تتجه شركة Nvidia، التي تشغل رقائقها حاليًا جزءًا كبيرًا من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في العالم، إلى أبعد من ذلك في تطوير برامج ونماذج الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أنها تهدف إلى أن تكون أكثر بكثير من مجرد شركة مصنعة للأجهزة.
تكشف الأرقام جزءاً من الصورة. ويتوقع المحللون أن تتجاوز إيرادات شركة إنفيديا السنوية
ارتفعت أسهم شركة ChatGPT بنحو 990% منذ تأسيس الشركة في نوفمبر 2022.
أعلنت شركة Nvidia عن نيتها استثمار 26 مليار دولار على مدى السنوات الخمس المقبلة للمساعدة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مفتوحة المصدر في ملفات قدمت إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية.
لم تكن جاذبية الشركة مقتصرة على الرقائق الإلكترونية فحسب، بل كانت منصة برمجيات CUDA الخاصة بها، والتي تتيح للعملاء تحقيق أقصى استفادة من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها، عنصراً أساسياً في صعودها.
أشار جاستن بويتانو، نائب رئيسdent منصات المؤسسات في شركة إنفيديا، إلى أن معظم موظفيهم هم مهندسو برمجيات، وهي حقيقة غالباً ما يتم تجاهلها.
يتخذ نموذج Nvidia الجديد مساراً وسطاً
لتعزيز هذا الجانب البرمجي، أصدرت شركة Nvidia مؤخرًا نموذجًا لغويًا جديدًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يُسمى Nemo tron 3 Super . صُمم هذا النموذج لأنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية التي تضم العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا.
يحتوي على 120 مليار مُعامل ويستخدم تصميمًا يُسمى مزيج الخبراء.
إحدى ميزاته الرئيسية هي نافذة سياق تصل إلى مليون رمز مميز، مما يعني أنه يمكنه معالجة كتاب كامل أو آلاف الصفحات من السجلات المالية في عملية واحدة.
اتخذت شركة Nvidia
على عكس OpenAI التي تُبقي نماذجها مغلقة، أو Meta التي تُتيح نماذج Llama الخاصة بها بالكامل، ستُصدر Nvidia المعايير الرئيسية للنموذج علنًا. يمكن للشركات والمطورين تنزيلها وتشغيلها مجانًا، أو تعديلها لتناسب احتياجاتهم الخاصة.
إذا تمكنت شركة Nvidia من الحفاظ على ريادتها في مجال الأجهزة والاستحواذ على 10% من سوق الطرازات الأساسية، يقول المحللون الماليون إن هذه الخطوة قد تجلب 50 مليار دولار إضافية من الإيرادات السنوية في غضون ثلاث سنوات.
يتولى الشركاء بناء الجانب المتعلق بالأجهزة
فيما يتعلق بنشر الأجهزة، لا تقوم شركة Nvidia ببناء مراكز البيانات بنفسها. بل يقوم بذلك شركاء، من بينهم Dell و Hewlett Packard Enterprise و Foxconn.
قال آرثر لويس، الذي يرأس قسم البنية التحتية في شركة ديل، إن شركته ساعدت أحد العملاء في إعداد 100 ألف وحدة معالجة رسومية في ستة أسابيع فقط.
في الوقت نفسه، كشفت شركة NTT DATA عن خطة لتنفيذ ما تسميه "مصانع الذكاء الاصطناعي المدعومة بأجهزة Nvidia". وهي عبارة عن تكوينات كاملة تدمج أنظمة الحوكمة وأدوات البرمجيات والبنية التحتية والبيانات.
يستخدم البرنامج أدوات برمجيات NeMo وNIM من Nvidia بالإضافة إلى أجهزته.
مستشفى أبحاث السرطان الذي يستخدم منصات Nvidia للأشعة والتشخيص، ومورد قطع غيار السيارات الذي يستخدم خدمات Nvidia السحابية لتقليل وقت إعداد الإنتاج من شهور إلى أيام، وشركة تصنيع أمريكية تختبر حاليًا خطوط إنتاج البطاريات باستخدام محاكاة معجلة بواسطة Nvidia، ليست سوى أمثلة قليلة على نتائج العملاء الأوائل.
أشارت كاري بريسكي، نائبة رئيسdent برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسات في شركة إنفيديا، إلى أن بناء هذه النماذج المتطورة يضع ضغطًا هائلاً على أنظمة التخزين والشبكات والحوسبة، وأن هذا الضغط يساعد في تشكيل اتجاه الأجهزة المستقبلية.
وصف الرئيس التنفيذي جينسن هوانغ الذكاء الاصطناعي بأنه أقرب إلى البنية التحتية الأساسية منه إلى مجرد موضة برمجية عابرة.
"يُعدّ الذكاء الاصطناعي أحد أقوى القوى التي تُشكّل العالم اليوم"، كما صرّح هوانغ. "إنه ليس تطبيقاً ذكياً أو نموذجاً واحداً؛ بل هو بنية تحتية أساسية، مثل الكهرباء والإنترنت"
وصف هوانغ بنية الذكاء الاصطناعي في خمس طبقات : الطاقة في القاعدة، ثم الرقائق، ثم البنية التحتية المادية مثل الأراضي وأنظمة التبريد، ثم نماذج الذكاء الاصطناعي، وأخيراً التطبيقات في الأعلى، حيث قال إن القيمة الاقتصادية الفعلية تُخلق، من خلال أشياء مثل اكتشاف الأدوية والروبوتات الصناعية والمركبات ذاتية القيادة.
وأقر بأن عملية الإنشاء لا تزال في مراحلها الأولى.
تم إنفاق بضع مئات المليارات من الدولارات حتى الآن، لكن هوانغ قال إن الإجمالي سيتطلب تريليونات، واصفاً إياه بأنه أكبر مشروع لتطوير البنية التحتية في تاريخ البشرية.
وأضاف أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تجاوزت مؤخراً خطاً رئيسياً، وأصبحت موثوقة بما يكفي لتكون مفيدة على نطاق واسع، وأن النماذج مفتوحة المصدر تساعد في تسريع عملية التبني على نطاق واسع.
