ابتكار AIGC في إنتاج المحتوى: كيف تغير أدوات الإنتاج في عصر Web3 مشهد الصناعة

منذ أواخر عام 2022، توجهت أكبر مؤسسات رأس المال المغامر في وادي السيليكون أنظارها نحو الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال الفن التوليدي باستخدام AI. حيث شهد هذا القطاع نمواً ملحوظاً، مع إتمام شركتين هما Stability AI و Jasper جولات تمويلية تجاوزت المئة مليون دولار، وبلغت قيمتهما السوقية أكثر من مليار دولار، مما جعلهما ضمن فئة الشركات unicorn. وراء هذا الزخم في التمويل يكمن المنطق العميق لـ AIGC (المحتوى المُنتَج بواسطة الذكاء الاصطناعي) كتحول نمطي جديد.

AIGC ليس مجرد نتاج للتقدم التكنولوجي، بل هو ثورة في طرق إنتاج المحتوى. مع قدوم عصر Web3، تشكل دمج الذكاء الاصطناعي، البيانات المرتبطة، والشبكات الدلالية رابطاً جديداً بين الإنسان والشبكة، مما أدى إلى زيادة هائلة في طلب استهلاك المحتوى. لم تعد نماذج المحتوى الاحترافية (PGC) والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون (UGC) كافية لتلبية هذا الطلب المتزايد، لذا أصبح AIGC أداة إنتاجية جديدة في عصر Web3، توفر حلولاً لتوليد محتوى موجه للميتافيرس على نطاق واسع.

صعود سوق AIGC: من الهامش إلى التيار الرئيسي

من ناحية التقدم التكنولوجي والتطبيقات التجارية، هناك ثلاثة أسباب رئيسية وراء جذب AIGC لهذا القدر الكبير من رأس المال في وقت قصير: أولاً، التطورات الثورية في الخوارزميات والأجهزة الأساسية؛ ثانياً، نضوج تطبيقات متعددة في قطاعات رأسية بسرعة؛ وأخيراً، أن القطاع لا يزال في مراحله المبكرة، حتى مع استحواذ شركات التكنولوجيا الكبرى على جزء من القيمة، لا تزال الشركات الناشئة تملك فرصاً للانطلاق.

على مستوى التطبيق، أظهر AIGC قدرات متعددة الاتجاهات. في مجال توليد النصوص، تساعد Jasper المستخدمين على إنشاء عناوين Instagram، نصوص TikTok، إعلانات، ورسائل بريد إلكتروني باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي. حتى إصدار التقرير، لدى Jasper أكثر من 70,000 عميل، من بينهم عمالقة مثل Airbnb و IBM، وبلغت إيراداته في عام 2022 أكثر من 40 مليون دولار.

أما في مجال توليد الصور، فقد حققت تقنيات النماذج الانتشارية (Diffusion Models) تقدمًا نوعيًا. إصدار Stable Diffusion أدى إلى دخول مجال الرسم بواسطة AI في مرحلة انفجار، حيث بدأت المنصات الإعلامية في اعتماد الصور المولدة بواسطة AI على نطاق واسع، مما يقلل من تكاليف الإنتاج ويجنب مخاطر حقوق النشر. كما أبرمت OpenAI تعاوناً عميقاً مع Shutterstock، أكبر مكتبة صور مرخصة، حيث أصبحت الصور المولدة بواسطة DALL-E خياراً جديداً للتطبيقات التجارية.

أما الفيديو، والصوت، وتوليد الكود، فهي أيضاً تظهر آفاقاً واسعة. نموذج Phenaki من Google يمكنه خلال دقيقتين توليد محتوى فيديو طويل استناداً إلى النص؛ والأصوات التي تنتجها AIGC، مع شخصيات افتراضية، يمكنها أن تؤدي بثاً تلقائياً وتقمص أدواراً؛ وGitHub Copilot أصبح مساعد ترميز للمطورين، مدرب على مئات المليارات من خطوط الكود المفتوح المصدر. نضوج هذه التطبيقات يدل على أن AIGC يتحول من أدوات هامشية إلى أدوات إنتاجية رئيسية.

الأساس التكنولوجي لـ AIGC: معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التوليد

لفهم كيفية عمل AIGC، من الضروري التعمق في دعائمه التكنولوجية الأساسية: معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات التوليد.

