الذكاء الاصطناعي، التكنولوجيا ذاتها التي تشغلها رقائق إنفيديا، يغذي الآن شركات ناشئة جديدة تهدف إلى زعزعة مكانة عملاق الرقائق في السوق. تنشر Wafer وRicursive Intelligence الذكاء الاصطناعي لتحسين البرمجيات لمختلف الأجهزة وتبسيط عملية إنشاء الرقائق، مما قد يغير المشهد التنافسي. صرح إميليو أنديري، المؤسس المشارك لشركة Wafer، قائلاً: "نريد زيادة الذكاء لكل واط إلى أقصى حد"، مؤكداً على الكفاءة بدلاً من معايير القوة الخام.
يتغير مشهد أجهزة الذكاء الاصطناعي، حيث تطبق شركات جديدة الذكاء الاصطناعي نفسه لمواجهة تحديات هندسية معقدة عززت منذ فترة طويلة هيمنة اللاعبين الراسخين مثل إنفيديا. وبينما تظل وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) من إنفيديا العمود الفقري لتدريب أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي، تركز موجة جديدة من الابتكار على جعل *أي* رقاقة تعمل على النحو الأمثل. وتتصدر Wafer، وهي شركة ناشئة حصلت مؤخرًا على 4 ملايين دولار أمريكي في تمويل أولي، هذه الحركة.
تقوم الشركة بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لأداء إحدى أكثر المهام تطلبًا في هندسة البرمجيات: تحسين الكود ليعمل بأقصى كفاءة على رقائق سيليكون محددة. يتضمن ذلك توليد ما يُعرف بكود النواة (kernel code)، وهي طبقة البرمجيات التي تتفاعل مباشرة مع أجهزة الرقاقة، وهي عملية تتطلب تاريخيًا خبرة بشرية عالية التخصص. أوضح إميليو أنديري، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Wafer، أن نهجهم يتضمن التعلم المعزز على النماذج مفتوحة المصدر.
يقومون بتعليم هذه النماذج كتابة كود النواة من الألف إلى الياء. علاوة على ذلك، تدمج Wafer أيضًا "أدوات تحكم وكيلة" (agentic harnesses) مع نماذج اللغات الكبيرة الحالية، مثل Claude من Anthropic وGPT من OpenAI، لتعزيز قدرتها على كتابة الكود الموجه مباشرة إلى الرقاقة. تهدف هذه الاستراتيجية المزدوجة إلى إنشاء برمجيات عالية الكفاءة مصممة خصيصًا لبنى الأجهزة المختلفة.
لطالما كان تحسين البرمجيات لتصاميم الرقائق المختلفة يمثل عنق الزجاجة للشركات التي تتجاوز منظومة إنفيديا البيئية. وبينما تقدم العديد من الرقائق المتطورة من المنافسين مثل AMD، وTrainium من أمازون، وTPUs من جوجل، أداءً عائم النقطة يضاهي سيليكون إنفيديا عالي المستوى، يكمن التحدي في قابليتها للبرمجة. لقد بنت إنفيديا منظومة برمجية بيئية شاملة، بما في ذلك المكتبات والأدوات، التي تبسط تطوير وصيانة الكود لوحدات معالجة الرسوميات الخاصة بها.
وهذا يسهل الأمر على المطورين. غالبًا ما تفتقر بنى الرقائق الأخرى إلى هذا الدعم القوي، مما يجعل من الصعب حتى على شركات التكنولوجيا الكبيرة تحقيق أقصى أداء بشكل مستقل. لنأخذ تجربة Anthropic، وهي شركة أبحاث ذكاء اصطناعي بارزة.
