تروج شركة OpenAI لنماذجها لتصميم الرقائق، وتراهن على أن التكلفة ستتفوق على المصادر المفتوحة

تقوم شركة OpenAI بتوسيع نماذجها المتقدمة لتشمل تصميم الرقائق وعلوم الحياة والتمويل، بحجة أن النموذج ذو التكلفة الأولية الأعلى يمكن أن يؤتي ثماره من خلال أداء مهمة بعدد أقل من المحاولات.

ذكرت وكالة رويترز في 9 سبتمبر أن المديرة المالية سارة فراير قدمت هذه الحجة في مؤتمر غولدمان ساكس "كوميوناكوبيا + تكنولوجي" في سان فرانسيسكو في 7 سبتمبر.

بالنسبة للشركات التي تحاول الاختيار بين النماذج المتطورة والنماذج منخفضة التكلفة، يُغيّر هذا الأمر مسار النقاش. فبدلاً من السؤال عن النموذج ذي أقل سعر للرموز، ترغب OpenAI في أن ينظر العملاء إلى النموذج الذي يُقدّم أقل تكلفة لإنجاز المهمة.

تصميم الرقاقة كإسفين، وليس كبديل لأدوات التصميم الإلكتروني

لا تسعى OpenAI إلى استبدال أنظمة أتمتة تصميمtronالإلكترونية التي يستخدمها المهندسون حاليًا لتطوير الرقائق. بل إن حلولها تساعد في تحسين هذه العمليات من خلال مساعدة المهندسين على تحليل المشكلات، وتقييم الأساليب، وتسريع بعض المهام.

بحسب فراير، يتزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي المُصمم لمهام محددة. وكما ذكرت رويترز، تختبر OpenAI نموذج أعمال يعتمد فيه التسعير على مدى فعالية الذكاء الاصطناعي للشركة المعنية، بدلاً من اعتماده على الاستهلاك.

يتوافق هذا مع منشور فراير بتاريخ 17 يوليو، الذي أشار إلى أهمية "المعلومات المفيدة لكل دولار" مقارنةً بسعر الرمز. فبينما قد يتطلب النموذج الأقل تكلفة عدة محاولات ومراجعات، بالإضافة إلى تدخل بشري، قد يُثبت النموذج الأكثر تكلفة أنه خيار أكثر فعالية من حيث التكلفة، لأنه يصل إلى النتيجة بشكل أسرع.

هالابينو كدليل داخلي

يُعدّ Jalapeño، أول شريحة استدلال مُخصصة من إنتاج OpenAI، خير دليل على براعتها. وقد صرّحت الشركة في منشور بتاريخ 25 أغسطس/آب بأنّ تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها سهّلت انتقال Jalapeño من مرحلة التصميم إلى مرحلة الإنتاج النهائي في غضون تسعة أشهر فقط.

بفضل الذكاء الاصطناعي، تم تقليص دورات التصميم والقياس والتحقق. كما استُخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الدوائر الحسابية وبرمجة الشريحة النهائية.

زعمت OpenAI أن أداء شريحة Jalapeño كان أعلى بمقدار 1.5-1.9 مرة عندما يتعلق الأمر بعمل الذكاء الاصطناعي لكل واط مقارنة بأجهزة Nvidia المكافئة GB200 وGB300 المستخدمة لإجراء العمليات الحسابية بواسطة GPT-OSS 120B وDeepSeek R1 وKimi K2.5.

بحسب المعلومات التي نشرها Cryptopolitan في 25 أغسطس، فإن الشريحة المصممة من قبل Broadcom مخصصة حصريًا لأغراض OpenAI وليست للبيع في السوق. لذا، فإن هذه الإحصائيات تمثل أرقام OpenAI فقط. وقد رصدت SemiAnalysis عمليات تشغيل InferenceX، لكنها لم تتمكن منdentإعادة إنتاج مجموعة الاختبارات الكاملة بشكل

تم التحقق من حجة التكلفة لكل مهمة من خلال بيانات خارجية

صرح فراير بأن قرار OpenAI بخفض تكلفة منتجها منخفض المستوى Luna قد ساهم في نمو استخدامه بمقدار عشرة أضعاف تقريبًا، بالإضافة إلى زيادة عدد مستخدمي Codex إلى 25 مليون مستخدم، وفقًا لرويترز.

