في عالم سريع التطور، تتسابق الشركات نحو تطوير بنية تحتية متقدمة للذكاء الاصطناعي (AI)، ولكن هل تحسن قياس التكاليف الاقتصادية لهذه الاستثمارات؟ وفقًا لأحدث الأبحاث التي أجرتها VentureBeat حول حوكمة أقسام الذكاء الاصطناعي في 107 مؤسسة، يبدو أن الأمر معقد أكثر مما يتصور الكثيرون.

تسجل المؤسسات ارتفاعًا في نفقات البنية التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، ولكن في سرعة أكبر مما يمكنهم من قياس استدامتها. حيث إن معظم الشركات تستند بشكل أساسي إلى مقدمي الخدمات المعروفين، مثل جوجل ومايكروسوفت، لم تكشف الدراسات عن استخدام فعلي للحوسبة المتخصصة التي تستعد لها هذه الشركات في الوقت الحالي.

النتائج تشير إلى أن هناك فجوة واضحة بين الاستثمارات المتزايدة في الحوسبة ونقص الرؤية اللازمة للتحكم في تكاليفها. حاليًا، فقط 21% من المؤسسات تعمل بشكل فعلي على نشر الحلول الذكية على نطاق واسع، في حين أن 76% لا تزال في مراحل تجريبية أو تتمتع بإنتاج جزئي.

يزيد من حدة هذا الوضع أن 83% من المؤسسات الأفريقية تشكو من استغلال وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بنحو 50% أو أقل، مما يدل على أن الاستثمارات لا تعكس الكفاءة المطلوبة.

وليس هذا فحسب، بل إن 64% من الشركات تخطط لتغيير أو إضافة مزودين للبنية التحتية خلال الأشهر الـ12 القادمة، مما يشير إلى مستوى عالٍ غير معتاد من التحول في مثل هذه الفئات الأساسية.

إذا كان عليكم اختيار تقنية حوسبة تناسب احتياجاتكم، فماذا تختارون؟ في حين سيكون التركيز على التكامل وتكلفة الإبلاغ عن الملكية هو الشغل الشاغل، ستبقى التحديات حول قياس التكاليف مسألة مركزية.