لطالما كان للابتكار ثمنٌ يُدفَع، وكان ذلك الثمن هو بيت القصيد.
في الماضي كانت الحاجة هي ما يُطلق الاختراعات — لكن الحاجة وحدها لم تبنِ شيئًا قط. فما أجبر على الاختراق فعلًا هو كلفة الموارد اللازمة لحل المشكلة: الوقت والجهد والمال. كانت الندرة هي المصفاة؛ فإذا كانت الطريقة البدائية لحل أمر ما باهظة الكلفة، اضطُرّ أحدهم إلى إيجاد الطريقة الذكية. لم يكن الابتكار فضيلةً يسعى إليها الناس لذاتها، بل كان الطريق الوحيد الباقي حين تغدو القوة الغاشمة أغلى من أن تُحتمَل.
يكسر الذكاء الاصطناعي تلك المِصفاة في كل ما يمسّه تقريبًا — حتى نفسه.
حين تكون المهمة سريعةً ورخيصةً بما يكفي — والذكاء الاصطناعي كذلك في الأمرين، خصوصًا مقارنةً بوقت البشر الذي يحلّ محلّه — يتلاشى الضغط الذي كان يفرض التفكير الابتكاري. والشركات تنساق إلى هذا تحديدًا، ويصعب لومها: فالعمل التجاري متعطّش للإنجاز، والإدارة تطلب في الغالب «أنجِزه» لا «ابتكِر فيه». وليس هذا قصورًا أخلاقيًّا، بل هو الحافز يفعل ما تفعله الحوافز. ومطالبة كل شركة بمفردها بمقاومة ذلك الضغط من باب المبدأ مطالبةٌ لها بمعاكسة مصلحتها الاقتصادية — فكرة جميلة، لكنها لا تصمد أمام ربع سنة تضيق فيه الأرقام.
فلنضع ذلك السؤال جانبًا. فثمة دعوى أضيق نطاقًا، وأجدر بالاهتمام، وأسهل اختبارًا: القوة الغاشمة لا تغيّر فقط طريقة بناء الشركات بالذكاء الاصطناعي، بل تشكّل طريقة بناء الذكاء الاصطناعي نفسه. وهناك لم تعد كلفة القوة الغاشمة مجرد فرضية، بل بدأت تظهر جدارًا يسدّ الطريق.
ولسنوات كانت الحركة المعتادة في تطوير الذكاء الاصطناعي بسيطة: نموذج أكبر، وبيانات أكثر، وحوسبة أكثر، فأداء أفضل. ونجحت بانتظام حتى غدت أشبه بعقيدة. غير أن الباحثين صاروا بحلول عام 2025 يتحدثون علنًا عن تناقص العوائد في طليعة البحث — فمضاعفة الحوسبة لم تعد تضاعف القدرة كما كانت، وبعض المختبرات تصف اليوم عمليات تدريب متقدّمة تكلّف مئات ملايين الدولارات مقابل مكاسب في الأداء حقيقية لكنها تتضاءل. ومحور القوة الغاشمة — أضِف المزيد من كل شيء فحسب — أخذ يضيق به المجال.
ما دفع المجال إلى الأمام مؤخرًا لم يكن مزيدًا من القوة الغاشمة، بل بنيةً أذكى. فبنى «خليط الخبراء» لا تُشغّل في كل استعلام إلا جزءًا يسيرًا من معاملات النموذج، بدل تشغيله كاملًا في كل مرة — فتبلغ أداء أفضل النماذج بحوسبة أقل بكثير في كل خطوة. فـDeepSeek R1 مثلًا يضمّ 671 مليار معامل إجمالًا، لكنه لا يُشغّل سوى نحو 37 مليارًا منها لكل وحدة نصية — أي قرابة 5% من النموذج، بخفض يناهز 95% في الحوسبة لكل خطوة، بفضل البنية وحدها لا بإضافة العتاد. والحوسبة وقت الاستخدام — أي أن يُترك النموذج يفكّر وقتًا أطول حين يُستعمل بدل أن يُكبَّر حجمه عند التدريب — فتحت محورًا ثانيًا للتحسين غفل عنه التوسّع المحض تمامًا. ولم يأتِ أيٌّ من هذين من زجّ مزيد من معالجات الرسوميات في البنية نفسها، بل من سؤال تتيح لك القوة الغاشمة أن تتخطّاه: هل ثمّة طريقة أفضل بنيويًّا لإنجاز هذا؟
وتحت هذا فكرة مأخوذة من خوارزميات البحث. فالبحث المتسلسل والبحث الثنائي يتقاربان في السرعة متى صار العتاد سريعًا بما يكفي ليبدو كلاهما فوريًّا — لكنهما لا يتقاربان أبدًا في البنية. فالفجوة بين O(n) وO(log n) لا تنكمش إلى نسبة ثابتة، بل تتّسع مع حجم المشكلة، وهذا بالضبط ما يجعل تجاهلها خطيرًا حين يكبر الحجم. والآن ضَع لذلك رقمًا كما فعل «خليط الخبراء» عمليًّا: شركة تنفق 100 مليون دولار شهريًّا على استخدام واجهات البرمجة أو عتاد التدريب، ثم تشغّل العبء نفسه على بنية تخفض الحوسبة لكل خطوة بقدر قريب مما حققه «خليط الخبراء»، لن ترى فارقًا هامشيًّا — بل الفرق بين 100 مليون دولار ونحو 5 ملايين للمهمة ذاتها، ويتحرّر الباقي للمشكلة التالية بدل المشكلة نفسها. هذا ما تساويه خوارزمية أفضل بنيويًّا متى كبر العبء بما يكفي ليصير للأُسّ أثر. والقوة الغاشمة لا تصل أبدًا إلى ذلك الرقم، لأنها بطبيعتها لا تطرح السؤال الذي يقود إليه.
وهذا هو الجزء الجدير بأخذه على محمل الجد: القوة الغاشمة ليست مجرد هدر مكلف لا ضرر منه في زمن الوفرة. ففي تطوير الذكاء الاصطناعي تحديدًا يبدو أنها تُبطئ المجال فعلًا — إذ تستنزف الميزانية والوقت على محور توسّع تتناقص عوائده، بينما تقع المكاسب الأكبر على محاور لا تبحث عنها القوة الغاشمة بطبيعتها. ولعلّ الصناعة التي تجعل القوة الغاشمة رخيصة للجميع هي أوضح مثال على أن القوة الغاشمة تحمّل أصحابها الثمن الأكبر.
ليس في هذا كلّه دعوةٌ إلى الحنين، ولا إلى التظاهر بأنّ الموارد ما زالت شحيحةً بينما هي ليست كذلك في معظم المهام اليومية. إنه سؤالٌ أحدّ وأنفع من «هل ينبغي أن نقاوم الحوسبة الرخيصة»: أين تحديدًا تحدّ القوة الغاشمة من تقدّمنا بهدوءٍ بدل أن تسرّعه — وأين لا تزال البنية الأذكى تنتظر، لمجرّد أنّ لا شيء أجبر أحدًا على الذهاب للبحث عنها؟ إنّ الموارد الأرخص ليست تهديدًا للانضباط القديم فحسب، بل هي متّسعٌ لطرح ذلك السؤال عن قصد، بدل تخطّيه لأنّ لا شيء — للمرة الأولى — يُجبِرنا.