ثورة NVIDIA تتجاوز المواصفات: رؤية جنسن هوانغ التخريبية

هوانغ وجوبز: رائدا عصرين

في معرض CES عام 2025، عندما ظهر جنسن هوانغ مرتديًا سترته الجلدية المميزة من جلد التمساح، كان الناس أكثر اهتمامًا بسترته اللافتة للنظر أكثر من توقعاتهم لخطوات NVIDIA الجديدة. ومع ذلك، كان محتوى الخطاب أكثر تأثيرًا من الملابس، حيث تجاوزت التقنيات المبتكرة التي تم الكشف عنها حتى نتائج مؤتمرات NVIDIA الخاصة. إذن، ما الذي تعطل NVIDIA؟ دعونا نتعمق في الأمر.

سلسلة RTX Blackwell GPU: جيل جديد من "أدوات الخيميائي"

أعلنت NVIDIA عن سلسلة RTX Blackwell GPU، وكان أبرزها بطاقة الرسوميات RTX 5090. على الرغم من أننا لن نخوض في تفاصيل مواصفاتها القوية هنا، إلا أنه من الجدير بالذكر أن أضعف بطاقة في هذه السلسلة، وهي 5070، تقدم أداءً يضاهي الجيل السابق 4090، بينما يقل سعرها بمقدار الثلث.

كما هو معروف، فإن بطاقات الرسوميات الاستهلاكية مناسبة بشكل خاص لنشر النماذج مفتوحة المصدر محليًا. لذلك، يُنظر إلى RTX 5090 على أنها "أداة الخيميائي" الجديدة.

تعاونت استوديوهات Black Forest مع NVIDIA لتحسين نموذج FLUX، مما أدى إلى تحسين كبير في سرعة الاستدلال على بطاقات الرسوميات من سلسلة 50. نموذج DEV أسرع مرتين في الاستدلال على 5090 مقارنةً بـ 4090. بالإضافة إلى ذلك، سيتم إطلاق نموذج FLUX بتنسيق FP4 الكمي في فبراير.

ظهرت بالفعل طلبات مسبقة لبطاقات 5090، مما يشير إلى أن استوديوهات التصميم بالذكاء الاصطناعي، واستوديوهات الرسم بالذكاء الاصطناعي، والقصص المصورة بالذكاء الاصطناعي، والمسلسلات القصيرة بالذكاء الاصطناعي ستشهد نموًا هائلاً هذا العام.

مشروع DIGITS: ثورة النماذج الكبيرة في منصة السحابة المكتبية

إذا كان من الممكن نشر برنامج الرسم محليًا، فهل يمكن أيضًا نشر النماذج الكبيرة التي تحتوي على أكثر من 13 مليار معلمة؟ قدم هوانغ إجابة إيجابية. أطلقت NVIDIA جهاز كمبيوتر منصة السحابة المكتبية "Project DIGITS"، والذي يمكنه تشغيل نماذج كبيرة تحتوي على 200 مليار معلمة على المكتب، ويتطلب فقط مقبس طاقة قياسي.

بعد الانتهاء من تطوير أو استنتاج النماذج الكبيرة على نظام سطح المكتب، يمكن نشره بسلاسة في السحابة المتسارعة أو مركز البيانات. وهذا يوفر إمكانية ظهور نماذج متخصصة تعتمد على مجموعات بيانات تدريب شخصية. في المستقبل، قد يقوم المطورون بنشر نماذج 8-13B محليًا، مما يعيد إحياء نجاح Stable Diffusion الذي اجتاح المبدعين الفرديين. بالنسبة لهم، فإن تكلفة 3000 دولار ليست بعيدة المنال.

NVIDIA GB200 NVL72: شريحة مركز بيانات فائقة

أطلقت NVIDIA شريحة NVIDIA GB200 NVL72، وهي شريحة مركز بيانات فائقة مزودة بـ 72 وحدة معالجة رسومات Blackwell، وقدرة حسابية تبلغ 1.4 إكسا فلوبس، و 130 تريليون ترانزستور. حتى أن هوانغ شبهها بدرع كابتن أمريكا.

تكمن قوة هذه الشريحة في أن هوانغ يحمل 6 من هذه الشرائح، وقوتها الحسابية يمكن أن تضاهي غرفة الكمبيوتر بأكملها للعديد من شركات الذكاء الاصطناعي الصينية وشركات السيارات ذاتية القيادة. للمقارنة، تبلغ القوة الحسابية الإجمالية للقيادة الذكية لسيارة Li Auto 8.1 إكسا فلوبس. مع استمرار إنشاء مراكز البيانات التي تستخدم هذه الشريحة الفائقة، لن تعاني نماذج اللغة الكبيرة من الجيل التالي، والقيادة الذاتية الشاملة، والنماذج العالمية للروبوتات من نقص في الطاقة الحسابية.

