إنفيديا تتجاوز سباق الشرائح.. سر جديد وراء هيمنتها على سوق الذكاء الاصطناعي
لم تعد قصة تفوق شركة إنفيديا في سوق الذكاء الاصطناعي مرتبطة فقط بامتلاكها معالجات الرسوميات GPU الأكثر طلبًا، إذ بدأت تتضح ملامح جديدة لاستراتيجية الشركة تكشف أن قوتها الحقيقية قد تمتد إلى ما هو أبعد بكثير من وحدة المعالجة نفسها.
وخلال السنوات الأولى من طفرة الذكاء الاصطناعي، استفادت إنفيديا بصورة استثنائية من الطلب المتزايد على معالجات GPU، التي أصبحت عنصرًا أساسيًا في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها، ما دفع القيمة السوقية للشركة إلى الارتفاع بنحو 10 أضعاف بين بداية 2023 ومنتصف 2025.
لكن المشهد تغير تدريجيًا مع اتجاه شركات التكنولوجيا الكبرى، وفي مقدمتها أمازون وغوغل، إلى تطوير شرائحها الخاصة، وهو ما أثار تساؤلات حول قدرة إنفيديا على الحفاظ على تفوقها في ظل اشتداد المنافسة.
ميزة إنفيديا تتجاوز معالجات GPU
كشفت نتائج إنفيديا الأخيرة عن جانب آخر من المنافسة، يتعلق بالبنية التحتية المحيطة بالمعالجات وليس بالـGPU وحده.
ومع وصول أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى احتياجات حوسبة ضخمة تقاس بالغيغاوات، أصبحت إدارة البيانات وتوزيعها بين مكونات مراكز البيانات تحديًا تقنيًا معقدًا، خصوصًا مع محاولة الشركات تحقيق أكبر قدر من الأداء بأقل استهلاك ممكن للطاقة.
وهنا طورت إنفيديا منظومة متكاملة من المكونات التي تعمل إلى جانب معالجات GPU، بهدف منع الاختناقات وتحقيق أقصى استفادة من قدرات الحوسبة المتاحة.
من معالج واحد إلى منظومة متكاملة
وتقدم إنفيديا حاليًا معمارية Vera Rubin، التي لا تقتصر على معالج Rubin GPU، وإنما تضم مجموعة من المكونات الأخرى، من بينها Vera CPU ومسرّع الاستدلال Groq 3 LPX، إلى جانب حلول مخصصة للتخزين والشبكات.
وتؤدي هذه المكونات أدوارًا مختلفة، إلا أن الهدف المشترك بينها هو ضمان عمل النظام بأكمله بكفاءة، بحيث لا يصبح معالج GPU القوي مقيدًا بسبب بطء نقل البيانات أو التخزين أو الشبكات.
ويمكن تشبيه الأمر بمحرك سيارة شديد القوة، لكن أداء السيارة في النهاية لا يعتمد على المحرك وحده، بل على كفاءة ناقل الحركة ونظام الوقود والإطارات وبقية المكونات.
Vera CPU يعالج مشكلة حركة البيانات
وتبرز أهمية Vera CPU بشكل خاص في التعامل مع البيانات وتنسيقها.
وأوضح جيسون هاردي، نائب رئيس إنفيديا لتكنولوجيا التخزين، أن هناك حدودًا لكمية الذاكرة التي يمكن وضعها داخل خادم أو منصة حوسبة واحدة، بينما تتزايد احتياجات مراكز البيانات بصورة مستمرة.
ومع زيادة حجم البيانات، تصبح عملية إيصال المعلومات المطلوبة إلى وحدات GPU في الوقت المناسب تحديًا متزايدًا، خاصة مع سعي مشغلي مراكز البيانات إلى تقليل الطاقة المستهلكة مقابل كل رمز تتم معالجته.
وتشير اختبارات إنفيديا إلى أن استخدام Vera CPU يمكن أن يؤدي إلى تحسين الأداء في بعض العمليات بنحو 3 أضعاف، بما يسمح لوحدات التخزين الفلاشية بالعمل بكفاءة أكبر دون التسبب في اختناقات تحد من قدرات النظام.
