سان فرانسيسكو (ا ف ب) –
أهم شيء في التكنولوجيا هو قطعة من السيليكون غير مألوفة ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالرقائق التي تشغل رسومات ألعاب الفيديو. إنها شريحة ذكاء اصطناعي ، مصممة خصيصًا لجعل بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أسرع وأرخص.
احتلت هذه الرقائق فجأة مركز الصدارة فيما يعتبره بعض الخبراء ثورة في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعيد تشكيل قطاع التكنولوجيا – وربما العالم معه. ارتفعت أسهم شركة Nvidia ، المصمم الرائد لرقائق الذكاء الاصطناعي ، بنسبة 25٪ تقريبًا يوم الخميس الماضي بعد أن توقعت الشركة قفزة كبيرة في الإيرادات قال محللون إنها تشير إلى ارتفاع مبيعات منتجاتها. كانت قيمة الشركة لفترة وجيزة أكثر من 1 تريليون دولار يوم الثلاثاء.
إذن ما هي رقائق الذكاء الاصطناعي ، على أي حال؟
هذا ليس سؤالاً سهلاً للإجابة عليه. قالت هانا دومين ، محللة أبحاث في مركز الأمن والتكنولوجيا الناشئة: “لا يوجد تعريف متفق عليه تمامًا لرقائق الذكاء الاصطناعي”.
بشكل عام ، على الرغم من ذلك ، يشمل المصطلح أجهزة الحوسبة المتخصصة في التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال ، من خلال “تدريب” أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة المشكلات الصعبة التي يمكن أن تخنق أجهزة الكمبيوتر التقليدية.
أصول لعبة الفيديو
أسس ثلاثة رواد أعمال Nvidia في عام 1993 لدفع حدود الرسومات الحاسوبية. في غضون بضع سنوات ، طورت الشركة شريحة جديدة تسمى وحدة معالجة الرسومات ، أو GPU ، والتي سرعت بشكل كبير تطوير وتشغيل ألعاب الفيديو من خلال إجراء حسابات رسومات معقدة متعددة في وقت واحد.
ستثبت هذه التقنية ، المعروفة رسميًا باسم المعالجة المتوازية ، أنها مفتاح تطوير كل من الألعاب والذكاء الاصطناعي. استخدم اثنان من طلاب الدراسات العليا في جامعة تورنتو شبكة عصبية قائمة على GPU للفوز بمسابقة الذكاء الاصطناعي المرموقة لعام 2012 المسماة ImageNet من خلال تحديد صور الصور بمعدلات خطأ أقل بكثير من المنافسين.
بدأ الاهتمام بالفوز في المعالجة الموازية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ، مما فتح فرصة عمل جديدة لشركة Nvidia ومنافسيها مع توفير أدوات قوية للباحثين لاستكشاف حدود تطوير الذكاء الاصطناعي.
رقائق الذكاء الاصطناعي الحديثة
بعد أحد عشر عامًا ، أصبحت Nvidia المورد المهيمن للرقائق لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحديثها. أحد منتجاتها الحديثة ، H100 GPU ، يحزم 80 مليار ترانزستور – حوالي 13 مليون أكثر من أحدث معالج متطور من Apple لأجهزة الكمبيوتر المحمول MacBook Pro. ليس من المستغرب أن هذه التكنولوجيا ليست رخيصة. في أحد بائعي التجزئة عبر الإنترنت ، فإن H100 يسرد 30 ألف دولار.
لا تقوم Nvidia بتصنيع رقائق GPU المعقدة هذه بنفسها ، وهي مهمة تتطلب استثمارات هائلة في مصانع جديدة. وبدلاً من ذلك ، فإنها تعتمد على مسابك الرقائق الآسيوية مثل شركة Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. ، وشركة Samsung Electronics الكورية.
بعض أكبر عملاء شرائح الذكاء الاصطناعي هي خدمات الحوسبة السحابية مثل تلك التي تديرها أمازون ومايكروسوفت. من خلال تأجير قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ، تتيح هذه الخدمات للشركات والمجموعات الأصغر التي لا تستطيع تحمل تكلفة بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من البداية لاستخدام الأدوات المستندة إلى السحابة للمساعدة في المهام التي يمكن أن تتراوح من اكتشاف الأدوية إلى إدارة العملاء .
الاستخدامات والمنافسة الأخرى
للمعالجة الموازية العديد من الاستخدامات خارج الذكاء الاصطناعي. قبل بضع سنوات ، على سبيل المثال ، كان هناك نقص في بطاقات الرسومات Nvidia لأن عمال مناجم العملة المشفرة ، الذين أنشأوا بنوكًا من أجهزة الكمبيوتر لحل المشكلات الرياضية الشائكة لمكافآت البيتكوين ، استولوا على معظمها. تلاشت هذه المشكلة مع انهيار سوق العملات الرقمية في أوائل عام 2022.
يقول المحللون إن Nvidia ستواجه حتما منافسة أشد. أحد المنافسين المحتملين هو Advanced Micro Devices ، الذي يواجه بالفعل Nvidia في السوق لرقائق رسومات الكمبيوتر. اتخذت AMD مؤخرًا خطوات لتعزيز تشكيلة رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
يقع مقر Nvidia في سانتا كلارا ، كاليفورنيا. الشريك المؤسس جنسن هوانغ يظل رئيس الشركة والمدير التنفيذي لها.