الواقع الواقعي لوكلاء الذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون: هدرٌ هائل للرموز، وتكاملٌ «شديد الفوضى» للنظام، وتوقعات هوانغ رين-سـونغ عن «ChatGPT التالي» لا تزال بحاجة إلى التحقق

وفقًا لتقرير CNBC المتعمق، في جلستين مغلقتين عقدتا هذا الأسبوع في وادي السيليكون، صرّح عدد من رؤساء ومديري تنفيذيين ومهندسي شركات ناشئة مختصة بالذكاء الاصطناعي صراحةً بأن عمليّات النشر واسعة النطاق لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agent) تواجه مشكلتين بنيويتين رئيسيتين: «إهدار Tokens بكميات كبيرة» و«فوضى شديدة بين الأنظمة». وتشكل هذه السجلات الميدانية تناقضًا صارخًا مع التوقعات المتفائلة التي عبّر عنها المدير التنفيذي لشركة Nvidia، يانغ رينكسون، في شهر مارس عندما وصف وكلاء الذكاء الاصطناعي بأنهم «الخطوة التالية في قصة ChatGPT»، ما يشير إلى أن الاختناق الفعلي في هذا المسار لا يتعلق بالحوسبة/قوة المعالجة، بل يتعلق بخيارات تصميم القرار، وكفاءة الـTokens، والتكامل بين أنظمة متعددة.

أكبر مشكلة هي إلقاء كل شيء على نموذج اللغة الكبير (LLM)

أشار الرئيس التنفيذي لشركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تدعى Meibel، كيفن ماكغرايث، خلال الاجتماع قائلاً: «المشكلة الأكبر التي نعالجها الآن هي أننا نعتقد خطأً أن كل شيء يحتاج إلى معالجة بواسطة نموذج لغوي كبير — أن نلقي كل الـtokens وكل المال في روبوت ذكاء اصطناعي واحد، فيقوم بحرق ملايين من الـtokens». وشدد على أنه عند تصميم سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي (agent)، يجب على الشركات أن تحدد بصورة أدق ما المهام التي تتطلب حقًا نموذجًا لغويًا كبيرًا (LLM)، وأي المهام يمكن إنجازها بذكاء من خلال منطق قواعدي أرخص أو عبر التعلم الآلي التقليدي.

يتوافق هذا الرصد مع رد فعل السوق بعد التحول الذي قامت به شركة Anthropic لنسخة الشركات من Claude إلى نموذج تسعير بالدفع مقابل الاستخدام — فحين تتحول مصروفات استهلاك الـtokens مباشرةً إلى تكلفة، تظهر فورًا الضغوط المالية على نمط التطوير الذي يقوم على «إلقاء كل شيء بشكل أعمى على agent». تمثل وجهة نظر Meibel مجموعة من الممارسين الهندسيين المناهضين للمبالغة الإعلامية (anti-hype): تكمن «حرفة» بنية الوكلاء في وضع القيود، لا في ترك الأمور بلا ضابط.

أنظمة تعاون Multi-agent المتعددة تعتمد على بعضها فتتحول إلى فوضى

كلمة مفتاحية أخرى تتكرر في تقرير CNBC هي «chaotic». عندما تقوم الشركات بتشغيل عدة وكلاء ذكاء اصطناعي (AI agent) في الوقت نفسه — مثل وكيل لخدمة العملاء، وآخر للجدولة، وثالث للتمويل — فإن تبادل الرسائل بين الوكلاء، واتساق الحالات، واستجابات الأخطاء ستؤثر بعضها في بعض، وأي إخلال في سلوك أي وكيل قد ينتشر على شكل سلسلة. كما ذكر كارباتي هذا الأسبوع أيضًا أنه يدير بنفسه سير عمل يشغل فيه بين 10–20 وكيلًا في آن واحد، لكنه اعترف بأن مراجعات الكود وإجراءات إدارة طلبات الدمج (PR) صارت عنق الزجاجة الجديد.

