مقابلة أحدثت من قبل الرئيس التنفيذي لنفيديا هوانغ رينشون! طلبات الحوسبة التمثيلية للذكاء الصناعي تتزايد بشكل كبير، وتصبح شرائح بلاكويل محور السوق

نفيديا (نفيديا )الرئيس التنفيذي جينسن هوانغ (جينسن هوانغ )صرح صباح اليوم 27/2 أن الطلب العالمي على قوة الحوسبة الذكية قد وصل إلى مستوى لم يسبق له مثيل، وحتى رئيس أمازون ويب سيرفيس آندي جاسي أكد بصراحة: "إذا كان لدينا المزيد من موارد الحوسبة الذكية الآن، يمكننا بيعها على الفور"، مما يظهر أن الطلب على قدرات الحوسبة الذكية في السوق في الفترة القصيرة القادمة أكبر بكثير من العرض، خاصة من الشركات الناشئة التي تشهد نموًا انفجاريًا.

صعود الشركات الناشئة، دفع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للتوسع

أشار هوانغ رن شيون إلى أن العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة تنمو بسرعة مع تطور ذكاء الاصطناعي للتفكير (Reasoning AI) وذكاء الاصطناعي الفعلي (Physical AI)، وتركز هذه الشركات على التكنولوجيا الابتكارية وتحتاج إلى كم كبير من قوة الحوسبة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. هذه الشركات الناشئة ليست فقط تسرع من الطلب على خدمات السحابة، بل تعزز أيضًا توسيع البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي.

زيادة كبيرة في استثمار مراكز البيانات، تركيز السوق على رقائق Blackwell

ومن الناحية المتوسطة، فإن حجم استثمار مراكز بيانات العالم قد تجاوز بكثير العام الماضي، حيث أصبحت رقاقة Blackwell AI الجديدة من نفيديا عاملًا رئيسيًا دافعًا. وأشار هوانغ إلى أنه مع تدشين هذه الأجيال الجديدة من مراكز البيانات تباعًا، ستستمر أسواق قوة الحوسبة الذكية في النمو السريع خلال السنوات القادمة.

عصر الذكاء الاصطناعي التفكيري قادم، والطلب على الحوسبة هو مائة مرة ما كان عليه في الماضي

عند الحديث عن اتجاهات المستقبل، يشدد هوانغ رينشون على أننا في بداية الذكاء الاصطناعي التفسيري. بالمقارنة مع الذكاء الاصطناعي التقليدي، لم يعد الذكاء الاصطناعي التفسيري مجرد إخراج للإجابات، بل سيفكر ثم يجيب. مثل نماذج جديدة مثل DeepSeek، ChatGPT-4.0، Grok-3، يمكنها تحليل الأسئلة أولاً، والبحث في المعرفة الداخلية، وحتى اتخاذ القرار بعد الانعكاس على الذات لاختيار أفضل إجابة. القوة الحاسوبية المطلوبة لهذه العملية تتجاوز بكثير المعايير السابقة، حيث تحتاج عمليات الذكاء الاصطناعي التفسيري إلى ما يزيد عن 100 مرة من الذكاء الاصطناعي التقليدي.

مراحل تعلم الذكاء الاصطناعي الثلاثة، الحاجة إلى الحوسبة الاستدلالية هي الأعلى

هوانغ رينكسون يحلل بشكل أعمق أن تطور الذكاء الاصطناعي يمكن تقسيمه إلى ثلاث مراحل كبرى:

التدريب المسبق (Pre-training): مماثل لتعلم الإنسان المعرفة الأساسية مثل اللغة والرياضيات.

التدريب اللاحق (: يستخدم الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة ردود فعل البشر والتعزيز والاختبارات النموذجية وغيرها لتحسين قدراته، وقد زاد الطلب على قوة الحوسبة في هذه المرحلة بشكل كبير عن المرحلة السابقة.

الاستدلال: عندما يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل رسمي، سيتم إجراء العديد من عمليات التفكير والحساب أولاً لتحسين جودة الإجابة، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في الطلب على الحوسبة الاستدلالية مقارنة بالنماذج التقليدية للذكاء الاصطناعي، بنسبة تفوق 100 مرة.

AI قوة الحوسبة競爭激烈،產業進入高速成長期

إن طلب قوة الحوسبة يتزايد بسرعة، مما يؤدي إلى زيادة اعتماد السوق على الحوسبة الفائقة الأداء )HPC( وخدمات السحاب بشكل كبير. مع تعزيز شركات التكنولوجيا العملاقة مثل نفيديا و AWS لبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يدخل صناعة الذكاء الاصطناعي العالمية في موجة نمو سريعة جديدة.

تقرير أرباح Nvidia تفوق التوقعات، أدنى سعر للبيتكوين 82 ألف، ارتفاع في سعر MSTR بأكثر من 5%

هذا المقال هو أحدث مقابلة مع الرئيس التنفيذي لنفيديا، هوانغ رينشون! طلبات الحساب الذهني AI تتزايد بشكل كبير، وتصبح رقاقة Blackwell محور السوق، وظهرت لأول مرة على ChainNews ABMedia.