تجاوزت شركة إنفيديا كل التوقعات يوم الأربعاء، حيث أعلنت عن أرباح هائلة بفضل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي تتميز بكفاءة عالية في تشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. إلا أن فئات أخرى من رقائق الذكاء الاصطناعي بدأت تكتسب زخمًا.

تُصمّم جميع شركات الخدمات السحابية الكبرى الآن دوائرها المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs)، بدءًا من شرائح TPU من جوجل، مرورًا بشرائح Trainium من أمازون، وصولًا إلى خطط OpenAI مع Broadcom. هذه الرقاقات أصغر حجمًا، وأرخص ثمنًا، وأسهل استخدامًا، وقد تُقلّل من اعتماد هذه الشركات على وحدات معالجة الرسومات من Nvidia. صرّح دانيال نيومان من مجموعة Futurum لشبكة CNBC بأنه يتوقع أن تنمو شرائح ASIC "بسرعة أكبر من سوق وحدات معالجة الرسومات خلال السنوات القليلة القادمة".

إلى جانب وحدات معالجة الرسومات (GPUs) والدوائر المتكاملة التطبيقية (ASICs)، توجد مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs)، والتي يمكن إعادة تهيئتها بعد التصنيع لاستخدامات مثل معالجة الإشارات، والشبكات، والذكاء الاصطناعي. وهناك جيل كامل من شرائح الذكاء الاصطناعي المصممة للعمل مباشرةً على الأجهزة بدلًا من السحابة - وهو قطاع تقوده شركات مثل كوالكوم وآبل.

تحدثت شبكة CNBC مع خبراء ومطلعين في شركات التكنولوجيا الكبرى لتوضيح هذا المشهد المزدحم والأنواع المختلفة من شرائح الذكاء الاصطناعي.

وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) للحوسبة للأغراض العامة

كانت وحدات معالجة الرسومات تُستخدم في السابق بشكل رئيسي لألعاب الفيديو، لكنها حوّلت إنفيديا إلى الشركة العامة الأكثر قيمةً في العالم بعد أن أصبحت محرك الذكاء الاصطناعي الحديث. شحنت إنفيديا حوالي 6 ملايين وحدة من وحدات معالجة الرسومات "بلاكويل" من الجيل الحالي العام الماضي.

بدأ التحول من الألعاب إلى الذكاء الاصطناعي عام ٢٠١٢، عندما درّب باحثون الشبكة العصبية AlexNet باستخدام وحدات معالجة الرسومات من Nvidia، وهو إنجازٌ اعتبره الكثيرون شرارة ثورة الذكاء الاصطناعي الحديثة. تنافست AlexNet في مسابقةٍ رفيعة المستوى للتعرف على الصور، واعتمدت على وحدات معالجة الرسومات بدلاً من وحدات المعالجة المركزية، محققةً دقةً مذهلةً وميزةً تنافسيةً كبيرة.

إن نفس القدرة على المعالجة المتوازية التي تجعل وحدات معالجة الرسومات قادرة على تقديم رسومات واقعية تجعلها أيضًا مثالية لتدريب نماذج التعلم العميق، والتي تتعلم من البيانات بدلاً من البرمجة الصريحة.

اليوم، تُباع وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في أنظمة مراكز البيانات، مقترنةً بوحدات المعالجة المركزية (CPUs) لتشغيل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي السحابية. تحتوي وحدات المعالجة المركزية على عدد قليل من الأنوية القوية للمهام المتسلسلة، بينما تحتوي وحدات معالجة الرسومات (GPUs) على آلاف الأنوية الأصغر المخصصة للعمليات المتوازية مثل ضرب المصفوفات.

بفضل قدرتها على تنفيذ عدد هائل من العمليات في آنٍ واحد، تُعدّ وحدات معالجة الرسومات مثاليةً للتدريب والاستدلال. يُعلّم التدريب نماذج الذكاء الاصطناعي كيفية إيجاد أنماط في مجموعات بيانات ضخمة، بينما يستخدم الاستدلال هذه النماذج لاتخاذ قرارات بشأن معلومات جديدة.

تظل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المحرك الرئيسي لشركة Nvidia ومنافستها الأقرب AMD. ويُعدّ البرنامج عاملًا رئيسيًا يُميّز بينهما: إذ تعتمد Nvidia على نظام CUDA البيئي الخاص بها، بينما تُقدّم AMD مجموعة برامج مفتوحة المصدر إلى حد كبير.

