شركة ناشئة فرنسية ZML تطلق أداة مجانية لتسريع استدلال الذكاء الاصطناعي على أي شريحة
أطلقت شركة ناشئة فرنسية ZML، المدعومة من قبل الحائز على جائزة تورينج يان لي كون، أداة مجانية ZML/LLMD لتسريع استدلال نماذج اللغة على مجموعة واسعة من شرائح الذكاء الاصطناعي. يقلل البرنامج تكاليف التشغيل لتشغيل الذكاء الاصطناعي في الإنتاج ويكسر الارتباط بمورد واحد، خاصة NVIDIA. ذو صلة بالفرق التي تستخدم AMD وIntel وغيرها من المسرّعات.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من TechCrunch؛ بتحرير Hamidun News
فتحت الشركة الناشئة الفرنسية ZML في 8 يوليو 2026 وصولاً مجانياً إلى ZML/LLMD — أداة برمجية لتسريع استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من معجلات الأجهزة. يدعم المشروع يان لوكون — حائز جائزة تورينج والعالم الرئيسي للذكاء الاصطناعي في ميتا.
ما يمكن لـ ZML/LLMD أن تفعله
ZML/LLMD هي طبقة برمجية تتيح تشغيل نماذج اللغة بشكل أسرع وأرخص بغض النظر عن مصنع المعالج. التوافق عبر الأنظمة الأساسية هو الميزة الرئيسية هنا: سوق أدوات الاستدلال الحالي يميل بشدة نحو NVIDIA. المكتبات الشهيرة — TensorRT-LLM، إصدارات vLLM الموجهة لـ CUDA — يتم تحسينها افتراضياً لمعالجات الرسوميات الخاصة بمصنع "الأخضر". الفرق التي تستخدم AMD و Intel Gaudi و AWS Trainium ومسرعات أخرى مضطرة إما إلى تحمل أداء أقل أو إنفاق موارد الهندسة على تكييف الكود الخاص بهم.
يضع ZML/LLMD نفسه كأداة واحدة تعمل بشكل متساوٍ على أجهزة مختلفة وتقلل تكلفة تشغيل منتجات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
- المنتج: ZML/LLMD — طبقة تحسين لاستدلال LLM
- الترخيص: مجاني (free to use)
- التغطية: مجموعة واسعة من شرائح الذكاء الاصطناعي من مختلف المصنعين
- الهدف: تقليل التكاليف التشغيلية للاستدلال في الإنتاج
لماذا يغير اسم لوكون إدراك الشركة الناشئة
يان لوكون هو أحد الحائزين الثلاثة لجائزة تورينج لعام 2018 (مع جيفري هينتون ويوشوا بنجيو) وهو عالم الذكاء الاصطناعي الرئيسي في ميتا منذ عام 2018. أصبح عمله على الشبكات العصبية التلافيفية أساساً لرؤية الحاسوب الحديثة وألقى الأساس للموجة الحالية من التعلم العميق.
دعم لوكون العام هو إشارة للسوق والمستثمرين: جذبت ZML على الأقل انتباه الباحثين من المستوى الأعلى. بالنسبة للمطورين الذين لم يسمعوا بعد عن الشركة الناشئة، يقلل مثل هذا الاسم بين الداعمين بشكل كبير حاجز عدم الثقة تجاه الأداة الجديدة.
السياق: لماذا يكلف الاستدلال أكثر من التدريب
بالنسبة لمعظم منتجات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج الناضج، كانت تكاليف الاستدلال — حرفياً لاستجابات النموذج لملايين الطلبات — تتجاوز بكثير تكاليف التدريب. وفقاً لتقديرات الصناعة، تتحول نسبة التكلفة إلى 10 إلى 90 لصالح الاستدلال. هذا هو السبب في أن تحسين سرعة وتكلفة تشغيل النماذج هو أحد أكثر المجالات المتنافسة في بنية الذكاء الاصطناعي في عام 2026.
التوافق بين الشرائح في ZML/LLMD يعطي الشركات بشكل محتمل رافعة في المفاوضات مع البائعين ويقلل من مخاطر التقيد بمورد واحد.
ماذا يعني هذا
يعالج ZML/LLMD نقطة ألم حقيقية في السوق: تنمو تكاليف الاستدلال التشغيلية مع توسع منتجات الذكاء الاصطناعي. يقلل نموذج التوزيع المجاني من حواجز الدخول ويمكن أن يجذب مجتمعاً هندسياً واسعاً. سيظهر مقدار تفوق الأداة على الحلول المتخصصة للأجهزة المحددة من خلال معايير مستقلة مع نمو قاعدة المستخدمين.
*تُعترف بـ Meta كمنظمة متطرفة وممنوعة في روسيا.
هل تحتاج إلى ذكاء اصطناعي يعمل داخل شركتك — وليس فقط في موجز الأخبار؟
أبني ذكاءً اصطناعياً جاهزاً للإنتاج للشركات — أنظمة CRM مخصّصة، أدوات داخلية، وكلاء مستقلون، أتمتة سير العمل. ملك لك، مصمّم وفق عمليتك، دون رسوم لكل مستخدم. من إعداد جمال خميدون، مدير المنتجات في AlpinaGPT (منصة ذكاء اصطناعي، أكثر من 6000 مستخدم).
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.