شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة Subquadratic ومقرها ميامي خرجت من وضع التخفي بادعاء جريء لدرجة أنه قد يجعل المحول (Transformer) يحمر خجلاً: يُزعم أنهم حلّوا عنق الزجاجة الرياضي الذي كان يرهن نماذج اللغة الكبيرة منذ ما يقرب من عقد. نموذج الشركة الجديد، SubQ، يعد بأن يكون أسرع وأرخص وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة من أي شيء آخر في السوق، مع معالجة ما يصل إلى 12 ضعفاً من النص في وقت واحد. هذا مثل قراءة 'الحرب والسلام' في جرعة واحدة بدلاً من تقليب الصفحات واحدة تلو الأخرى.

لكن ها هي المشكلة: عندما أعلنت Subquadratic عن إعلانها الكبير الشهر الماضي، كانت الإيصالات غائبة بشكل لافت. كان التشكك سريعاً ولا يرحم. لخص دان ماكاتير، مهندس الذكاء الاصطناعي، المزاج على X: 'SubQ إما أن يكون أكبر اختراق منذ المحول ... أو أنه ثيرانوس للذكاء الاصطناعي'. آخ.

بعد شهر، بدأت الشركة في تقديم تلك الإيصالات، ونشرت نتائج اختبارات مستقلة أجرتها شركة Appen التابعة لجهة خارجية. تبدو الأرقام واعدة: سجل SubQ 89.7% في اختبار LiveCodeBench للبرمجة، وكان أسرع بـ 56 مرة من النماذج التي تستخدم FlashAttention، وهي تقنية انتباه متفرق سابقة. تقول جينين سينانان-سينغ، مديرة أبحاث الذكاء الاصطناعي التوليدي في Appen: 'كان ذلك مثيراً حقاً بالنسبة لي، لقد تحقق من صحة بنيتهم'.

إذن ما هي الصلصة السرية؟ تخلت Subquadratic عن الانتباه الكثيف - العملية الأساسية للمحولات، التي تضرب كل رمز مع كل رمز آخر في انفجار تربيعي من الحسابات - لصالح الانتباه المتفرق، الذي يضرب فقط أزواجاً محددة. الفكرة هي أنه ليست كل علاقة كلمات مهمة؛ لا تحتاج إلى ربط الكلمة الأولى من 'غاتسبي العظيم' بالكلمة الأخيرة فقط لتلخيصها. يقول المؤسس المشارك أليكس ويدون: 'إذا كنت تقرأ كتاباً، فلن تنظر إلى الكلمة الأولى والثانية، الأولى والثالثة - هذا جنون'.

لن تكشف Subquadratic بالضبط كيف يختار SubQ الكلمات التي يركز عليها - لأنها، كما تعلم، أسرار تجارية - لكنها تدّعي أنها ديناميكية وتحسب أثناء الطيران. وفورات التكلفة مذهلة: تشغيل LLM Opus من Anthropic من خلال اختبار يسمى RULER 128 يكلف 2600 دولار، بينما يُزعم أن SubQ يفعلها مقابل ثمانية دولارات. هذا ليس خطأ مطبعي.

قبل أن تتخلص من اشتراكك في OpenAI، بعض التحذيرات: استخدم SubQ أوزاناً من النموذج الصيني مفتوح المصدر Qwen بدلاً من التدريب من الصفر، مما يضعف ادعاء إعادة الاختراع الكاملة. والنموذج لا يزال في الغالب خلف قائمة انتظار، مع عدد قليل فقط من المستخدمين لديهم خبرة عملية فعلية. يقول الباحث المستقل ويل ديبو: 'الأدلة العامة لا تبرر بعد الادعاء الأقوى بأنهم حلوا عنق الزجاجة التربيعي للانتباه'.

أما Subquadratic، من جانبها، فهي فلسفية تجاه التشكك. يقول الرئيس التنفيذي جاستن دانجل: 'نأمل أن نطلق عصراً جديداً من الكفاءة. لا نعتقد أن أحداً سيبني على المحولات في غضون بضع سنوات'. حتى ذلك الحين، ينتظر العالم - ويتساءل عما إذا كان هذا هو الشيء الكبير التالي أم مجرد مشكلة رياضية أخرى ممولة جيداً.