تبيع الشركتان وحدات معالجة الرسوميات السحابية لمقدمي الخدمات مثل أمازون، ومايكروسوفت، وجوجل، وأوراكل، وCoreWeave، والتي تقوم بعد ذلك بتأجير قوة الحوسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، تتضمن اتفاقية أنثروبيك البالغة قيمتها 30 مليار دولار مع إنفيديا ومايكروسوفت ما يعادل جيجاواط واحد من سعة الحوسبة المُصممة على أجهزة إنفيديا. كما حصلت AMD مؤخرًا على التزامات رئيسية من OpenAI وأوراكل.

وتبيع شركة إنفيديا أيضًا منتجاتها بشكل مباشر إلى الحكومات وشركات الذكاء الاصطناعي - بما في ذلك ما لا يقل عن 4 ملايين وحدة معالجة رسومية لشركة OpenAI - وإلى حكومات أجنبية مثل كوريا الجنوبية والمملكة العربية السعودية والمملكة المتحدة.

وقالت الشركة لشبكة CNBC إنها تتقاضى حوالي 3 ملايين دولار أمريكي مقابل كل خزانة خادم تحتوي على 72 وحدة معالجة رسومية من Blackwell، كما أنها تقوم بشحن حوالي 1000 خزانة من هذا القبيل كل أسبوع.

قال ديون هاريس، المدير الأول للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في إنفيديا، إنه لم يتخيل قط أن الطلب سيرتفع إلى هذا المستوى. وأضاف: "عندما تحدثنا مع الشركات حول نظام ثماني وحدات معالجة رسومية قبل سنوات، اعتبروه مُفرطًا".

ASICs للذكاء الاصطناعي السحابي المتخصص

غذّى التدريب القائم على وحدات معالجة الرسوميات الموجة الأولى من نماذج اللغات الكبيرة، إلا أن الاستدلال ازداد أهميةً مع نضج النماذج. يمكن تشغيل الاستدلال على شرائح أقل مرونةً وأقل تكلفةً، مصممة خصيصًا لعمليات رياضية محددة، وهنا يأتي دور الدوائر المتكاملة التطبيقية (ASICs).

إذا كانت وحدة معالجة الرسوميات (GPU) بمثابة "سكين الجيش السويسري" الذي يمكنه تنفيذ العديد من المهام المتوازية المختلفة، فإن ASIC هي أداة ذات غرض واحد - سريعة وفعالة للغاية ولكنها محصورة في نوع واحد من العمليات بمجرد تصنيعها.

قال كريس ميلر، مؤلف كتاب "حرب الرقائق": "لا يُمكن تغيير هذه الرقائق بعد نقشها في السيليكون. هناك توازن بين الكفاءة والمرونة".

تتميز وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا بمرونتها الكافية لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي العديدة، إلا أنها باهظة الثمن (تصل إلى 40,000 دولار أمريكي للوحدة) ويصعب الحصول عليها. تعتمد الشركات الناشئة عليها جزئيًا لأن تصميم دائرة متكاملة مخصصة (ASIC) قد يكلف عشرات الملايين.

ومع ذلك، تستثمر شركات الحوسبة السحابية العملاقة بشكل كبير في ASICs لأنها تعد بتحقيق وفورات كبيرة على نطاق واسع.

قال نيومان: "ترغب هذه الشركات في مزيد من التحكم في أحمال العمل التي تُنشئها. لكنها ستواصل العمل مع Nvidia و AMD، فالطلب على الحوسبة هائل".

كانت جوجل أول من طوّرت دارة متكاملة متكاملة للذكاء الاصطناعي (ASIC) مخصصة، حيث أطلقت وحدة معالجة Tensor (TPU) عام ٢٠١٥. بدأ العمل عام ٢٠٠٦، لكنه أصبح مُلحًّا عام ٢٠١٣ عندما أدركت جوجل أن الذكاء الاصطناعي يُمكنه مضاعفة حجم مركز بياناتها. في عام ٢٠١٧، ساهمت وحدة معالجة Tensor في تمكين بنية Transformer التي تُشكّل أساس معظم تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

كشفت جوجل عن الجيل السابع من وحدة معالجة الرسومات (TPU) في نوفمبر. ستقوم أنثروبيك بتدريب نموذج كلود الخاص بها على مليون وحدة معالجة رسومات. يعتقد البعض أن وحدات معالجة الرسومات (TPU) تنافس - أو تتفوق - على وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا.

وقال ميلر: "يتوقع الكثير من الناس أن تقوم جوجل في نهاية المطاف بإتاحة وحدات المعالجة المركزية على نطاق أوسع".

وتبعتها شركة AWS بشرائحها الخاصة بعد الاستحواذ على Annapurna Labs في عام 2015. وأطلقت Inferentia في عام 2018 وTrainium في عام 2022، ومن المتوقع إطلاق Trainium3 قريبًا.

