حاول نافين راو، عالم الأعصاب ورجل الأعمال التكنولوجي، ذات مرة التنافس مع شركة إنفيديا، الشركة الأولى في العالم في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي.
كانت شركته الصغيرة – التي استحوذت عليها شركة Nvidia لاحقًا – تعمل على شرائح تهدف إلى استبدال وحدات معالجة الرسومات الخاصة بشركة Nvidia (مكونات مناسبة لمهام الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي). لكن بينما كانت إنتل تتحرك ببطء، كانت إنفيديا تضيف باستمرار ميزات جديدة للذكاء الاصطناعي إلى منتجاتها تتعارض مع ما كان السيد راو يطوره، كما يقول السيد راو.
بعد ترك شركة Intel لإدارة شركة برمجيات صغيرة، MosaicML، قارن راو رقائق Nvidia بتلك الخاصة بمنافسيها. ووجد أن شركة Nvidia قد ميزت نفسها من خلال إنشاء مجتمع كبير من مبرمجي الذكاء الاصطناعي الذين كانوا يبتكرون باستمرار باستخدام تكنولوجيا الشركة.
في عقد من الزمن، اكتسبت Nvidia تقدمًا لا يمكن التغلب عليه تقريبًا في إنتاج شرائح قادرة على القيام بمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة مثل تنقيح الوجه والصوت والصورة والتعرف عليها. وقد حققت الشركة، وهي أول من دخل مجالها، هذا التفوق من خلال إدراك إمكانات الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر، وتكييف رقائقها مع هذه المهام وتطوير البرمجيات الرئيسية التي تسهل تطوير الذكاء الاصطناعي.
قام جنسن هوانغ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، برفع المستوى منذ ذلك الحين. وللبقاء في المقدمة، قدمت الشركة أيضًا لعملائها إمكانية الوصول إلى أجهزة الكمبيوتر المتخصصة وخدمات تكنولوجيا المعلومات وغيرها من الأدوات اللازمة لتجارتهم الجديدة. وهكذا أصبحت Nvidia، عمليًا، بمثابة محطة واحدة لتطوير الذكاء الاصطناعي.
تنتج شركات جوجل، وأمازون، وميتا، وآي بي إم أيضًا شرائح الذكاء الاصطناعي، لكن شركة إنفيديا تمتلك أكثر من 70% من هذا السوق وهي أكثر هيمنة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، وفقًا لشركة الأبحاث أومديا.
في شهر مايو، أعلنت شركة إنفيديا نفسها الرابح الأكبر من ثورة الذكاء الاصطناعي عندما توقعت قفزة بنسبة 64% في إيراداتها الفصلية، وهو ما يزيد بكثير عما توقعته وول ستريت. وأكدت هذه النتائج وأكثر يوم الأربعاء. وقد تجاوزت قيمتها السوقية تريليون دولار، أي أكثر من أي شركة تصنيع شرائح أخرى.
لسنوات، كان السيد هوانغ، المعروف بسترته الجلدية السوداء المميزة، يروج للذكاء الاصطناعي قبل أن يصبح أحد أكثر الوجوه شهرة في هذا المجال. ووفقا له، تمر الحوسبة بأكبر تحول لها منذ أن حددت شركة آي بي إم كيفية عمل معظم الأنظمة والبرامج قبل 60 عاما. وقال إن وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وغيرها من الرقائق ذات الأغراض الخاصة تحل اليوم محل المعالجات الدقيقة القياسية، وتحل روبوتات الدردشة محل تشفير البرامج.
وقال هوانغ (60 عاما) في مقابلة “لقد فهمنا أن هذا يمثل إعادة اختراع للحوسبة”. وقمنا ببناء كل شيء من الصفر، من المعالج إلى النهاية. »
شارك السيد هوانغ في تأسيس شركة Nvidia في عام 1993 لتصنيع الرقائق التي تولد صورًا لألعاب الفيديو. في حين أن المعالجات الدقيقة العادية تتفوق في إجراء العمليات الحسابية المعقدة بشكل تسلسلي، فإن وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia تقوم بالعديد من المهام البسيطة في نفس الوقت.