فوضى أنظمة الـmulti-agent من هذا النوع، من حيث الجوهر، ليست سوى إعادة لواحدة من مشكلات الأنظمة الموزعة القديمة نفسها في عصر نماذج LLM: لا توجد حدود واضحة لخدمة SLA، ولا حدود للمعاملات، ولا دلالات لإعادة المحاولة عند الفشل. ورغم أن Anthropic وOpenAI أطلقتا طبقات بروتوكول مثل MCP وAgent SDK، إلا أن التوحيد القياسي ما زال بعيدًا جدًا عن اللحاق بالوتيرة المتسارعة لزيادة عدد الوكلاء (agent) في بيئات الشركات عند تطبيق ذلك عمليًا.

عقد رواتب Tokens بقيمة 250 ألف دولار لِـ يانغ رينكسون يواجه فتورًا

في شهر مارس، روّج المدير التنفيذي لشركة Nvidia، يانغ رينكسون، بقوة لمفهوم «الراتب على شكل Tokens» خلال مؤتمر GTC وفي المقابلات اللاحقة، حيث زعم: «إذا لم يستهلك مهندس براتب سنوي قدره 500 ألف دولار ما لا يقل عن 250 ألف دولار من Tokens، فسأشعر بانزعاج شديد». تتمثل حجته في أن على المهندسين استبدال تحركاتهم منخفضة المستوى بأن يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agent) بذلك، وأن إجمالي المبالغ المطلقة من الـTokens التي يتم استهلاكها هو مؤشر بديل للإنتاجية. ويمكن الاطلاع على هذا الطرح في المقابلة الأحدث للمدير التنفيذي (الأولى) حيث قدّم شرحًا كاملاً لاحتياجات الذكاء الاصطناعي/الحوسبة من حيث قوة الحساب.

لكن الآراء الميدانية في تقرير CNBC تُظهر أن مهندسي وادي السيليكون باتوا أكثر ترددًا إزاء هذا الطرح: فكمية استهلاك Tokens لا تعني الإنتاجية، بل قد تكون حتى إشارة إلى أن تصميم agent غير جيد. القيمة الحقيقية للمهندس ما زالت كامنة في «تحديد أي المهام يستحق أن تُسند إلى agent، وكيفية تفكيك المهام، وكيفية تصميم معالجة الأخطاء» — وهذه الأعمال نفسها لا يمكن قياسها ببساطة عبر حجم استهلاك الـTokens.

التقاطع بين Crypto ووكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agent) لا يزال يحتاج وقتًا

بالنسبة إلى صناعة الـcrypto، فإن الاتجاه خلال هذا الأسبوع الذي أدى إلى أن استهلاك/التوجه نحو الذكاء الاصطناعي يلتهم 80% من استثمارات رأس المال في مرحلة مبكرة عالميًا، وكذلك اتجاه مشاريع DeFi نحو دمج وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين بشكل نشط، كلها تقوم على افتراض أن «تقنية الوكلاء قد وصلت إلى مستوى قابل للنشر». لكن تقرير CNBC هذا يذكّر بأن حتى في بيئات الشركات داخل web2 البحتة، فإن كفاءة Tokens لدى agents والتكامل بين أنظمة متعددة لم يستقر بعد. إن وضع وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة سلسلة بلوك تشغّل 7×24، حيث يمكن أن تُسرق الأصول فورًا، سيضاعف المخاطر التقنية والمخاطر المالية. قد يتعين على Crypto × AI أن ينتظر حتى تتطور نضجًا عمليات توحيد طبقة إطار الوكلاء (مثل MCP وLangGraph وCloudflare Agents).

تظهر هذه المقالة أولاً في 鏈新聞 ABMedia: «الواقع في وادي السيليكون لأجل وكلاء الذكاء الاصطناعي: إهدار Tokens بكميات كبيرة، وتكامل الأنظمة “فوضى شديدة”، وتوقع يانغ رينكسون “الخطوة التالية في قصة ChatGPT” بحاجة إلى تحقق».