إذا سألت عن أهم ما في صناعة التقنية، فإن أهم ما فيها هو قطعة من السيليكون الصغيرة التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالرقائق التي تقوم بتشغيل رسومات ألعاب الفيديو، إنها شريحة ذكاء اصطناعي، مصممة خصيصًا لجعل بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل Chat GPT أسرع وأرخص.
وبحسب خبراء، فإن هذه الرقائق قد احتلت فجأة مركز الصدارة ويراها كثيرون على أنها الذهب الأحدث وثورة في الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعيد تشكيل قطاع التقنية- وربما العالم معها. وأكبر مثال على ذلك ارتفاع أسهم Nvidia، المصمم الرائد لرقائق الذكاء الاصطناعي، بنسبة 25% تقريبًا يوم الخميس الماضي بعد أن توقعت الشركة قفزة هائلة في الإيرادات حيث ارتفعت قيمة الشركة لأكثر من 1 تريليون دولار يوم الثلاثاء.
ما هي رقائق الذكاء الاصطناعي؟
من جانبها صرّحت هانا دومين، محللة أبحاث في مركز الأمن والتقنية الناشئة أن هذا ليس سؤالاً سهلاً للإجابة عليه، وأضافت: لا يوجد حقًا تعريف متفق عليه تمامًا لرقائق الذكاء الاصطناعي”، وعلى الرغم من ذلك، يشمل تعريف المصطلح أجهزة الحوسبة المتخصصة في التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، من خلال “تدريب” أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة المشكلات الصعبة التي يمكن أن تخنق أجهزة الكمبيوتر التقليدية.
تجربة “Nvidia”
ولمعرفة حجم التطور المذهل الذي حدث خلال الآونة الأخيرة، لنلقي نظرة على تجربة شركة “Nvidia”، التي تأسست على يد ثلاثة رواد أعمال في عام 1993 والتي تطورت سريعًا لتدفع صناعة “شرائح الرسومات لأجهزة الكمبيوتر” بقوة نحو التطور، وفي غضون بضع سنوات ، طورت الشركة شريحة جديدة تسمى وحدة معالجة الرسومات، أو GPU، والتي سرعت بشكل كبير من تطوير وتشغيل ألعاب الفيديو من خلال إجراء حسابات رسومات معقدة متعددة في وقت واحد.
وعلى الجانب الأخر أثبتت تقنية “المعالجة المتوازية” أنها مفتاح تطوير كل من الألعاب والذكاء الاصطناعي، والتي جاءت نتيحة استخدام اثنان من طلاب الدراسات العليا في جامعة تورنتو شبكة عصبية قائمة على GPU للفوز بمسابقة الذكاء الاصطناعي المرموقة لعام 2012 المسماة ImageNet عبر تحديد الصور بمعدلات خطأ أقل بكثير من المنافسين. وبدأ الاهتمام بالفوز في المعالجة الموازية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مما فتح فرصة عمل جديدة لشركة Nvidia ومنافسيها مع توفير أدوات قوية للباحثين لاستكشاف حدود تطوير الذكاء الاصطناعي.
رقائق الذكاء الاصطناعي الحديثة
وبعد أحد عشر عامًا، أصبحت Nvidia المورد المهيمن للرقائق عالميًا لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحديثها، ويأتي معالج H100 GPU الذي يُعد أحدث منتجاتها بقوة جبارة حيث يحزم 80 مليار ترانزستور أي ما يوازي حوالي 13 مليون أكثر من أحدث معالج متطور من Apple لأجهزة الكمبيوتر المحمول MacBook Pro، وبالطبع فإن هذه المنتجات باهظة الثمن جدًا نظرًا لدقة صناعتها والتقنية المثبتة بها حيث يصل سعر المعالج إلى 30 ألف دولار.
أكبر عملاء رقائق الذكاء الاصطناعي
تجدر الإشارة إلى أن Nvidia لا تقوم بتصنيع رقائق GPU المعقدة بنفسها، حيث إنها مهمة تتطلب استثمارات هائلة في المصانع الجديدة، ولكنها تلجأ بدلاً من ذلك إلى الاعتماد على مسابك الرقائق الآسيوية مثل صناعة أشباه الموصلات التايوانية وسامسونج للإلكترونيات الكورية، كما إن بعض أكبر عملاء رقائق الذكاء الاصطناعي هي خدمات الحوسبة السحابية مثل تلك التي تديرها أمازون ومايكروسوفت.
من خلال تأجير قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، تتيح هذه الخدمات للشركات والمجموعات الأصغر التي لا تستطيع تحمل تكلفة بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من البداية لاستخدام الأدوات المستندة إلى السحابة للمساعدة في المهام التي يمكن أن تتراوح من اكتشاف الأدوية إلى إدارة العملاء.
القطاع المصرفي يتصدر.. الوظائف الأكثر عُرضة لسيطرة الذكاء الاصطناعي
مستشار حكومي بريطاني يحذر من حظر محتمل على الذكاء الاصطناعي.. لماذا؟
