AI يخلق طلبًا 'نهمًا' على الذاكرة: CEO شركة Alger عن طفرة أشباه الموصلات
وصف CEO شركة Alger دان تشونغ الطلب على الذاكرة بأنه 'نهم' بسبب طفرة AI. كل نموذج AI جديد يتطلب ذاكرة أكبر بشكل أُسّي للتدريب والاستدلال. ويراهن المستثمرون على ا
قال دان تشونج، الرئيس التنفيذي لصندوق الاستثمار ألجر، لوكالة بلومبرج إن الطلب على الذاكرة 'لا ينضب' وربطه مباشرة بالتطور الانفجاري للذكاء الاصطناعي. وفقاً لتشونج، فإن هذا يعيد تعريف المشهد برمته للاستثمارات التكنولوجية ويفرض إعادة تقييم أماكن البحث عن الأرباح في طفرة الذكاء الاصطناعي.
لماذا يتطلب الذكاء الاصطناعي ذاكرة كبيرة جداً
تتطلب نماذج اللغة الكبيرة الحديثة بيتابايتات من البيانات للتدريب. كل معامل في النموذج هو قطعة من الذاكرة. يتطلب تشغيل واحد للتدريب عبر مئات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات تنسيقاً بين بيتابايتات من ذاكرة الوصول العشوائي وذاكرة العرض النطاقي العريض السريع (HBM). لخدمة ملايين المستخدمين في نفس الوقت، تنشر مراكز البيانات عشرات التيرابايتات من الذاكرة. تؤدي معمارية المحولات إلى نمو خطي في استهلاك الذاكرة مع كل مضاعفة في حجم النموذج — قانون تحجيم لا يمكن إلغاؤه. مراكز البيانات التي تقوم بالاستدلال على مدار 24/7 تستهلك الذاكرة مثل الثقب الأسود، وتلتهمها بكميات ضخمة.
من يغذي الآلة
لا يأتي الطلب فقط لوحدات معالجة الرسومات مثل NVIDIA H100، بل أيضاً لذاكرة الوصول العشوائي و HBM (ذاكرة العرض النطاقي العريض) والتخزين طويل الأمد. شركات مثل Micron و Samsung و SK Hynix ترى طلبات قياسية لرقائق الذاكرة — عقود تمتد 2-3 سنوات قدماً. يشهد مصنعو الذاكرة أقوى طفرة طلب في عقدين من الزمان. تعمل المصانع بأقصى طاقة، تكافح للمتابعة مع الطلب.
- تدريب النماذج: بيتابايتات من الذاكرة لكل تحديث
- الاستدلال بالحجم: نسخ متعددة من النماذج موزعة عبر الخوادم
- قواعد البيانات المتجهة: التمثيلات المدمجة لـ RAG تستهلك الذاكرة بشكل أسي
- الضبط الدقيق: نماذج مخصصة لكل عميل مؤسسي
اتجاه الاستثمار
يؤكد دان تشونج أن القيمة في مكدس الذكاء الاصطناعي لا تكمن في رقائق المعالجة نفسها، بل في النظام البيئي للذاكرة حولها. المستثمرون الذين نظروا سابقاً فقط إلى NVIDIA والشركات الناشئة الجديدة في الذكاء الاصطناعي يراقبون الآن عن كثب مصنعي الذاكرة والمتحكمات وحلول التبريد. هذا دورة طلب طويلة الأجل — ليست اتجاهاً ولا مضاربة، بل ضرورة معمارية مدمجة في جوهر نماذج اللغة الكبيرة.
"الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يتطور بدون الذاكرة. هذا ليس خياراً، إنها
قيود", يقول في المقابلة.
ماذا يعني هذا
تصبح ذاكرة أشباه الموصلات 'السكة الحديدية' الجديدة — البنية الأساسية التي يتم بناء جميع التقنيات الأخرى عليها. تتحول الاستثمارات ليس نحو أكثر شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة تألقاً، بل نحو الشركات التي توفر المجارف والمعاول لحمى ذهب الذكاء الاصطناعي. هذا يعني طلب طويل الأجل، وحماية من المضاربة ورؤية الإيرادات لعدة سنوات قادمة.