أصدر معهد الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان في جامعة ستانفورد مؤشر الذكاء الاصطناعي الشامل لعام 2025، والذي يقدم تحليلاً قائمًا على البيانات لمشهد الذكاء الاصطناعي العالمي عبر مجالات البحث، الأداء التقني، الاقتصاد، والتأثير البيئي.
يكشف التقرير، الذي يتجاوز 400 صفحة، عن تباين لافت في اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. ففي حين أصبحت عملية تدريب النماذج المتقدمة أكثر تكلفة من أي وقت مضى—حيث بلغت تكلفة تدريب نموذج Gemini 1.0 Ultra من جوجل نحو 192 مليون دولار—انخفضت تكلفة استخدام هذه النماذج بشكل كبير. فقد تراجعت تكلفة استعلام نموذج ذكاء اصطناعي بمستوى أداء GPT-3.5 من 20 دولارًا لكل مليون رمز في نوفمبر 2022 إلى 0.07 دولار فقط لكل مليون رمز بحلول أكتوبر 2024، أي بانخفاض بلغ 280 ضعفًا خلال 18 شهرًا.
ويُعزى هذا الانخفاض الحاد في تكاليف التشغيل إلى التحسن الكبير في كفاءة العتاد. ويشير التقرير إلى أن تكاليف عتاد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات انخفضت بنسبة 30% سنويًا، بينما تحسنت كفاءة الطاقة بنسبة 40% سنويًا. وتعمل هذه الاتجاهات على خفض الحواجز أمام تبني الذكاء الاصطناعي المتقدم بسرعة، حيث أفادت 78% من المؤسسات الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي، مقارنة بـ55% في عام 2023.
ومع ذلك، لا يزال الأثر البيئي لتدريب النماذج الضخمة للذكاء الاصطناعي يتزايد بوتيرة مقلقة. فقد ارتفعت انبعاثات الكربون الناتجة عن تدريب النماذج المتقدمة بشكل مطرد، حيث ولّد تدريب نموذج Llama 3.1 من ميتا نحو 8,930 طنًا من ثاني أكسيد الكربون—ما يعادل الانبعاثات السنوية لنحو 500 أمريكي متوسط. وهذا يفسر سبب توجه شركات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد نحو الطاقة النووية كمصدر موثوق للطاقة الخالية من الكربون لمراكز بياناتها.
كما يسلط التقرير الضوء على تغير ديناميكيات مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي. فبينما تحتفظ الولايات المتحدة بصدارتها في إنتاج النماذج البارزة (40 نموذجًا في 2024 مقابل 15 للصين)، إلا أن النماذج الصينية تسد الفجوة في الأداء بسرعة. فقد تقلص الفارق بين أفضل النماذج الأمريكية والصينية من 9.26% في يناير 2024 إلى 1.70% فقط بحلول فبراير 2025.
ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في تحويل الصناعات، يشكل مؤشر الذكاء الاصطناعي لستانفورد مصدرًا أساسيًا لفهم الفرص والتحديات التي تطرحها هذه التقنية المتسارعة. وتشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي بات أكثر سهولة وتكلفة أقل للاستخدام، إلا أن القطاع بحاجة لمعالجة التكاليف البيئية المتزايدة المرتبطة بتطوير نماذج أكثر قوة.