**تركب OpenAI أيضًا حمارًا للعثور على حصان، وتريد التخلص من اعتمادها على Nvidia في أسرع وقت ممكن. **
وبحسب رويترز، تناقش شركة OpenAI حلولاً مختلفة منذ العام الماضي على الأقل، على أمل حل مشكلة الرقائق باهظة الثمن والنادرة. من بينها، تعد الرقائق ذاتية التطوير أحد الخيارات، ولم يتم رفض هذا الخيار بالكامل بعد.
خيار آخر هو الاستحواذ على شركة الرقائق مباشرة. قال أشخاص مطلعون على الأمر إن OpenAI لديها بالفعل أهداف استحواذ محتملة وقد فكرت في إجراء العناية الواجبة عليها. ومع ذلك، فشل التقرير في تحديد شركة الرقائق المحددة.
**من قبيل الصدفة، صدرت أخبار أخرى معها - ستطلق Microsoft أول شريحة لها "Athena" مصممة للذكاء الاصطناعي في مؤتمرها السنوي للمطورين الشهر المقبل. **
وفقًا للمعلومات، نقلاً عن أشخاص مطلعين على الأمر، سيتم استخدام Athena في خوادم مركز البيانات، المصممة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة، وما إلى ذلك، مع دعم الاستدلال، ويمكنها توفير الطاقة لجميع برامج الذكاء الاصطناعي خلف ChatGPT.
أصبحت السحابة ساحة معركة مهمة للنماذج الكبيرة، والمنافسان لمايكروسوفت في هذا المجال، جوجل وأمازون، لديهما بالفعل شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما. سيسمح إطلاق Athena لشركة Microsoft بسد عيوبها.
يعد التقدم الذي أحرزته Microsoft وOpenAI في مشكلات الرقائق تمثيليًا تمامًا: من حيث الأدوار، كان التعاون الثلاثي بين Microsoft وOpenAI وNVIDIA هو الذي جعل ChatGPT حقيقة، الأمر الذي أدى بدوره إلى إطلاق موجة جديدة من AIGC العالمية؛ من حيث من الوقت، القادم هذا الشهر هو بالضبط عام واحد منذ إطلاق ChatGPT.
**يبدو أن التركيز التالي لمنافسة النماذج الكبيرة هو "من يمكنه التخلص من NVIDIA أولاً." لقد أصبحت NVIDIA، التي تهيمن على مجال الرقائق، بمثابة أغلال تحتاج إلى تحريرها بشكل عاجل. **
في عام 2016، استقبلت شركة OpenAI، التي كان عمرها عامًا واحدًا فقط، ضيفًا مميزًا، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang. لقد قام شخصيًا بإعطاء أول حاسوب عملاق صغير وخفيف الوزن DGX-1 إلى OpenAI، ويمكن لـ OpenAI إكمال حسابات عام في شهر واحد باستخدام DGX-1.
في الوقت الحاضر، ينظر الأشخاص متأخرًا إلى توقيع Huang Renxun على DGX-1 "من أجل مستقبل الحوسبة والبشرية" ويهتفون بالعيون الشريرة لـ "الزعيم ذو الملابس الجلدية".
بحلول عام 2019، تعاونت Microsoft مع OpenAI لبناء كمبيوتر فائق السرعة باستخدام عشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA A100. وبهذه الطريقة، ساهمت OpenAI بالجهود، وساهمت Microsoft بالمال، وقدمت NVIDIA البنية التحتية، باستخدام قوة حاسوبية مذهلة لدعم البحث والتطوير لنموذج OpenAI الضخم، وأخيراً عملت بجد لتحقيق المعجزات. تم إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022، مما أذهل العالم. .
لقد أصبحت OpenAI شركة نجمة، وتتنافس Microsoft بشدة مع Google وغيرها من خلال إستراتيجيتها للذكاء الاصطناعي، وقد ارتفعت القيمة السوقية لـ NVIDIA من أكثر من 300 مليار دولار أمريكي في نوفمبر من العام الماضي إلى أكثر من تريليون دولار أمريكي اليوم. هناك جنون بالنماذج الكبيرة في جميع أنحاء العالم، وباعتبارها "بائعًا"، ليس لدى NVIDIA أي مخاوف بشأن بيع الرقائق.