تطور معالجة اللغة الطبيعية

تمثل معالجة اللغة الطبيعية الأساس لتفاعل الإنسان مع الحاسوب باستخدام اللغة الطبيعية. تتداخل هذه التقنية مع اللغويات، وعلوم الحاسوب، والرياضيات، لتمكين الحاسوب من فهم اللغة، واستخراج المعلومات، والترجمة التلقائية، ومعالجة المحتوى. منذ تطور NLP، تم تقسيم المهام الأساسية إلى اتجاهين:

• الفهم اللغوي (NLU): يهدف إلى تمكين الحاسوب من فهم اللغة بشكل يشبه الإنسان. على عكس الحواسيب التي كانت تتعامل سابقاً مع البيانات الهيكلية فقط، فإن NLU يسمح للحاسوب بالتعرف على النوايا الكامنة وراء النصوص، مما يحقق فهماً حقيقياً للغة. ومع ذلك، نظراً لتنوع اللغة، وغموضها، واعتمادها على السياق، لا تزال قدرات الحواسيب في الفهم أدنى من البشر.

• توليد اللغة (NLG): هو تحويل البيانات غير اللغوية إلى لغة يفهمها الإنسان. تطور هذا المجال من دمج البيانات البسيطة، إلى استخدام القوالب، ثم إلى نماذج NLG عالية المستوى، التي أصبحت قادرة على فهم النوايا، وأخذ السياق بعين الاعتبار، وعرض النتائج بلغة طبيعية وسلسة.

الاختراق الرئيسي في NLP جاء مع تطوير نموذج Transformer من Google عام 2017، الذي يستخدم آلية الانتباه الذاتي (Self-Attention) لتوزيع الأوزان حسب أهمية أجزاء البيانات المدخلة. مقارنة مع الشبكات العصبية التكرارية (RNN)، فإن Transformer يمكنه معالجة جميع البيانات المدخلة دفعة واحدة، مما يزيد من كفاءة المعالجة المتوازية. هذا التطور أدى إلى نماذج مثل BERT و GPT، التي توفر أساساً لغوياً قوياً لـ AIGC.

مدرستان رئيسيتان في خوارزميات التوليد

في مجال خوارزميات التوليد، هناك حالياً مدرستان رئيسيتان: الشبكات التوليدية التنافسية (GAN) والنماذج الانتشارية (Diffusion Models).

• GAN، التي اقترحها Ian J. Goodfellow عام 2014، تعتمد على شبكتين: مولد ومميز. يحاول المولد إنشاء بيانات “مزيفة” لخداع المميز، الذي يهدف إلى تمييز البيانات الحقيقية من المزيفة. خلال التدريب، يتطور كلا النموذجين حتى يصلان إلى توازن، بحيث لا يستطيع المميز تمييز البيانات المزيفة. يُستخدم GAN بشكل واسع في الإعلانات، والألعاب، والترفيه، لإنشاء شخصيات خيالية، وتعديل الوجوه، وتحويل الأساليب.

لكن، GAN يعاني من مشاكل في استقرار التدريب، وغياب الأنماط، حيث قد يتوقف المولد عن التعلم أو يركز على نمط واحد فقط.

• بالمقابل، توفر النماذج الانتشارية (Diffusion Models) منطقاً أقرب إلى التفكير البشري، وتعد محركاً رئيسياً لتطور AIGC السريع. تعتمد على إضافة ضوضاء غاوس تدريجياً إلى البيانات، ثم تعلم عكس هذه العملية لاستعادة البيانات الأصلية. بعد التدريب، يمكن توليد بيانات جديدة عبر إضافة ضوضاء عشوائية وتطبيق عملية إزالة الضوضاء التي تعلمها النموذج.

مثال على ذلك DALL-E، حيث يُدخل المستخدم نصاً، ثم يُشفر النص عبر نموذج ترميز (مثل OpenAI’s CLIP) لتمثيله في فضاء المعنى، ثم يُستخدم نموذج “الفرضية” (Prior) لتحويل النص إلى تمثيل بصري، وأخيراً يُولد الصورة عبر ترميز الصورة العشوائي، ليتم تكوين الصورة النهائية. يشبه هذا عملية التخيل البشرية: بداية بمفهوم أساسي، ثم إضافة التفاصيل والمعاني تدريجياً.

