تحوّلت صناعة الذكاء الاصطناعي من حجم النماذج إلى كفاءة التكلفة، وتعتمد Perplexity على GLM 5.2 مفتوح المصدر

وفقًا لرئيس شركة Perplexity التنفيذية أرافيند سرينيفاس في مقابلة مع CNBC، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي تتحول من التركيز على حجم النماذج إلى كفاءة التكلفة والتحسين المخصص للمهام. تقوم الشركات ببناء أنظمة تنسيق (Orchestration) تختار تلقائيًا أنسب نموذج لكل مهمة بدلًا من استخدام أقوى نموذج لجميع التطبيقات. قد لا تحتاج تطبيقات خدمة العملاء إلى نماذج باهظة الثمن، في حين تتطلب مهام البرمجة المعقدة نماذج بمستويات أعلى، ويمكن التعامل مع الأعمال الروتينية في المؤسسات عبر نماذج مفتوحة المصدر منخفضة التكلفة.

خلال هذا الأسبوع، عرضت Perplexity نظامًا جديدًا لاستخدام الحاسوب مدعومًا بنموذج GLM 5.2 مفتوح المصدر من الشركة الصينية Zhipu، بما يعكس الاتجاه نحو معماريات ذكاء اصطناعي هجينة. يتوقع شريك التقييمات بيتر فنٽن أن أكثر من 90% من رموز (tokens) الذكاء الاصطناعي يمكن توليدها عبر النماذج مفتوحة المصدر خلال 18 إلى 24 شهرًا. كشف جيف مورغان، الرئيس التنفيذي لشركة Ollama، أن أكثر من 85% من شركات فورتشن 500 تستخدم الآن منصة إدارة النماذج مفتوحة المصدر من Ollama، بما في ذلك قطاعات شديدة التنظيم مثل الطيران والتأمين والرعاية الصحية.