حاول نافين راو، عالم الأعصاب الذي تحول إلى رجل أعمال في مجال التكنولوجيا، ذات مرة التنافس مع شركة إنفيديا، الشركة الرائدة في العالم في تصنيع الرقائق المصممة للذكاء الاصطناعي.
وفي شركة ناشئة اشترتها شركة إنتل العملاقة لأشباه الموصلات في وقت لاحق، عمل السيد راو على رقائق تهدف إلى استبدال وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا، وهي مكونات مكيفة لمهام الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي. ولكن بينما كانت شركة إنتل تتحرك ببطء، قامت شركة إنفيديا بسرعة بتحديث منتجاتها بميزات جديدة للذكاء الاصطناعي تتعارض مع ما كان يطوره، كما قال السيد راو.
بعد أن ترك شركة إنتل وتولى قيادة شركة برمجيات ناشئة، MosaicML، استخدم السيد راو شرائح إنفيديا وقام بتقييمها مقارنة بتلك الموجودة في المنافسين. ووجد أن شركة Nvidia قد ميزت نفسها خارج نطاق الرقائق من خلال إنشاء مجتمع كبير من مبرمجي الذكاء الاصطناعي الذين يبتكرون باستمرار باستخدام تكنولوجيا الشركة.
قال السيد راو: “الجميع يعتمد على نفيديا أولاً”. “إذا خرجت بقطعة جديدة من الأجهزة، فأنت تتسابق للحاق بها.”
على مدار أكثر من 10 سنوات، حققت Nvidia تقدمًا منيعًا تقريبًا في إنتاج الرقائق التي يمكنها أداء مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة مثل الصور والتعرف على الوجه والكلام، بالإضافة إلى إنشاء نص لروبوتات الدردشة مثل ChatGPT. حققت هذه الشركة الناشئة في مجال الصناعة تلك الهيمنة من خلال التعرف على اتجاه الذكاء الاصطناعي مبكرًا، وتخصيص شرائحها لتلك المهام، ثم تطوير أجزاء رئيسية من البرامج التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي.
ومنذ ذلك الحين، واصل جنسن هوانغ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، رفع المستوى. وللحفاظ على مكانتها الرائدة، قدمت شركته أيضًا للعملاء إمكانية الوصول إلى أجهزة الكمبيوتر المتخصصة وخدمات الحوسبة وغيرها من الأدوات الخاصة بتجارتهم الناشئة. وقد أدى ذلك إلى تحويل Nvidia، لجميع المقاصد والأغراض، إلى متجر شامل لتطوير الذكاء الاصطناعي.
في حين أن شركات جوجل وأمازون وميتا وآي بي إم وغيرها أنتجت أيضًا شرائح الذكاء الاصطناعي، فإن إنفيديا تمثل اليوم أكثر من 70% من مبيعات شرائح الذكاء الاصطناعي وتحتل مكانة أكبر في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، وفقًا لشركة الأبحاث أومديا.
في شهر مايو، أصبحت مكانة الشركة باعتبارها الفائز الأكثر وضوحًا في ثورة الذكاء الاصطناعي واضحة عندما توقعت قفزة بنسبة 64% في الإيرادات الفصلية، وهو ما يزيد بكثير عما توقعته وول ستريت. وفي يوم الأربعاء، من المتوقع أن تؤكد شركة Nvidia – التي ارتفعت قيمتها السوقية إلى ما يزيد عن تريليون دولار لتصبح صانع الرقائق الأكثر قيمة في العالم – تلك النتائج القياسية وتقدم المزيد من الإشارات حول ازدهار الطلب على الذكاء الاصطناعي.
قال دانييل نيومان، المحلل في مجموعة Futurum Group: “سينتظر العملاء 18 شهرًا لشراء نظام Nvidia بدلاً من شراء شريحة متاحة وجاهزة للاستخدام من شركة ناشئة أو منافس آخر”. “إنه أمر لا يصدق.”
تحدث السيد هوانغ، 60 عامًا، والمعروف بسترته الجلدية السوداء المميزة، عن الذكاء الاصطناعي لسنوات قبل أن يصبح أحد أشهر الوجوه في الحركة. لقد قال علنًا إن الحوسبة تمر بأكبر تحول لها منذ أن حددت شركة IBM كيفية عمل معظم الأنظمة والبرامج قبل 60 عامًا. وقال إن وحدات معالجة الرسوميات وغيرها من الرقائق ذات الأغراض الخاصة تحل الآن محل المعالجات الدقيقة القياسية، كما تحل روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي محل ترميز البرامج المعقدة.