مقارنة مع GAN، تتميز النماذج الانتشارية بثلاث مزايا: جودة الصورة الناتجة أعلى، ولا تتطلب تدريباً تنافسياً، مما يجعلها أكثر كفاءة، وتتمتع بقدرة توسع وتوازي عالية، مما يجعلها تمثل الجيل القادم من نماذج توليد الصور.

مسار تطبيقات AIGC التجارية: من المساعد إلى المبدع

من حيث نضج التطبيق، أظهر AIGC قدرات واضحة في مجالات النص، والصورة، والصوت، والألعاب، وتوليد الكود. خاصة في المهام ذات التكرار العالي، والتي لا تتطلب دقة عالية جداً، أصبح التطبيق أكثر نضجاً، مع استكشاف نماذج ربحية غالباً عبر الاشتراكات SaaS.

نموذج SaaS لإنشاء النصوص

Jasper هو نموذج رائد في توليد النصوص. يسمح للمستخدمين من الأفراد والفرق باستخدام AI لإنشاء محتوى تجاري. يدخل المستخدمون أوصافاً ومتطلبات، ويقوم النظام بجمع البيانات، ويولد النصوص وفقاً للتعليمات. على سبيل المثال، عندما يكتب المستخدم “اكتب مقالاً عن AIGC يتضمن التعريف، التاريخ، التطبيقات، الحالة الراهنة، والتوقعات المستقبلية”، ينتج Jasper خلال ثوانٍ مقالاً منسقاً، واضحاً، مع أمثلة. يوفر المنصة مئات القوالب، يمكن للمستخدم اختيار الأنسب.

من ناحية الأداء المالي، حققت Jasper جولة تمويل حديثة بقيمة 125 مليون دولار، وتقدر قيمتها السوقية بـ 1.5 مليار دولار. لديها أكثر من 70,000 عميل، من بينهم شركات مثل Airbnb و IBM. إيراداتها لعام 2022 تجاوزت 40 مليون دولار، مع توقعات بزيادة إلى 90 مليون دولار خلال العام.

تطبيقات الصورة على نطاق واسع

MidJourney تبسط واجهة الاستخدام، مما يتيح للمبتدئين إنشاء أعمال فنية عبر أوصاف نصية. تعتمد على فهم NLP لترجمة النص إلى أوامر حاسوبية، وتوليد أعمال فنية جديدة باستخدام مجموعات بياناتها الخاصة. تعتبر هذه الأعمال من حقوق الملكية الفكرية للذكاء الاصطناعي، وتستخدم على نطاق واسع في وسائل الإعلام، ووسائل التواصل الاجتماعي، مما يقلل التكاليف ويتجنب نزاعات حقوق النشر. بعض منشئي المحتوى بدأوا في استخدام AIGC لإنشاء مواد، وتحقيق أرباح عبر منصاتهم الاجتماعية.

الفيديو، والصوت، والقطاعات الرأسية الأخرى

نموذج Phenaki من Google يُظهر إمكانيات توليد الفيديو، حيث يمكنه خلال دقائق إنتاج فيديو طويل منطقي استناداً إلى النص. مع تقنيات الشخص الافتراضي، يمكن للأصوات والتعبيرات التي تنتجها AIGC أن تكون أكثر واقعية وطبيعية، مما يعزز الكفاءة والتنوع مقارنة مع الشخص الافتراضي الذي يقرأ النص فقط.

في مجال الصوت، أصبحت AIGC مستخدمة بشكل واسع في الحياة اليومية. يمكن أن تتغير أصوات المساعدين الصوتيين إلى أصوات مشاهير، أو يمكن للمستخدمين تسجيل حزم أصوات شخصية. في العمق، يُستخدم AIGC لإنشاء شخصيات افتراضية قادرة على التعبير عن الأفكار، وتوليد أصوات، ومحتوى.

في تطوير الألعاب، يُستخدم AIGC لبناء المشاهد، وكتابة القصص، وتوليد شخصيات غير لاعبة (NPC)، مما يسرع عملية التطوير. يمكن للاعبين أيضاً إنشاء شخصيات افتراضية لاستخدامها في أنشطة داخل اللعبة. أما GitHub Copilot، فهو يقدم اقتراحات برمجية، ويُدرّب على مئات المليارات من خطوط الكود المفتوح، ويُعد مساعداً هاماً للمطورين.

