التحتية. تخطيط البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: من أين تبدأ معظم الشركات؟ يُعد الدخول في مجال الذكاء الاصطناعي دون وجود خطة واضحة واحدًا من أكثر الأخطاء شيوعًا وتكلفة التي ترتكبها الشركات. يبدأ تخطيط البنية التحتية للذكاء الاصطناعي الفعال قبل وقت طويل من نشر أي نموذج. وتشمل الخطوات الرئيسية ما يلي: 1. تقييم قدرات تكنولوجيا المعلومات الحالية قبل شراء أي أجهزة جديدة، تحتاج الشركات إلى إجراء تقييم واقعي لقدراتها الحالية في مجالات الحوسبة والتخزين والشبكات. وقد تكتشف الشركات أن بنيتها التحتية الحالية قادرة على التعامل مع عمليات الأتمتة الأساسية، لكنها غير قادرة على استيعاب أعباء العمل الإضافية التي تتطلبها تقنيات التعلم الآلي. 2. يجب أن تسبق احتياجات الأعمال قرارات البنية التحتية ينبغي للشركات أولًا تحديد احتياجاتها وأهدافها التجارية، ثم اختيار البنية التحتية القادرة على تلبية هذه الاحتياجات. فالبنية التحتية المطلوبة لشركة تعمل على أتمتة خدمة العملاء تختلف عن تلك التي تحتاجها شركة تعمل على الصيانة التنبؤية للآلات والمعدات الصناعية. 3. اختيار أسلوب النشر المناسب عادةً ما تختار المؤسسات أحد الأساليب التالية: السحابة العامة (Public Cloud): توفر سرعة في النشر ومرونة عالية، لكنها قد تكون مكلفة عند استخدامها على نطاق واسع. البنية التحتية المحلية (On-Premises): توفر قدرًا أكبر من التحكم وإمكانية أفضل للتنبؤ بالتكاليف في التطبيقات ذات أحجام الاستخدام المرتفعة. السحابة الهجينة (Hybrid Cloud): تجمع بين النهجين للاستفادة من مزايا كل منهما. 4. قابلية التوسع عامل أساسي منذ البداية أحجام أعباء العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي ليست ثابتة على الإطلاق. ولذلك، فإن القدرة على التوسع لاستيعاب الزيادة في أحجام البيانات، وتعقيد النماذج، والاحتياجات المتزايدة للمستخدمين، تعد أمرًا بالغ الأهمية. 5. حوكمة البيانات أولًا نظرًا لأن أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي يعتمد بدرجة كبيرة على جودة البيانات التي تحصل عليها، يجب مراعاة حوكمة البيانات، وضمان جودة البيانات، والامتثال منذ مرحلة تصميم البنية المعمارية للنظام. الذكاء الاصطناعي وإدارة البنية التحتية: العلاقة العكسية من المثير للاهتمام أن العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية تعمل في كلا الاتجاهين. ففي الوقت الذي تقوم فيه الشركات بإنشاء البنية التحتية اللازمة لدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأت أيضًا في استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه لإدارة بنيتها التحتية. ومن أبرز التطبيقات الشائعة: الصيانة التنبؤية: استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باحتمالية حدوث أعطال مستقبلية في الأجهزة والمعدات. التخصيص الآلي للموارد: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتخصيص موارد الحوسبة عند الطلب، وفقًا لاحتياجات النظام. تحسين الشبكات: اكتشاف نقاط الاختناق في الشبكة باستخدام أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وإعادة توجيه حركة البيانات. اكتشاف الحالات الشاذة: اكتشاف الأنماط غير الطبيعية باستخدام تقنيات التعلم الآلي. ويعني هذا التحول أن فرق تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية لم تعد تقتصر مهمتها على دعم الذكاء الاصطناعي، بل أصبحت تعمل معه بشكل مباشر لتشغيل عمليات أكثر كفاءة ومرونة وقدرة على مواجهة التحديات. ما وراء تكنولوجيا المعلومات: البنية التحتية للمياه المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأنظمة المادية لا تقتصر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مراكز تكنولوجيا المعلومات والخوادم فقط. ومن أشكال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي التي غالبًا ما يتم تجاهلها، لكنها تكتسب شعبية متزايدة بسرعة، البنية التحتية للمياه المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI Water Infrastructure)، حيث يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لإدارة موارد المياه. وتشمل هذه التطبيقات: استخدام تقنيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التسربات والأعطال في أنظمة وخطوط الأنابيب. تحسين عمليات معالجة المياه بكفاءة لتقليل استهلاك المواد الكيميائية والطاقة. التنبؤ باستهلاك المياه لتحسين عمليات توزيعها في الوقت الفعلي. المراقبة المستمرة لجودة المياه بدلًا من الاعتماد على الاختبارات اليدوية التي يتم إجراؤها على فترات زمنية محددة. ما الذي يجب على الشركات القيام به الآن؟ بالنسبة للمؤسسات التي تستعد للاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يمكن لعدد من الخطوات العملية أن يصنع الفرق بين عملية تنفيذ سلسة ومشروع مكلف يتعثر في منتصف الطريق: ابدأ بتدقيق البنية التحتية: تعرف على ما تمتلكه حاليًا قبل تحديد ما تحتاج إليه. اربط استثمارات البنية التحتية بنتائج أعمال ملموسة: لا تستثمر في موارد الحوسبة والمنصات إلا عندما يكون هناك استخدام عملي واضح لها. كوّن فرقًا متعددة التخصصات: يجب أن يشارك مسؤولو تكنولوجيا المعلومات وعلماء البيانات وقادة الأعمال في عملية التخطيط. اختر بنية تحتية توفر قابلية التوسع والمرونة: البنية التحتية التي لا تستطيع التطور مع المشهد المتغير للذكاء الاصطناعي لن تكون الخيار الأنسب على المدى الطويل. لا يمكن تجاهل الحوكمة والأمان: غالبًا ما يتم إغفال هذه المكونات، لكنها قد تشكل مخاطر كبيرة على المؤسسات. انظر إلى ما هو أبعد من مركز البيانات: تنتقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى البنية التحتية للتطبيقات والشبكات، وحتى إلى البنية التحتية المادية مثل أنظمة المياه. الخلاصة لن تكون الشركات التي تمتلك نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تطورًا بالضرورة هي الأكثر قدرة على الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ بل ستكون الاستفادة الحقيقية من نصيب الشركات التي تمتلك البنية التحتية اللازمة لتطبيق الذكاء الاصطناعي بأمان وفعالية. ومع استمرار نمو وتطور سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، سيصبح التخطيط الاستراتيجي للبنية التحتية، إلى جانب إدراك الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي داخل البنية التحتية نفسها، من العوامل الأساسية لتحقيق النجاح في المرحلة المقبلة من عصر الذكاء الاصطناعي.