وفي يوليو من هذا العام، أشار كريستوفر دانلي، محلل الأبحاث في سيتي، في تقرير إلى أن إنفيديا ستحتل "90% على الأقل" من سوق شرائح الذكاء الاصطناعي.
** ومع ذلك، في لعبة "الفوز الثلاثي" هذه، ربما يكون Huang Renxun هو الوحيد الذي يشعر بالسعادة الكاملة. بالنسبة إلى "مشترو المياه" الذين تمثلهم Microsoft وOpenAI، فإن الاعتماد على رقائق Nvidia ينطوي على مشكلتين على الأقل. **
المشكلة الأولى هي أنها باهظة الثمن. أما بالنسبة للكمبيوتر العملاق المصمم لـ OpenAI، وفقًا لبلومبرج، فقد أنفقت مايكروسوفت مئات الملايين من الدولارات على المشروع. وقد حللت ستايسي راسجون، المحللة في شركة بيرنشتاين للأبحاث، أن تكلفة ChatGPT تبلغ حوالي 4 سنتات لكل استعلام. إذا زاد حجم استعلام ChatGPT إلى عُشر حجم عمليات بحث Google، فسوف يتطلب الأمر ما يقرب من 48.1 مليار دولار من وحدات معالجة الرسومات و16 مليار دولار إضافية من الرقائق سنويًا لمواصلة العمل.
المشكلة الثانية هي الندرة. في يونيو من هذا العام، قال سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، في مؤتمر إن النقص في الرقائق أعاق تطوير ChatGPT. وفي مواجهة شكاوى العملاء بشأن موثوقية واجهة برمجة التطبيقات (API) وسرعتها، أوضح ألتمان أن معظم المشكلات تنتج عن نقص الرقائق.
تعد شريحة Nvidia H100 التي تم إصدارها حديثًا هذا العام حاليًا أكثر شرائح الذكاء الاصطناعي شيوعًا، ولكنها لا يمكنها تلبية سوى نصف طلب السوق. يتم إنتاج كل من Nvidia H100 وA100 بواسطة TSMC، وأوضح رئيس TSMC Liu Deyin الشهر الماضي أن قيود العرض لا ترجع إلى نقص الرقائق المادية، ولكن القدرة المحدودة في خدمات تغليف الرقائق المتقدمة (CoWos)، وهي خطوة رئيسية في التصنيع. عملية.
**يتوقع ليو داين أيضًا أن الطاقة الإنتاجية الفنية ستكون كافية لتلبية طلب العملاء خلال عام ونصف، مما يعني أنه قد يتم تخفيف العرض الضيق من رقائق الذكاء الاصطناعي بحلول نهاية عام 2024. **
في حين أن Athena قد لا يتم إطلاقه حتى هذا العام، إلا أن مايكروسوفت كانت تستعد له منذ سنوات. في عام 2019، عندما تم إنفاق مئات الملايين من الدولارات لبناء حاسوب فائق لـ OpenAI، تم إطلاق مشروع Athena من Microsoft. وفقًا للأخبار، سيتم بناء Athena باستخدام عملية TSMC’s 5nm، والتي ستقارن بشكل مباشر Nvidia A100، ومن المتوقع أن تقلل التكلفة لكل شريحة بمقدار الثلث.
**بالنسبة لـ Nvidia، تعتبر أنانية Microsoft وOpenAI بمثابة إشارة حمراء. **
تعد Microsoft واحدة من أكبر عملاء NVIDIA، وكانت هناك أخبار عن "تقريب" الطاقة الإنتاجية لـ H100 للعام بأكمله. OpenAI هي أهم دوارة جوية في مجال AIGC. إن طموح الشركتين لتطوير الرقائق ذاتية التطوير يمثل سحابة مظلمة فوق رأس شركة Nvidia.
