رؤية نفيديا: مستقبل الذكاء الاصطناعي

فجر حقبة جديدة في الحوسبة

رسخ مؤتمر تكنولوجيا الرسومات (GTC) لعام 2025، الذي أقيم في قلب وادي السيليكون، مكانته كحدث محوري في المشهد التكنولوجي. إنه تجمع يجذب انتباه جمهور متنوع، من المخضرمين في الصناعة ومطوري البرامج إلى المتحمسين للذكاء الاصطناعي وحتى أولئك الذين يتعاملون مع التكنولوجيا بدرجة من الشك.

لحظة حاسمة في GTC هي الخطاب الرئيسي، وهذا العام، ألقاه الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جنسن هوانغ. يتمتع هوانغ، الذي يُنظر إليه على نطاق واسع كقائد ذي تفكير تقدمي في مجال الذكاء الاصطناعي، بقدرة نادرة على تشكيل روايات الصناعة. تحمل تصريحاته وزناً كبيراً، وغالباً ما تنذر بالتطورات التكنولوجية والاتجاهات الناشئة التي ستحدد السنوات القادمة.

في خطابه الرئيسي الذي طال انتظاره، لم يقم هوانغ بتفصيل أحدث اختراقات Nvidia في الذكاء الاصطناعي فحسب، بل قدم أيضاً لمحة عن توقعاته لتطور الصناعة على مدى السنوات القليلة المقبلة. أبرز عرض هذا العام ليس فقط السرعة المذهلة لثورة الذكاء الاصطناعي ولكن أيضاً إعادة تموضع Nvidia الاستراتيجي للحفاظ على دورها كقوة مهيمنة في الابتكار التكنولوجي.

Blackwell و Rubin: الدخول في الجيل التالي من أجهزة الذكاء الاصطناعي

كما هو متوقع في العديد من التحليلات التي سبقت الحدث، كان الموضوع الرئيسي لخطاب هوانغ هو الكشف عن الجيل التالي من معالجات الرسومات من Nvidia: Blackwell Ultra و Vera Rubin. يمثل هذان قفزة هائلة إلى الأمام في قدرات أجهزة الذكاء الاصطناعي.

تم تصميم مجموعة شرائح Blackwell Ultra، المقرر إصدارها في وقت لاحق من هذا العام، بدقة للتعامل مع التعقيد المتزايد لعمليات الذكاء الاصطناعي. مواصفاتها، على أقل تقدير، رائعة:

• قوة حوسبة 1-exaflop داخل رف واحد.
• 600,000 مكون لكل رف.
• نظام تبريد سائل متطور بقدرة 120 كيلو وات.

هذه الميزات، على الأقل على الورق، تضع Blackwell Ultra كقوة دافعة لحسابات الذكاء الاصطناعي.

تتضمن خارطة الطريق الاستراتيجية لـ Nvidia دمج وحدات معالجة الرسومات Blackwell Ultra هذه في نظامي DGX متميزين: Nvidia DGX GB300 و Nvidia DGX B300. تم تصميم هذا التكامل لتلبية المتطلبات المتصاعدة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على مهام الاستدلال والاستنتاج.

يمثل الانتقال من التبريد التقليدي القائم على الهواء إلى التبريد السائل تحولاً محورياً مدفوعاً بضرورة تعزيز كفاءة الطاقة. هذا ليس مجرد تحسين تدريجي؛ إنه يدل على إعادة تصور أساسية لتصميم وبناء أنظمة حوسبة الذكاء الاصطناعي.

بالنظر إلى المستقبل، من المتوقع إصدار نظام Vera Rubin AI في أواخر عام 2026، يليه Rubin Ultra في النصف الثاني من عام 2027. أكد هوانغ أنه، بصرف النظر عن الهيكل، فقد خضع كل جانب تقريباً من منصة Vera Rubin لإعادة تصميم شاملة. تشمل إعادة التصميم هذه تحسينات كبيرة في أداء المعالج وبنية الشبكة وقدرات الذاكرة. كما كشفت Nvidia عن تفاصيل حول الجيل التالي من الرقائق الفائقة لوحدة معالجة الرسومات والمفاتيح الضوئية المبتكرة، مما زاد من الترقب لهذه الإصدارات المستقبلية.

رحلة الذكاء الاصطناعي التحويلية: من رؤية الكمبيوتر إلى الذكاء الوكيل

خلال خطابه الرئيسي الذي استمر ساعتين، أوضح هوانغ بشغف ‘التقدم الاستثنائي’ الذي أحرزه الذكاء الاصطناعي. ما كان في السابق مجرد تكهنات مستقبلية أصبح الآن حقيقة ملموسة. لقد خضع الذكاء الاصطناعي لتحول عميق، حيث تقدم من تركيزه الأولي على ‘رؤية الكمبيوتر’ إلى ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، والآن، إلى حدود الذكاء الاصطناعي الوكيل.

أوضح هوانغ: ‘يفهم الذكاء الاصطناعي السياق، ويفهم ما نطلبه. يفهم معنى طلبنا’. ‘إنه الآن يولد إجابات. لقد تغير بشكل أساسي كيفية إجراء الحوسبة.’ يمثل هذا التطور نقلة نوعية في طبيعة الحوسبة ذاتها.

وفقاً لهوانغ، فإن الطلب على وحدات معالجة الرسومات من أكبر أربعة مزودي خدمات سحابية يشهد طفرة. من بين العديد من التوقعات التي شاركها هوانغ فيما يتعلق بالإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي، برز رقم واحد: تتوقع Nvidia أن ترتفع عائدات البنية التحتية لمراكز البيانات الخاصة بها إلى تريليون دولار بحلول عام 2028. يؤكد هذا التوقع الحجم الهائل لتأثير الذكاء الاصطناعي المتوقع على المشهد التكنولوجي.