وقال هوانج في مقابلة: «الشيء الذي فهمناه هو أن هذا يمثل إعادة اختراع لكيفية إجراء الحوسبة». “ولقد بنينا كل شيء من الألف إلى الياء، بدءًا من المعالج وحتى النهاية.”
ساعد السيد هوانغ في إنشاء شركة Nvidia في عام 1993 لتصنيع شرائح تعرض الصور في ألعاب الفيديو. في حين أن المعالجات الدقيقة القياسية تتفوق في إجراء العمليات الحسابية المعقدة بشكل تسلسلي، فإن وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالشركة تقوم بالعديد من المهام البسيطة في وقت واحد.
وفي عام 2006، ذهب السيد هوانغ إلى أبعد من ذلك. وأعلن عن تكنولوجيا برمجية تسمى CUDA، والتي ساعدت في برمجة وحدات معالجة الرسومات للقيام بمهام جديدة، وتحويلها من شرائح ذات غرض واحد إلى شرائح ذات أغراض عامة يمكنها القيام بوظائف أخرى في مجالات مثل الفيزياء والمحاكاة الكيميائية.
حدث تقدم كبير في عام 2012 عندما استخدم الباحثون وحدات معالجة الرسومات لتحقيق دقة تشبه الدقة البشرية في مهام مثل التعرف على قطة في صورة ما – وهي مقدمة للتطورات الحديثة مثل توليد الصور من المطالبات النصية.
استجابت شركة Nvidia من خلال تحويل “كل جانب من جوانب شركتنا لتطوير هذا المجال الجديد”، كما قال السيد هوانغ مؤخرًا في خطاب الافتتاح في جامعة تايوان الوطنية.
هذا الجهد، الذي قدرت الشركة أنه كلف أكثر من 30 مليار دولار على مدار عقد من الزمن، جعل Nvidia أكثر من مجرد مورد للمكونات. إلى جانب التعاون مع كبار العلماء والشركات الناشئة، قامت الشركة ببناء فريق يشارك بشكل مباشر في أنشطة الذكاء الاصطناعي مثل إنشاء نماذج لغوية وتدريبها.
أدى التحذير المسبق حول ما يحتاجه ممارسي الذكاء الاصطناعي إلى قيام Nvidia بتطوير العديد من طبقات البرامج الرئيسية خارج CUDA. وتضمنت تلك المئات من أجزاء التعليمات البرمجية المعدة مسبقًا، والتي تسمى المكتبات، والتي توفر جهد المبرمجين.
في مجال الأجهزة، اكتسبت Nvidia سمعة طيبة في تقديم شرائح أسرع باستمرار كل عامين. وفي عام 2017، بدأت في تعديل وحدات معالجة الرسومات للتعامل مع حسابات الذكاء الاصطناعي المحددة.
في نفس العام، بدأت شركة Nvidia، التي باعت عادةً الرقائق أو لوحات الدوائر لأنظمة الشركات الأخرى، في بيع أجهزة كمبيوتر كاملة لتنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة. أصبحت بعض أنظمتها الآن بحجم أجهزة الكمبيوتر العملاقة، والتي تقوم بتجميعها وتشغيلها باستخدام تقنية الشبكات الخاصة وآلاف وحدات معالجة الرسومات. قد تعمل هذه الأجهزة لأسابيع لتدريب أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي.
وقال هوانغ في المقابلة: «هذا النوع من الحوسبة لا يسمح لك ببناء شريحة ليستخدمها العملاء فحسب». “عليك بناء مركز البيانات بالكامل.”
وفي سبتمبر الماضي، أعلنت شركة إنفيديا عن إنتاج شرائح جديدة تحمل اسم H100، والتي عززتها للتعامل مع ما يسمى بعمليات المحولات. وتبين أن مثل هذه الحسابات هي الأساس لخدمات مثل ChatGPT، والتي حفزت ما يسميه السيد هوانج “لحظة iPhone” للذكاء الاصطناعي التوليدي.
ولتوسيع نفوذها بشكل أكبر، أقامت Nvidia مؤخرًا شراكات مع شركات التكنولوجيا الكبرى واستثمرت في شركات ناشئة رفيعة المستوى في مجال الذكاء الاصطناعي تستخدم رقائقها. أحدهما كان Inflection AI، الذي أعلن في يونيو عن تمويل بقيمة 1.3 مليار دولار من شركة Nvidia وغيرها. تم استخدام الأموال للمساعدة في تمويل شراء 22000 شريحة H100.
قال مصطفى سليمان، الرئيس التنفيذي لشركة Inflection، إنه ليس هناك أي التزام باستخدام منتجات Nvidia لكن المنافسين لم يقدموا بديلاً قابلاً للتطبيق. قال: ولم يقترب أحد منهم.
