كتب محفورة بمليار دولار من الطلبات، تستهدف شركة إنفيديا في مجال استنتاج الذكاء الاصطناعي

تزعم شركة Etched، وهي شركة ناشئة في مجال تصنيع الرقائق الإلكترونية عمرها أربع سنوات، أنها تلقت طلبات شراء بقيمة تزيد عن مليار دولار أمريكي لأجهزة مصممة أساسًا لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بعد تدريبها. تُعرف عملية تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بالاستدلال، وقد أصبحت هذه العملية من أكثر العمليات تكلفةً للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في أعمالها. وتعتقد Etched أن تقنية الرقائق الإلكترونية قادرة على إنجاز هذه المهمة بسرعة أكبر، وبتكلفة أقل، وباستهلاك طاقة أقل من وحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة من Nvidia.

كشفت الشركة عن طلباتها، إلى جانب تقييم بقيمة 5 مليارات دولار. وأضافت، وفقًا لتقرير TechCrunch، أن أول شريحة لها قد تم تصنيعها بالفعل من قبل شركة تايوان لصناعة أشباه الموصلات (TSMC). إذا عملت الشريحة كما هو متوقع، فسيتم تحويل جزء من الأموال التي تتدفق حاليًا إلى Nvidia، مما سيؤدي إلى تغيير في اقتصاديات نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة.

"لقد وصلنا إلى نقطة في تطور الذكاء الاصطناعي حيث أصبحت الرقائق المتخصصة التي يمكنها الأداء بشكل أفضل من وحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة أمراً لا مفر منه - ويعرف صناع القرار التقنيون في العالم هذا الأمر"، هذا ما قاله غافين أوبيرتي، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Etched، لموقع TechCrunch في عام 2024.

على عكس التدريب، حيث تتعلم النماذج من مجموعات بيانات ضخمة، يحدث الاستدلال كلما أدخل المستخدم طلبًا. حاليًا، تستغل نماذج اللغة الكبيرة الوقت في البحث عن الأوزان وتحديث ذاكرة التخزين المؤقت للقيم الرئيسية، مما يزيد من أهمية سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي مع ازدياد حجم نوافذ السياق. ونتيجة لذلك، يزداد الطلب على رقائق مصممة للاستدلال فقط، بدلًا من وحدات معالجة الرسومات القادرة على التعامل مع أحمال عمل أثقل.

أشارت ورقة بحثية نُشرت في يوليو 2026 من قِبل مايكل ج. يوان وجو لونغ إلى أن وحدات معالجة الرسومات (GPUs) السائدة تتميز بقدرتها العاليةعلى المعالجة وانخفاض سعة ذاكرتها، وذلك بفضل جمعها بين قوة معالجة عالية وذاكرة منخفضة نسبيًا. ووفقًا للمؤلفين، أثناء عملية الاستدلال، غالبًا ما تبقى بعض العمليات الحسابية غير مستخدمة في انتظار البيانات، مما يتيح إمكانية استخدام أجهزة مصممة خصيصًا لتحسين استهلاك الذاكرة بدلًا من كفاءة العمليات الحسابية.

ما تبيعه شركة إيتشد

بدلاً من تسويق شريحة مستقلة، تُقدّم شركة Etched "مجموعات استدلال متطورة" وهي عبارة عن مجموعة من الأنظمة التي تعمل معًا، وتتألف من رقائق سيليكون مُخصصة ووحدات شبكات وبرمجيات. وتزعم الشركة أنها توظف أكثر من 400 مهندس تم استقطابهم من شركات Nvidia وفريق معالجات TPU في جوجل وBroadcom وSK Hynix وTSMC.

عزت الشركة التحسن المتوقع في الأداء إلى تقنيتين خاصتين بها. الأولى هي تقنية الاستدلال منخفض الجهد (LVI)، المصممة لتمكين وحدات الحوسبة من العمل بمستويات جهد منخفضة لتحقيق تشغيل متواصل مع إنتاج حرارة أقل. أما التقنية الثانية فهي ذاكرة النطاق العنقودي (CSM)، التي تُحرر الرقائق في نظام تخزين منخفض زمن الوصول، وبالتالي تقضي على مشاكل الاستدلال طويل السياق وزيادة حجم ذاكرة التخزين المؤقت للقيم والقيم.

