استياء OpenAI من رقاقات Nvidia قد يسرع البحث عن بدائل

يتم تغطية استياء OpenAI من رقاقات Nvidia من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت أو الحوكمة أو التبعيات التشغيلية أو الرؤية السوقية.

• تبحث OpenAI عن بدائل لبعض وحدات معالجة الرسومات من Nvidia بسبب مخاوف تتعلق بالأداء في أعباء عمل الاستدلال، مما قد يغير استراتيجيتها الحاسوبية.
• يسلط هذا التوجه الضوء على الطلب المتزايد على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة وتكثيف المنافسة في مشهد رقاقات الذكاء الاصطناعي.

ما حدث: تبحث OpenAI عن بدائل لـ Nvidia في مهام الاستدلال

أفادت مصادر مطلعة لرويترز أن OpenAI - مبتكر ChatGPT - غير راضٍ بشكل متزايد عن بعض أحدث رقاقات الذكاء الاصطناعي من Nvidia ويستكشف بدائل لجزء من عبء عمله الحاسوبي. تتعلق المخاوف المبلغ عنها بأعباء عمل الاستدلال، حيث ترد نماذج الذكاء الاصطناعي على استفسارات المستخدمين وتنتج نتائج، بما في ذلك أدوات مثل مساعدي البرمجة. أشار موظفو OpenAI إلى أن وحدات معالجة الرسومات من Nvidia تتأخر أحيانًا من حيث السرعة والوصول إلى الذاكرة لهذه المهام، مما يدفع الشركة إلى فحص رقاقات متخصصة مزودة بذاكرة مدمجة واختلافات معمارية أخرى.

على الرغم من أن Nvidia لا تزال موردًا مهيمنًا للأجهزة لتدريب النماذج الكبيرة - وهي مهمة تتضمن حوسبة متوازية مكثفة - إلا أن الاستدلال أصبحساحة معركة منفصلة، حيث أصبح الأداء والفعالية من حيث التكلفة أكثر أهمية مع قيام شركات الذكاء الاصطناعي بنشر نماذج على نطاق واسع.

وفقًا للتقرير، فإن انحراف OpenAI عن Nvidia مستمر منذ عام 2025 على الأقل، حيث كانت الشركة تبحث عن شركاء ومصنعي رقاقات محتملين مثل AMD وCerebras للحصول على وحدات معالجة رسومات ومسرعات يمكنها تلبية احتياجاتها المتطورة بشكل أفضل في مجال الاستدلال.

على الرغم من أن Nvidia تؤكد أنها لا تزال تزود غالبية أسطول الاستدلال في OpenAI وتقدم أداءً تنافسيًا وتكلفة إجمالية للملكية مواتية، إلا أن التحول الاستراتيجي المبلغ عنه من OpenAI يسلط الضوء على تطور الأولويات في مجال الأجهزة في قطاع الذكاء الاصطناعي المتنامي.

اقرأ أيضًا:محادثات SoftBank بقيمة 30 مليار دولار مع OpenAI تثير مخاوف
اقرأ أيضًا:Amazon تدرس استثمار 50 مليار دولار في OpenAI

لماذا هذا مهم

يشير هذا الخبر إلى أنه حتى قادة السوق يعيدون تقييم علاقاتهم الراسخة مع الموردين استجابةً للمتطلبات التقنية المتطورة وضغوط التكلفة. ومع تزايد حصة الاستدلال - الاستخدام الفعلي لنماذج الذكاء الاصطناعي - في أعباء العمل الحاسوبية، قد تختلف خصائص الرقاقات المطلوبة (مثل مسارات الذاكرة السريعة وزمن الوصول المنخفض) عن تلك المفضلة أثناء تدريب النماذج.

يعكس استكشاف OpenAI لموردين بديلين ونهج أجهزة مختلفة اتجاهات أوسع في القطاع: تزداد اهتمام الشركاتبالحوسبة غير المتجانسة- التي تمزج بين وحدات معالجة الرسومات والمسرعات المتخصصة والسيليكون المخصص - لتحسين الأداء لكل دولار.تشير الدراسات حول أجهزة الذكاء الاصطناعي غير المتجانسة إلى أن بنى المسرعات الناشئة يمكنها تحقيق كفاءة في استهلاك الطاقة وملامح أداء تنافسية، على الرغم من أن دعم البرامج والنظام البيئي لا يزالان في مرحلة النضج.

على الصعيد الاستراتيجي، قد يؤدي هذا التغيير المحتمل إلى تعقيد العلاقة بين OpenAI وNvidia. ارتبطت الشركتان بمقترحات استثمارية بمليارات الدولارات وتعاون وثيق، حيث خططت Nvidia حتى لالتزامات رأسمالية كبيرة تجاه OpenAI، وفقًا لتقارير أخرى. على الرغم من أن Nvidia نفت علنًا أي انقطاع جوهري وأكدت OpenAI على اعتمادها المستمر على أجهزة Nvidia، إلا أن الديناميكية الأساسية لصالح البدائل تُظهر كيف يمكن للضغوط التنافسية والأولويات التقنية إعادة تشكيل الشراكات.

أخيرًا، يسلط الموقف الضوء على اتجاه أوسع في قطاع الذكاء الاصطناعي: مع تحول الشبكات العصبية إلى محورية لمجموعة متزايدة من التطبيقات، يجب أن تتطور مجموعات الأجهزة لتلبية المتطلبات المتنوعة للتدريب والاستدلال وحجم النشر وإدارة التكاليف. قد يشجع البحث عن بدائل لرقاقات Nvidia من قبل شركة ذكاء اصطناعي رائدة مثل OpenAI الاستثمار في السيليكون المتخصص، بما في ذلك تصاميم المسرعات الجديدة وشرائح chiplets، حيث تسعى الشركات إلى تمييز نفسها من حيث الأداء والاقتصاد.