LinkedIn تجمّد قدراتها الحاسوبية: عام بلا توسّع في مراكز البيانات

لن توسّع LinkedIn مراكز بياناتها خلال العام المقبل، وستُبقي قدراتها الحاسوبية عند مستواها الحالي، رغم طفرة الذكاء الاصطناعي. وبدلًا من شراء عتاد جديد، تطلب الشركة من مهندسيها استخدام كل وحدة GPU موجودة لديها بكفاءة أعلى. ينقل ذلك موقع Wired.

ماذا قررت LinkedIn بالضبط

ثبّتت LinkedIn قدراتها الحاسوبية عند مستواها الحالي: فخلال الأشهر الـ12 المقبلة لا تخطط الشركة لتوسيع مراكز البيانات ولا لزيادة أسطول المسرّعات. وبذلك يتوقف نمو بنيتها التحتية مؤقتًا في اللحظة التي يسرّع فيها القطاع بأكمله وتيرته.

ولم يأتِ القرار نتيجة تراجع في الطلب، بل هو استراتيجية مدروسة. فبحسب Wired، تراهن LinkedIn على الكفاءة بدلًا من الإنفاق الرأسمالي على خوادم جديدة، وتدفع فرقها إلى استخراج أقصى أداء من وحدات GPU المثبّتة بالفعل.

• تُجمَّد القدرات الحاسوبية لمدة عام تقريبًا، دون توسيع مراكز البيانات
• يبقى أسطول GPU عند مستواه الحالي، ولا تُخطَّط مشتريات كبيرة جديدة
• السبب ليس تراجعًا في الطلب، بل رهان واعٍ على الكفاءة رغم طفرة الذكاء الاصطناعي
• LinkedIn مملوكة لشركة Microsoft، إحدى أكبر المستثمرين في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
• مصدر المعلومات هو تقرير Wired

لماذا لا تزيد الشركة عتادها

تفضّل LinkedIn الكفاءة على الإنفاق الرأسمالي: فبدلًا من شراء مسرّعات جديدة لتلبية ميزات الذكاء الاصطناعي المتنامية، تحسّن الشركة استخدام المسرّعات الموجودة أصلًا في مراكز بياناتها. والمنطق بسيط: يجب أن تحقق كل وحدة GPU أقصى فائدة قبل أن يصبح شراء الوحدة التالية مبررًا. ويُطلق القطاع على هذا النمط عبارة «إنجاز المزيد بموارد أقل»، وهو يعني لفرق الذكاء الاصطناعي التنافس على حصة محدودة من الحوسبة لا حصة متوسعة.

ويسير هذا النهج عكس الاتجاه العام. فبينما تضخّ كبرى شركات التقنية ومزوّدو الحوسبة السحابية مبالغ قياسية في مراكز البيانات والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، تُبقي LinkedIn عمدًا إنفاقها على الحوسبة عند مستوى ثابت. وهو خيار غير بديهي لمنصة تدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخلاصة والبحث والتوصيات: فالطلب على الحوسبة يرتفع، بينما القدرات لا ترتفع.

ويزيد الشركةُ الأمّ هذا التباين وضوحًا. فمنذ عام 2016 تملك Microsoft شركة LinkedIn، وقد أعلنت Microsoft في المقابل نحو 80 مليار دولار من الاستثمارات الرأسمالية في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي للسنة المالية 2025. وفي هذا السياق يبدو قرار المنصة التابعة بإبقاء قدراتها دون تغيير مناورة مضادة مقصودة: فليس على كل حلقة في المنظومة أن تشارك في سباق العتاد.

«تحافظ

LinkedIn على خطها في الإنفاق على الحوسبة وتطرح على المهندسين تحدّيًا: أن يعمل كل GPU بكامل طاقته»، هكذا تصوغ Wired جوهر الاستراتيجية.

ما الذي سيتغير بالنسبة للمهندسين

يقع العبء الأكبر على الفرق الهندسية: فما دامت وحدات GPU جديدة لن تُضاف، فعليها تحقيق كل نمو في ميزات الذكاء الاصطناعي عبر التحسين. عمليًا يعني ذلك استخدامًا أكثر كثافة للمسرّعات، وضبطًا دقيقًا للنماذج بما يناسب العتاد المتاح، وأولوية صارمة للمهام التي تحقق قيمة فعلية.

ولا يتعلق الأمر بميزات ثانوية: فـLinkedIn تدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في مساعدي مسؤولي التوظيف، واقتراحات كتابة المنشورات، وتخصيص الخلاصة لأكثر من 1 مليار مستخدم مسجّل. وتشغيل حِمل ذكاء اصطناعي متنامٍ بهذا الحجم على أسطول GPU ثابت هو جوهر المهمة الموكلة إلى المهندسين.

وبذلك تحوّل LinkedIn القيد إلى تحدٍّ هندسي. فبدلًا من عبارة «سنشتري قدرات إضافية» المعتادة، تضطر الفرق إلى البحث عن مواضع هدر الحوسبة، وإعادة كتابة خطوط المعالجة بحيث يتحقق النتيجة نفسها بعدد أقل من ساعات GPU.

ما معنى ذلك

تشير استراتيجية LinkedIn إلى أن كبار اللاعبين مستعدون، حتى في ذروة سباق الذكاء الاصطناعي، للرهان على الكفاءة لا على الحجم وحده. وإذا نجح نموذج «قدرات ثابتة مع تحسين مستمر»، فسيصبح حجة وازنة ضد السباق اللامتناهي على الإنفاق الرأسمالي في مراكز البيانات، ومثالًا لشركات أخرى لا تسمح ميزانياتها بشراء وحدات GPU بلا حدود.