بدأت NVIDIA خطوات عملية لتطوير شريحة معالجة جديدة مخصصة بالكامل لمهام الاستدلال، في مسعى واضح لتوسيع نفوذها داخل سوق أشباه الموصلات المرتبط بالذكاء الاصطناعي.
وتركز الشريحة المرتقبة على مرحلة تشغيل النماذج بعد تدريبها، أي تنفيذ الأوامر والرد على طلبات المستخدمين بشكل يومي، وهي المرحلة التي تُعرف تقنيًا باسم "Inference".
وتستند الشركة في هذا المشروع إلى خبرات تقنية حصلت عليها عبر استحواذات واتفاقيات ترخيص مع شركة Groq الناشئة، المعروفة بتصميم معالجات متخصصة عالية الكفاءة لمهام الذكاء الاصطناعي.
وبحسب تقارير نشرها موقع Techzine Global، فقد منحت إنفيديا بالفعل عددًا من الشركات الكبرى وصولًا مبكرًا لاختبار الشريحة الجديدة ضمن بيئات تشغيل فعلية.
رغم هيمنة إنفيديا التاريخية على سوق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عبر وحدات المعالجة الرسومية (GPU)، فإن مرحلة الاستدلال أصبحت ساحة تنافس مفتوحة أمام شركات توفر حلولًا أقل تكلفة وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.
وتسعى إنفيديا من خلال الشريحة الجديدة إلى تحييد هذا التهديد المتنامي، عبر تقديم معالج مصمم خصيصًا لتنفيذ مهام الاستجابة الفورية للنماذج الذكية، بدلًا من الاعتماد الكامل على معالجات الرسوميات التقليدية التي صُممت أساسًا لأغراض أوسع.
ومن المتوقع أن تكشف الشركة رسميًا عن تفاصيل الشريحة خلال مؤتمر GTC المقرر انعقاده في منتصف الشهر الجاري.
الاستدلال.. الحلقة الأعلى تكلفة في دورة الذكاء الاصطناعي
تشير تقديرات السوق إلى أن مرحلة الاستدلال تمثل الجزء الأكبر من تكاليف تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستخدمين، إذ تستهلك الخوادم كميات ضخمة من الطاقة لمعالجة ملايين الطلبات يوميًا.
ومع التوسع السريع في استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، باتت الشركات بحاجة إلى رقائق قادرة على:
تنفيذ العمليات بسرعة أعلى
تقليل استهلاك الطاقة
خفض تكاليف البنية التحتية السحابية
وتعكس خطوة إنفيديا إدراكًا استراتيجيًا لتحول السوق من التركيز على التدريب فقط إلى السيطرة على دورة الحياة الكاملة للذكاء الاصطناعي، بدءًا من بناء النماذج وصولًا إلى تشغيلها على نطاق واسع بكفاءة اقتصادية وتقنية عالية.
بهذا التطور، تمضي الشركة نحو ترسيخ موقعها ليس فقط كمزود لمعالجات التدريب، بل كلاعب رئيسي في البنية التحتية لتشغيل الذكاء الاصطناعي عالميًا.