تواجه Nvidia اختبارًا وشيكًا بشأن استخدام الرقائق

افتح ملخص المحرر مجانًا

رولا خلف، محررة الفايننشال تايمز، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية.

كان منافسو شركة إنفيديا، التي تهيمن على سوق رقائق الذكاء الاصطناعي، يأملون منذ فترة طويلة أن تساعدهم نقطة التحول على تعويض ما فقدوه.

ربما تكون هذه النقطة في متناول اليد. ومع ذلك، حتى الآن، لا توجد دلائل تذكر على تنازل إنفيديا عن ريادتها – على الرغم من أنه لا يزال هناك سؤال مفتوح حول ما إذا كان سوق الذكاء الاصطناعي سوف يتطور بطرق تؤدي في النهاية إلى تآكل هيمنتها.

وتتمثل القضية الرئيسية عندما ينتقل التركيز الرئيسي في الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج “الأساسية” الكبيرة التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، إلى وضع هذه النماذج في الاستخدام على نطاق واسع في التطبيقات التي تستخدمها أعداد كبيرة من المستهلكين والشركات.

بفضل قدرتها على التعامل مع حسابات متعددة بالتوازي، حافظت وحدات المعالجة الرسومية القوية من Nvidia، أو GPUs، على هيمنتها على تدريب الذكاء الاصطناعي المكثف البيانات. على النقيض من ذلك، يعد تشغيل الاستعلامات ضد نماذج الذكاء الاصطناعي هذه – المعروفة باسم الاستدلال – نشاطًا أقل تطلبًا ويمكن أن يوفر فرصة لصانعي الرقائق الأقل قوة – والأرخص.

وأي شخص يتوقع تحولا سريعا سيصاب بخيبة أمل. إن تقدم Nvidia في هذا السوق الأحدث يبدو هائلاً بالفعل. عند إعلانها عن أحدث أرباحها يوم الخميس، قالت إن أكثر من 40 في المائة من مبيعات مراكز البيانات الخاصة بها على مدار الـ 12 شهرا الماضية كانت مرتبطة بالفعل بالاستدلال، وهو ما يمثل أكثر من 33 مليار دولار من الإيرادات. وهذا يمثل أكثر من ضعفين ونصف إجمالي مبيعات قسم مراكز البيانات في إنتل خلال نفس الفترة.

ولكن كيف سيتطور سوق الاستدلال من هنا غير مؤكد. وهناك سؤالان سيحددان النتيجة: ما إذا كان السباق لبناء نماذج ذكاء اصطناعي أكبر من أي وقت مضى يهيمن على أعمال الذكاء الاصطناعي، وأين سيتم معظم الاستدلال.

لقد ارتبطت ثروات نفيديا بشكل كبير بالسباق على نطاق واسع. قال الرئيس التنفيذي جنسن هوانغ هذا الأسبوع إن الأمر يتطلب “10، 20، 40 ضعفًا من الحوسبة” لتدريب كل جيل جديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، مما يضمن طلبًا ضخمًا على رقائق بلاكويل القادمة من إنفيديا. وأضاف أن هذه المعالجات الجديدة ستوفر أيضًا الطريقة الأكثر فعالية لتشغيل الاستدلالات مقابل “نماذج المعلمات التي تبلغ عدة تريليونات”.

ومع ذلك، ليس من الواضح ما إذا كانت النماذج الأكبر حجما ستستمر في الهيمنة على السوق، أو ما إذا كانت هذه النماذج ستصل في نهاية المطاف إلى نقطة تناقص العائدات. وفي الوقت نفسه، أصبحت النماذج الأصغر التي تعد بالعديد من الفوائد نفسها، بالإضافة إلى النماذج الأقل قدرة والمصممة لمهام أضيق، رائجة بالفعل. على سبيل المثال، ادعت شركة Meta مؤخرًا أن برنامج Llama 3.1 الجديد الخاص بها يمكن أن يطابق أداء النماذج المتقدمة مثل OpenAI’s GPT-4، على الرغم من كونه أصغر بكثير.

وقد ساعدت تقنيات التدريب المحسنة، التي تعتمد في كثير من الأحيان على كميات أكبر من البيانات عالية الجودة. بمجرد التدريب، يمكن أيضًا “تقطير” النماذج الأكبر حجمًا في إصدارات أصغر. وتَعِد مثل هذه التطورات بجلب المزيد من أعمال استدلال الذكاء الاصطناعي إلى مراكز البيانات الأصغر حجما، أو “الحافة”، وإلى الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر. يقول آرون تشاندراسيكاران، المحلل في شركة جارتنر: “ستقترب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من مكان وجود البيانات، أو مكان تواجد المستخدمين”.

إن نطاق المنافسين الذين يراقبون هذه السوق الناشئة يتزايد بسرعة. على سبيل المثال، كانت شركة شرائح الهاتف المحمول كوالكوم، أول من أنتج شرائح قادرة على تشغيل فئة جديدة من أجهزة الكمبيوتر التي تدعم الذكاء الاصطناعي، بما يتوافق مع التصميم الذي وضعته مايكروسوفت – وهو تطور يشكل تحديًا مباشرًا لشركة إنتل الرائدة في شرائح الكمبيوتر الشخصي منذ فترة طويلة.

وفي الوقت نفسه، اجتذب سوق مراكز البيانات مجموعة واسعة من المنافسين المحتملين، من الشركات الناشئة مثل Cerebras وGroq إلى عمالقة التكنولوجيا مثل Meta وAmazon، التي طورت رقائق الاستدلال الخاصة بها.

ومن المحتم أن تخسر إنفيديا حصتها في السوق مع انتقال استدلال الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة التي ليس لها وجود فيها بعد، وإلى مراكز البيانات التابعة للشركات السحابية التي تفضل تصميمات الرقائق الداخلية. لكن للدفاع عن مكانتها، فإنها تعتمد بشكل كبير على استراتيجية البرمجيات التي عملت منذ فترة طويلة كخندق حول أجهزتها، مع الأدوات التي تسهل على المطورين استخدام رقائقها.

هذه المرة، تعمل على مجموعة واسعة من برمجيات المؤسسات لمساعدة الشركات على بناء التطبيقات التي تحقق أفضل استفادة من الذكاء الاصطناعي – وهو الأمر الذي من شأنه أن يضمن أيضا الطلب على رقائقها. كشفت Nvidia هذا الأسبوع أنها تتوقع أن تصل إيراداتها من هذا البرنامج إلى معدل تشغيل سنوي قدره 2 مليار دولار بحلول نهاية هذا العام. هذا الرقم صغير بالنسبة لشركة من المتوقع أن تنتج إيرادات إجمالية تزيد على 100 مليار دولار، لكنه يشير إلى زيادة تبني التقنيات التي من شأنها أن تزيد من “التصاق” المنتجات. قد يدخل سوق شرائح الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة، لكن قبضة Nvidia لا تظهر أي علامات على الارتخاء.

richard.waters@ft.com