كانت جوجل أول شركة تشتري وحدات معالجة الرسوميات على نطاق واسع لحوسبة الذكاء الاصطناعي، ولكنها قامت فيما بعد بتطوير شرائح خاصة بها خاصة بالذكاء الاصطناعي. تم إصدار الجيل الأول من TPU (وحدة معالجة Tensor) في عام 2016، وتم إطلاقه لاحقًا باسم البنية التحتية لـ Google Cloud Google TPU في عام 2017. وواصلت جوجل التكرار على مر السنين، ففي أبريل من هذا العام، أعلنت عن تفاصيل إصدار TPU v4، قائلة إنه أقوى بـ 1.7 مرة من A100 من Nvidia.
على الرغم من أن Google لا تزال تشتري وحدات معالجة الرسومات Nvidia بكميات كبيرة، إلا أن خدماتها السحابية تستخدم بالفعل وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها. في معركة AIGC هذه، لم تقم شركة Midjourney لرسم خرائط الذكاء الاصطناعي وشركة Anthropic يونيكورن، التي لديها منافس ChatGPT Cloude، بشراء شرائح من Nvidia لبناء حاسوب عملاق مثل OpenAI، ولكنهما استخدمتا قوة Google الحاسوبية.
كما تحركت شركة تكنولوجية عملاقة أخرى، وهي أمازون، في وقت مبكر للغاية. فقد استحوذت على شركة الرقائق الإسرائيلية الناشئة Annapurna Labs في عام 2015 لتطوير رقائق مخصصة للبنية التحتية السحابية الخاصة بها. وبعد ثلاث سنوات، أطلقت شريحة الخادم Graviton القائمة على Arm. وفي وقت لاحق، أطلقت أمازون شريحة Inferentia، Trainium، التي تركز على الذكاء الاصطناعي.
**في الشهر الماضي، أفيد أن أمازون ستستثمر 4 مليارات دولار في Anthropic. وكجزء من الصفقة، ستستخدم Anthropic رقائق AWS Trainium وInferentia لبناء نماذجها الأساسية المستقبلية وتدريبها ونشرها. **
بالإضافة إلى ذلك، يشن المنافسون الآخرون لشركة Nvidia أيضًا هجمات في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي. تقوم AMD وIntel وIBM وغيرها بإطلاق شرائح الذكاء الاصطناعي على التوالي في محاولة للتنافس مع منتجات Nvidia. في يونيو من هذا العام، أصدرت AMD Instinct MI300، والذي يقيس بشكل مباشر NVIDIA H100 وهو مسرع مخصص لـ AIGC. يصل عدد الترانزستورات المدمجة إلى 153 مليار، وهو أعلى من 80 مليار ترانزستور H100، وهي أكبر شريحة تنتجها AMD منذ دخولها حيز الإنتاج. تستخدم AMD أيضًا إستراتيجية التوافق مع CUDA الخاص بـ NVIDIA لخفض حد الترحيل للعملاء.
لا يمكن إنكار أن إنفيديا لا تزال تحتكر سوق شرائح الذكاء الاصطناعي بشكل شبه كامل، ولا يستطيع أي منافس أن يهز مكانتها، ولا يستطيع أي عملاق تكنولوجي التخلص تماما من اعتمادها عليها.
لكن يبدو أن "تقليص سيطرة إنفيديا" أصبح محل إجماع، وتأتي التحديات الخارجية الواحدة تلو الأخرى. تعتبر الأخبار التي تفيد بأن Microsoft وOpenAI تعملان على تطوير شرائح ذاتية التطوير بمثابة موجة جديدة. هل تستطيع نفيديا الصمود؟
مراجع:
قلب الآلة: "استثمرت أمازون للتو 4 مليارات دولار أمريكي، وستستثمر جوجل وآخرون 2 مليار دولار أخرى، وترتفع قيمة شركة أنثروبيك"
Sina Technology: "يؤدي النقص في رقائق الذكاء الاصطناعي إلى انخفاض إيرادات شركات التكنولوجيا. ويقال إن شحنات Nvidia H100 ستتضاعف ثلاث مرات على الأقل في العام المقبل."
