مايكروسوفت تراهن على رقائق مايا الداخلية لتحدي إنفيديا في مراكز بياناتها
أعلنت مايكروسوفت عن خطوة هي الأجرأ في مساعيها للتخلص من الاعتماد على رقائق إنفيديا.
الشركة قالت إنها ستجعل رقائق مايا الداخلية البنية الأساسية الأولى لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في مراكز بياناتها، على أن يدخل الجيل الجديد مايا 300 مرحلة الإنتاج في عام 2027.
وتتوقع مايكروسوفت أن تمتلك في النهاية عدة غيغاواط من طاقة الحوسبة المعتمدة على رقائق مايا، وهو مؤشر على أن هذه الرقائق لم تعد تجربة بل عمود فقري لبنيتها المستقبلية.
يأتي هذا الإعلان بينما تستعد مايكروسوفت لإنفاق يتجاوز 175 مليار دولار في النفقات الرأسمالية خلال عام 2026.
هذه الميزانية الضخمة تفسر لماذا تريد الشركة بديلاً عن وحدات معالجة الرسوميات باهظة الثمن من إنفيديا.
صممت رقائق مايا 300 للعمل في مهام الذكاء الاصطناعي مثل توليد الشيفرة البرمجية والاستدلال، وهي المهام التي تهيمن الآن على الطلب على الحوسبة.
وبالانتقال إلى السيليكون الخاص بها، تستطيع مايكروسوفت خفض التكاليف وتحسين كفاءة استهلاك الطاقة وتعزيز موقعها التفاوضي مع الموردين الخارجيين.
الرقاقة ليست مجرد وسيلة لتوفير المال، بل أداة استراتيجية.
تدير مايكروسوفت واحدة من أكبر أعمال الحوسبة السحابية في العالم عبر منصة أزور.
جعل مايا البنية الأساسية الأولى يعني أن عملاء أزور قد يرون في المستقبل خدمات ذكاء اصطناعي مسعّرة وموسعة بشكل مختلف عن المنافسين الذين يعتمدون على إنفيديا.
وهذا من شأنه إعادة تشكيل سوق الذكاء الاصطناعي السحابي.
إنفيديا لا تقف مكتوفة الأيدي.
خارطة الطريق الخاصة بها تشمل معمارية فيرا روبين، كما أقامت شراكات عميقة عبر الصناعة.
لكن قرار مايكروسوفت سيشجع شركات أخرى على تسريع جهودها في تصميم الرقائق.
جوجل تمتلك وحدات معالجة الموترات TPU، وأمازون لديها تراينيوم وإنفيرنتيا، وميتا تصمم سيليكون خاصاً بها.
عصر وحدات معالجة الرسوميات لم ينته، لكن عصر الاعتماد الأعمى على إنفيديا بدأ يتراجع.
الرهانات تتجاوز مايكروسوفت نفسها.
كل نشر لرقائق مايا يعني خسارة مبيعات لإنفيديا، وكل مشروع ناجح لرقائق مخصصة يضعف الحجة القائلة بأن إنفيديا وحدها قادرة على إدارة الذكاء الاصطناعي الحدودي.
خطة مايكروسوفت لجعل مايا البنية الأساسية الأولى تعني سنوات من التعلم الداخلي الذي قد يتحول في النهاية إلى عروض للعملاء.
إذا عملت مايا 300 كما هو معلن، فقد يصبح أزور المكان الأكثر كفاءة من حيث التكلفة لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة.
وهذا سيضع ضغطاً هائلاً على أمازون وجوجل، اللتين تبنيان أيضاً سيليكون مخصصاً لكنهما لم تلتزما علناً باستبدال إنفيديا في الصميم.
السنوات القادمة ستكشف ما إذا كانت رهانة مايكروسوفت على الرقائق عبقرية أم مكلفة.
إنفيديا تفتح معمارية فيرا روبين لتوحيد مصانع الذكاء الاصطناعي في قمة OCP
في قمة مشروع الحوسبة المفتوحة OCP التي تستضيفها مدينة سان خوسيه، اتخذت إنفيديا خطوة لتجعل مخططها لمصانع الذكاء الاصطناعي معياراً صناعياً مفتوحاً بدلاً من منظومة مغلقة.
أعلنت الشركة عن شراكات ومساهمات جديدة حول معمارية فيرا روبين، وانضمت إليها سيسكو وجوجل وميتا ومايكروسوفت وفيجن باي في جهود توسيع بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.