الإطار الاستثماري لـ AIGC: البرمجيات، الأجهزة، وبيئة البيانات

من ناحية الاستثمار، يعتمد نجاح صناعة AIGC على ثلاثة مستويات: البرمجيات (الخوارزميات والنماذج)، الأجهزة (القدرة الحاسوبية)، وبيئة البيانات (مجموعات البيانات التدريبية).

تراكم التكنولوجيا في البرمجيات

يشمل المستوى البرمجي تقنيات NLP ونماذج التوليد. في مجال NLP، تتفوق شركات مثل Google، Microsoft، iFlytek، Turing، وغيرها. في نماذج التوليد وبياناتها، تتصدر NVIDIA، Meta، Baidu، BlueFocus، Visual China، Kunlun W&W. من خلال تراكم البيانات الضخمة وتحسين الخوارزميات، تخلق هذه الشركات حواجز تقنية قوية.

الدعم المادي والقدرة الحاسوبية

القدرة الحاسوبية، أو “السلطة”، أصبحت أكثر وضوحاً في عصر AIGC. على سبيل المثال، Stable Diffusion يعتمد على أكثر من 4000 وحدة GPU من نوع NVIDIA A100، وتكلفتها التشغيلية تتجاوز 50 مليون دولار. هذا يوضح أن استثمار قدر كبير من القدرة الحاسوبية هو أساس تطور AIGC. الشركات المشاركة تشمل LANQI Technology، ZTE، EasyM, Tianfutong, Baoxin Software، Zhongji Xuchuang، وغيرها. مع قيود تصدير شرائح NVIDIA عالية الأداء، ستتاح فرص سوقية لشرائح الحوسبة المحلية.

جودة مجموعات البيانات تحدد الحد الأقصى

نموذج CLIP من OpenAI، المدرب على 400 مليون زوج من الصور والنصوص عالية الجودة باللغة الإنجليزية، يوضح أن البيانات عالية الجودة تؤثر بشكل حاسم على أداء النموذج. لكن، تكرار النجاح يتطلب موارد هائلة، حيث أن فرق خارجية استخدمت 2 مليار زوج من الصور والنصوص لمحاكاة CLIP. هذا يبرز أن تكلفة جمع، تنظيف، وتوسيم البيانات مرتفعة، وأن جودة البيانات، وامتثالها، وتنوعها تؤثر بشكل مباشر على جودة المحتوى المولد.

التحديات التقنية والاتجاهات المستقبلية

رغم أن AIGC بدأ يدخل في تطبيقات تجارية، إلا أن هناك تحديات تقنية واضحة. غالباً، المحتوى المولد يفتقر إلى الدقة والتفاصيل التي تتطلبها التطبيقات التجارية.

أسباب مشكلة الدقة

في توليد الصور، أداء AIGC جيد في الرسوم المتحركة أو الصور التجريدية، لكنه يواجه مشاكل في التفاصيل الدقيقة. على سبيل المثال، عند توليد “جميلة مع قطط بوبو”، تظهر أخطاء في التفاصيل مثل عيون القطط، أو العلاقات المكانية، حيث قد تظهر “جميلة” بوجه قطط. السبب الجوهري هو ضعف فهم المعنى الطبيعي، خاصة في العلاقات المكانية والكمية.

تحديات اللغة والتوطين

تطوير نماذج الترميز النصي غير متوازن، حيث أن نموذج CLIP من OpenAI مدرب على 400 مليون زوج باللغة الإنجليزية، وهو مغلق البيانات. هذا يجعل من الصعب على اللغات غير الإنجليزية الحصول على مليارات من أزواج النص-الصورة عالية الجودة، مما يفرض خطوات ترجمة إضافية، مع تحديات في فهم المعنى، والثقافة، والعادات اللغوية، مما يصعب الترجمة الدقيقة، ويشكل تحدياً كبيراً لنماذج الترجمة.