CSDN: "بعد أن أنفقت مايكروسوفت مئات الملايين من الدولارات وعشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات Nvidia، كشفت Microsoft عن ماضي الكمبيوتر العملاق وراء إنشاء ChatGPT!" 》
رؤى وول ستريت: "قلل من كبريائك!" كيف تراهن مايكروسوفت بشكل كبير على OpenAI 》
أخبار جيميان: "ظهرت شريحة الذكاء الاصطناعي "أثينا" التي طورتها شركة مايكروسوفت ذاتيًا، بهدف كسر احتكار شركة نفيديا لقوة الحوسبة"
معهد أبحاث يوانتشوان: "صدع في إمبراطورية نفيديا"
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
من يمكنه "التخلص" من Nvidia أولاً؟
المصدر الأصلي: قائمة الأبجدية
المؤلف: بي أندي
**تركب OpenAI أيضًا حمارًا للعثور على حصان، وتريد التخلص من اعتمادها على Nvidia في أسرع وقت ممكن. **
وبحسب رويترز، تناقش شركة OpenAI حلولاً مختلفة منذ العام الماضي على الأقل، على أمل حل مشكلة الرقائق باهظة الثمن والنادرة. من بينها، تعد الرقائق ذاتية التطوير أحد الخيارات، ولم يتم رفض هذا الخيار بالكامل بعد.
خيار آخر هو الاستحواذ على شركة الرقائق مباشرة. قال أشخاص مطلعون على الأمر إن OpenAI لديها بالفعل أهداف استحواذ محتملة وقد فكرت في إجراء العناية الواجبة عليها. ومع ذلك، فشل التقرير في تحديد شركة الرقائق المحددة.
**من قبيل الصدفة، صدرت أخبار أخرى معها - ستطلق Microsoft أول شريحة لها "Athena" مصممة للذكاء الاصطناعي في مؤتمرها السنوي للمطورين الشهر المقبل. **
أصبحت السحابة ساحة معركة مهمة للنماذج الكبيرة، والمنافسان لمايكروسوفت في هذا المجال، جوجل وأمازون، لديهما بالفعل شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بهما. سيسمح إطلاق Athena لشركة Microsoft بسد عيوبها.
يعد التقدم الذي أحرزته Microsoft وOpenAI في مشكلات الرقائق تمثيليًا تمامًا: من حيث الأدوار، كان التعاون الثلاثي بين Microsoft وOpenAI وNVIDIA هو الذي جعل ChatGPT حقيقة، الأمر الذي أدى بدوره إلى إطلاق موجة جديدة من AIGC العالمية؛ من حيث من الوقت، القادم هذا الشهر هو بالضبط عام واحد منذ إطلاق ChatGPT.
**يبدو أن التركيز التالي لمنافسة النماذج الكبيرة هو "من يمكنه التخلص من NVIDIA أولاً." لقد أصبحت NVIDIA، التي تهيمن على مجال الرقائق، بمثابة أغلال تحتاج إلى تحريرها بشكل عاجل. **
في الوقت الحاضر، ينظر الأشخاص متأخرًا إلى توقيع Huang Renxun على DGX-1 "من أجل مستقبل الحوسبة والبشرية" ويهتفون بالعيون الشريرة لـ "الزعيم ذو الملابس الجلدية".
بحلول عام 2019، تعاونت Microsoft مع OpenAI لبناء كمبيوتر فائق السرعة باستخدام عشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA A100. وبهذه الطريقة، ساهمت OpenAI بالجهود، وساهمت Microsoft بالمال، وقدمت NVIDIA البنية التحتية، باستخدام قوة حاسوبية مذهلة لدعم البحث والتطوير لنموذج OpenAI الضخم، وأخيراً عملت بجد لتحقيق المعجزات. تم إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022، مما أذهل العالم. .