عندما اختارت Anthropic بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها على أجهزة Trainium من أمازون، واجهت مهمة كبيرة تتمثل في إعادة كتابة كود نموذجها بالكامل. كان هذا ضروريًا لضمان تشغيل البرنامج بأكبر قدر ممكن من الكفاءة على الأجهزة الجديدة غير التابعة لإنفيديا. ومثل هذه الجهود مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
إنها تتطلب مجموعة مهارات محددة. يعتقد أنديري أن الذكاء الاصطناعي، الذي حقق بالفعل قدرات خارقة في كتابة الكود العام، سيزيل قريبًا هذه الميزة البرمجية. لاحظ أنديري قائلاً: "يكمن الخندق في قابلية برمجة الرقاقة"، مشيرًا إلى أدوات البرمجيات الشاملة التي توفرها إنفيديا. "أعتقد أن الوقت قد حان للبدء في إعادة التفكير فيما إذا كان هذا بالفعل خندقًا قويًا." قد يؤدي هذا التحول إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الحوسبة عالية الأداء، مما يسمح لمجموعة أوسع من الشركات بالاستفادة من الأجهزة المتنوعة دون التكاليف الهندسية الباهظة. وبعيدًا عن تحسين البرمجيات للسيليكون الحالي، تتصدى شركة ناشئة أخرى، Ricursive Intelligence، لتحدٍ أكثر جوهرية: تصميم الرقائق نفسها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
تأسست Ricursive على يد مهندسي جوجل السابقين أزاليا ميرحسيني وآنا جولدي، وهي تعمل على تطوير أساليب جديدة لأتمتة وتسريع تصميم الرقائق، وهو مجال يهيمن عليه تقليديًا مهندسون بشريون ذوو تخصص عالٍ. تصميم رقائق الكمبيوتر عملية معقدة وتتطلب الكثير. يجب على المهندسين ترتيب مليارات المكونات بدقة عبر قطعة صغيرة من السيليكون، مع التحسين لوظائف مختلفة مثل السرعة واستهلاك الطاقة والكفاءة الحرارية.
بعد التصميم الأولي، يخضع أداء الرقاقة لاختبارات وتحقق صارمة من خلال دورة تكرارية قبل أن يتم إرسالها إلى مسبك للتصنيع. وهذا يستغرق وقتًا وموارد هائلة. أوضحت ميرحسيني، وهي أيضًا أستاذة مساعدة في جامعة ستانفورد، أن Ricursive تستهدف "الجوانب الأكثر استهلاكًا للوقت في تصميم الرقائق—التصميم الفيزيائي والتحقق من التصميم"، وهما اثنان من أكثر الجوانب استهلاكًا للوقت.
طورت ميرحسيني وجولدي سابقًا طريقة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في جوجل حسّنت تخطيط المكونات الرئيسية داخل رقائق الكمبيوتر. وقد غيّر هذا النهج عمليات تصميم المعالجات الداخلية لجوجل وأصبح منذ ذلك الحين تقنية معتمدة على نطاق واسع في الصناعة لترتيب الميزات على رقائق مختلفة. تهدف Ricursive إلى البناء على هذا النجاح، وأتمتة المزيد من عناصر سير عمل التصميم ودمج نماذج اللغات الكبيرة.
الهدف هو السماح للمهندسين باستخدام اللغة الطبيعية لوصف التغييرات المطلوبة أو طرح أسئلة محددة حول تصميم الرقاقة، والتحرك نحو مستقبل حيث يمكن للمرء "تصميم رقاقة بالإحساس" (vibe design)، كما اقترحت جولدي. توفر إمكانية الذكاء الاصطناعي لتصميم الرقائق والخوارزميات معًا رؤية لتحسين الذكاء الاصطناعي المتكرر. وصفت جولدي مستقبلاً حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تعديل السيليكون والكود الخاص به، مما يخلق "قانون قياس لتصميم الرقائق". يشير هذا المفهوم إلى حلقة تغذية راجعة مستمرة حيث تعزز الأجهزة المصممة بالذكاء الاصطناعي قدرة الذكاء الاصطناعي على تصميم أجهزة أفضل، مما يسرع وتيرة الابتكار.
يولي المستثمرون اهتمامًا وثيقًا لهذه التطورات. جمعت Ricursive Intelligence بسرعة 335 مليون دولار أمريكي، محققة تقييمًا قدره 4 مليارات دولار أمريكي في غضون بضعة أشهر فقط. يؤكد هذا الضخ الكبير لرأس المال على إيمان السوق بالإمكانات التحويلية لتصميم الرقائق المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
تقول السياسة شيئًا واحدًا عن المنافسة في السوق، لكن الواقع غالبًا ما يتشكل من خلال هذه الاختراقات التكنولوجية. ما يعنيه هذا بالفعل لعائلتك، أو على الأقل لشركات التكنولوجيا التي توظفهم، هو تحول في من يمتلك مفاتيح الحوسبة المتقدمة. إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إضفاء الطابع الديمقراطي على القدرة على تحسين الكود لأي رقاقة، وحتى تصميم سيليكون مخصص، فقد ينخفض حاجز الدخول لتطوير الذكاء الاصطناعي المتطور.