تأثير الاختلافات في الخوارزميات ومجموعات البيانات

استخدام نماذج وخوارزميات مختلفة على منصات مختلفة يؤدي إلى تباين كبير في جودة المخرجات. جودة البيانات، وامتثالها، وأسلوبها تؤثر بشكل مباشر على النتائج.

الركائز الثلاثة للمستقبل: النماذج الضخمة، البيانات الضخمة، والقدرة الحاسوبية الكبيرة

مستقبل AIGC يتجه نحو ثلاثة محاور رئيسية: النماذج الضخمة المدربة مسبقاً، تراكم البيانات، والاستثمار الكبير في القدرة الحاسوبية. هذه ضرورية لتحول AIGC من “مساعد” إلى “مبدع مستقل”.

خلال عشر سنوات، يتوقع أن تنتج AIGC محتوى أصلياً بسرعة أكبر بكثير، بتكلفة أقل، وتكلفة إنتاج أقل بعشر إلى ألف مرة، مما يغير تماماً نماذج إنتاج المحتوى الحالية.

لتنفيذ هذا، ستصبح التطبيقات المتخصصة في مجالات معينة محوراً رئيسياً. بالمقارنة مع النماذج العامة، فإن التطبيقات الرأسية يمكنها تدريب نماذج أكثر دقة، بتكاليف أقل، ونتائج أفضل. قبل وضع إطار قانوني لحقوق الملكية الفكرية والأخلاقيات، ستظل جمع البيانات عالية الجودة وامتثالها أولوية استراتيجية.

خارطة طريق واضحة لفرص الاستثمار

من منظور كلي، تصور مفاهيم blockchain، الميتافيرس، وWeb3 مشهد الاقتصاد الرقمي، حيث أن الشخصيات الافتراضية، وNFT، وغيرها من الاتجاهات التي تركز عليها رؤوس الأموال حالياً، هي أمثلة على ذلك. يُعد AIGC أداة رئيسية لدفع ترقية الاقتصاد الرقمي من Web2 إلى Web3، حيث تؤدي إلى تأثيرات ثورية على تطبيقات مثل الفيديو القصير والألعاب، ومع قيم المشاركة المفتوحة في Web3، ستصبح محتويات UGC وAIGC أكثر جاذبية، مع موجة من الإبداع المفتوح.

من ناحية استثمارية، هناك فرص في ثلاثة أبعاد: البرمجيات، الأجهزة، وبيئة البيانات:

• البرمجيات: شركات تقنيات NLP، وتطبيقات AIGC الرأسية، وشركات تدريب النماذج الكبيرة.
• الأجهزة: مع قيود تصدير شرائح NVIDIA، ستتاح فرص للشركات المحلية في شرائح الحوسبة، وخدمات تجمعات GPU.
• بيئة البيانات: الشركات التي توفر جمع، وتنظيف، وتوسيم البيانات عالية الجودة ستصبح موارد نادرة.

حالياً، أصبح AIGC أكثر الاتجاهات الناشئة حيوية في وادي السيليكون، مع تزايد اهتمام السوق المحلية وشركات الإنترنت الكبرى، مما يدل على دخول AIGC عصر التطبيق الواسع بعد مرحلة البحث التكنولوجي.

تحذيرات وملاحظات رئيسية

المخاطر التقنية: قد يتباطأ تطور تقنيات AIGC، أو تتباطأ سرعة ابتكار الأجهزة الأساسية (الحواسيب العملاقة، شرائح الحوسبة).

المخاطر السياسية: نظراً لمرحلة مبكرة، قد تظهر قوانين تنظيم حقوق الملكية الفكرية، وحقوق النشر، أو قوانين أخرى تتعلق بالمحتوى المولد بواسطة AI، مما يؤثر على مسار الصناعة.

مخاطر المنافسة: دخول شركات التكنولوجيا الكبرى قد يسرع عملية الدمج، ويضغط على الشركات الناشئة للبقاء.

بشكل عام، تكمن قيمة AIGC في ثورته الجذرية في طرق إنتاج المحتوى. من جانب الطلب، يتزايد الطلب على المحتوى وتنوعه في عصر Web3؛ ومن جانب العرض، توفر AIGC كفاءة غير مسبوقة. هذا التوقيت المثالي للتوافق بين العرض والطلب هو الفرصة الذهبية لنمو وتطوير AIGC وتحويل مختلف الصناعات.