ترى إنفيديا أنه مع نمو مصانع الذكاء الاصطناعي من نطاق ميغاواط إلى نطاق غيغاواط، لا يمكن لأي شركة بمفردها بناء هذه المنشآت.
الحل في نظرها هو معايير مفتوحة تسمح للأجهزة والشبكات وأنظمة التبريد بالعمل معاً بسلاسة.
قمة OCP هي المكان الذي تتفق فيه شركات الحوسبة الضخمة والمشترون المؤسسيون على أسس مشتركة لمراكز البيانات.
مشاركة إنفيديا في هذه القمة دليل على أن بنية الذكاء الاصطناعي أصبحت مسألة أنظمة متكاملة وليست مجرد رقائق.
فيرا روبين هي المعمارية التي ستدعم الموجة القادمة من المعالجات المتسارعة، وبفتحها أمام منظومة OCP تحاول إنفيديا ضمان بقاء سيليكونها في قلب كل نشر واسع النطاق للذكاء الاصطناعي.
للخطوة أيضاً بعد تنافسي.
جهود الرقائق المخصصة من مايكروسوفت وجوجل وأمازون في ازدياد، والمعايير المفتوحة قد تجعل منصات إنفيديا أسهل اندماجاً من البدائل.
بالنسبة للشركات التي تبني مصانع ذكاء اصطناعي، يعني الخبر مزيداً من الخيارات في مجال الشبكات والطاقة والتبريد، مع البقاء متوافقة مع خارطة طريق إنفيديا.
مشاركة فيجن باي تشير إلى أن المعمارية يمكن أن تمتد إلى ما هو أبعد من مراكز البيانات السحابية التقليدية لتشمل بيئات الذكاء الاصطناعي السيادية والمحيطية.
وهذا يفتح أسواقاً جديدة لإنفيديا في وقت يواجه فيه نمو مراكز البيانات حدوداً مادية مثل توفر الكهرباء وكثافة الحرارة.
تراجع جوجل في الذكاء الاصطناعي حقيقي: جيميناي 4 أرجون ونانو بانا 2.1 فرصة العودة الأخيرة
قضت جوجل سنوات في تقديم نفسها كقائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، لكن الأشهر الستة الماضية كشفت حقيقة مؤلمة: الشركة التي تمتلك ثلاثة مليارات مستخدم، ومعالجات موترات خاصة بها، وقيمة سوقية تبلغ 4.1 تريليون دولار، لا تستطيع إطلاق نموذج يقنع المستخدمين بأنه يتفوق على كلود أو تشات جي بي تي.
هذه هي الفكرة الرئيسية في تحليل جديد يسأل عما إذا كان جيميناي 4 أرجون ونانو بانا 2.1 قادرين على إيقاف هذا التراجع.
الإحباط داخل جوجل وخارجها مرتبط بالتنفيذ.
بينما تطلق OpenAI وأنثروبيك نماذج تحدد معايير جديدة فور صدورها، تبدو إطلاقات جوجل ردود فعل متفرقة.
من المفترض أن يغير جيميناي 4 أرجون هذا الأمر ليكون النموذج الذي يضاهي أو يتجاوز أفضل الأنظمة الحدودية.
أما نانو بانا 2.1 فيبدو موجهاً إلى معركة مختلفة: الأدوات الإبداعية الاستهلاكية والذكاء الاصطناعي على الأجهزة، حيث تمتلك جوجل توزيعاً هائلاً لكن حضوراً ذهنياً أضعف.
قاعدة المستخدمين التي تبلغ ثلاثة مليارات تمنحها قناة إطلاق لا تضاهى، لكن هذه الميزة لم تتحول بعد إلى هيمنة ثقافية أو مؤسسية.
الرهانات كبيرة بالنسبة للمستثمرين.
أعمال جوجل السحابية تنمو، لكن AWS ومايكروسوفت حولتا زخمهما في الذكاء الاصطناعي إلى عقود طويلة الأجل.
إذا فشل جيميناي 4 أرجون في إقناع المشترين المؤسسيين، تخاطر جوجل بأن يُنظر إليها كعملاق الذكاء الاصطناعي الذي لم يستطع تحويل الأبحاث إلى منتجات.
يشير التحليل أيضاً إلى خطوة قد تغير قواعد اللعبة: يمكن لجوجل أن تفتح مصادر نموذج حدودي تنافسي أو تسعّره بعدوانية لاستعادة الاهتمام، وهو ما ترددت في فعله سابقاً.
