Cisco وNvidia تطوّران تقنيات بصرية لمراكز بيانات تعمل فيها مئات الآلاف من وحدات GPU كنظام واحد

تعمل Cisco وNvidia على جيل جديد من تقنيات الشبكات الضوئية لمراكز البيانات، حيث لم يعد عنق الزجاجة في أحمال الذكاء الاصطناعي هو الشريحة في الغالب، بل القناة التي تربط بين الشرائح. وأوضح جيتو باتيل، رئيس Cisco ومديرها لشؤون المنتجات، في برنامج Bloomberg Tech (المذيع إد لادلو) أن هدف المشروع هو جعل مئات الآلاف من وحدات GPU تعمل كنظام واحد، مع خفض استهلاك الشبكة للطاقة وتكلفة الذكاء الاصطناعي في الوقت نفسه.

التفاصيل التقنية المعلنة حتى الآن قليلة: لا يتضمن المصدر مواعيد ولا أسعارًا ولا سرعات للمنافذ. لكن المنطق الذي يقوم عليه المشروع واضح، وهو دالّ.

عنق الزجاجة انتقل إلى الشبكة

عندما يتوسع العنقود ليضم عشرات الآلاف أو مئات الآلاف من المسرّعات، تتحدد كفاءته بسرعة تبادل وحدات GPU للتدرجات والأوزان والنتائج الوسيطة. وإذا لم تواكب الشبكة هذا التبادل، تتوقف المسرّعات الباهظة الثمن عن العمل في انتظار البيانات. وهكذا تتبخر الأموال في انتظار عديم الجدوى.

من هنا ينشأ الاهتمام بالتقنيات الضوئية. فالخطوط النحاسية تعمل عند السرعات العالية على مسافات تقصر أكثر فأكثر، فيما تستهلك الوحدات الضوئية التقليدية قدرًا كبيرًا من الطاقة. وفي عنقود يضم مئات الآلاف من وحدات GPU، تتراكم عشرات الواطات لكل منفذ لتصل إلى ميغاواطات. وبالنسبة للمشغّلين الذين يخوضون أصلًا صراعًا على القدرة الكهربائية المتاحة، يمثل ذلك قيدًا مباشرًا.

الوكلاء كنوع جديد من حركة البيانات

يتعلق طرح باتيل الثاني بطبيعة الأحمال نفسها. فبحسب قوله، قد تستهلك وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة عرضًا نطاقيًا أكبر بكثير مما يستهلكه البشر عند أداء المهام نفسها.

والمنطق هنا مفهوم. فالإنسان يطرح سؤالًا ويقرأ الإجابة. أما الوكيل فيرسل في تلك الأثناء سلسلة من الطلبات إلى النماذج، ويجلب البيانات، ويستدعي الأدوات، ويتحقق من خطواته، وكثيرًا ما يطلق مسارات استدلال متوازية. وهكذا يتحول طلب مستخدم واحد إلى سيل من حركة البيانات الداخلية بين الخدمات ومنظومات التخزين وعناقيد الاستدلال. وكلما زادت استقلالية الوكيل، ازداد هذا الأثر قوة.

وإذا صحّ هذا الاستنتاج، فسيتعيّن تخطيط الشبكات لا وفق عدد المستخدمين، بل وفق عدد الوكلاء ومدى «ثرثرتهم».

لماذا Cisco وNvidia تحديدًا

تسيطر Nvidia على جزء كبير من منظومة عناقيد الذكاء الاصطناعي، بدءًا من المسرّعات وصولًا إلى حلولها الشبكية الخاصة. وفي عام 2025 عرضت الشركة مبدّلات شبكية ضوئية (فوتونية) تُثبَّت فيها المكوّنات الضوئية بجوار شريحة التبديل، بدلًا من وحدات قابلة للفصل. وهذا يقصّر مسار الإشارة الكهربائية ويقلل فقد الطاقة. أما Cisco فتضيف إلى الشراكة خبرتها الشبكية، ومعدّاتها لمشغّلي الاتصالات والشبكات المؤسسية، ومنصتها السيليكونية الخاصة. وبالنسبة لـ Nvidia، يمثل ذلك قناة إضافية للوصول إلى مراكز البيانات المؤسسية والسحابية، وبالنسبة لـ Cisco فرصة للبقاء في قلب بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.

ويواصل الجيل الجديد الذي يتحدث عنه باتيل هذا المسار. أما ما سيتضمنه المنتج فعليًا، فسيتضح من الإعلانات المقبلة.

ما هو معروف حتى اليوم

• الشريكان: Cisco وNvidia، تطوير مشترك لتقنيات شبكات ضوئية من الجيل الجديد.
• النطاق: عناقيد تضم مئات الآلاف من وحدات GPU.
• الأهداف: سرعة اتصال أعلى، وطاقة أقل لنقل البيانات، وخفض تكلفة الذكاء الاصطناعي.
• محرّك الطلب: أحمال الوكلاء التي تولّد حركة بيانات أكبر بكثير مما يولّده الإنسان.
• غير معلن: مواعيد الإطلاق، والأسعار، والعرض النطاقي للمنافذ، والتوافق مع المعدّات الحالية.

ما ينبغي أن تراعيه الفرق التي تبني البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

أولًا: احتسبوا الشبكة جزءًا من إجمالي تكلفة امتلاك العنقود، لا ملحقًا بشراء وحدات GPU. فتوقف المسرّعات بسبب ضعف الشبكة يكلّف أكثر من الشبكة نفسها.

ثانيًا: أدرجوا حركة بيانات الوكلاء في نماذج الأحمال. فنمط «طلب-استجابة» لم يعد صالحًا للخدمات التي تعتمد على وكلاء مستقلين، وقد تتجاوز الاستدعاءات الداخلية الخارجية منها أضعافًا.

ثالثًا: من المفيد قياس الطاقة المخصصة لنقل البيانات بشكل منفصل. فإذا كان القيد الذي يواجه مركز بياناتكم هو الميغاواطات، فقد تتيح التقنيات الضوئية الأقل استهلاكًا تحرير قدرة لصالح مسرّعات إضافية.

ورابعًا: لا تتعجلوا في إبرام العقود ما دامت الأرقام غير متوفرة. فما دامت Cisco وNvidia لم تعلنا المواعيد والمواصفات، فمن الحكمة متابعة الإعلانات ومقارنتها بالحلول المتاحة فعلًا. أما المطوّرون والشركات التي تشتري الذكاء الاصطناعي كخدمة، فسيكون الأثر عليهم غير مباشر: إذا أصبحت الشبكات أرخص وأكثر كفاءة فعلًا، فقد ينعكس ذلك على سعر التوكن، لكن ليس فورًا.