في عالم الذكاء الاصطناعي، يسود السياق. تعكس هذه القاعدة الذكاء البشري، مما يشير إلى أهميتها بالنسبة للذكاء الاصطناعي، نظرًا لإنشائنا له على صورتنا.
في الوقت الحاضر، نلاحظ شركات مثل NVIDIA تناصر مصانع الذكاء الاصطناعي - وهي في الأساس أجهزة كمبيوتر عملاقة تعالج بيتابايت من البيانات لتقديم استجابات ذكية - كوسيلة جديدة لتحفيز تحولات كبيرة في الاقتصاد والثقافات العالمية.
ولكن كيف وصلنا إلى هذا المنعطف؟ الجواب، كما هو الحال دائمًا، يكمن في سلسلة من التطورات التدريجية.
قبل الخوض في تفاصيل مصانع الذكاء الاصطناعي وتأثيراتها على مستقبل الأعمال والمجتمع، دعونا نضع بعض السياق التأسيسي.
الثورة الزراعية: بذور الابتكار
منذ ما يقرب من 12000 عام، انتقل أسلافنا من الصيادين وجامعي الثمار الرحل إلى مزارعين مستقرين، يزرعون النباتات ويربون الحيوانات من أجل القوت. تمثل الزراعة، أو الزراعة، مصنعًا غذائيًا بدائيًا، يعتمد على ضوء الشمس والماء والهواء لنمو النباتات والحيوانات. أصبح مصطلح “firma”، الذي يشير إلى دفعة إيجار ثابتة لزراعة الأرض في العصور الوسطى، مرادفًا للزراعة.
تطلبت الزراعة هياكل اجتماعية هرمية لعمليات زراعية فعالة. ظهرت الكتابة كأداة إدارية، لتسهيل تتبع المدخلات والمخرجات داخل هذه المصانع الغذائية ووضع القواعد المجتمعية. بمرور الوقت، توسعت الكتابة لتشمل مجالات متنوعة ولا تزال وسيلة قوية لنقل المعلومات المعقدة.
منذ اللحظة التي استبدلنا فيها الأقواس والرماح بالمجارف والأشعل والمحاريث، ونقشنا أولى الرموز التصويرية في الطين أو الحجر، أصبح ظهور الذكاء الاصطناعي، وبالتالي، مصنع الذكاء الاصطناعي، أمرًا لا مفر منه. كانت مجرد مسألة وقت.
الثورة الصناعية: صياغة طريق الإنتاج الضخم
لآلاف السنين، صقلت البشرية مهاراتها الزراعية، مما أدى إلى تحقيق فائض غذائي عزز ظهور طبقة التجار - الأفراد الذين يشاركون في صناعة السلع للآخرين، أو ‘التصنيع’، المشتقة من اللاتينية ‘عمل باليد’. أدى ذلك إلى تطوير المال، وهو وسيلة للتبادل سرعت المقايضة وحولتها إلى الاقتصاد الحديث. ربطت العولمة الاقتصادات الإقليمية والوطنية في أعقاب عصر الاستكشاف.
أعادت موجات العولمة اللاحقة تشكيل كل من الزراعة والتصنيع. كان التحول المحوري في المصانع، وهي مراكز التصنيع الموحد، يتضمن تقسيم عملية الإنتاج إلى خطوات منفصلة لتعزيز السرعة وقابلية التكرار. تزامنت هذه الثورة الصناعية مع عصر التنوير، الذي تميز بارتفاع معدلات الإلمام بالقراءة والكتابة حيث احتاجت المصانع إلى عمال متعلمين لزيادة الكفاءة وتقليل النفايات. أضحى التعليم ضرورة، مما عزز الاعتراف بالحقوق، وحقوق الملكية الخاصة، وحرية الدين، والسلامة، والتعبير، والحق في محاكمات سريعة.
