علم محرر Downcodes أن شركة الذكاء الاصطناعي Anthropic قد أصدرت واجهة برمجة تطبيقات لمعالجة مجموعة الرسائل. تعمل هذه التقنية الجديدة على تقليل تكلفة معالجة المؤسسات لكميات كبيرة من البيانات بنسبة 50%. تمثل هذه الخطوة طفرة كبيرة في مجال معالجة البيانات الضخمة، مما يوفر للشركات الكثير من المال، مع تحسين كفاءة وسهولة معالجة البيانات الضخمة. ولا تقلل هذه الميزة الجديدة التكاليف فحسب، بل الأهم من ذلك أنها تغير فلسفة التسعير في الصناعة، وتخلق وفورات الحجم لحوسبة الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تعزز تعميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات المتوسطة الحجم.
في الآونة الأخيرة، أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي Anthropic رسميًا منتجها الجديد -Message Batches API. تسمح هذه التقنية الجديدة للشركات بتخفيض تكلفة معالجة كميات كبيرة من البيانات بنسبة 50%، مما لا شك فيه أن هذه الخطوة تجلب أخبارًا جيدة لمعالجة البيانات الضخمة.
ومن خلال واجهة برمجة التطبيقات هذه، يمكن للمؤسسات معالجة ما يصل إلى 10000 استفسار بشكل غير متزامن خلال 24 ساعة، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة أكثر سهولة في التعامل معها.
مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تتزايد أيضًا التحديات التي تواجهها المؤسسات، خاصة في معالجة البيانات. تعد واجهة برمجة التطبيقات للمعالجة المجمعة التي أطلقتها Anthropic هذه المرة أرخص بنسبة 50٪ من المعالجة في الوقت الفعلي من حيث رسوم رمز الإدخال والإخراج.
المثير للاهتمام هو أن هذا التغيير ليس مجرد استراتيجية بسيطة لخفض الأسعار، ولكنه أيضًا تغيير في فلسفة التسعير في الصناعة. ومن خلال استبعاد المعالجة واسعة النطاق، تعمل شركة Anthropic على إنشاء وفورات الحجم لحوسبة الذكاء الاصطناعي مع إمكانية دفع اعتماد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات متوسطة الحجم. تخيل أن تحليل البيانات على نطاق واسع، والذي كان يعتبر في السابق مكلفًا ومعقدًا، أصبح الآن بسيطًا جدًا وفعالاً من حيث التكلفة.
ومن الجدير بالذكر أن واجهة برمجة التطبيقات لمعالجة الدفعات الخاصة بشركة Anthropic متاحة بالفعل في نماذج Claude3.5Sonnet وClaude3Opus وClaude3Haiku. وفي المستقبل، سيتم توسيع هذه الوظيفة على Vertex AI وAmazon Bedrock من Google Cloud.
بالمقارنة مع التطبيقات التي تتطلب استجابة في الوقت الفعلي، على الرغم من أن المعالجة المجمعة تكون أبطأ، إلا أنه في العديد من سيناريوهات الأعمال، غالبًا ما تكون المعالجة "في الوقت المناسب" أكثر أهمية من المعالجة "في الوقت الفعلي". بدأت الشركات في الاهتمام بكيفية إيجاد أفضل توازن بين التكلفة والسرعة، الأمر الذي سيكون له تأثير جديد على تنفيذ الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، على الرغم من المزايا الواضحة لمعالجة الدفعات، فإنها تثير أيضًا بعض الأسئلة. مع اعتياد الشركات على معالجة الدفعات منخفضة التكلفة، هل سيكون هناك تأثير على التطوير الإضافي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي؟ من أجل الحفاظ على نظام بيئي صحي للذكاء الاصطناعي، من الضروري إيجاد التوازن الصحيح بين المعالجة المجمعة المتقدمة والحقيقية؟ -قدرات معالجة الوقت.
تسليط الضوء على:
✅ تسمح واجهة برمجة التطبيقات لمعالجة مجموعة الرسائل التي تم إطلاقها حديثًا من Anthropic للمؤسسات بتقليل تكلفة معالجة كميات كبيرة من البيانات بنسبة 50%.
✅ تدعم واجهة برمجة التطبيقات الجديدة ما يصل إلى 10000 استعلام غير متزامن، مما يحسن إمكانية الوصول إلى معالجة البيانات الضخمة.
✅ بدأت الشركات في الاهتمام بالمعالجة "في الوقت المناسب" في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي قد يشكل تحديات أمام تطوير الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
لا شك أن إطلاق واجهة برمجة التطبيقات لمعالجة مجموعة الرسائل من Anthropic يوفر إمكانيات جديدة لصناعة الذكاء الاصطناعي ويزود المؤسسات بحلول أكثر فعالية من حيث التكلفة لمعالجة البيانات الضخمة. في المستقبل، سنواصل الاهتمام بابتكار وتطوير شركة Anthropic في مجال الذكاء الاصطناعي. أعتقد أنه مع استمرار تقدم التكنولوجيا، سيخدم الذكاء الاصطناعي جميع مناحي الحياة بشكل أفضل.