تكشف Google عن رقائق AI جديدة للاستدلال وتتحدى Nvidia

تطرح جوجل تحديًا لـ Nvidia: تطور الشركة جيلًا جديدًا من معالجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها الموجهة نحو الاستدلال — المرحلة النهائية من عمل الشبكات العصبية، عندما تعالج نموذج مدرب طلبات المستخدمين في الوقت الفعلي. معالجات الاستدلال تختلف اختلافًا جوهريًا عن تلك المطلوبة لتدريب النماذج. تدريب أنظمة اللغة الكبيرة هو أشهر من الحوسبة على آلاف وحدات معالجة الرسومات، وهي نفقة رأسمالية لمرة واحدة.

الاستدلال هو حمل ثابت: في كل مرة يرسل المستخدم طلبًا إلى Gemini أو ChatGPT أو أي خدمة ذكاء اصطناعي أخرى، تنفذ المعالجة الاستدلال. مع وصول تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى مئات الملايين من المستخدمين، تصبح تكاليف الاستدلال بندًا رئيسيًا من نفقات شركات التكنولوجيا. وفقًا لبعض التقديرات، بحلول عام 2027، ستتجاوز تكاليف التدريب بمعامل ثلاث إلى أربع مرات.

تبني جوجل استراتيجية السيليكون الخاصة بها منذ فترة طويلة. طورت الشركة وحدات معالجة الموترات (TPU) منذ عام 2015 — قبل فترة طويلة من أن تصبح معالجات الذكاء الاصطناعي أخبار الصفحة الأولى. حتى الآن، تم استخدام هذه المعالجات بشكل أساسي داخل Google Cloud ولتدريب نماذج Gemini.

الآن تنوي الشركة إنشاء أجهزة متخصصة للاستدلال تحديدًا — بإنتاجية أعلى واستهلاك طاقة أقل لكل طلب. بالنسبة إلى Nvidia، التي أصبحت معالجاتها H100 و H200 المعيار في مراكز البيانات في جميع أنحاء العالم، هذا تحدٍ مباشر. جوجل هي أحد أكبر عملاء Nvidia في العالم، وتحويل حتى جزء من الحمل إلى الأجهزة الخاصة بها يعني خسائر كبيرة لشركة سانتا كلارا.

بالتوازي، يحدث حدث آخر في قطاع معالجات الذكاء الاصطناعي: أعلنت شركة Cerebras Systems عن خطططها للاكتتاب العام. تشتهر الشركة بمنتجها الرئيسي — محرك Wafer-Scale، الذي يعتبر في الأساس شريحة سيليكون كاملة تعمل كمعالج واحد. هذه البنية تزيل التأخيرات عند نقل البيانات بين المعالجات الفردية وتسرع معالجة النماذج الكبيرة.

حاولت Cerebras الاكتتاب العام من قبل لكنها سحبت الطلب. العودة إلى طريق الاكتتاب العام إشارة إلى السوق: رغم برودة بعض مستثمري الذكاء الاصطناعي، تظل بنى المعالجات البديلة تُعتبر أصولًا واعدة. تضع الشركة حلولاتها كفعالة بشكل خاص للعمل مع النماذج المفتوحة في بيئات الشركات المغلقة — قطاع ينمو بسرعة بسبب متطلبات الأمان وسيادة البيانات.

الحكاية الثالثة من الأسبوع تأتي من الفضاء. أطلقت Blue Origin بنجاح صاروخ New Glenn وهبطت بدافعه القابل لإعادة الاستخدام — مرحلة تقنية مهمة نحو تقليل تكاليف الإطلاق. لكن الحمولة، قمر AST SpaceMobile الصناعي، لم تصل إلى مدارها المحسوب.

تبني شركة AST SpaceMobile شبكة إنترنت نطاق عريض عالمية تعمل مباشرة من الهواتف الذكية دون محطات خاصة. أثر الفشل المداري فورًا على سعر السهم: انخفضت أسهم الشركة. ذكّر السوق مرة أخرى بأنه في الفضاء، النجاح التقني والنجاح التجاري شيئان مختلفان.

تصور القصص الثلاث معًا صورة الاقتصاد التكنولوجي في منتصف العشرينيات من القرن الحادي والعشرين. سباق معالجات الذكاء الاصطناعي يتجاوز الاحتكار الثنائي: بجانب Nvidia و AMD، تدخل عمالقة التكنولوجيا ذات السيليكون الخاص بها والشركات الناشئة المتخصصة مثل Cerebras إلى المعركة للسيطرة على البنية التحتية. السؤال عن من سيتحكم في البنية التحتية المادية لعصر الذكاء الاصطناعي يبقى مفتوحًا.