هذه المبادئ، البديهية في القرن الحادي والعشرين، تدين في نشأتها إلى القرن الثامن عشر.
جلبت المصانع التصنيع إلى الداخل، باستخدام البخار والكهرباء لتشغيل خطوط التجميع وتقنيات التصنيع المرنة. سمح ذلك بإنتاج السلع بأسعار معقولة، ورفع مستويات المعيشة وتعزيز نمو الطبقة الوسطى، ودفع التوسع الاقتصادي إلى ما وراء قدرات المجتمعات الزراعية.
ثورة الذكاء الاصطناعي: البيانات كحدود جديدة
أدى ظهور الإنترنت إلى ربط الأفراد وتوليد مورد جديد: البيانات، الجاهزة للتحليل الثاقب.
اعتمدت ثورة الذكاء الاصطناعي على رقمنة كميات هائلة من النصوص والصور والفيديو والصوت، إلى جانب قوة الحوسبة الميسورة التكلفة لمعالجة هذه البيانات. تمكن البيانات الضخمة، عند دمجها مع وحدات معالجة الرسومات المتوازية بشكل كبير وعرض نطاق ترددي للذاكرة العالية، من إنشاء شبكات عصبية تشفر فهمنا للعالم، وبالتالي تمكين الذكاء الاصطناعي.
بشكل أساسي، توفر البيانات الضخمة المادة الخام لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على محركات GPU لبناء شبكات عصبية وظيفية.
يجب أن تتقارب هذه العناصر في وقت واحد. في الثمانينيات، امتلك الباحثون خوارزميات شبكة عصبية ولكنهم افتقروا إلى الموارد الحسابية والبيانات لتنفيذها. ونتيجة لذلك، ظل الذكاء الاصطناعي نظريًا إلى حد كبير حتى استوفيت هذه الشروط الثلاثة.
مصانع الذكاء الاصطناعي: تحول حرفي
مصطلح ‘مصنع الذكاء الاصطناعي’ ليس مجرد استعارة ولكنه وصف دقيق لكمبيوتر فائق الذكاء الاصطناعي حديث يعمل في بيئة تجارية. إنه يغير بشكل جذري الحوسبة المؤسسية وتحليل البيانات - توليف البيانات في معلومات قابلة للتنفيذ.
إن مصنع الذكاء الاصطناعي أمر لا مفر منه مثل الثورة الزراعية، حيث ضمن الجهد الجماعي إنتاج الغذاء. منحت التحولات المجتمعية والثقافية الناتجة عن هذه الثورة البشرية وقت فراغ للتأمل والابتكار. الآن، يمكن للآلات الوصول إلى كامل المعرفة البشرية ومعالجتها، مما يتيح عمليات البحث القائمة على المحادثة والتطبيق العكسي لخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوليد بيانات جديدة بتنسيقات مختلفة.
ستتمكن الشركات والأفراد من الوصول إلى مصانع الذكاء الاصطناعي، إما مباشرة أو من خلال ترتيبات المشاركة في الوقت. ستولد مصانع الذكاء الاصطناعي هذه أفكارًا ورؤى جديدة وتضخم القدرات الإبداعية الفردية.
إن الإمكانات التحويلية لمصانع الذكاء الاصطناعي شاملة. يتفق كل من روبوتات الدردشة، ومطوريمحركات الحوسبة المتوازية لتدريب النماذج والاستدلال، ومنشئي النماذج مثل OpenAI و Anthropic و Google و Mistral على أن الذكاء الاصطناعي سيعيد تشكيل كل جانب من جوانب حياتنا. على الرغم من الخلافات العالمية حول قضايا مختلفة، إلا أن التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي معترف به عالميًا.
تصنيع الرؤية والعمل
تخدم مصانع الذكاء الاصطناعي وظيفتين رئيسيتين. الأول هو تدريب النماذج الأساسية، مما ينتج رؤى لتحسين الأعمال وتحسين الذات. تتضمن الوظيفة الثانية والأكثر أهمية تغذية بيانات وأسئلة جديدة في هذه النماذج لاستنتاج إجابات جديدة وتوليد رموز جديدة وتحريك العمل.
