Meta تنقل الذكاء الاصطناعي الوكيلي إلى عشرات الملايين من أنوية AWS Graviton بدلًا من وحدات GPU

تراهن Meta عمليًا على طبقة جديدة من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: فقد أبرمت الشركة اتفاقًا مع AWS لنشر عشرات الملايين من أنوية Graviton لأحمال الذكاء الاصطناعي الوكيلي. وليست هذه صفقة شراء أخرى لوحدات GPU لتدريب النماذج، بل مؤشر على أن السوق بدأ ينقسم إلى اتجاهين كبيرين. الأول هو تدريب نماذج أكبر فأكبر على المسرّعات. والثاني هو تشغيل عدد هائل من سيناريوهات الوكلاء بعد التدريب، حيث لا تقتصر الأهمية على القدرة القصوى، بل تشمل أيضًا التكلفة وكفاءة استهلاك الطاقة وإمكانية التنبؤ بالأداء على نطاق واسع.

وبحسب إعلان رسمي من Amazon بتاريخ 24 أبريل 2026، يبدأ التشغيل بعشرات الملايين من أنوية Graviton، ويمكن توسيعه مع نمو احتياجات Meta. وتقول Amazon إن Meta أصبحت بالفعل من أكبر عملاء Graviton في العالم. والمقصود هنا معالجات CPU من عائلة AWS Graviton، لا وحدات GPU: وهي معالجات ARM من تطوير Amazon نفسها، وتتوفر عبر سحابة AWS. وعلى هذه المعالجات تعتزم Meta تشغيل جزء من البنية التحتية التي تدعم خدماتها في الذكاء الاصطناعي ومعالجة مليارات التفاعلات، حيث يجب تنسيق عمليات معقدة متعددة الخطوات.

لماذا يهم هذا؟ لأن طفرة الذكاء الاصطناعي الوكيلي تغيّر بنية الطلب على العتاد نفسها. فلا غنى عن وحدات GPU عند تدريب النماذج الكبيرة أو تشغيل inference ثقيل بشكل خاص. لكن بمجرد ظهور الوكلاء فوق هذه النماذج، ترتفع بحدة حصة المهام من نوع آخر: الاستدلال في الوقت الفعلي، وتوليد الشيفرة، والبحث، وتخطيط تسلسل الإجراءات، وتنسيق استدعاءات الأدوات، وإدارة سلاسل طويلة من الخطوات. وكثيرًا ما تصطدم هذه الأحمال بحدود لا تتعلق بالمسرّعات وحدها، بل بمعالجات CPU والذاكرة والتواصل بين العقد وتكلفة كل طلب. وبالنسبة لشركات بحجم Meta، لم يعد ذلك تفصيلًا تقنيًا، بل مسألة اقتصاد منصة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

أما بالنسبة لـ AWS، فالصفقة مع Meta تحمل عدة مكاسب في آن واحد. أولًا، تحصل Amazon على إشارة خارجية بارزة جدًا للسوق: يمكن استخدام رقائقها الخاصة ليس داخل AWS فحسب، بل أيضًا في واحدة من أكثر البنى التحتية للذكاء الاصطناعي تطلبًا في العالم. ثانيًا، يساعد ذلك على إعادة جزء من إنفاق Meta إلى AWS. ففي أغسطس 2025 وقّعت Meta اتفاقًا سحابيًا مدته ست سنوات مع Google Cloud بقيمة تزيد على 10 مليارات دولار، وفي هذا السياق يبدو العقد الجديد مع Amazon خطوة نحو نموذج أكثر تنويعًا لشراء القدرات الحاسوبية. ثالثًا، تعزز AWS موقعها في قطاع جديد: فهي لا تكتفي بكونها «سحابة للنماذج»، بل تصبح مزوّدًا لمنظومة متكاملة للذكاء الاصطناعي الوكيلي.

وثمة سياق آخر. ففي 20 أبريل 2026 أعلنت Anthropic توسيع تعاونها مع Amazon والتزامها بإنفاق أكثر من 100 مليار دولار على AWS خلال عشر سنوات، بما في ذلك لقدرات قائمة على Trainium. وفي ضوء ذلك، تُظهر شراكة Meta في Graviton أن Amazon تسعى إلى ترسيخ حضورها في عدة طبقات من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في وقت واحد: على المسرّعات للتدريب وinference، وبشكل منفصل على معالجات CPU لأحمال الوكلاء والخدمات.

وحجة Amazon الإضافية هي الاقتصاد. فبحسب بيانات الشركة، صُمم Graviton5 خصيصًا لمثل هذه السيناريوهات، ويوفر ما يصل إلى 192 نواة، وذاكرة تخزين مؤقت أكبر، وزيادة في الأداء تصل إلى 25% مقارنة بالجيل السابق. وبالنسبة للعملاء، يعني ذلك محاولة لخفض تكلفة عمليات الذكاء الاصطناعي دون التخلي عن النطاق الواسع.

والخلاصة الرئيسية بسيطة: لم يعد سباق رقائق الذكاء الاصطناعي يقتصر على شحّ وحدات GPU وهيمنة Nvidia. فكبار اللاعبين بدأوا يبنون منظومات حوسبة هجينة، تتولى فيها كل فئة من العتاد جزءًا محددًا: وحدات GPU للتدريب، والمسرّعات المتخصصة لجزء من inference، ومعالجات CPU للتنسيق وسلاسل الوكلاء والأحمال التطبيقية واسعة النطاق. وتُظهر صفقة Meta وAWS أن المعركة التالية تدور حول من يقدّم أفضل سعر لوحدة العمل المفيد في الذكاء الاصطناعي. وإذا أصبحت منتجات الوكلاء بالفعل الواجهة الرئيسية للتعامل مع النماذج، فسينمو الطلب على معماريات CPU هذه بوتيرة لا تقل سرعة عن نمو الطلب على مسرّعات الذكاء الاصطناعي التقليدية.

*Meta مصنّفة منظمة متطرفة ومحظورة في روسيا.