MixAI: أختار مزيجًا من الذكاء الاصطناعي المحلي والسحابي — وإليكم السبب

قرابة عام من التجارب العملية. أجهزة تتراوح أسعارها بين 500 و15,000 دولار. واجهات API سحابية، ووكلاء ذكاء اصطناعي، ومهام حقيقية للشركات والمنازل. من الآن فصاعدًا سأشارك المزيد عن هذا النهج المدمج في الذكاء الاصطناعي — نهج أرى أن له مستقبلًا واعدًا جدًا.

الأمور تتغير كل يوم تقريبًا. لكن تقنيات الذكاء الاصطناعي وصلت بالفعل إلى مرحلة يمكننا فيها الحصول على نتائج موثوقة والتخطيط بواقعية لكيفية استخدامها خلال العام أو العامين المقبلين.

وقد توصلت إلى استنتاج بسيط: لسنا مضطرين للاختيار بين الذكاء الاصطناعي المحلي والسحابي. علينا أن نتعلم كيف نأخذ أفضل ما في كليهما.

الأمر أبعد بكثير من مجرد ربط نماذج مختلفة أو تنسيقها. إنه يتعلق بتخطيط النظام بأكمله: أي المهام تُنفَّذ محليًا، وأيها يُسند إلى نماذج خارجية، وكيف تُوزَّع موارد الحوسبة، وأي الاشتراكات منطقية، وأي الأجهزة تستحق الشراء فعلًا.

علينا أيضًا تخطيط بنيتنا التحتية المادية — الحواسيب والخوادم ووحدات GPU والذاكرة واستهلاك الطاقة والتوسع المستقبلي.

أعتقد أن الذكاء الاصطناعي المحلي سيصبح جزءًا أساسيًا من حياتنا. إنه يدخل بالفعل إلى الهواتف الذكية والحواسيب الشخصية وحتى أنظمة التشغيل التجريبية.

أهم أربعة أمور

1. قيمة حقيقية. الأولوية القصوى هي الحصول على نتائج مفيدة وعملية.
2. التكلفة. كم ندفع فعلًا لإنجاز مهمة — وليس فقط مقابل الأجهزة أو الاشتراكات أو الرموز (tokens)؟
3. الأمان. يستحق فئة خاصة به، خارج أي ترتيب. فالبيانات الشخصية والخصوصية والتحكم في بنيتنا التحتية الخاصة تتطلب اهتمامًا خاصًا.
4. سهولة الاستخدام. بأي قدر من السهولة والسرعة والموثوقية يمكننا إنجاز العمل؟

هذه هي المعايير التي أستخدمها لمقارنة التقنيات وبناء منظومتي الخاصة.

الاشتراكات وواجهات API: عالمان بدآ يندمجان

هذا موضوع مثير للاهتمام وغالبًا ما يُغفل عنه.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي السحابي إما عبر اشتراكات بحدود استخدام، أو عبر واجهات API تدفع فيها مقابل ما تستخدمه فعلًا.

لكل نهج اقتصاده وقيوده ومزاياه. ويجب تقييم كل منهما على حدة.

لكن الحد الفاصل بينهما بدأ يتلاشى.

مثال حديث على ذلك هو OpenAI. يمكن لمشتركي ChatGPT Pro المؤهلين الحصول على رصيد API يتراوح بين 100 و500 دولار شهريًا، بحسب مستوى الاشتراك. يتطلب هذا الرصيد تفعيلًا منفصلًا، وتبقى فوترة API منفصلة.

إنه مثال مثير للاهتمام على تقارب نموذجين للتسعير.

لهذا لا أكتفي بمقارنة النماذج. بل أدرس أيضًا اقتصاديات الاشتراكات وواجهات API وقيودها وكيفية الجمع بينها بكفاءة.

فيما يلي: المجالات الثلاثة التي أبحث فيها بنشاط، وتجاربي على الأجهزة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا، وكيف أخطط لإتاحة كل هذه المعلومات لكم.

ما الذي أبحث فيه — وما القادم

مجالات بحثي الثلاثة الرئيسية

1. خوادم الذكاء الاصطناعي المحلية

أجري تجاربي على أجهزة تبدأ من 500 دولار فقط، وإن كنت أنصح بنحو 1,000 دولار للاستخدام العملي الجاد.