تقول أمازون إن Trainium يُقدم أداءً أفضل من حيث السعر والجودة بنسبة 30% إلى 40% مقارنةً بالبدائل. تستخدم Anthropic حاليًا نصف مليون شريحة Trainium2 لتدريب نماذجها.

لبناء دوائر ASIC مخصصة، يعتمد مزودو الخدمات السحابية على شركات مثل Broadcom وMarvell، اللتين توفران خبراتٍ بالغة الأهمية في مجالَي IP والشبكات. وصرح ميلر قائلاً: "لهذا السبب، أصبحت Broadcom من أكبر المستفيدين من طفرة الذكاء الاصطناعي".

ساعدت شركة Broadcom في تصميم وحدات معالجة الرسومات TPU الخاصة بشركة Google ومسرعات Meta لعام 2023، كما تقوم ببناء شرائح مخصصة لـ OpenAI بدءًا من عام 2026.

طورت مايكروسوفت معالج مايا ١٠٠. كوالكوم لديها معالج A1200. إنتل تقدم سلسلة Gaudi. تيسلا تعمل على شريحة AI5. شركات ناشئة مثل Cerebras وGroq تعمل على تطوير هياكل معمارية مبتكرة.

في الصين، تعمل شركات هواوي وبايت دانس وعلي بابا على تصميم ASICs الخاصة بها على الرغم من قيود التصدير الأمريكية.

الذكاء الاصطناعي على مستوى الجهاز باستخدام وحدات المعالجة العصبية (NPUs) ووحدات FPGA

هناك فئة ثالثة من شرائح الذكاء الاصطناعي مصممة لتشغيل النماذج مباشرةً على الأجهزة بدلاً من السحابة. تُدمج هذه الشرائح عادةً في تصميمات "نظام على شريحة" (SoC)، وتُعرف باسم معالجات الذكاء الاصطناعي الحافة. تتيح هذه المعالجات تشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي محليًا وبكفاءة، مما يحافظ على عمر البطارية والخصوصية.

قال سيف خان، المستشار السابق للبيت الأبيض في مجال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا: "ستتمكن من تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي مباشرةً على هاتفك بزمن انتقال منخفض للغاية، ودون الحاجة إلى إرسال البيانات إلى مركز بيانات".

تشكل وحدات المعالجة العصبية (NPUs) جزءًا رئيسيًا من هذه الفئة، والتي طورتها شركات Qualcomm وIntel وAMD وغيرها.

لا تستخدم شركة Apple مصطلح NPU ولكنها تقوم بتضمين "محرك عصبي" في شرائح Mac من السلسلة M وشرائح الأجهزة المحمولة من السلسلة A.

قال تيم ميليت، نائب رئيس هندسة المنصات في آبل: "لقد أثبت هذا النهج فعاليته المذهلة. فهو سريع ويمنحنا تحكمًا أكبر في التجربة".

تعمل شرائح Snapdragon في هواتف Android، ووحدات المعالجة العصبية المخصصة من Samsung، ومعالجات الذكاء الاصطناعي المتطورة من NXP وNvidia على تشغيل الذكاء الاصطناعي في السيارات والروبوتات والكاميرات وأجهزة المنزل الذكي.

قال ميلر: "لا يزال معظم الإنفاق اليوم مُنصبًّا على مراكز البيانات. لكن هذا سيتغير مع انتشار الذكاء الاصطناعي في الهواتف والسيارات والأجهزة القابلة للارتداء، وكل شيء آخر".

توفر وحدات FPGA مزيدًا من المرونة نظرًا لأنه يمكن إعادة برمجتها بعد التصنيع، على الرغم من أنها أقل كفاءة في استخدام الطاقة من ASICs أو NPUs.

أصبحت AMD أكبر شركة مصنعة لـ FPGA بعد استحواذها على Xilinx مقابل 49 مليار دولار في عام 2022. واحتلت Intel المرتبة الثانية بعد شراء Altera مقابل 16.7 مليار دولار في عام 2015.

خلاصة القول: لا تزال شركة Nvidia متقدمة كثيرًا

تعتمد جميع شركات شرائح الذكاء الاصطناعي هذه على شركة مصنعة واحدة: شركة TSMC في تايوان.

تبني شركة TSMC موقع تصنيع ضخمًا في أريزونا، حيث ستنقل Apple جزءًا من إنتاجها. وصرح جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، في أكتوبر/تشرين الأول أن وحدات معالجة الرسومات Blackwell قد وصلت إلى "الإنتاج الكامل" هناك أيضًا.

