الخطة الكبرى لنفيديا للسيطرة على عقل الذكاء الاصطناعي العالمي من الأسس

نفيديا، الشركة التي تعمل الرقائق الخاصة بها حالياً على تشغيل جزء كبير من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في العالم، تتحرك بشكل أعمق في تطوير برامج ونماذج الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أنها تهدف إلى أن تكون أكثر من مجرد شركة تصنيع للأجهزة.

يتم الكشف عن جزء من القصة من خلال الأرقام. يتوقع المحللون أن إيرادات نفيديا السنوية ستتجاوز 358.7 مليار دولار في عام 2026 بعد ارتفاعها من 26.9 مليار دولار في عام 2022 إلى 215.9 مليار دولار في عام 2025.

ارتفعت أسهم ChatGPT بنسبة حوالي 990% منذ بدء الشركة في نوفمبر 2022.

أعلنت الشركة عن نواياها للاستثمار 26 مليار دولار على مدى السنوات الخمس المقبلة لمساعدة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مفتوحة المصدر في filings المقدمة إلى لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية.

جاذبية الشركة لم تكن أبداً تتعلق بالرقائق فقط. منصة البرمجيات CUDA الخاصة بها، والتي تتيح للعملاء الاستفادة القصوى من وحدات معالجة الرسومات، كانت محورية في صعودها.

أشار جاستين بويتانو، نائب رئيس منصات المؤسسات في نفيديا، إلى أن معظم موظفيها هم مهندسو برمجيات، وهي حقيقة غالباً ما يتم تجاهلها.

لتعزيز جانب البرمجيات هذا، أصدرت نفيديا مؤخراً نموذج لغة ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر جديد يسمى Nemotron 3 Super. تم بناء النموذج لأنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية التي تتضمن وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين يعملون معاً.

يحتوي على 120 مليار معلمة ويستخدم تصميماً يسمى Mixture-of-Experts.

تتمثل إحدى ميزاتها الرئيسية في نافذة سياق تصل إلى مليون رمز، مما يعني أنه يمكنه معالجة كتاب كامل أو آلاف الصفحات من السجلات المالية في تشغيل واحد.

إنفيديا اعتمد نهجاً وسطاً مع هذا النموذج.

على عكس OpenAI التي تحتفظ بنماذجها مغلقة، أو Meta التي تفتح نماذج Llama بالكامل، ستقوم Nvidia بإطلاق المعلمات الرئيسية للنموذج علناً. يمكن للشركات والمطورين تنزيلها وتشغيلها مجاناً، أو تعديلها لتناسب احتياجاتهم الخاصة.

إذا تمكنت Nvidia من الحفاظ على ريادتها في الأجهزة والاستحواذ على 10% من سوق النماذج الأساسية، يقول المحللون الماليون إن هذه الخطوة قد تجلب 50 مليار دولار إضافية من الإيرادات السنوية خلال ثلاث سنوات.

يبني الشركاء جانب الأجهزة

من جانب نشر الأجهزة، لا تقوم Nvidia ببناء مراكز البيانات بنفسها. يقوم الشركاء، بما في ذلك Dell وHewlett Packard Enterprise وFoxconn بهذا العمل.

قال آرثر لويس، الذي يرأس البنية التحتية في Dell، إن شركته ساعدت عميلاً واحداً في إعداد 100,000 وحدة GPU في ستة أسابيع فقط. 

بالتوازي مع ذلك، كشفت NTT DATA عن خطة لتنفيذ ما تشير إليه بـ "مصانع الذكاء الاصطناعي المدعومة بأجهزة Nvidia". هذه تكوينات كاملة تدمج أنظمة الحوكمة وأدوات البرمجيات والبنية التحتية والبيانات.

يستخدم البرنامج أدوات برمجية من Nvidia مثل NeMo وNIM بالإضافة إلى أجهزتها.

مستشفى لأبحاث السرطان يستخدم منصات Nvidia للأشعة والتشخيص، ومورد لقطع غيار السيارات يستخدم خدمات سحابية مدعومة من Nvidia لتقليل وقت إعداد الإنتاج من أشهر إلى أيام، ومصنع أمريكي يختبر حالياً خطوط إنتاج البطاريات باستخدام محاكاة مسرعة من Nvidia، هي مجرد أمثلة قليلة على النتائج المبكرة للعملاء.

أشارت كاري بريسكي، نائبة رئيس برمجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسي في Nvidia، إلى أن بناء هذه النماذج المتطورة يضع ضغطاً هائلاً على أنظمة التخزين والشبكات والحوسبة، وأن هذا الضغط يساعد في تشكيل اتجاه الأجهزة المستقبلية.

وصف الرئيس التنفيذي جينسن هوانغ الذكاء الاصطناعي بأنه أشبه بالبنية التحتية الأساسية بدلاً من كونه موضة برمجية.

"الذكاء الاصطناعي هو أحد أقوى القوى التي تشكل العالم اليوم،" قال هوانغ. "إنه ليس تطبيقًا ذكيًا أو نموذجًا واحدًا؛ إنه بنية أساسية ضرورية، مثل الكهرباء والإنترنت."

وصف هوانغ الـ مكدس الذكاء الاصطناعي في خمس طبقات: الطاقة في القاعدة، ثم الرقائق، ثم البنية التحتية المادية مثل الأرض وأنظمة التبريد، ثم نماذج الذكاء الاصطناعي، وأخيراً التطبيقات في الأعلى، حيث قال إن القيمة الاقتصادية الفعلية يتم إنشاؤها، من خلال أشياء مثل اكتشاف الأدوية، والروبوتات الصناعية، والمركبات ذاتية القيادة.

أقر بأن البناء لا يزال في مراحله الأولى.

تم إنفاق بضعة مئات من المليارات من الدولارات حتى الآن، لكن هوانغ قال إن الإجمالي سيتطلب تريليونات، واصفاً إياه بأنه ربما يكون أكبر مشروع لبناء البنية التحتية في تاريخ البشرية.

أضاف أن نماذج الذكاء الاصطناعي عبرت مؤخراً خطاً رئيسياً، وأصبحت موثوقة بما يكفي لتكون مفيدة على نطاق واسع، وأن النماذج مفتوحة المصدر تساعد في تسريع التبني بشكل عام.