لديّ حاليًا إمكانية الوصول إلى أنظمة تصل قيمتها إلى 15,000 دولار، إضافة إلى وحدات GPU مستأجرة أغلى بكثير لاختبار نماذج لا يكون تشغيلها على أجهزتي الخاصة مجديًا اقتصاديًا.

الأداء الخام للنماذج ليس أولويتي القصوى. فالأجهزة والبرمجيات مجرد أدوات.

المهم هو ما يمكن لهذه الأنظمة أن تقدمه فعلًا للشركات والمنازل، ومدى موثوقية عملها، ومتى تكون الحوسبة المحلية أجدى ماليًا من السحابة.

2. النماذج السحابية وواجهات API للذكاء الاصطناعي

من واجهات API الرخيصة، بما فيها النماذج الصينية، إلى الذكاء الاصطناعي المتقدم. أقارن القدرات والقيود والتكاليف الفعلية والتكامل مع الأنظمة المحلية. والاشتراكات أو واجهات API بالدفع حسب الاستخدام عامل مهم آخر — فالنموذج الأقوى ليس دائمًا الخيار الاقتصادي الأذكى.

3. وكلاء الذكاء الاصطناعي

إلى جانب مزاياهم الواضحة، أهتم بشكل خاص بالتعاون بين منظومات متعددة الوكلاء مستقلة. نظاماي Hermes وGrokbot يعملان معًا بالفعل — منظومتان منفصلتان، لكل منهما وكلاؤها وأدواتها.

الذكاء الاصطناعي يلتقي بالعالم المادي

من أهم أولوياتي ربط الذكاء الاصطناعي بالمنازل الذكية الميسورة التكلفة والمكاتب والخوادم والحواسيب والأجهزة اليومية.

أستكشف إلى أي مدى يمكن أن تصبح هذه الأنظمة مستقلة وآمنة وموثوقة وميسورة التكلفة — خاصة للأفراد والشركات الصغيرة.

البرمجة بالذكاء الاصطناعي تتراجع إلى المقعد الخلفي

سأركز أقل على البرمجة بالذكاء الاصطناعي. ليس لأنها أقل أهمية، بل لأنها أصبحت مجرد أداة أخرى.

الهدف ليس كتابة الشيفرة. الهدف هو إنجاز العمل.

يهمني سير العمل الحقيقي والكامل الذي يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معه بأقل تدخل بشري.

أقصى قيمة، بتكلفة معقولة

لا أحاول إثبات أن الذكاء الاصطناعي المحلي أو السحابي هو الأفضل. أحيانًا يكون الخيار الصحيح حاسوبًا بقيمة 1,000 دولار، أو خادمًا بقيمة 10,000 دولار، أو وقت GPU مستأجرًا، أو واجهة API رخيصة، أو اشتراكًا في نموذج متقدم.

المهم هو تكلفة النتيجة النهائية — لا الأدوات المستخدمة لتحقيقها.

ما القادم

كانت منشوراتي حتى الآن في معظمها تحديثات متفرقة عن تجارب منفردة، أحيانًا خامًا وغير منظمة. أريد تحويلها إلى صورة متماسكة ومترابطة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي — الأجهزة والنماذج والوكلاء والتكاليف والنتائج الحقيقية. وستُجمع المواصفات التقنية التفصيلية وبيانات التشخيص تلقائيًا وتُنشر بشكل منفصل، على الأرجح عبر روابط.

أخطط أيضًا لمنحكم وصولًا مباشرًا إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بي. ستتمكنون من سؤالهم عن أي شيء يخص تجاربي وأجهزتي وإعداداتي ونتائجي. سيجيبون استنادًا إلى البيانات المجمّعة — وإن لم يتمكنوا، فسأتدخل بنفسي.

هدفي هو بناء صورة مفتوحة ومنظمة ومفيدة حقًا لما يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيقه بميزانيات مختلفة.

أجمع بين الذكاء الاصطناعي المحلي والسحابي، وأخطط للموارد بذكاء، وأركز على نتائج حقيقية للشركات والمنازل.

هذا ما أعمل عليه — وما سأواصل مشاركته معكم.

لا تنحازوا إلى طرف. اجمعوا الأفضل.

السلسلة الأصلية على X · كل الأخبار