وفي يوليو من هذا العام، أشار كريستوفر دانلي، محلل الأبحاث في سيتي، في تقرير إلى أن إنفيديا ستحتل "90% على الأقل" من سوق شرائح الذكاء الاصطناعي.
** ومع ذلك، في لعبة "الفوز الثلاثي" هذه، ربما يكون Huang Renxun هو الوحيد الذي يشعر بالسعادة الكاملة. بالنسبة إلى "مشترو المياه" الذين تمثلهم Microsoft وOpenAI، فإن الاعتماد على رقائق Nvidia ينطوي على مشكلتين على الأقل. **
المشكلة الأولى هي أنها باهظة الثمن. أما بالنسبة للكمبيوتر العملاق المصمم لـ OpenAI، وفقًا لبلومبرج، فقد أنفقت مايكروسوفت مئات الملايين من الدولارات على المشروع. وقد حللت ستايسي راسجون، المحللة في شركة بيرنشتاين للأبحاث، أن تكلفة ChatGPT تبلغ حوالي 4 سنتات لكل استعلام. إذا زاد حجم استعلام ChatGPT إلى عُشر حجم عمليات بحث Google، فسوف يتطلب الأمر ما يقرب من 48.1 مليار دولار من وحدات معالجة الرسومات و16 مليار دولار إضافية من الرقائق سنويًا لمواصلة العمل.
المشكلة الثانية هي الندرة. في يونيو من هذا العام، قال سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، في مؤتمر إن النقص في الرقائق أعاق تطوير ChatGPT. وفي مواجهة شكاوى العملاء بشأن موثوقية واجهة برمجة التطبيقات (API) وسرعتها، أوضح ألتمان أن معظم المشكلات تنتج عن نقص الرقائق.
تعد شريحة Nvidia H100 التي تم إصدارها حديثًا هذا العام حاليًا أكثر شرائح الذكاء الاصطناعي شيوعًا، ولكنها لا يمكنها تلبية سوى نصف طلب السوق. يتم إنتاج كل من Nvidia H100 وA100 بواسطة TSMC، وأوضح رئيس TSMC Liu Deyin الشهر الماضي أن قيود العرض لا ترجع إلى نقص الرقائق المادية، ولكن القدرة المحدودة في خدمات تغليف الرقائق المتقدمة (CoWos)، وهي خطوة رئيسية في التصنيع. عملية.
**يتوقع ليو داين أيضًا أن الطاقة الإنتاجية الفنية ستكون كافية لتلبية طلب العملاء خلال عام ونصف، مما يعني أنه قد يتم تخفيف العرض الضيق من رقائق الذكاء الاصطناعي بحلول نهاية عام 2024. **
في حين أن Athena قد لا يتم إطلاقه حتى هذا العام، إلا أن مايكروسوفت كانت تستعد له منذ سنوات. في عام 2019، عندما تم إنفاق مئات الملايين من الدولارات لبناء حاسوب فائق لـ OpenAI، تم إطلاق مشروع Athena من Microsoft. وفقًا للأخبار، سيتم بناء Athena باستخدام عملية TSMC’s 5nm، والتي ستقارن بشكل مباشر Nvidia A100، ومن المتوقع أن تقلل التكلفة لكل شريحة بمقدار الثلث.
تعد Microsoft واحدة من أكبر عملاء NVIDIA، وكانت هناك أخبار عن "تقريب" الطاقة الإنتاجية لـ H100 للعام بأكمله. OpenAI هي أهم دوارة جوية في مجال AIGC. إن طموح الشركتين لتطوير الرقائق ذاتية التطوير يمثل سحابة مظلمة فوق رأس شركة Nvidia.
كانت جوجل أول شركة تشتري وحدات معالجة الرسوميات على نطاق واسع لحوسبة الذكاء الاصطناعي، ولكنها قامت فيما بعد بتطوير شرائح خاصة بها خاصة بالذكاء الاصطناعي. تم إصدار الجيل الأول من TPU (وحدة معالجة Tensor) في عام 2016، وتم إطلاقه لاحقًا باسم البنية التحتية لـ Google Cloud Google TPU في عام 2017. وواصلت جوجل التكرار على مر السنين، ففي أبريل من هذا العام، أعلنت عن تفاصيل إصدار TPU v4، قائلة إنه أقوى بـ 1.7 مرة من A100 من Nvidia.
