Samsung GAIA: مسرّع ذكاء اصطناعي لأجهزة الكمبيوتر الشخصية واسعة الانتشار

تعمل Samsung على تطوير مسرّع الذكاء الاصطناعي GAIA لأجهزة الكمبيوتر الاستهلاكية. وبحسب موقع SamMobile، ستتيح الشريحة الجديدة تشغيل نماذج AI قوية مباشرة على الحواسيب الاقتصادية ومتوسطة الفئة دون استبدال النظام بأكمله.

ما هو GAIA ولماذا نحتاج إليه

GAIA هو مسرّع متخصص للذكاء الاصطناعي (NPU، أي Neural Processing Unit) لمعالجة خوارزميات تعلّم الآلة. وعلى عكس وحدات معالجة الرسومات العامة GPU التي تعتمد عليها بطاقات الرسوميات، صُمّمت وحدة NPU خصيصًا للشبكات العصبية: فهي تعالج المصفوفات بسرعة أكبر، وتستهلك طاقة أقل، وتكلّف أقل في التصنيع، وتشغل مساحة أصغر داخل الكمبيوتر.

وتتوافر هذه الشرائح بالفعل في أجهزة المنافسين الرئيسيين:

• Apple Neural Engine في جميع أجهزة iPhone وiPad وMac
• Qualcomm Hexagon NPU في معالجات Snapdragon
• Intel AI Boost في عائلات Core Ultra الجديدة
• Microsoft تدمج Snapdragon X في أجهزة الكمبيوتر واسعة الانتشار بفضل وحدة NPU المدمجة

لماذا تطوّر Samsung هذه الشريحة

يتجه العالم نحو الذكاء الاصطناعي المحلي. فالمستخدمون يرغبون بشكل متزايد في تشغيل النماذج على حواسيبهم: فهذا أكثر خصوصية (لا تغادر البيانات إلى السحابة)، وأسرع (لا تأخير في الشبكة)، وأرخص (لا حاجة إلى اشتراك سحابي). كما تنتقل التطبيقات نفسها إلى الجهاز: تضيف تطبيقات المراسلة مساعدين يعملون على الجهاز، وتدمج برامج تحرير النصوص توليد النصوص، وتتعلم برامج تحرير الصور تحسين الصور دون رفعها إلى الإنترنت.

وترى Samsung أن الطلب في تزايد وتريد أن تحجز لنفسها موقعًا في هذا السوق. فقد أطلق المنافسون (Qualcomm وIntel وApple وMicrosoft) وحدات NPU خاصة بهم ودمجوها في أجهزة شائعة. أما Samsung فقد تأخرت: الشركة معروفة بإنتاج الذاكرة والشرائح لهواتف Galaxy، لكنها لم تحتل مكانة بارزة في مسرّعات AI لأجهزة الكمبيوتر. وقد يكون GAIA محاولة للاستحواذ على حصة من سوق شرائح الذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر الشخصية ومحطات العمل المؤسسية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المحلي

يعرف من جرّبوا النماذج المحلية (LLaMA وMistral وStable Diffusion) المشكلة جيدًا: الشبكات العصبية الكبيرة تستنزف الموارد. فمعالج CPU العادي يعالج الحسابات المتوازية ببطء، وبطاقة الرسوميات ترتفع حرارتها وتستهلك طاقة كبيرة، أما وحدات GPU المحمولة فأداؤها أسوأ.

هنا تحديدًا تقدم وحدة NPU ميزة واضحة. فهذه الشريحة مبنية خصيصًا للعمليات النموذجية في تعلّم الآلة، مثل ضرب المصفوفات والالتفافات ودوال التنشيط. والنتيجة: تعمل تطبيقات AI أسرع بمقدار 10-100 مرة، مع استهلاك طاقة أقل بنحو 100 مرة مقارنة بوحدة GPU العامة.

وإذا جاء GAIA رخيص الثمن ودخل في أجهزة اللابتوب واسعة الانتشار، فسيتمكن المستخدمون من تشغيل نماذج لغوية كبيرة محليًا، ومعالجة الفيديو والصور دون سحابة، والعمل مع نماذج AI دون اتصال بالإنترنت على متن الطائرة، دون دفع اشتراكات شهرية لخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية.

سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في نمو

يتوقع المحللون نموًا هائلًا لسوق وحدات NPU لأجهزة الكمبيوتر. وحتى عام 2025 كانت هذه فئة محدودة الانتشار، لكن بحلول 2026-2027 سيصبح مسرّع الذكاء الاصطناعي المدمج معيارًا، كما هو حال وجود GPU اليوم. وتبني Apple وQualcomm منظومات متكاملة حول Neural Engine وHexagon. أما Microsoft فبدأت في 2025 الترويج لأجهزة الكمبيوتر المزودة بـ Snapdragon X بفضل وحدة NPU المدمجة تحديدًا.

ولا تستطيع Samsung أن تسمح لنفسها بالظهور في موقع المتأخر. فـ GAIA خطوة استراتيجية: إذا جاءت الشريحة قادرة على المنافسة، فقد تصبح Samsung موردًا لشركات ASUS وLenovo وHP وغيرها من مصنّعي أجهزة اللابتوب.

ماذا يعني ذلك

لم تعد مسرّعات الذكاء الاصطناعي أمرًا غريبًا، بل أصبحت معيارًا. وخلال عام أو عامين سيضم كل جهاز كمبيوتر جديد تقريبًا وحدة NPU مدمجة. وهذا يعني أن تطبيقات AI ستصبح أسرع وأكثر توفيرًا للطاقة وأقل اعتمادًا على السحابة. وبالنسبة إلى المستخدمين: ستعمل أدوات مثل بدائل ChatGPT المحلية، وبرامج التحرير ذات الإكمال التلقائي، وبرامج تحرير الصور ذات التكبير بالشبكات العصبية، مباشرة على الكمبيوتر ودون إنترنت. وبالنسبة إلى Samsung: هذه آخر فرصة للانضمام إلى منظومة شرائح الذكاء الاصطناعي الشخصية.