فهرس
3 دقيقة للقراءة

خريطة رقائق الذكاء الاصطناعي أُعيد رسمها - الوكلاء غيّروا كل شيء في 2026

لماذا لم تعد GPU من Nvidia كافية وحدها، وكيف أعاد عصر الاستدلال الفوري تشكيل سوق أشباه الموصلات بالكامل.

“أليست GPU من Nvidia هي كل ما تحتاجه؟”

إن كان هذا اعتقادك حتى العام الماضي، فإن عناوين الأخبار خلال الشهر الأخير كفيلة بأن تُربكك تماماً. اليوم وقّعت OpenAI صفقة بقيمة 10 مليارات دولار مع Cerebras، وأتمّت Nvidia فعلياً استحواذها على Groq بـ 20 مليار دولار، وأبرمت Google TPU عقوداً بمليارات الدولارات مع Anthropic وMeta.

خريطة أشباه الموصلات التي غذّت طفرة الذكاء الاصطناعي أُعيد رسمها بالكامل. إليكم الأسباب.

عصر الاستدلال كشف حدود GPU

دخلنا حقبة يفكر فيها الوكلاء ويستجيبون آلاف المرات في الزمن الحقيقي. صُمّمت وحدات GPU التقليدية للتدريب - ضرب المصفوفات بالقوة الغاشمة عبر دفعات ضخمة. لكن الاستدلال منخفض زمن الاستجابة، وهو ما يتطلبه الوكلاء، يمثّل عبء عمل مختلف جذرياً.

  • الرقائق القائمة على SRAM مثل تلك التي تنتجها Groq وCerebras يُعاد تقييمها لهذا السبب بالذات
  • استهلاك الطاقة في نقل البيانات أقل بـ 20 إلى 100 مرة مقارنةً بـ DRAM، مما يجعلها مُحسّنة للاستدلال الفوري على نطاق واسع

التدريب كافأ الإنتاجية الخام. أما الاستدلال فيكافئ زمن الاستجابة وكفاءة الطاقة. العتاد الذي ربح الحقبة الماضية ليس بالضرورة العتاد الذي سيربح هذه الحقبة.

حرب تنويع الرقائق بين عمالقة التقنية

انتهى عصر الاعتماد الحصري على Nvidia. كل شركة ذكاء اصطناعي كبرى تبني الآن محفظة رقائق متعددة المصادر.

  • OpenAI: توسّعت خارج بنية Microsoft التحتية لتشمل Cerebras وGoogle TPU
  • Anthropic: تشغّل أكثر من مليون وحدة Google TPU إلى جانب AWS Trainium ووحدات GPU من Nvidia
  • Intel: تحاول العودة إلى سوق الاستدلال عبر استحواذها على SambaNova

الهدف ليس استبدال Nvidia. بل مطابقة السيليكون مع طبيعة عبء العمل.

الصين تُكمل منظومتها الخاصة

بالأمس فقط، أطلقت Zhipu AI نموذج GLM-Image - نموذج مفتوح المصدر لتوليد الصور دُرّب بالكامل على رقائق Huawei Ascend. وحقّق نتائج متقدمة بين مولّدات الصور مفتوحة المصدر.

  • هذا يُثبت أن منظومة رقائق محلية يمكن أن تعمل فعلاً في ظل القيود الأمريكية على التصدير
  • لا سيادة على أشباه الموصلات تعني لا سيادة على الذكاء الاصطناعي - والصين تتصرّف وفق هذا المبدأ

ماذا يعني هذا للمرحلة القادمة

التحوّل من التدريب المتمركز حول GPU إلى سيليكون متخصص في الاستدلال هو تحوّل هيكلي وليس دورياً. الوكلاء لا يعالجون الاستعلامات على دفعات - بل يبثّون ويتفرّعون ويكرّرون في الزمن الحقيقي. معماريات الرقائق التي تخدم هذا النوع من أعباء العمل بكفاءة ستستحوذ على الموجة القادمة من الإنفاق على البنية التحتية.

بالنسبة لشركات أشباه الموصلات حول العالم، لم يعد السؤال هو ما إذا كان التنويع بعيداً عن GPU ضرورياً. السؤال هو: ما مدى السرعة التي يمكنهم بها تأمين موقع في اقتصاد الاستدلال قبل أن تتبلور الخريطة الجديدة؟

انضم إلى النشرة الإخبارية

احصل على تحديثات حول أحدث مشاريعي ومقالاتي وتجاربي في الذكاء الاصطناعي وتطوير الويب.