حرب أسعار جديدة في الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي بين AWS وأزور وجوجل كلاود
دخل سوق الحوسبة السحابية مرحلة جديدة غريبة.
اختيار مزود الخدمة السحابية في عام 2026 لم يعد مسألة من يبيع أرخص آلة افتراضية.
الأمر يتعلق بمن يستطيع جعل مجموعة وحدات معالجة الرسوميات ونموذج اللغة الحدودي وأسطول كوبرنيتس يعملون معاً دون تدمير ميزانية العمليات المالية.
يكشف مقارنة أسعار جديدة كيف أن الفجوة بين عمالقة السحابة الثلاثة تضيق في بعض المجالات وتتسع في أخرى.
بالنسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، أصبحت تكلفة الحوسبة المتغير المهيمن.
مجموعات وحدات معالجة الرسوميات هي أغلى مورد في السحابة، وتتقلب أسعارها بناءً على العرض والطلب وتكاليف الطاقة.
كانت مايكروسوفت أزور عدوانية في تجميع نماذج الذكاء الاصطناعي مع بنيتها التحتية، بينما تدفع جوجل كلاود بمعالجات TPU الخاصة بها وخصومات كبيرة مقابل عقود طويلة الأجل.
أما AWS، الشركة الرائدة في السوق، فقد ردت برقائق مخصصة وفهرس أوسع لخدمات الذكاء الاصطناعي.
تسلط المقارنة الضوء أيضاً على تحول في سلوك المؤسسات.
لم تعد الشركات تشتري سعة تخزين خام أو آلات افتراضية، بل تشتري حلولاً متكاملة: نموذجاً، والأجهزة اللازمة لتشغيله، والأدوات اللازمة لإدارته.
وهذا يمنح مزودي الخدمات السحابية مجالاً للتمييز بما يتجاوز السعر.
تكلفة حوسبة أعلى قليلاً قد تستحق العناء إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل أو كانت رسوم نقل البيانات أقل.
بالنسبة للعملاء، فإن المشهد الجديد تمكيني ومربك في الوقت نفسه.
يتنافس عمالقة السحابة على تفاصيل دقيقة مثل زمن انتقال الاستدلال، والسعر لكل رمز، ودعم النماذج مفتوحة المصدر.
هيئة بريطانية تنتزع تنازلات لحماية البيانات من عمالقة الذكاء الاصطناعي وسط مخاطر الوكلاء الأذكياء
أمضت هيئة حماية البيانات البريطانية أشهراً في فحص ممارسات النماذج الأساسية لدى أكبر شركات الذكاء الاصطناعي في العالم، والآن لديها ما تقدمه.
عشر شركات مطورة، بما في ذلك أمازون وأنثروبيك وآبل وكوهير وديب سيك وجوجل وميتا ومايكروسوفت وOpenAI وستابيليتي إيه آي، إما غيّرت ممارساتها أو التزمت بذلك.
تغطي التنازلات الشفافية للأفراد الذين تُستخدم بياناتهم في تدريب النماذج، وآليات احترام حقوق البيانات، وتقييم الحمايات المدمجة.
هذه ليست غرامة وليست حظراً، لكنها ضغوط تنظيمية هادئة وهامة.
تدفع هيئة المعلومات البريطانية شركات الذكاء الاصطناعي إلى الانتقال من وعود خصوصية غامضة إلى آليات ملموسة.
على سبيل المثال، يجب على الشركات أن تشرح متى تظهر البيانات الشخصية في مجموعات التدريب وكيف يمكن للأشخاص الاعتراض.
هذه هي المتطلبات التي تشكل خارطة طريق المنتجات وفرق الامتثال الداخلية.
التوقيت مهم.
القلق الرئيسي للهيئة يتمحور حول الوكلاء المستقلين، أي أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتخذ إجراءات نيابة عن المستخدمين.
الذكاء الاصطناعي الوكيل يضاعف مخاطر حماية البيانات لأن النموذج قد يصل إلى البريد الإلكتروني أو التقويم أو أنظمة الدفع.
تريد الهيئة تقييم الضمانات قبل نشر هذه الوكلاء على نطاق واسع.
وهذا يضع ضغطاً على الشركات التي تتسابق لإطلاق منتجات وكيلة.
بالنسبة للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، تعني التنازلات مزيداً من المساءلة واحتمال عدد أقل من المفاجآت.
