Majestic Labs представила сервер Prometheus для замены стойки GPU Nvidia
Стартап Majestic Labs из Тель-Авива, основанный в 2023 году инженерами Google и Meta, представил сервер Prometheus — он, по заявлению компании, заменяет целую стойку GPU Nvidia. Ставка сделана не на вычислительные ядра, а на архитектуру с акцентом на память: основатели считают, что именно memory wall, а не дефицит чипов, тормозит AI-индустрию. *Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من TNW؛ بتحرير Hamidun News
كشفت شركة Majestic Labs الناشئة الإسرائيلية عن خادم Prometheus في مطلع أغسطس 2026، مدّعيةً أنه قادر على أداء عمل رف كامل من وحدات معالجة الرسومات GPU الخاصة بـ Nvidia. المبدأ الأساسي للشركة: عنق الزجاجة الرئيسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي AI ليس نقص القوة الحسابية، بل القيود المتعلقة بالذاكرة.
لماذا الذاكرة أهم من وحدة معالجة الرسومات؟
تهاجم Majestic Labs ظاهرة "جدار الذاكرة" (memory wall) — وهي ظاهرة معروفة جيداً لمصممي أنظمة الحوسبة: تظل المعالجات في حالة خمول بانتظار تحميل البيانات من الذاكرة بدلاً من إجراء عمليات حسابية مفيدة. يؤمن مؤسسو الشركة — وهم مهندسون سابقون من Google وMeta أسسوا Majestic Labs عام 2023 — بأن هذا الحاجز يحدّ من الأداء الفعلي لأنظمة AI بصورة أكبر مما يفعله عدد النوى الحسابية.
أبرز الحقائق حول الشركة والمنتج:
- أُسست Majestic Labs عام 2023، ومقرها تل أبيب
- يتألف الفريق من مهندسين سابقين في Google وMeta
- يُقدَّم خادم Prometheus بوصفه بديلاً عن رف كامل من وحدات GPU الخاصة بـ Nvidia
- الرهان المعماري: الأولوية لسرعة الذاكرة لا للحوسبة
ما المشكلة في وحدات GPU من Nvidia؟
تهيمن معجلات Nvidia — H100 وB200 — على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، غير أنها تواجه قيداً جوهرياً عند العمل مع نماذج اللغة الكبيرة LLM. تتسم ذاكرة HBM عالية السرعة المدمجة في كل شريحة بمحدودية السعة: عند إجراء الاستدلال (inference) على نموذج يحوي عشرات المليارات من المعاملات (parameters)، كثيراً ما تظل النوى الحسابية في حالة خمول بانتظار البيانات. يرى Majestic Labs أن الحل الصناعي الشائع — تجميع وحدات GPU في مجموعات (clusters) وتوسيع عرض نطاق الوصلات البينية — لا يعدو كونه حلاً جزئياً لا علاجاً جذرياً للمشكلة.
يُعيد Prometheus تصور توازن النظام: تُبنى معمارية الخادم حول الذاكرة لا حول GPU. وبحسب الشركة، يتيح ذلك لجهاز واحد القيام بعمل يستلزم عادةً رفاً كاملاً من المعجلات.
«ظل الحديث عن أجهزة AI حبيس كلمة واحدة — الحوسبة. نريد تحويله إلى كلمة أخرى: الذاكرة» — هكذا صاغت الشركة موقفها؛ وبحسب
The Next Web، يقع هذا المبدأ في صميم معمارية Prometheus.
ما مدى جدية التحدي الذي تمثله Majestic Labs لـ Nvidia؟
يضم سوق معجلات AI بالفعل شركات تعرض بدائل لوحدات GPU التقليدية، من بينها Groq وCerebras وSambaNova. تحتل Majestic Labs موقعاً متميزاً في هذا الميدان: الرهان ليس على سرعة العمليات المصفوفية، بل على إزالة جدار الذاكرة بوصفه قيداً بنيوياً. هذا النهج ذو أهمية بالغة لمهام الاستدلال (inference)، إذ تستلزم النماذج الكبيرة تحميل الأوزان بسرعة — وهنا بالضبط تخسر GPU في معادلة الأداء مقابل التكلفة.
ماذا يعني هذا؟
إن صمد Prometheus أمام الاختبارات المستقلة، فإن Majestic Labs قادرة على تغيير منطق شراء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: إذ قد يمثل مهندسو Google وMeta تحدياً حقيقياً لهيمنة Nvidia في قطاع خوادم AI. السؤال الرئيسي الآن لم يعد «هل البديل ممكن؟»، بل «متى سيكون أرخص وأسرع من مجموعات GPU؟».
*تُعدّ Meta منظمةً متطرفة وهي محظورة في روسيا.
هل تريد التوقف عن قراءة الذكاء الاصطناعي والبدء باستخدامه؟
AI News هو موجز منسق لأخبار الذكاء الاصطناعي. تعلمك Hamidun Academy استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك.
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.