طرح Cerebras العام الأولي يستهدف 115-125 دولاراً للسهم وسط تحول الذكاء الاصطناعي نحو الاستدلال بعيداً عن إنفيديا

ستبدأ Cerebras Systems في عرض أسهمها على المستثمرين يوم الاثنين، مع خطط لبيع الأسهم بسعر يتراوح بين 115 و125 دولاراً للسهم الواحد، وفقاً لشخص مطلع على الخطط تحدث لوكالة رويترز.

تحاول شركة صناعة الرقائق للذكاء الاصطناعي الطرح العام للمرة الثانية. كانت الشركة قد سحبت محاولتها الأولى في أكتوبر من العام الماضي.

أبلغت Cerebras عن نتائج مالية أقوى للسنة المنتهية في 31 ديسمبر. حققت الشركة إيرادات بقيمة 510 مليون دولار، بزيادة من 290.3 مليون دولار في العام السابق. كما حققت ربحاً قدره 1.38 دولار لكل سهم، مقارنة بخسارة قدرها 9.90 دولار للسهم الواحد في العام السابق.

تقوم مورغان ستانلي، سيتي غروب، باركليز، وأوبس بإدارة بيع الأسهم.

الصناعة تشهد تحولاً

استراتيجية Cerebras ليست عشوائية. تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي تحولاً من تطوير نماذج ذكاء اصطناعي جديدة إلى تشغيلها للاستخدام الفعلي. يمثل هذا التحول فرصة ذهبية للشركات الصغيرة التي تتنافس مع احتكار إنفيديا (NASDAQ: NVDA). كما أفادت Cryptopolitan، حتى OpenAI ليست مقتنعة بأجهزة الاستدلال (inference) من إنفيديا.

وذلك لأن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم الاستدلال (inference)، يتطلب قدرات مختلفة عن تدريبها. هذا يخلق فرصاً لصانعي الرقائق المتخصصة لإيجاد مكانهم في السوق. يتطلب معالجة كميات كبيرة من المعلومات توازناً مختلفاً بين قوة الحوسبة والذاكرة وسرعات نقل البيانات مقارنة بتشغيل مساعد دردشة ذكاء اصطناعي أو مساعد برمجة.

جعل هذا التنوع في المتطلبات سوق الاستدلال أكثر تنوعاً. بعض المهام تعمل بشكل أفضل على الرقائق الرسومية التقليدية، بينما تتطلب مهام أخرى معدات أكثر تقدماً.

يوضح شراء إنفيديا لشركة Groq في ديسمبر الماضي مقابل 20 مليار دولار كيف تسير الأمور. بنت Groq رقائق مليئة بذاكرة SRAM السريعة التي يمكنها معالجة استجابات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من الرقائق الرسومية القياسية. لكن الشركة واجهت صعوبات في التوسع لأن رقائقها كانت تفتقر إلى قوة الحوسبة وكانت مبنية على تقنية أقدم.

حللت إنفيديا هذه المشكلة من خلال تقسيم العمل. فهي تستخدم رقائقها الرسومية العادية للجزء الثقيل من الحوسبة في توليد استجابات الذكاء الاصطناعي، المعروف باسم التهيئة المسبقة (prefill)، بينما تستخدم رقائق Groq لخطوة فك التشفير الأسرع التي تتطلب حوسبة أقل ولكن تحتاج إلى وصول سريع للبيانات.

تقوم شركات كبرى أخرى بشيء مشابه. أعلنت خدمات Amazon Web Services عن نظام تقسيم خاص بها بعد وقت قصير من مؤتمر تقني كبير. يجمع بين رقائق Trainium المخصصة لديها لأعمال التهيئة المسبقة مع رقائق Cerebras بحجم الشريحة الكاملة لأعمال فك التشفير.

انضم Intel أيضاً، وكشف عن خطط لربط الرقائق الرسومية بمعالجات من شركة ناشئة أخرى تسمى SambaNova. ستتعامل الرقائق الرسومية مع التهيئة المسبقة بينما تتعامل رقائق SambaNova مع فك التشفير.

لقد وجدت معظم شركات الرقائق الأصغر نجاحاً في أعمال فك التشفير (decode). لا تحتفظ ذاكرة SRAM بمعلومات كثيرة، لكنها سريعة للغاية. وبوجود عدد كافٍ من الرقائق، أو رقاقة واحدة كبيرة جداً مثل Cerebras التي تصنعها، تتفوق هذه الأنظمة في مهام فك التشفير. لكن الشركات لا تتوقف عند هذا الحد.

تقنيات جديدة تتحدى نهج تقسيم الرقائق

أعلنت شركة ناشئة أخرى تسمى Lumai هذا الأسبوع أنها بنت رقاقة تستخدم الضوء بدلاً من الكهرباء لإجراء العمليات الحسابية في صميم أعمال الذكاء الاصطناعي. يستخدم هذا النهج طاقة أقل بكثير من الرقائق التقليدية.

تتوقع الشركة أن تقدم أنظمة Iris Tetra القادمة أداءً للذكاء الاصطناعي يبلغ exaOPS بينما تستخدم فقط 10 كيلوواط من الطاقة بحلول عام 2029.

تخلط الرقائق بين المكونات القائمة على الضوء والكهربائية، لكن الضوء يتولى معظم العمل أثناء الاستدلال. تخطط Lumai لاستخدام هذه الرقائق أولاً كبديل مستقل لرقائق الرسومات في مهام المعالجة الدفعية. لاحقاً، تريد الشركة استخدامها لأعمال التهيئة المسبقة أيضاً.

ليس الجميع يعتقدون أن تقسيم العمل بين رقائق مختلفة له معنى. أطلقت Tenstorrent أنظمة Galaxy Blackhole الخاصة بها هذا الأسبوع، ونقد الرئيس التنفيذي جيم كيلر هذا النهج.

"كل شركة في الصناعة تتعاون لبناء مسرعات متتالية. تعمل وحدات المعالجة المركزية (CPUs) على تشغيل التعليمات البرمجية. وتسرع وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من عمل وحدات المعالجة المركزية. وتسرع وحدات معالجة Tensor (TPUs) من عمل وحدات معالجة الرسومات. وتسرع وحدات معالجة اللغات (LPUs) من عمل وحدات معالجة Tensor. وهكذا. هذا يؤدي إلى حلول معقدة من غير المرجح أن تكون متوافقة مع التغييرات في نماذج الذكاء الاصطناعي واستخداماته. في Tenstorrent، اعتقدنا أن شيئاً أكثر عمومية وبساطة سيعمل،" قال كيلر.