تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي (AI) تحولاً كبيراً نحو تضمين الأساليب السرية في معالجة البيانات الحساسة، الأمر الذي يعكس أهمية الأداء في التطبيقات التي تتطلب حماية الملكية الفكرية. في دراسة جديدة، تم إجراء مقارنة بين تنفيذ غير سري ونموذج حسابي سري باستخدام بطاقة الرسوميات المتطورة NVIDIA H100 بسعة 80 جيجابايت، والذي يُستخدم في بيئة Intel TDX.

تضمنت التجارب نماذج لغوية ممثلة، وهي Mistral-7B v0.1 وQwen3-30B-A3B، حيث تم قياس عدة مؤشرات أداء مثل زمن الوصول إلى الرمز الأول، والكمون الكلي للطلب، وإنتاج الرموز لكل طلب، والإنتاجية العالمية للرموز.

أشارت النتائج إلى أن وضع المعالجة السرية يرفع زمن الوصول المتوسط إلى الرمز الأول بمقدار 21.8% لنموذج Mistral-7B و27.8% لنموذج Qwen3-30B-A3B، بينما شهدت الإنتاجية العالمية للرموز انخفاضاً بنسبة 17.7% و21.1% على التوالي.

كما تم ملاحظة وجود فجوات تُراوح بين 11.5% و20.2% في إنتاجية الطلب تحت ظروف الحمل العالي، مما يشير إلى أن الأداء الجيد لا يزال قابلاً للتحقيق، ولكن يتطلب تخطيطاً دقيقاً للقدرة لاستيعاب العقوبات المرتبطة بالزمن الثابت والتصرفات السريعة لنماذج أكبر تحت النمط السري.

بالتالي، تظهر النتائج ضرورة التأكيد على تطوير استراتيجيات فعالة توازن بين السرية والأداء في بيئات الذكاء الاصطناعي الحديثة.