المستقلةdent بعض الأدلة على صحة إعلان التسعير. التحليل الاصطناعي GPT-5.6 Luna مع GLM-5.3 من Z.ai، ويُحدد سعر Luna بحوالي 0.18 دولار أمريكي مقابل 2.01 دولار أمريكي لـ GLM-5.3 في مهمة قياسية.

مع ذلك، لا تُعدّ هذه مقارنة أحادية الجانب تمامًا. فقد حصل نموذج GLM-5.3 على 45 نقطة في مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي، بينما حصل نموذج Luna على 38 نقطة فقط. وبالتالي، تتمتع OpenAI بميزة في تسعير المهام القياسية، لكنها ليست بالضرورة الأفضل أداءً بين أنظمة الذكاء الاصطناعي.

مجال تدخله OpenAI متأخراً

أصبح تصميم الرقائق بمساعدة الذكاء الاصطناعي تقنية راسخة. وتقول شركة سينوبسيس إن مساعدها التوليدي المدعوم بالذكاء الاصطناعي قادر على تقليل وقت استرجاع المعلومات بنسبة 40% وتقليص وقت الوصول إلى الحل من 10 إلى 20 ضعفًا.

أعلنت شركة كادنس في الأول من يونيو أن مهندس الذكاء الاصطناعي المستقل التابع لها، والمُسمى ChipStack، قادر على تقليص بعض دورات التحقق من صحة تصميم الدوائر المتكاملة (RTL) من خمسة أسابيع إلى أقل من يوم واحد. كما استُخدمت تقنية AlphaChip من جوجل في رقائق متطورة تابعة لشركة ألفابت.

إذن، لا تكمن الميزة الحقيقية لشركة OpenAI في ادعائها بأن الذكاء الاصطناعي قادر على المساعدة في تصميم الرقائق الإلكترونية، بل في قدرتها على القيام بذلك بتكلفة أقل لكل نتيجة ناجحة باستخدام نماذجها الخاصة.

لماذا تستمر المخاطر في الارتفاع؟

السوق الذي يدعم هذا الرأي ضخم للغاية. فقد ذكرت شركة برايس ووترهاوس كوبرز (PwC) في الثاني من سبتمبر أن الإنفاق الرأسمالي العالمي على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي قد يصل إلى 31.6 تريليون دولار أمريكي حتى عام 2050، مع ارتفاع الإنفاق السنوي من حوالي 800 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 1.8 تريليون دولار أمريكي في عام 2050.ومن المتوقع أن تُشكل عمليات التحديث الدورية للرقائق والخوادم الجزء الأكبر من هذا الإنفاق.

منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية الصادر في 10 يوليو بشأن أسواق الذكاء الاصطناعي وجهة نظر معاكسة: فقد انخفضت أسعار نماذج الذكاء الاصطناعي المعدلة حسب الجودة بنسبة 80% تقريبًا بين يناير 2024 وأبريل 2026، على الرغم من أن الحوسبة والرقائق وغيرها من المدخلات الحيوية ظلت مركزة للغاية.

تراهن OpenAI على أن التكامل الوثيق بين النماذج والبرمجيات والرقائق سيحول هذا التركيز إلى ميزة كفاءة. إذا نجحت، فقد يصبح سعر إنجاز المهمة الواحدة أهم من سعر الرمز المميز، ليصبح بذلك قوة دافعة أخرى نحو تبني الذكاء الاصطناعي كمنصة متكاملة.