ردت شركة إنفيديا بقوة يوم الثلاثاء بعد شكوك جديدة من وول ستريت حول ما إذا كانت شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة جوجل يمكن أن تضعف قبضتها على الصناعة.
وقالت الشركة إن تقنيتها لا تزال متقدمة بجيل كامل، وحرصت على قول ذلك بوجه جاد.
وذكرت شركة Nvidia الجميع أيضًا بأنها مستمرة في إمداد Google، حتى مع تزايد الحديث عن أن Meta قد تختبر وحدات معالجة Tensor الخاصة بـ Google لمراكز البيانات الخاصة بها.
شركة Nvidia بنسبة 3% في وقت سابق من اليوم بعد صدور تقرير Meta، لكن الشركة استخدمت منشورها X لتهدئة الأسواق والرد على فكرة تراجع تقدمها.
وتصر شركة إنفيديا على أن منصتها "تشغل كل نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي وتفعل ذلك في كل مكان يتم فيه إجراء الحوسبة"، وقالت إن شرائح بلاكويل الخاصة بها تظل أكثر مرونة وقوة من وحدات TPU المستندة إلى ASIC من جوجل، والتي تعمل فقط لمهام محددة داخل شركة واحدة.
إنفيديا ترد بمزايا بلاكويل
شركة Nvidia وقالت رقائقها توفر "أداءً وتنوعًا وقابلية استبدال أكبر من رقائق ASIC"، وأشارت إلى أن معالجات الرسومات الخاصة بها تسيطر الآن على أكثر من 90٪ من سوق رقائق الذكاء الاصطناعي، استنادًا إلى بيانات المحللين.
لقد حظيت وحدات TPU الداخلية من Google بمزيد من الاهتمام في الآونة الأخيرة، ويرجع ذلك في الغالب إلى ارتفاع أسعار شرائح Blackwell، ولكن Nvidia أكدت أن هذه الشرائح المخصصة تقتصر على أنظمة Google الخاصة.
لا تبيع جوجل وحدات المعالجة المركزية (TPU) للمشترين الخارجيين، بل تستخدمها داخليًا فقط أو تؤجرها لعملائها على Google Cloud.
حاولت جوجل إظهار قوة خط إنتاجها بإطلاق Gemini 3 في وقت سابق من هذا الشهر. تم تدريب النموذج بالكامل على وحدات معالجة الرسومات TPU، وليس على وحدات معالجة الرسومات Nvidia.
وقال متحدث باسم شركة جوجل إن الطلب يتزايد على كل من وحدات TPU المخصصة ووحدات معالجة الرسومات من شركة Nvidia، وأضاف: "نحن ملتزمون بدعم كليهما، كما فعلنا لسنوات".
كما تدخّل جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة إنفيديا، خلال مؤتمر الأرباح هذا الشهر. وقال إن جوجل تواصل شراء وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا، وأكد أن جيميني قادر أيضًا على العمل على أجهزة إنفيديا.
وقال جينسن إنه كان على اتصال مع ديميس هاسابيس، رئيس شركة DeepMind، الذي أرسل له رسالة نصية مفادها أن "قوانين التوسع" في الصناعة لا تزال "سليمة".
قوانين التوسع هي فكرة مفادها أن أحمال البيانات الأكبر وعدد الرقاقات الأكبر تُنتج نماذج ذكاءtronأقوى. وتعتقد إنفيديا أن هذه القوانين ستزيد الطلب على رقاقاتها وأنظمتها الكاملة في جميع أنحاء الصناعة.
