أوبنAI تتجه نحو تحكم على طريقة أبل في مكدس الذكاء الاصطناعي لديها، بينما يختبر خطة الشريحة المخصصة هيمنة عتاد إنفيديا.
نقاط أساسية:
- أوبنAI وبرودكوم كشفتا عن تفاصيل جديدة حول «هالابينو»، وهو معالج استدلال مخصص صُمم لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
- الشريحة تشير إلى استراتيجية أوسع، وليست مجرد محاولة لتقليل الاعتماد على إنفيديا.
- شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى تبني شرائح مخصصة مع تحوّل البنية التحتية إلى عنصر مركزي في المنافسة.
شريحة أوبنAI
عمل أوبنAI مع برودكوم على «هالابينو» لفت الأنظار لأن إنفيديا ما تزال المورد الرئيسي للعتاد الذي يقف خلف جانب كبير من طفرة الذكاء الاصطناعي.
يوجَّه هذا المعالج إلى الاستدلال، وهي المرحلة التي تلي تدريب النموذج وبدء استجابته للمستخدمين. التدريب ينشئ النموذج، بينما الاستدلال هو ما يشغّل طلبات المستخدمين اليومية التي تُعرّف تجربة الاستخدام.
هذا الفارق مهم لأن تلك التفاعلات تحدث على نطاق هائل. كل تحسين في السرعة أو استهلاك الطاقة أو قدرات الشبكات يمكن أن يخفض التكاليف ويجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر استجابة.
هذه الخطوة توحي أيضاً بأن أوبنAI تستعير من أسلوب أبل. فقد عززت أبل قوتها على منتجاتها عبر تصميم العتاد والبرمجيات الأساسية معاً، بدلاً من تكييف أنظمتها مع معالجات خارجية.
يبدو أن أوبنAI تطبّق المنطق نفسه على الذكاء الاصطناعي. فشريحة تُبنى حول نماذجها الخاصة قد تمنح الشركة سيطرة أكبر على كيفية أداء ChatGPT والأنظمة المستقبلية.
ما زلنا في مرحلة مبكرة. أوبنAI لم تصف نشر الشريحة على نطاق واسع بأنه وشيك، وينبغي النظر إلى الشريحة كبداية لاستراتيجية بنية تحتية طويلة المدى.
اقرأ أيضاً: مارك تشين من أوبنAI يقول إن الذكاء الاصطناعي القادر على إدارة أبحاثه يقترب
الضغط على إنفيديا
لا يوجد ما يدعو إنفيديا للهلع في الأجل القريب. فمعالجاتها ما تزال تدعم جانباً كبيراً من بنية الذكاء الاصطناعي التحتية اليوم، والطلب عليها يبقى قوياً عبر القطاع.
لكن خطة الشريحة لدى أوبنAI تنسجم مع نمط أوسع. فقد بنت غوغل وحدات معالجة التنسور (TPU)، وطوّرت أمازون شرائح Trainium وInferentia، واستثمرت مايكروسوفت في شرائح ذكاء اصطناعي، بينما سعت ميتا إلى مسرّعات مخصصة.
الاستنتاج المشترك واضح: مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي لهذه الشركات، لا تريد أي منها الاعتماد بالكامل على خريطة طريق عتاد شركة أخرى.
انتقال أبل إلى معالجاتها الخاصة لم يدمّر إنتل بين ليلة وضحاها، لكنه منح أبل تحكماً أكبر في الأسعار والأداء واتجاه المنتج مع استبدالها للمكونات الخارجية.
تحوّل مشابه قد يعيد تشكيل بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. وقد قالت أوبنAI أيضاً إن نماذجها الخاصة ساعدت في تسريع أجزاء من العملية الهندسية خلال تطوير الشريحة، ما خلق حلقة تغذية راجعة بين برمجيات الذكاء الاصطناعي وعتاد المستقبل.
قد تصبح هذه الحلقة أكثر أهمية مع ازدياد تعقيد تصميم الشرائح. فالشركة التي تتحكم في قدر أكبر من «الآلة» الأساسية قد تكسب مزايا حتى عندما تتغير تصنيفات النماذج.
الدرس الأوسع من أبل هو أن التكامل يمكن أن يتحول إلى خندق تنافسي طويل الأجل. خطة «هالابينو» لدى أوبنAI توحي بأنها تريد السيطرة ليس فقط على النماذج، بل أيضاً على الأنظمة التي توصل هذه النماذج إلى المستخدمين.
اقرأ التالي: منصة BingX تتعاون مع منظمة أنقذوا الأطفال لدعم الأطفال المعرضين للخطر في غرب البلقان