كما وجهت شركة Nvidia الأموال النقدية وأجهزة H100 النادرة مؤخرًا إلى الخدمات السحابية الناشئة، مثل CoreWeave، التي تسمح للشركات باستئجار الوقت على أجهزة الكمبيوتر بدلاً من شراء وقت خاص بها. قامت شركة CoreWeave، التي ستقوم بتشغيل أجهزة Inflection وتمتلك أكثر من 45000 شريحة Nvidia، بجمع 2.3 مليار دولار من الديون هذا الشهر للمساعدة في شراء المزيد.
ونظرًا للطلب على رقائقها، يجب على شركة Nvidia أن تقرر من الذي سيحصل على عددها. هذه القوة تجعل بعض المديرين التنفيذيين في مجال التكنولوجيا يشعرون بعدم الارتياح.
قال كليمنت ديلانجو، الرئيس التنفيذي لشركة Hugging Face، وهو مستودع عبر الإنترنت لنماذج اللغات التي تتعاون مع شركة Nvidia ومنافسيها: “من المهم حقًا ألا تصبح الأجهزة بمثابة عنق الزجاجة للذكاء الاصطناعي أو حارس بوابة للذكاء الاصطناعي”.
قال بعض المنافسين إنه كان من الصعب التنافس مع شركة تبيع أجهزة الكمبيوتر والبرمجيات والخدمات السحابية ونماذج الذكاء الاصطناعي المدربة، بالإضافة إلى المعالجات.
قال أندرو فيلدمان، الرئيس التنفيذي لشركة سيريبراس، وهي شركة ناشئة تعمل على تطوير رقائق الذكاء الاصطناعي: “على عكس أي شركة رقائق أخرى، كانت هذه الشركات على استعداد للتنافس بشكل علني مع عملائها”.
لكن عدداً قليلاً من العملاء يشكون، على الأقل علناً. وحتى جوجل، التي بدأت في إنشاء شرائح ذكاء اصطناعي منافسة منذ أكثر من عقد من الزمن، تعتمد على وحدات معالجة الرسوميات من إنفيديا في بعض أعمالها.
وقال أمين وحدت، نائب رئيس جوجل والمدير العام للبنية التحتية الحاسوبية، إن الطلب على رقائق جوجل الخاصة “هائل”. لكنه أضاف: “نحن نعمل بشكل وثيق مع Nvidia”.
لا تناقش Nvidia الأسعار أو سياسات تخصيص الرقائق، لكن المديرين التنفيذيين والمحللين في الصناعة قالوا إن كل شريحة H100 تكلف ما بين 15000 دولار إلى أكثر من 40000 دولار، اعتمادًا على التغليف وعوامل أخرى – أي ما يقرب من ضعفي إلى ثلاثة أضعاف شريحة A100 السابقة.
قال ديفيد براون، نائب رئيس وحدة السحابة في أمازون، إن التسعير “هو أحد الأماكن التي تركت فيها Nvidia مجالًا كبيرًا للآخرين للمنافسة”، مجادلًا بأن رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تعد صفقة رابحة مقارنة برقائق Nvidia التي تستخدمها أيضًا.
وقال السيد هوانغ إن الأداء الأفضل لرقائقه أدى إلى توفير أموال العملاء. وقال: “إذا تمكنت من تقليل وقت التدريب إلى النصف في مركز بيانات بقيمة 5 مليارات دولار، فإن التوفير سيكون أكثر من تكلفة جميع الرقائق”. “نحن الحل الأقل تكلفة في العالم.”
وقد بدأ أيضًا في الترويج لمنتج جديد، وهو Grace Hopper، الذي يجمع بين وحدات معالجة الرسوميات والمعالجات الدقيقة المطورة داخليًا، لمواجهة الرقائق التي يقول المنافسون إنها تستخدم طاقة أقل بكثير لتشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يبدو أن المزيد من المنافسة أمر لا مفر منه. وقال راو، الذي تم شراء شركته الناشئة مؤخرًا من قبل شركة DataBricks للبيانات والذكاء الاصطناعي، إن أحد أكثر المشاركين الواعدين في السباق هو وحدة معالجة الرسوميات التي تبيعها شركة Advanced Micro Devices.
وقالت ليزا سو، الرئيس التنفيذي لشركة AMD: “بغض النظر عن الطريقة التي يريد بها أي شخص أن يقول إن كل شيء قد تم، فإنه لم يتم كل شيء”.
كيد ميتز ساهمت في التقارير.
الصوت من إنتاج تالي أبيكاسيس.
