لماذا تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي رقائق خاصة؟
تدريب نموذج لغوي كبير يتطلب عمليات ضرب مصفوفات بمقاييس فلكية: مليارات المليارات من العمليات. المعالج العادي ينفذها بالتتابع فيستغرق سنوات، بينما معالجات الرسومات ورقائق متخصصة تقسم العمل على آلاف النوى المتوازية فتُنجزه في أسابيع.
NVIDIA والقيمة السوقية الخيالية
شركة NVIDIA أصبحت أنجح شركة رقائق في التاريخ بفضل وحدات معالجة الرسومات (A100 وH100 ثم B200) المخصصة للذكاء الاصطناعي، وسط هامش ربح يفوق 70%. المنافسون يلاحقون: AMD ورقائق جوجل (TPU) وأمازون ومايكروسوفت، وكلها تريد كسر الاحتكار.
المستقبل: رقائق متخصصة لكل مهمة
الاتجاه نحو رقائق مصممة خصيصًا: معالجات عصبية في الهواتف تعمل محليًا، ورقائق للاستدلال (التشغيل) أرخص من رقائق التدريب، وذواكر عالية النطاق حول الرقاقة، ومستقبلًا رقائق ضوئية وكوانتومية تعالج البيانات بطرق ثورية.