مع ذلك، لا تزال هذه التقنيات تُعتبر مجرد ادعاءات من الشركة وليست مؤكدة بشكلdent. وقد صرّحت شركة إيتشد بأنها تتوقع نشر بعض نتائج اختباراتها المعيارية ومعلوماتها التقنية بمجرد بدء شحن أولى رفوف منتجاتها في وقت لاحق من هذا الصيف.

من حافة الإفلاس إلى جدول رأس مال مزدحم

جمعت شركة Etched ما يقارب 800 مليون دولار حتى الآن، بما في ذلك تمويل بقيمة 500 مليون دولار أُنجز في ديسمبر/كانون الأول بتقييم بلغ 5 مليارات دولار بعد التمويل، وفقًا لموقع TechCrunch. وقادت شركة Stripes جولة التمويل، بمشاركة من Jane Street وHudson River Trading وTwo Sigma وRibbit Capital وVentureTech Alliance.

وتضم قائمة مستثمريها أيضًا باحثين بارزين في مجال الذكاء الاصطناعي مثل أندريه كارباثي، وجيفري هينتون، وفاي فاي لي، وآرثر مينش، وسكوت وو، بالإضافة إلى ستانلي دراكنميلر وبيتر ثيل.

يمثل هذا الدعم تحولاً جذرياً في مسار الشركة الناشئة. فقد واجهت شركة "إيتشد"، التي أسسها عام 2022 روبرت واشن وغافين أوبيرتي، وهما خريجان سابقان من جامعة هارفارد وحاصلان على زمالة ثيل، صعوبات فيtracالمستثمرين طوال معظم عام 2023. وصرح مؤسسا الشركة بأن جميع المؤسسات التي توجها إليها تقريباً رفضت طلباتهما قبل أن يتمكنا من الحصول على تمويل يزيد عن 125 مليون دولار في عام 2024.

سباقٌ يتسع نطاقه وتراقبه الصناعة

تدخل شركة Etched سوقًا مكتظة بالفعل. شركة Cerebras أحد أكثر الاكتتابات العامة الأولية لرقائق الذكاء الاصطناعي شهرةً هذا العام، وحصلت شركة Groq مؤخرًا على تمويل بقيمة 650 مليون دولار، بينما تقوم شركات Amazon وGoogle وMicrosoft بتطوير رقائق ذكاء اصطناعي مخصصة لبنيتها التحتية. كما استعانت OpenAI بشركة Broadcom لتطوير رقاقة مخصصة، مما يشير إلى أن سوق الاستدلال قد وصل إلى مستوى يسمح له بدعم لاعبين آخرين إلى جانب Nvidia.

لا تزال عملية التصنيع تمثل تحدياً كبيراً. وكما ذكر موقع Cryptopolitan سابقاً، أصبحت تقنية التغليف المتقدمة، وخاصة CoWoS من شركة TSMC لربط المعالجات بذاكرة عالية النطاق الترددي، من أكبر العقبات التي تواجه هذه الصناعة.

من المتوقع أن يرتفع الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي بنحو أحد عشر ضعفًا خلال الفترة من 2022 إلى 2026. وفي الوقت نفسه، تستحوذ شركة TSMC على حوالي 72% من سوق تصنيع الرقائق المتخصصة. ونظرًا لأن شركة Etched تستخدم عملية N4P من TSMC، فإنها تتنافس مع شركات مثل Nvidia وAMD وغيرها من مصنعي رقائق الذكاء الاصطناعي على موارد التصنيع نفسها.

ينصبّ التركيز حاليًا على التنفيذ. وتشير التقارير إلى أن الإنتاج قد بدأ بالفعل، وأن أولى وحدات المعالجة ستُشحن خلال الأشهر القادمة، ما سيُسفر عن طلبات شراء بقيمة مليار دولار تقريبًا. ولن يتضح مدى وفاء الأجهزة بوعود الشركة بتحسين الميزات إلا بعد وصولها إلى العملاء، وذلك من خلال التحققdent .

في الوقت الراهن، ينبغي اعتبار مزاعم الشركة بشأن LVI وCSM مجرد وعود وليست نتائج مؤكدة. إذا ثبتت صحة هذه النتائج، فمن المرجح أن تصبح الشركة الناشئة واحدة من أشرس منافسي Nvidia في قطاع استدلال الذكاء الاصطناعي.