بالفعل، وصل تقييم شركة Etched إلى ما يقرب من 21 مليار دولار بعد جولة تمويلية بلغت 700 مليون دولار قادتها شركة Jane Street، وهو ما يثبت توجه المستثمرين بقوة نحو شرائح الذكاء الاصطناعي المتخصصة لمواجهة هيمنة معالجات الرسوميات العامة من شركة إنفيديا، رغم أن هناك بعض التحديات التي تواجه هذا الرهان.
وفي هذا المقال نوضح لك لماذا يراهن المستثمرون على شرائح AI المتخصصة، وما التحديات التي تواجه رهان الشرائح المتخصصة، وكيفية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، وكيف يستفيد المستخدم العادي من هذه المنافسة الشرسة.
ما هي شرائح AI المتخصصة؟
الشرائح المتخصصة في الذكاء الاصطناعي هي معالجات سيليكون مدمجة يتم تصميمها وبناؤها هندسيًا من الصفر لكي تؤدي مهام رياضية خاصة بخوارزميات الشبكات العصبية، وهي ليست معالجات عامة مثل معالجات الرسوميات أو المعالجات المركزية، ويمكن تبسيط ذلك كما يلي:
أبرز خصائص الشرائح المتخصصة:
- التصميم الموجه: عند تصميمها، يتم تثبيت العمليات الحسابية الخاصة بالذكاء الاصطناعي داخل الدائرة الكهربائية للشريحة، وبالتالي لا تحتاج إلى ترجمة برمجية معقدة، وهو ما يختصر وقت المعالجة.
- كفاءة الطاقة: تتميز تلك الشرائح بأنها تستغل مساحة السيليكون بالكامل للحسابات دون إهدار طاقة على أجزاء التحكم العامة، وبالتالي تقلل استهلاك الكهرباء والانبعاثات الحرارية.
- سرعة نقل البيانات: من أهم خصائصها أنها تُبنى بمجاور ذاكرة قريب جدًا من وحدة المعالجة، وهو ما يقلل زمن الانتقال ويرفع السرعة الخاصة باسترجاع البيانات والنتائج.
- تكلفة أقل: تتفوق هذه الشرائح بدرجة كبيرة في مرحلة تنفيذ النماذج وتوليد الاستجابات للمستخدمين، وهو ما ينعكس بخفض تكلفة المعالجة لكل كلمة أو رمز نصي.
أبرز أنواع الشرائح المتخصصة:
- شرائح التطبيقات: تلك التي تُستخدم لتطبيقات محددة مثل الشرائح المخصصة لنماذج المحولات والشرائح المخصصة للنماذج اللغوية.
- وحدات المعالجة: تلك الشرائح التي تطورها شركة جوجل لاستخدامها الخاص في مراكز البيانات لتدريب وتشغيل نماذج جيميناي.
- وحدات المعالجة العصبية: الشرائح الصغرى التي يتم دمجها داخل الهواتف والحواسيب لتشغيل وظائف الذكاء الاصطناعي محليًا على الجهاز.
كيف وصل تقييم Etched إلى 21 مليار دولار؟
تكمن المفاجأة المذهلة في وصول تقييم شركة Etched إلى 21 مليار دولار خلال 26 يومًا فقط في أن الشركة جمعت تمويلًا بقيمة 700 مليون دولار في فترة زمنية قياسية، وهو ما سهل عليها الوصول إلى هذا الرقم الضخم للأسباب التالية:
- التدقيق من المستثمرين: لم تكتفِ شركة التداول Jane Street بالتحليل النظري، وإنما اشترت خادمًا كاملًا واختبرت الشرائح عمليًا داخل بنيتها التحتية لتقوم بقيادة الجولة التمويلية الضخمة بعد التحقق الميداني من الأداء الفائق.
- عقود مبيعات ضخمة: نجحت الشركة في تأمين عقود تجارية مسبقة تجاوزت قيمتها مليار دولار قبل تسليم أي شحنة تجارية على نطاق واسع، وهو ما أثبت للجميع وجود طلب هائل ومؤكد في السوق.
- النجاح التصنيعي: نجحت الشركة في تصنيع شريحتها الأولى دون أخطاء هندسية، وهو أمر نادر ومكلف جدًا في صناعة الرقائق.
- حل أزمة سرعة التشغيل: ركزت الشركة تمامًا على مرحلة الاستنتاج والتشغيل اليومي للنماذج بدلًا من التركيز على التدريب، كما اعتمدت على تقنيات التشغيل بفولتية منخفضة مع تقنية الذاكرة المجمعة، وهو ما رفع من كفاءة استغلال السيليكون إلى أكثر من 80%.
- دعم النماذج الحديثة: الأمر الجيد أن الشركة طورت معمارية الشريحة لتدعم النماذج الحديثة المعقدة بالإضافة إلى معمارية بديلة للمحولات، مما أظهر مرونة الشريحة في التعامل مع تطور الخوارزميات أمام المستثمرين.
لماذا يراهن المستثمرون على شرائح AI المتخصصة؟
المستثمر دائمًا ما يبحث عن الربح وتجنب المخاطرة المالية، وهو الأمر الذي توفره شرائح الذكاء الاصطناعي المتخصصة التي تعطي أداءً أفضل بكثير على مستوى التكلفة والطاقة مقارنةً بمعالجات الرسوميات العامة. وبالتالي، يمكن فهم دوافع المستثمرين من خلال النقاط التالية:
- التفوق في مرحلة التشغيل: الجزء الأكبر من إنفاق الشركات يكون في مرحلة تشغيل النماذج، وهي المنطقة التي تتفوق فيها الشرائح المتخصصة حيث تقلل تكلفة التشغيل بشكل واضح.
