menu
close

OpenAI تختبر وحدات معالجة تينسور من Google لمواجهة ارتفاع تكاليف استنتاج الذكاء الاصطناعي

بدأت شركة OpenAI في اختبار وحدات معالجة تينسور (TPUs) من Google كبديل لإدارة التكاليف المتزايدة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، والتي تستهلك الآن أكثر من 50٪ من ميزانية الحوسبة لديها. وبينما لا يشير ذلك إلى نشر واسع النطاق في الوقت الحالي، إلا أن هذه الخطوة الاستراتيجية تمثل أول استخدام فعلي من OpenAI لأجهزة غير تابعة لشركة NVIDIA، وتدل على تحول عن الاعتماد الحصري على بنية مايكروسوفت التحتية. وقد تعيد هذه الخطوة تشكيل مشهد أجهزة الذكاء الاصطناعي من خلال تحدي هيمنة NVIDIA وخلق ديناميكيات تنافسية جديدة بين كبار مزودي التقنية.
OpenAI تختبر وحدات معالجة تينسور من Google لمواجهة ارتفاع تكاليف استنتاج الذكاء الاصطناعي

تعد OpenAI واحدة من أكبر عملاء وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من NVIDIA في العالم، وقد بدأت الآن في اختبار وحدات معالجة تينسور (TPUs) من Google لتشغيل أنظمتها الذكية، بما في ذلك ChatGPT. تأتي هذه الخطوة في ظل مواجهة الشركة لتكاليف حسابية متزايدة وسعيها لإيجاد حلول أكثر فعالية من حيث التكلفة لعمليات الذكاء الاصطناعي المتنامية لديها.

ووفقًا لمحللي الصناعة، فإن عملية الاستنتاج—وهي العملية التي تستخدم فيها نماذج الذكاء الاصطناعي معرفتها المدربة لاتخاذ قرارات أو توقعات—تستهلك الآن أكثر من 50٪ من ميزانية الحوسبة لدى OpenAI. وتوفر وحدات TPUs، خاصة الأجيال الأقدم منها، تكلفة أقل بكثير لكل عملية استنتاج مقارنة بوحدات NVIDIA، مما يجعلها خيارًا جذابًا رغم أنها قد تفتقر لأداء الذروة الذي توفره أحدث شرائح NVIDIA.

وأوضح تشارلي داي، نائب الرئيس والمحلل الرئيسي في فورستر: "رغم أن وحدات TPUs الأقدم تفتقر لأداء الذروة مقارنة بشرائح Nvidia الأحدث، إلا أن بنيتها المخصصة تقلل من هدر الطاقة والموارد غير المستغلة، مما يجعلها أكثر فعالية من حيث التكلفة على نطاق واسع". وتشير تحليلات الصناعة إلى أن Google قد تحصل على قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي بتكلفة تقارب 20٪ فقط من تلك التي يتحملها المشترون لوحدات NVIDIA عالية المستوى، مما يعني ميزة كفاءة في التكلفة تتراوح بين 4 إلى 6 أضعاف.

ومع ذلك، أوضحت OpenAI أنه لا توجد خطط فورية لنشر وحدات TPUs على نطاق واسع. حيث صرح متحدث باسم الشركة لوكالة رويترز بأنهم في "مراحل اختبار مبكرة مع بعض وحدات TPUs من Google"، ولا توجد حالياً "خطط لنشرها على نطاق واسع". ويعكس هذا النهج الحذر التحديات التقنية الكبيرة المرتبطة بانتقال البنية التحتية، حيث تم تحسين برمجيات OpenAI بشكل أساسي للعمل على وحدات معالجة الرسومات.

وبعيدًا عن الاعتبارات المالية، تمثل هذه الخطوة تنويعًا استراتيجيًا لمصادر الحوسبة لدى OpenAI بعيدًا عن مايكروسوفت، التي كانت مزود البنية التحتية الحصري لمراكز البيانات حتى يناير 2025. وقد دخلت الشركة بالفعل في شراكة مع Oracle وCoreWeave ضمن برنامج Stargate للبنية التحتية، كما تطور معالج ذكاء اصطناعي خاص بها من المتوقع أن يصل إلى مرحلة tape-out في وقت لاحق من هذا العام.

وقد تكون لهذه الخطوة تداعيات كبيرة على سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي. ففي حال نجاحها، قد تثبت وحدات TPUs من Google كبديل فعّال لأجهزة NVIDIA التي تهيمن على مجال الحوسبة عالية الأداء للذكاء الاصطناعي. وقد يدفع ذلك NVIDIA إلى الابتكار أو تعديل الأسعار، كما سيخلق ديناميكيات تنافسية جديدة بين مزودي الخدمات السحابية مثل Google وMicrosoft وAmazon في سباقهم للهيمنة على بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.

Source: Computerworld

Latest News