من مراكز البيانات إلى ‘مصانع الذكاء الاصطناعي’: نموذج جديد للبنية التحتية للحوسبة

أحد أكثر أهداف Nvidia طموحاً هو تسهيل الانتقال من مراكز البيانات التقليدية إلى ما تتصوره على أنه ‘مصانع الذكاء الاصطناعي’. وصف هوانغ هذا بأنه المرحلة التطورية التالية لمراكز البيانات التقليدية. ستكون مصانع الذكاء الاصطناعي هذه في الأساس بيئات حوسبة فائقة الأداء مصممة خصيصاً لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال عليه.

حجم الموارد المطلوبة لمثل هذا المشروع هائل. أوضحت Nvidia، في منشور بالمدونة، الحجم الهائل لهذا المسعى: ‘إن إنشاء مصنع ذكاء اصطناعي واحد بقدرة جيجاوات هو عمل استثنائي للهندسة واللوجستيات - يتطلب عشرات الآلاف من العمال عبر الموردين والمهندسين المعماريين والمقاولين والمهندسين للبناء والشحن والتجميع ما يقرب من 5 مليارات مكون وأكثر من 210,000 ميل من كابلات الألياف.’

لتوضيح جدوى هذه الرؤية، عرض هوانغ كيف استفاد فريق هندسة Nvidia من Omniverse Blueprint لتصميم ومحاكاة مصنع ذكاء اصطناعي بقدرة 1 جيجاوات. قدم هذا العرض لمحة ملموسة عن مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

أوضح هوانغ: ‘هناك ديناميكيتان تحدثان في نفس الوقت’. ‘الديناميكية الأولى هي أن الغالبية العظمى من هذا النمو من المرجح أن تتسارع. بمعنى أننا عرفنا لبعض الوقت أن الحوسبة ذات الأغراض العامة قد استنفدت مسارها، ونحن بحاجة إلى نهج حوسبة جديد.’

وأوضح كذلك التحول في نماذج الحوسبة: ‘العالم يمر بتحول في المنصة من البرامج المشفرة يدوياً التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر ذات الأغراض العامة إلى برامج التعلم الآلي التي تعمل على المسرعات ووحدات معالجة الرسومات.’

‘هذه الطريقة في إجراء الحساب هي في هذه المرحلة، تجاوزت نقطة التحول هذه، ونحن نشهد الآن حدوث نقطة الانعطاف - حدوث الانعطاف في عمليات بناء مراكز البيانات في العالم.’ وشدد على النقطة الرئيسية: ‘إذن أول شيء هو الانتقال في الطريقة التي نقوم بها بالحوسبة.’ يمثل هذا التحول تحولاً جوهرياً في كيفية تعاملنا مع الحوسبة وتسخير قوة الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي الوكيل والروبوتات: الحدود التالية

الذكاء الاصطناعي الوكيل، وهو مفهوم استحوذ على اهتمام العديد من الشركات في الأشهر الأخيرة، هو محور تركيز رئيسي لشركة Nvidia. يشارك هوانغ الحماس المحيط بهذا المجال الناشئ، ويتوقع أن يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي مكوناً أساسياً في كل عملية تجارية. تقوم Nvidia بنشاط ببناء البنية التحتية لدعم تطوير ونشر هؤلاء الوكلاء الأذكياء.

سلط هوانغ الضوء على الروبوتات باعتبارها الموجة الرئيسية التالية للذكاء الاصطناعي، مدفوعة بـ ‘الذكاء الاصطناعي المادي’ الذي يمتلك فهماً للمفاهيم الأساسية مثل الاحتكاك والقصور الذاتي والسبب والنتيجة. وشدد على الأهمية الحاسمة لتوليد البيانات الاصطناعية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتيح هذا النهج التعلم بشكل أسرع ويلغي الحاجة إلى تدخل بشري في حلقات التدريب، مما يسرع عملية التطوير بشكل كبير.

وأشار إلى أنه ‘لا يوجد سوى قدر معين من البيانات والمظاهرات البشرية التي يمكننا القيام بها’. ‘هذا هو الاختراق الكبير في العامين الماضيين: التعلم المعزز.’ يمثل هذا الاختراق تقدماً كبيراً في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لأنظمة أكثر استقلالية وقابلية للتكيف.

التقدم التدريجي وردود فعل السوق

كانت بعض الإعلانات والتحديثات التي تم تقديمها في GTC 2025، إلى حد ما، متوقعة واعتبرت أكثر تزايداً من كونها رائدة. يمكن أن يُعزى هذا التصور إلى الاهتمام الشديد المحيط بـ Nvidia، حيث تكهن الكثيرون بالفعل بالإعلانات المحتملة. ربما يكون هذا التخمين الذي سبق الحدث قد قلل عن غير قصد من التأثير المتصور لبعض الإعلانات الرائدة حقاً، مما جعلها تبدو أقل إثارة للدهشة.

تجدر الإشارة إلى أن خطاب هوانغ لم يترجم على الفور إلى تأثير إيجابي على سعر سهم Nvidia. في الواقع، شهد سهم Nvidia انخفاضاً بأكثر من 3٪ خلال الكلمة الرئيسية، مما يشير إلى حذر المستثمرين وسط توقعات عالية وبيئة سوق متقلبة. يسلط رد الفعل هذا الضوء على التفاعل المعقد بين التطورات التكنولوجية ومعنويات السوق وتوقعات المستثمرين.