- كفاءة الطاقة: تم تصميم هذه الشرائح للعمل بفولتية منخفضة وكذلك لتوجيه الكهرباء للعمليات العصبية لحل أكبر المشاكل التي تواجه مراكز البيانات، وهي القيود الصارمة على استهلاك الطاقة.
- الاستغلال الأقصى للسيليكون: من ناحية اقتصادية أخرى، فإن الشرائح المتخصصة ترفع كفاءة استغلال السيليكون إلى 80% مقارنة بمعظم المعالجات العامة، وهو ما يعني مزيدًا من خفض التكاليف وزيادة الأرباح.
- كسر احتكار إنفيديا: من ناحية أخرى فإن معظم شركات التقنيات تسعى لتفادي الأسعار المرتفعة لمعالجات إنفيديا، وبالتالي تتجه إلى البدائل المتخصصة.
ما التحديات التي تواجه الاستثمار في شرائح AI المتخصصة؟
رغم إقبال المستثمرين على الاستثمار في الشرائح المتخصصة، فإن الأمر ينطوي على مخاطر عالية وتحديات هيكلية يمكن شرحها في النقاط التالية:
- تكلفة باهظة: يعد تصميم وإنتاج شريحة واحدة من شرائح AI المتخصصة مكلفًا للغاية، حيث يتطلب مئات الملايين من الدولارات، ومع أي خطأ هندسي بسيط في التجربة يتم إعادة التصنيع من البداية، وهو ما يعني خسائر مالية ضخمة.
- سرعة تغير الخوارزميات: يستغرق تصميم وتصنيع الشريحة نحو 3 سنوات، بينما تتطور خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر، وبالتالي قد تصبح الشريحة قديمة وغير صالحة بعد إنتاجها.
- المنافسة السحابية: من ناحية أخرى، فهناك العديد من الشركات العملاقة التي تقوم بتطوير شرائحها المتخصصة داخليًا، وبالتالي يقل عدد العملاء المستهدفين لشراء شرائح الشركات الناشئة.
- برمجيات إنفيديا: ما زالت أغلب الشركات والمطورين يعتمدون على مجتمع إنفيديا الخاص، ويعد الانتقال من هذا المجتمع وتكييف البرامج للعمل على الشرائح الجديدة أمرًا مجهدًا ومكلفًا للغاية.
- صعوبة التصنيع: هناك أيضًا صعوبة كبيرة في التصنيع وحجز المصانع، لأن معظم الشركات تعتمد على مصانع خارجية محدودة، والتي تعطي أولويتها للشركات الضخمة، وهو ما يضع الشركات الناشئة في آخر قائمة الانتظار.
كيف يستفيد المستخدم من المنافسة في سوق الشرائح؟
تنعكس المنافسة الشرسة بين الشركات المصنعة للشرائح على الحياة اليومية للمستخدم العادي حتى وإن لم يكن يشتري هذه الشرائح بنفسه، ومن أبرز صور الاستفادة ما يلي:
- انخفاض أسعار الاشتراكات: بسبب هذه المنافسة تنخفض تكلفة تشغيل النماذج، كما توفر بعض شركات التكنولوجيا حدود استخدام مجانية في برامج المحادثة الذكية وأدوات إنشاء الصور والفيديوهات.
- سرعة الاستجابة: الشرائح المتخصصة الجديدة تعمل على تقليل زمن الانتظار إلى الصفر تقريبًا، وهو ما يسمح للمستخدم بإجراء المحادثات بشكل سلس مع المساعد الصوتي، والحصول على الترجمة فورًا أثناء المكالمات وتوليد الفيديوهات والصور في ثوانٍ معدودة.
- ذكاء اصطناعي بدون إنترنت: أجبرت المنافسة مصممي رقائق الهواتف والحواسيب على إضافة دوائر عصبية متخصصة تتيح للمستخدم استخدام ميزات الذكاء الاصطناعي بخصوصية تامة ودون استهلاك باقة الإنترنت.
- تطبيقات وبرامج مجانية: مع تقليل تكلفة البنية التحتية، يستطيع المطورون والشركات إنشاء تطبيقات مبتكرة وأدوات تحسين وإتاحتها للمستخدمين مجانًا أو بأسعار بسيطة.
- ملفات أكبر وسياق أطول: يستفيد المستخدم أيضًا من قوة المعالجة الاقتصادية الحديثة، حيث يستطيع رفع كتاب كامل أو مقطع فيديو طويل للمساعد الذكي من أجل تحليله أو تلخيصه دون قيود على حجم الملفات.
في الختام، يمثل الصعود المذهل لشركة Etched ووصول تقييمها إلى 21 مليار دولار إشارة واضحة لولادة عصر جديد في صناعة أجهزة الذكاء الاصطناعي؛ عصر لا يعتمد فقط على قوة المعالجات العامة الكاسحة، بل يُعطي الأولوية للتخصص، وكفاءة الطاقة، وخفض تكلفة الاستنتاج والتشغيل. ورغم الصعوبات الهيكلية والتحديات التنافسية الهائلة في مواجهة عمالقة القطاع، فإن هذه الطفرة تبشر بتحولات جذرية تمتد آثارها لتلمس أداء وتكلفة تطبيقات الذكاء الاصطناعي بين يدي المستخدم العادي يوميًا.
هل تعتقد أن الشرائح المتخصصة قادرة بالفعل على سحب البساط من هيمنة «إنفيديا» في المدى القريب؟ شاركنا رأيك وانطباعاتك في التعليقات، ولا تنسَ مشاركة المقال عبر منصات التواصل الاجتماعي لتعم الفائدة الجميع.
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.