نموذج Cosmos: جعل الذكاء الاصطناعي يفهم العالم الفيزيائي

أطلقت NVIDIA نموذج Cosmos، وهو منصة تطوير نموذج عالمي "لتعليم الذكاء الاصطناعي فهم العالم الفيزيائي". يتكون من نموذج أساسي عالمي، ومقسمات الرموز، وتدفقات عمل معالجة الفيديو، وهي نعمة للروبوتات ومختبرات AV.

يمكن لـ Cosmos قبول مطالبات النص أو الصورة أو الفيديو لإنشاء حالات عالمية افتراضية، مما يعني أن الآلات يمكنها أخيرًا بناء وفهم العالم في أذهانها. كنموذج عالمي للفيديو مفتوح المصدر وذو أوزان مفتوحة، فإنه يعتمد على 20 مليون ساعة من الفيديو للتدريب، وتتراوح الأوزان من 4 مليارات إلى 14 مليار.

على الرغم من وجود العديد من تعريفات النموذج العالمي، إلا أن قدرة Cosmos على المحاكاة رباعية الأبعاد هي ما يميزها. يكمن التأثير الثوري لهذه التكنولوجيا في المدى القريب في أن البيانات الاصطناعية ستحل مشكلة نقص البيانات الكبيرة التي تواجه الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. قامت NVIDIA بالفعل بتطبيق Cosmos لإنشاء بيانات تركيبية واسعة النطاق للروبوتات والقيادة الذاتية، وفتحتها للمطورين لاستخدامها لضبط البيانات وتدريب الروبوتات والذكاء الاصطناعي.

الرهان على الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: القيادة الذاتية والروبوتات

استثمرت NVIDIA في الطاقة الحسابية والنماذج والبيانات، وتراهن على أن القيادة الذاتية والروبوتات هما المساران الرئيسيان اللذان سينفجران أولاً. حتى أن هوانغ توقع أن تصبح سيارات الأجرة الروبوتية أول صناعة روبوتية تبلغ قيمتها تريليون دولار.

بالنسبة للقيادة الذاتية، أطلقت NVIDIA الجيل التالي من معالج السيارات المسمى "Thor Blackwell"، والذي تبلغ قدرته المعالجة 20 ضعف قدرة الجيل السابق، ويمكن استخدامه أيضًا للروبوتات البشرية. بالنسبة للروبوتات، يوفر NVIDIA IsaacGroot للمطورين أربعة دعائم: نماذج الروبوتات الأساسية، وخطوط أنابيب البيانات، وأطر المحاكاة، وأجهزة كمبيوتر الروبوت Thor.

لقد وضعت NVIDIA أساسًا شاملاً لـ "لحظة GPT للروبوتات". من المتوقع أن يشهد كل من مسار الذكاء المضمن ومسار القيادة الذاتية موجة تمويل في عام 2025.

[صورة: هوانغ وجوبز - رمزان لعصري الهاتف المحمول والذكاء الاصطناعي]

وكيل الذكاء الاصطناعي: صناعة بمليارات الدولارات

توقع هوانغ أيضًا أن يصل حجم صناعة وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى تريليونات الدولارات. المنتج ذو الصلة هو الذكاء الاصطناعي الوكيل مع وظيفة "توسيع وقت الاختبار"، والذي يدعم أدوات مثل الآلات الحاسبة، والبحث على الويب، والبحث الدلالي، والبحث في SQL. إذا تعاونت NVIDIA مع إطار عمل Swarms في مجال الحوسبة المتسارعة لوحدة معالجة الرسومات وتكامل الذكاء الاصطناعي، فقد يصبح إطار عمل Swarms هو الفائز في النهاية، وسيتم تشغيل جميع وكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن إطاره. من المتوقع أن يصبح Swarms عملاقًا بقيمة تريليون دولار في المستقبل، بينما تبلغ قيمته السوقية الحالية 540 مليون دولار فقط، فهل هذا يعني أن هناك مجالًا كبيرًا للنمو؟

مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي الأربعة من NVIDIA

بالمقارنة مع المراحل الخمس لتطوير AGI لـ Sam من OpenAI، فإن مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي الأربع من NVIDIA أكثر شمولاً وطموحًا:

الذكاء الاصطناعي الإدراكي: التعرف على الصوت، والتعرف العميق
الذكاء الاصطناعي التوليدي: إنشاء النصوص أو الصور أو مقاطع الفيديو
الذكاء الاصطناعي الوكيل: مساعدي البرمجة، وما إلى ذلك، لمساعدة البشر في إكمال المهام
الذكاء الاصطناعي الفيزيائي: السيارات ذاتية القيادة، والروبوتات العامة

يوضح هذا التقسيم بوضوح مسار تطوير الذكاء الاصطناعي وقواعد تطوير الصناعة. لقد قطع هوانغ شوطًا طويلاً من صعوده على خشبة المسرح قبل 10 سنوات، ودعم Xiaomi، ليصبح عملاقًا بقيمة سوقية تبلغ 3.6 تريليون دولار أمريكي اليوم، ويبدو أن تطوره المستقبلي لا يزال غير محدود.