وعلى الرغم من ازدحام السوق بشكل متزايد، فإن إزاحة شركة Nvidia عن عرشها لا تزال صعبة للغاية.

قال نيومان: "إن إنفيديا وصلت إلى هذه المكانة لأنها استحقتها. لقد أمضت سنوات في بناء منظومة المطورين هذه، وهي التي فازت."

ارتفعت معظم مؤشرات الأسهم الأميركية يوم الجمعة مع تجدد التفاؤل بشأن احتمال خفض أسعار الفائدة من جانب مجلس الاحتياطي الفيدرالي.

قال جون ويليامز، رئيس بنك الاحتياطي الفيدرالي في نيويورك، يوم الجمعة إنه يتوقع أن يكون لدى البنك المركزي مجال أوسع لخفض أسعار الفائدة. وأشار صانع السياسات المؤثر، متحدثًا في تشيلي، إلى أن المخاطر على سوق العمل تفوق الآن تلك المتعلقة بالتضخم، مما يعكس موقف الأعضاء الأكثر اعتدالًا في اللجنة الفيدرالية للسوق المفتوحة.

قال ويليامز: "أرى أن السياسة النقدية لا تزال مُقيّدة بشكل معتدل، وإن كان ذلك أقل مما كانت عليه قبل إجراءاتنا الأخيرة. لذا، ما زلت أرى مجالًا لتعديل إضافي على المدى القريب للنطاق المستهدف لسعر الفائدة على الأموال الفيدرالية، وذلك لتقريب السياسة النقدية من الحياد والحفاظ على التوازن بين هدفينا".

خلال التداولات، ارتفع مؤشر داو جونز الصناعي بنسبة 0.4% (185 نقطة) ليصل إلى 45,937 نقطة بحلول الساعة 16:15 بتوقيت غرينتش. وارتفع مؤشر ستاندرد آند بورز 500 الأوسع نطاقًا بنسبة 0.1% (7 نقاط) ليصل إلى 6,545 نقطة، بينما ارتفع مؤشر ناسداك المركب بنسبة 0.1% (38 نقطة) ليصل إلى 22,040 نقطة.

واصلت أسعار البلاديوم تراجعها يوم الجمعة، تحت ضغط قوة الدولار الأمريكي، وعدم اليقين بشأن الطلب، وتوقعات ارتفاع المعروض.

أفادت رويترز، نقلاً عن مصادر مطلعة، أن الولايات المتحدة تُطالب أوكرانيا سراً بقبول اتفاق وقف إطلاق النار مع روسيا. ومن المرجح أن يُعزز هذا التطور العرض العالمي للمعادن الصناعية مع تخفيف العقوبات المفروضة على روسيا، إحدى أكبر مُصدري البلاديوم في العالم.

وفقًا لموقع Capital.com، ارتفعت أسعار البلاديوم بنحو 26% منذ بداية أكتوبر لتصل إلى حوالي 1500 دولار للأونصة. وتزامن هذا الارتفاع مع مكاسب في سوق البلاتين وتيسير أوسع في الأوضاع المالية العالمية.

كما دعمت الرهانات على خفض أسعار الفائدة الأميركية وضعف الدولار في وقت سابق البلاديوم كجزء من ما يسمى بارتفاع "الذهب + السيولة" الذي رفع أسعار المعادن النفيسة في الأسابيع الأخيرة.

ويستخدم البلاديوم بشكل حصري تقريبا في المحولات الحفازة لمحركات البنزين، مما يعني أن أي تقلب في الأسعار يؤثر بشكل مباشر على هياكل التكلفة بالنسبة لشركات صناعة السيارات ومصنعي الإلكترونيات في الولايات المتحدة.

يشير التحليل الفني من مونكس إلى وجود مقاومة بين 1500 و1520 دولارًا للأونصة، مع توقعات باتجاه صعودي عام، مع استمرار التقلبات في التداولات. وأشار محللون في مجموعة سي بي إم إلى أن قوة البلاديوم الأخيرة "مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بأداء البلاتين"، محذرين من أن ضعف سوق العمل الأمريكي واستمرار التضخم قد يؤثران سلبًا على الطلب.

رغم الهدنة التجارية المُعلنة مؤخرًا بين الولايات المتحدة والصين، تُشير تصريحات المسؤولين الأمريكيين إلى استمرار التوترات. صرّح وزير الخزانة الأمريكي بأن الصين لا تزال شريكًا تجاريًا غير موثوق، بينما أكّد الرئيس دونالد ترامب أن إدارته لن تسمح بتصدير رقائق إنفيديا المتطورة إلى الصين أو أي دول أخرى.