تركز الكثير من المناقشات المحيطة بالذكاء الاصطناعي على تدريب نماذج أساسية متزايدة الاتساع، وتضم مئات المليارات إلى تريليونات المعلمات ومجموعات البيانات الضخمة. تشير أعداد الرموز إلى اتساع المعرفة، بينما تعكس المعلمات عمق الفهم. تؤدي أعداد المعلمات الأصغر المقترنة بمجموعات الرموز الأكبر إلى إجابات أسرع وأبسط. على العكس من ذلك، توفر أعداد المعلمات الأكبر ومجموعات الرموز الأصغر رؤى أكثر دقة في مجال محدود. تجمع نماذج التفكير المتسلسل، متعددة الوسائط بطبيعتها، بين النماذج المتخصصة للنظر في المخرجات التي تدفع مدخلات أخرى، وتوليد إجابات شاملة.
تستخدم مصانع الذكاء الاصطناعي جميع المحتويات التي أنشأتها البشرية والبيانات الاصطناعية التي أنشأتها نماذج الذكاء الاصطناعي كمواد خام. يتم تسخير الرؤى المستمدة من هذه البيانات من قبل البشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي لتحريك العمل. بدلاً من العمل في المصنع، يستفيد الأفراد منه، ويعززون مهاراتهم بمعرفة وسرعة نماذج الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أكثر وأفضل وأسرع.
وفقًا لما ذكره جنسن هوانغ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، ‘يتسابق العالم لبناء مصانع ذكاء اصطناعي حديثة وعالية النطاق.’ يعد إنشاء مصنع للذكاء الاصطناعي إنجازًا هندسيًا غير عادي، ويتطلب موارد هائلة وقوة عاملة ومواد.
يتطلب بناء مصنع للذكاء الاصطناعي استثمارًا رأسماليًا كبيرًا. يتكون التكوين النموذجي من NVIDIA DGX SuperPOD استنادًا إلى وحدات متعددة من أنظمة DGX، التي تتميز بوحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية والوصلات البينية عالية السرعة والتخزين.
مع وجود العديد من أنظمة DGX، يوفر SuperPOD أداءً كبيرًا، ويتميز بقدرة وذاكرة كبيرة وعرض نطاق ترددي. يمكن توسيع نطاق الأداء عن طريق إضافة المزيد من الأنظمة.
هناك مخطط آخر من NVIDIA لمصنع الذكاء الاصطناعي يتمحور حول منصة NVIDIA GB200 NVL72، وهو نظام على مستوى الرف يدمج وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية و DPUs و SuperNICs و NVLink و NVSwitch وشبكات عالية السرعة. توفر هذه المنصة مجال ذاكرة GPU مشتركًا أكبر لنماذج الذكاء الاصطناعي وكثافة حسابية أعلى، مما يستلزم تبريدًا سائلًا.
يمثل GB200 NVL72، الذي يتم شحنه بكميات كبيرة، نظامًا قائمًا بذاته قادرًا على بناء نماذج وتوليد بيانات بتنسيقات مختلفة.
يتكون GB200 NVL72 من عقدة خادم MGX تتميز بوحدة معالجة مركزية NVIDIA Grace مقترنة بوحدات معالجة رسومات Blackwell. تشكل اثنتان من عقد الخادم هذه صينية حسابية داخل رف NVL72، مع ثمانية عشر صينية حسابية تضم العديد من وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية.
يجمع نظام GB200 NVL72 على مستوى الرف بين وحدات المعالجة المركزية Grace ووحدات معالجة الرسومات Blackwell، المتصلة عبر اتصالات NVLink عالية السرعة. تربط منافذ NVLink وشرائح NVSwitch جميع وحدات معالجة الرسومات في تكوين ذاكرة مشتركة، وهو مثالي لتدريب النماذج الأساسية والاستدلال المتسلسل.
