يشهد استخدام الذكاء الاصطناعي في المهمات اليومية توسّعاً متسارعاً خلال السنوات الأخيرة، ولا سيما في معالجة البيانات الحساسة، مثل السجلات الطبية والوثائق المؤسسية. لكن هذا الاستخدام يعتمد، في أغلب الأحيان، على إرسال البيانات إلى خوادم سحابية ضخمة، تملكها شركات التكنولوجيا الكبرى، حيث تُجرى عمليات "الاستدلال" باستخدام قدرات حوسبية هائلة، قبل إعادة النتائج إلى المستخدمين. هذا النموذج جعل تدريب وتشغيل النماذج المتقدمة حكرًا شبه كامل على عمالقة التكنولوجيا.

في هذا السياق، طوّر باحثون من المعهد الفيديرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL) برنامجاً جديداً، يحمل اسم Anyway Systems، انبثق لاحقاً بشكل شركة ناشئة، ويتيح تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر محليًا، من دون الحاجة إلى إرسال البيانات إلى خدمات سحابية خارجية.

صورة تعبيرية

يعتمد البرنامج على تنسيق عدة أجهزة، ضمن شبكة محلية واحدة، لتعمل كعنقود حوسبيّ داخلي، مستخدماً تقنيات متقدّمة في الاستقرار الذاتي لتحسين استغلال الموارد المتاحة.

وبحسب مطوّريه، يمكن تثبيت النظام خلال نحو نصف ساعة فقط، مع ضمان بقاء البيانات داخل الشبكة المحلية، ما يعزز الخصوصية والسيادة الرقمية. كما أظهر البرنامج قدرته على تشغيل نماذج ضخمة جدًا، مثل GPT-120B، باستخدام عدد محدود من الأجهزة، وبكلفة أقلّ بكثير من البنى التحتية التقليدية لمراكز البيانات.

ولا تقتصر أهمية هذا التطور على خفض التكاليف، بل تمتد إلى الأبعاد البيئية، إذ إن عمليات الاستدلال السحابي تستهلك النسبة الأكبر من الطاقة والموارد المائية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. وقد أظهرت اختبارات أولية أن تشغيل النماذج محليًا قد يؤدي إلى زيادة طفيفة في زمن الاستجابة، من دون التأثير في دقة النتائج.

ويرى القائمون على المشروع أن هذا التوجه قد يمهّد لمرحلة يصبح فيها تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا خيارًا واقعيًا، ما يمنح المستخدمين والمؤسسات تحكمًا أكبر ببياناتهم وتقنياتهم، ويحدّ من هيمنة مراكز البيانات العملاقة على مستقبل الذكاء الاصطناعي.