قد تكتسب الشركات الصغيرة القدرة على الابتكار على قدم المساواة مع الشركات العملاقة، مما يعزز منظومة تقنية أكثر تنوعًا وتنافسية. وقد يؤدي ذلك إلى أجهزة أكثر تخصصًا وكفاءة لمهام الذكاء الاصطناعي المحددة، مما قد يقلل من تكلفة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة للشركات، وبالتالي للمستهلكين. ويطالب كلا الجانبين بالنصر في سباق الابتكار.
إليكم الأرقام: تشير المليارات من الاستثمارات إلى تحدٍ حقيقي للوضع الراهن. هذه المنافسة الناشئة ليست مجرد نظرية. لقد استثمرت شركات مثل Apple وGoogle وAmazon بالفعل بكثافة في السيليكون المخصص لسنوات لتحسين الأداء والكفاءة عبر منتجاتها، من الهواتف الذكية إلى منصات الحوسبة السحابية.
أعلنت Meta Platforms مؤخرًا عن خطط لنشر قدرة حوسبية تبلغ واحد جيجاوات باستخدام رقاقة جديدة تم تطويرها بالتعاون مع Broadcom. يتضمن نشر السيليكون المخصص كتابة كود واسع النطاق لضمان التشغيل السلس والفعال. يؤكد هذا الاتجاه الحالي على وجود سوق لخدمات مثل Wafer وتقنيات مثل Ricursive.
تمتد الآثار إلى ما هو أبعد من مجرد الأرباح النهائية لمصنعي الرقائق. بالنسبة لآلاف المهندسين المتخصصين في تصميم الرقائق وتحسين الأداء، تمثل أدوات الذكاء الاصطناعي هذه حدودًا جديدة. وبينما قد يخشى البعض الأتمتة، يرى آخرون أنها فرصة للتخلص من المهام الروتينية والتركيز على الابتكار على مستوى أعلى.
يظل الطلب على مهندسي الأداء المهرة مرتفعًا، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز قدراتهم، مما يسمح للفرق بتحقيق المزيد بموارد أقل. قد يعيد هذا التحول تعريف ما يعنيه أن تكون مهندس أجهزة في عصر الذكاء الاصطناعي، بالانتقال من التحسين اليدوي إلى إدارة وتوجيه وكلاء التصميم الذكي. - بدأ الذكاء الاصطناعي في تحسين الكود لبنى الرقائق المتنوعة، متحديًا ميزة منظومة إنفيديا البرمجية. - تستخدم الشركات الناشئة مثل Wafer الذكاء الاصطناعي لكتابة كود نواة عالي الكفاءة للأجهزة غير التابعة لإنفيديا. - تطبق Ricursive Intelligence الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتسريع عمليات تصميم الرقائق الأساسية، من التخطيط إلى التحقق. - يمكن لهذه التطورات أن تضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الحوسبة عالية الأداء وتعزز المنافسة الأكبر في سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي. وبالنظر إلى المستقبل، ستكون الأشهر الـ 12 إلى 18 القادمة حاسمة.
ترقبوا جولات تمويل إضافية لهذه الشركات الناشئة وإعلانات محددة من شركات التكنولوجيا الكبرى حول اعتمادها للكود المحسّن بالذكاء الاصطناعي أو الرقائق المصممة بالذكاء الاصطناعي. قد تشير أي شراكة كبرى بين مزود سحابة كبير أو مطور ذكاء اصطناعي وإحدى هذه الشركات الناشئة في مجال السيليكون المدفوع بالذكاء الاصطناعي إلى نقطة تحول. سيحدد التطور المستمر لقدرة الذكاء الاصطناعي على بناء وبرمجة أجهزته الخاصة المدى الحقيقي لهذا الاضطراب التكنولوجي.
نقاط رئيسية
— - بدأ الذكاء الاصطناعي في تحسين الكود لبنى الرقائق المتنوعة، متحديًا ميزة منظومة إنفيديا البرمجية.
— - تستخدم الشركات الناشئة مثل Wafer الذكاء الاصطناعي لكتابة كود نواة عالي الكفاءة للأجهزة غير التابعة لإنفيديا.
— - تطبق Ricursive Intelligence الذكاء الاصطناعي لأتمتة وتسريع عمليات تصميم الرقائق الأساسية، من التخطيط إلى التحقق.
— - يمكن لهذه التطورات أن تضفي الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الحوسبة عالية الأداء وتعزز المنافسة الأكبر في سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي.
المصدر: Wired