تتيح بنية NVLink، التي تسهلها تسع صواني تبديل NVLink، الوصول إلى جميع قوالب GPU كوحدة معالجة رسومات موحدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تتميز أنظمة GB200 NVL72 بالعديد من نوى Arm لمعالجة المضيف وقوة معالجة الفاصلة العائمة الكبيرة. يتميز نظام GB200 NVL72 بذاكرة HBM3e كبيرة متصلة بوحدات معالجة الرسومات، مع عرض نطاق ترددي إجمالي عالٍ. تتميز وحدات المعالجة المركزية Grace بذاكرة LPDDR5X، والتي يمكن الوصول إليها عبر NVLink.
يعكس NVIDIA GB200 NVL72 التأثير التحويلي لنظام/360 على معالجة المعاملات عبر الإنترنت، والفرق الرئيسي هو قابلية توسيع NVL72 عبر وصلات InfiniBand البينية.
تتطلب تكوينات DGX SuperPOD المستندة إلى أنظمة NVL72 على مستوى الرف طاقة كبيرة ولكنها توفر قوة حوسبة وقدرة ذاكرة هائلة عبر وحدات حوسبة متعددة. يمكن توسيع نطاق الأداء عن طريق إضافة المزيد من الرفوف.
تتطلب كثافة الحوسبة لرف NVL72 تبريدًا سائلًا متخصصًا وبنية تحتية لمركز البيانات، مما يمثل عودة إلى الممارسات السابقة حيث قامت الآلات المبردة بالماء بزيادة الأداء إلى أقصى حد.
ستتطلب مصانع الذكاء الاصطناعي قوة حوسبة أكبر بكثير حيث يصبح الاستدلال جزءًا لا يتجزأ من التطبيقات المتنوعة، خاصة مع التحول نحو نماذج التفكير المتسلسل.
تشمل مصانع الذكاء الاصطناعي ليس فقط الأجهزة ولكن أيضًا أنظمة وبرامج التطوير.
تتطلب أنظمة DGX GB200 وأجهزة الكمبيوتر العملاقة DGX SuperPOD AI إدارة ونمذجة، يتم تسهيلها بواسطة أدوات مثل NVIDIA Mission Control، التي تنظم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي وتستعيد الوظائف تلقائيًا. تراقب Mission Control صحة النظام وتحسن استهلاك الطاقة.
NVIDIA AI Enterprise، مجموعة برامج الأنظمة، تتضمن مكتبات ونماذج وأطر عمل محسّنة لوحدات معالجة الرسومات وشبكات NVIDIA. يتميز مكدس مصنع الذكاء الاصطناعي أيضًا بـ NVIDIA Dynamo، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لتشغيل الاستدلال عبر بنية NVLink و DGX SuperPOD التحتية. يساعد DGX Expert Service and Support العملاء في تنفيذ هذه التقنيات، مما يقلل الوقت المستغرق للرمز الأول. تقدم NVIDIA مخططات مصانع الذكاء الاصطناعي لبيئة Omniverse ‘التوأم الرقمي’ لمحاكاة وتحسين تصميم مركز البيانات.
أحد الجوانب الحاسمة في مصانع الذكاء الاصطناعي هو التحول في التفكير الذي تولده، حيث تعطي NVIDIA الأولوية لمساحة الرأس لنمو النظام.
وفقًا لما ذكره جيلاد شينر، نائب الرئيس الأول للشبكات في NVIDIA، ‘إن إنشاء الرموز يعادل الآن تحقيق إيرادات للعديد من الشركات.’ تتطور مراكز البيانات من مراكز تكلفة إلى أصول إنتاجية.
وهذا، في النهاية، هو جوهر بناء المصنع.