على الرغم من أن Google لا تزال تشتري وحدات معالجة الرسومات Nvidia بكميات كبيرة، إلا أن خدماتها السحابية تستخدم بالفعل وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها. في معركة AIGC هذه، لم تقم شركة Midjourney لرسم خرائط الذكاء الاصطناعي وشركة Anthropic يونيكورن، التي لديها منافس ChatGPT Cloude، بشراء شرائح من Nvidia لبناء حاسوب عملاق مثل OpenAI، ولكنهما استخدمتا قوة Google الحاسوبية.
كما تحركت شركة تكنولوجية عملاقة أخرى، وهي أمازون، في وقت مبكر للغاية. فقد استحوذت على شركة الرقائق الإسرائيلية الناشئة Annapurna Labs في عام 2015 لتطوير رقائق مخصصة للبنية التحتية السحابية الخاصة بها. وبعد ثلاث سنوات، أطلقت شريحة الخادم Graviton القائمة على Arm. وفي وقت لاحق، أطلقت أمازون شريحة Inferentia، Trainium، التي تركز على الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، يشن المنافسون الآخرون لشركة Nvidia أيضًا هجمات في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي. تقوم AMD وIntel وIBM وغيرها بإطلاق شرائح الذكاء الاصطناعي على التوالي في محاولة للتنافس مع منتجات Nvidia. في يونيو من هذا العام، أصدرت AMD Instinct MI300، والذي يقيس بشكل مباشر NVIDIA H100 وهو مسرع مخصص لـ AIGC. يصل عدد الترانزستورات المدمجة إلى 153 مليار، وهو أعلى من 80 مليار ترانزستور H100، وهي أكبر شريحة تنتجها AMD منذ دخولها حيز الإنتاج. تستخدم AMD أيضًا إستراتيجية التوافق مع CUDA الخاص بـ NVIDIA لخفض حد الترحيل للعملاء.
لا يمكن إنكار أن إنفيديا لا تزال تحتكر سوق شرائح الذكاء الاصطناعي بشكل شبه كامل، ولا يستطيع أي منافس أن يهز مكانتها، ولا يستطيع أي عملاق تكنولوجي التخلص تماما من اعتمادها عليها.
لكن يبدو أن "تقليص سيطرة إنفيديا" أصبح محل إجماع، وتأتي التحديات الخارجية الواحدة تلو الأخرى. تعتبر الأخبار التي تفيد بأن Microsoft وOpenAI تعملان على تطوير شرائح ذاتية التطوير بمثابة موجة جديدة. هل تستطيع نفيديا الصمود؟
مراجع:
قلب الآلة: "استثمرت أمازون للتو 4 مليارات دولار أمريكي، وستستثمر جوجل وآخرون 2 مليار دولار أخرى، وترتفع قيمة شركة أنثروبيك"
Sina Technology: "يؤدي النقص في رقائق الذكاء الاصطناعي إلى انخفاض إيرادات شركات التكنولوجيا. ويقال إن شحنات Nvidia H100 ستتضاعف ثلاث مرات على الأقل في العام المقبل."
CSDN: "بعد أن أنفقت مايكروسوفت مئات الملايين من الدولارات وعشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات Nvidia، كشفت Microsoft عن ماضي الكمبيوتر العملاق وراء إنشاء ChatGPT!" 》
رؤى وول ستريت: "قلل من كبريائك!" كيف تراهن مايكروسوفت بشكل كبير على OpenAI 》
أخبار جيميان: "ظهرت شريحة الذكاء الاصطناعي "أثينا" التي طورتها شركة مايكروسوفت ذاتيًا، بهدف كسر احتكار شركة نفيديا لقوة الحوسبة"
معهد أبحاث يوانتشوان: "صدع في إمبراطورية نفيديا"