وارتفع مؤشر الدولار الأميركي بنسبة 0.1% إلى 100.2 بحلول الساعة 14:43 بتوقيت جرينتش، ليتداول بين أعلى مستوى عند 100.4 وأدنى مستوى عند 99.9.

وانخفضت العقود الآجلة للبلاديوم تسليم ديسمبر 0.9% إلى 1374 دولارا للأوقية عند الساعة 14:43 بتوقيت جرينتش.

انخفضت عملة البيتكوين لفترة وجيزة إلى 81,871.19 دولارًا في وقت مبكر من يوم الجمعة قبل أن تستقر بالقرب من 82,460 دولارًا، بانخفاض بنحو 10.2٪ خلال الـ 24 ساعة الماضية.

بعد ما يقرب من شهر من البيع المستمر، يتداول البيتكوين الآن عند مستوى أقل بنسبة 10% عن مستواه في بداية العام، بعد أن محا معظم المكاسب التي حققها بعد فوز دونالد ترامب في الانتخابات العام الماضي.

كانت المرة الأخيرة التي انخفض فيها سعر البيتكوين إلى ما دون 82 ألف دولار في أبريل - عندما انخفض إلى 75 ألف دولار - خلال عمليات بيع واسعة النطاق في السوق بسبب إعلان ترامب عن فرض تعريفات جمركية شاملة في حدث "يوم التحرير".

واستنادًا إلى بيانات من Deribit - بورصة الخيارات والعقود الآجلة المملوكة لشركة Coinbase - أفاد CoinDesk أن المتداولين يستعدون لمزيد من الانخفاض.

انخفضت قيمة الإيثريوم، ثاني أكبر عملة مشفرة من حيث القيمة السوقية، إلى ما دون 2740 دولارًا أمريكيًا، بانخفاض تجاوز 9.6% خلال 24 ساعة. كما تعرضت عملات رئيسية أخرى لضغوط شديدة، حيث انخفضت عملات XRP وBNB وSOL بنسبة 9.1% و8.4% و10.6% على التوالي. أما دوجكوين، أكبر عملة رقمية، فقد خسرت 10.3% خلال الفترة نفسها.

بعد أن سجلت سوق العملات الرقمية مستويات قياسية جديدة مطلع الشهر الماضي، شهدت انخفاضات مطردة عقب خسارة غير مسبوقة في يوم واحد في 10 أكتوبر، عندما سُحبت 19.37 مليار دولار من مراكز الرافعة المالية خلال 24 ساعة. وقد انطلق هذا الحدث إثر إعلان ترامب عن فرض رسوم جمركية إضافية بنسبة 100% على الواردات الصينية، وهي الخطوة التي تراجع عنها لاحقًا. كما تأثرت الأصول الرقمية بتقلبات السوق الأوسع نطاقًا في الأيام الأخيرة، حيث سُحبت أكثر من 2.2 مليار دولار خلال 24 ساعة، وفقًا لشركة CoinGlass.

وفقًا لـ CoinGecko، تبلغ القيمة السوقية الإجمالية لجميع العملات المشفرة حاليًا 2.92 تريليون دولار أمريكي، بانخفاض قدره 33% عن ذروتها البالغة 4.38 تريليون دولار أمريكي التي بلغتها في أوائل أكتوبر. ومنذ بداية هذا الشهر، انخفضت القيمة السوقية لبيتكوين بنحو 25%، مسجلةً بذلك أكبر انخفاض شهري لها منذ انهيار سوق العملات المشفرة عام 2022، وفقًا لبلومبرغ.

انخفضت أسهم شركة ستراتيجي (المعروفة سابقًا باسم مايكروستراتيجي) - والتي تُعتبر على نطاق واسع بديلًا عن بيتكوين نظرًا لحجم استثماراتها الضخم - بنسبة 2.44% في تداولات ما قبل السوق يوم الجمعة، بعد انخفاضها بنسبة 11% خلال الأسبوع الماضي و41% خلال الثلاثين يومًا الماضية. وتمتلك الشركة حاليًا 649,870 بيتكوين بمتوسط سعر شراء يبلغ 74,430 دولارًا أمريكيًا.

في مذكرة صدرت في وقت سابق من هذا الأسبوع، حذّر محللو جي بي مورغان من أن شركة ستراتيجي تواجه خطر الاستبعاد من مؤشرات رئيسية مثل ناسداك 100 وMSCI USA. قد يؤدي هذا الاستبعاد إلى مزيد من الانخفاضات في أسهمها، وقد يؤثر سلبًا على أسواق العملات المشفرة إذا اضطرت الشركة إلى بيع جزء من ممتلكاتها من بيتكوين.