يمر قطاع الذكاء الاصطناعي بمرحلة تحول جوهرية، إذ تتجه الصناعة بشكل متسارع من تدريب النماذج إلى تشغيلها على نطاق واسع. ويُعيد هذا التحول نحو الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي رسم ملامح المنافسة في قطاع الرقائق الإلكترونية، ويطرح تساؤلات جدية حول مكانة Nvidia على المدى البعيد.
صعود الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي في أعباء العمل
انتقلت صناعة الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة جديدة تنمو فيها عمليات تشغيل النماذج — المعروفة بالاستنتاج — بوتيرة أسرع بكثير من تدريبها. وقال الرئيس التنفيذي لـ Nvidia جنسن هوانغ في مؤتمر للمستثمرين بتاريخ 4 مارس إن التحول نحو الذكاء الاصطناعي الوكيل، الذي يعتمد بشكل شبه كامل على الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي، كان واضحاً منذ فترة. وأضاف هوانغ أن شركات مثل OpenAI وAnthropic باتت تنتج آلاف المرات من رموز الاستنتاج مقارنةً بما كانت عليه سابقاً.
القيود التي تواجهها رقائق Nvidia الحالية
تستهلك خوادم Grace Blackwell من Nvidia كميات كبيرة من الطاقة، وتفتقر إلى ذاكرة كافية لأعباء الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي الفعّالة، وفقاً للمستخدمين. وقال بول كيدروسكي، المستثمر في رأس المخاطر والباحث في مبادرة الاقتصاد الرقمي بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، إن Nvidia تمر بلحظة صعبة. وأشار إلى أن هامش الربح الإجمالي للشركة البالغ 73% في آخر ربع مالي سيواجه ضغوطاً تنازلية، مع تركيز الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي على الكفاءة بدلاً من الأداء الخام.
“Nvidia في لحظة غريبة. لفترة طويلة، كان جنسن يقول إننا لسنا بحاجة إلى رقائق استنتاج مستقلة، ويمكنك فقط استخدام Blackwell. لكن تلك المرحلة انتهت، وهناك مجموعة من المنافسين الجدد.”
بول كيدروسكي، مستثمر ومحلل في مبادرة الاقتصاد الرقمي، معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
صفقة Groq بـ 20 مليار دولار والتحول الاستراتيجي لـ Nvidia
في ديسمبر الماضي، دفعت Nvidia 20 مليار دولار للحصول على ترخيص تقنية الرقائق واستقطاب الكفاءات من Groq، وهي شركة ناشئة تصمم وحدات معالجة اللغة المخصصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي. وتخطط Nvidia للكشف عن منصة حوسبة جديدة تجمع بين معالج Rubin GPU المعدّل ومعالج Groq المصمم خصيصاً للاستنتاج خلال مؤتمر GTC هذا الأسبوع. وقد جرى تسريع الصفقة بعد أن أبرمت OpenAI اتفاقية بقيمة 10 مليارات دولار مع شركة الرقائق المنافسة Cerebras.
في فبراير، أعلنت Meta Platforms أنها ستثبّت آلاف وحدات المعالجة المركزية Vera من Nvidia في مراكز بياناتها المخصصة للذكاء الاصطناعي، في أول نشر واسع النطاق لأنظمة Nvidia في هذا المجال دون استخدام وحدات معالجة الرسوميات. كما تخطط Nvidia لطرح حلول حوسبة إضافية تعتمد على وحدات معالجة مركزية متعددة غير مرتبطة بوحدات الرسوميات، وفقاً لما أوردته صحيفة وول ستريت جورنال. وفي السياق ذاته، تلمّح Intel إلى إعلان شراكة كبرى مع Nvidia خلال فعاليات GTC.
المنافسون يتقدمون على حساب Nvidia
أكد الرئيس التنفيذي لـ Cerebras أندرو فيلدمان في منشورات علنية أن مكتبة CUDA الخاصة بـ Nvidia لا تُحتاج عموماً إلا في التدريب لا في الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي. وفي الأسبوع الماضي، أبرمت Cerebras اتفاقية مع Amazon Web Services بوصفها عميلاً جديداً، مما يوسّع حضورها في سوق الحوسبة السحابية. وقال توم بيرك، المدير التنفيذي للإيرادات في شركة Nscale البريطانية لخدمات السحابة، إن مزيج الحوسبة تغيّر بشكل جذري.
“لو نظرت إلى هذا السوق قبل 12 شهراً، كانت النسبة على الأرجح 90% تدريب مقابل 10% استنتاج من حيث احتياجات الحوسبة. أعتقد أن هذه النسبة ستنقلب بحلول نهاية هذا العام.”
توم بيرك، المدير التنفيذي للإيرادات، Nscale
قال شهريار ربيعي، المسؤول التنفيذي السابق في Google وMeta والمؤسس المشارك لشركة الرقائق الناشئة Majestic Labs، إن أفضل النماذج جودةً باتت غير قابلة للتطبيق بشكل متزايد مع البنية التحتية الحالية. ويعكس هذا التصريح رأياً صناعياً أوسع مفاده أن معماريات الأجهزة الحالية تحتاج إلى إعادة تفكير لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي بكفاءة.
قيادة Nvidia تُبدي ثقة في المستقبل
على الرغم من الضغوط التنافسية، قالت المديرة المالية لـ Nvidia كوليت كريس إن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل باتت محركاً رئيسياً لنمو الإيرادات. وأكدت أن رقائق Nvidia ستواصل هيمنتها في المستقبل المنظور. وعزّز هوانغ هذا الموقف خلال آخر مكالمة لأرباح الشركة، مشيراً إلى أن الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي يُترجَم الآن مباشرةً إلى إيرادات للعملاء مع توليد الوكلاء لأحجام كبيرة من الرموز.
“في الوقت الراهن، نحن ملوك الاستنتاج.”
كوليت كريس، المديرة المالية، Nvidia
يتوقف مدى تقدم Nvidia في سباق بنية الذكاء الاصطناعي التحتية إلى حد بعيد على ما إذا كانت رقائقها الجديدة المبنية مع Groq ستكون سريعة وفعّالة وبأسعار تنافسية بما يكفي للتفوق على المنافسين. وستحدد النتيجة ما إذا كانت Nvidia قادرة على تمديد هيمنتها من حقبة التدريب إلى حقبة الذكاء الاصطناعي الاستنتاجي.