وفي عام 2006، ذهب هوانج خطوة أخرى إلى الأمام، من خلال تقنية برمجية تسمى CUDA، والتي تسمح ببرمجة وحدات معالجة الرسومات للقيام بمهام جديدة. ومن الرقائق ذات الاستخدام الواحد، أصبحت أكثر تنوعًا، حيث أصبحت قادرة على دعم مهام أخرى، على سبيل المثال عمليات المحاكاة في الفيزياء والكيمياء.
وحدث تقدم كبير في عام 2012، عندما حققت وحدات معالجة الرسوميات من إنفيديا دقة تقترب من الدقة البشرية في مهام مثل التعرف على قطة في صورة ما ــ وهي مقدمة للتطورات الحديثة مثل روبوتات الذكاء الاصطناعي التي تولد صوراً من طلبات مكتوبة.
هذا الجهد، الذي تم تمويله بتكلفة 30 مليار دولار على مدار عقد من الزمن، جعل من Nvidia أكثر من مجرد مورد للمكونات. ومن خلال التعاون مع كبار العلماء والشركات الناشئة، قامت الشركة بتجميع فريق يشارك بشكل مباشر في إنشاء نماذج لغة الذكاء الاصطناعي وتدريبها.
نظرًا لاحتياجات ممارسي الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، طورت Nvidia العديد من طبقات البرامج الرئيسية خارج CUDA. من بين أمور أخرى، مئات من تسلسلات التعليمات البرمجية المكتوبة مسبقًا والتي تحفظ عمل المبرمجين.
في سبتمبر الماضي، أطلقت شركة Nvidia شريحة H100 الجديدة، وهي العمود الفقري الذي يشغل روبوتات الذكاء الاصطناعي الشبيهة بـ ChatGPT. إن ظهور هذه الآلات هو ما يسميه هوانغ “لحظة الآيفون” للذكاء الاصطناعي التوليدي.
ومن أجل اكتساب النفوذ، عقدت Nvidia مؤخرًا شراكة مع عمالقة التكنولوجيا واستثمرت في شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي تستخدم رقائقها. وهذا هو الحال مع Inflection AI، التي استثمرت فيها Nvidia وشركات أخرى 1.3 مليار دولار في يونيو. تم استخدام هذه الأموال لتمويل شراء 22000 شريحة H100.
كما خصصت Nvidia الأموال النقدية ورقائق H100 (التي زاد الطلب عليها مؤخرًا) للخدمات السحابية الجديدة مثل CoreWeave، والتي تسمح للشركات باستئجار وقت الكمبيوتر بدلاً من شراء وقتهم الخاص. تمكنت CoreWeave، التي ستستخدم أجهزة من Inflection ولديها 45000 شريحة Nvidia، من اقتراض 2.3 مليار دولار هذا الشهر لشراء المزيد.
لا تكشف Nvidia عن سياسات التسعير أو تخصيص الرقائق، ولكن وفقًا للمديرين التنفيذيين والمحللين في الصناعة، فإن تكلفة كل شريحة H100 تتراوح من 15000 دولار إلى أكثر من 40000 دولار، اعتمادًا على عوامل مختلفة، أو أكثر مرتين إلى ثلاث مرات من شريحة A100 التي سبقتها.
يقول ديفيد براون، نائب رئيس الحوسبة السحابية في أمازون، إن السعر “هو أحد المجالات التي تترك فيها Nvidia مجالًا كبيرًا للمنافسة”، ويقول إن رقائق الذكاء الاصطناعي من أمازون تعد صفقة رابحة مقارنة برقائق Nvidia (التي تستخدمها أمازون أيضًا).
ولكن وفقا لهوانغ، فإن الأداء المتفوق لرقائقها يوفر المال. ويقول: “إذا قمت بتخفيض وقت التدريب إلى النصف في مركز بيانات بقيمة 5 مليارات دولار، فإن التوفير سيكون أكبر من تكلفة جميع الرقائق”.
“نحن الحل الأرخص في العالم. »
