تختبر شركة ميتا، الشركة المالكة لموقع التواصل الاجتماعي فيسبوك، أول شريحة داخلية لها لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهو ما يمثل علامة فارقة في سعيها لتصميم المزيد من الشرائح المخصصة وتقليل اعتمادها على الموردين مثل إنفيديا.
ميزانية الاستثمار المقدرة بـ 119 مليار دولار أمريكي
بدأت شركة ميتا، أكبر شركة للتواصل الاجتماعي في العالم، اختبارات على نطاق صغير باستخدام الشريحة وتخطط لزيادة الإنتاج للاستخدام على نطاق واسع إذا نجحت التجربة.
تختبر شركة ميتا، المالكة لموقع فيسبوك، أول شريحة داخلية لها لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ويعد الدفع لتطوير الرقائق الداخلية جزءًا من خطة Meta طويلة الأجل لتقليل تكاليف البنية التحتية الضخمة، حيث تراهن الشركة بشكل كبير على أدوات الذكاء الاصطناعي لتغذية النمو.
وتتوقع شركة ميتا، التي تمتلك أيضًا إنستغرام وواتساب، أن يتراوح إجمالي الإنفاق في عام 2025 بين 114 مليار دولار و119 مليار دولار، بما في ذلك ما يصل إلى 65 مليار دولار في الإنفاق الرأسمالي، مدفوعًا إلى حد كبير بالاستثمارات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
قال مصدر إن شريحة التدريب الجديدة من Meta عبارة عن مسرع مخصص، مما يعني أنها مصممة للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي المحددة فقط. وهذا يجعلها أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من وحدات معالجة الرسومات المتكاملة (GPUs) المستخدمة عادةً لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.
وبحسب المصدر فإن شركة Meta تتعاون مع شركة TSMC، أكبر شركة مصنعة للرقائق التعاقدية في العالم، لإنتاج هذه الشريحة.
بدأ نشر الاختبار بعد أن أكملت شركة Meta عملية "إخراج الشريط" الأول للشريحة، وهو معلم رئيسي في تطوير شريحة السيليكون والذي يتضمن إرسال التصميم الأولي عبر مصنع تصنيع الشرائح. تبلغ تكلفة عملية الاختبار النموذجية عشرات الملايين من الدولارات وتستغرق ما بين ثلاثة إلى ستة أشهر حتى تكتمل، دون أي ضمان لنجاح الاختبار. إذا فشلت، فسوف تحتاج Meta إلى تشخيص المشكلة وتكرار خطوة إخراج الشريط.
وتُعد هذه الشريحة أحدث منتج في خط Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) الخاص بالشركة. لقد شهد البرنامج بداية صعبة على مر السنين، وقد ألغى في السابق شريحة في مرحلة مماثلة من التطوير.
لكن في العام الماضي، بدأت شركة Meta في استخدام شريحة MTIA لأداء الاستدلال - وهي عملية تشغيل نظام الذكاء الاصطناعي أثناء تفاعل المستخدمين معه - لأنظمة التوصية التي تقرر المحتوى الذي يظهر في موجزات أخبار Facebook و Instagram.
تخطط ميتا لاستخدام شرائح التدريب الداخلية بحلول عام 2026
يقول المسؤولون التنفيذيون في شركة ميتا إنهم يريدون البدء في استخدام الرقائق الداخلية بحلول عام 2026 للتدريب، وهي العملية الحسابية المكثفة لتغذية نظام الذكاء الاصطناعي بكميات هائلة من البيانات "لتعليمه" كيفية العمل.
يقول المسؤولون التنفيذيون في شركة ميتا إنهم يريدون البدء في استخدام الرقائق الداخلية للتدريب بحلول عام 2026.
وقال المسؤولون التنفيذيون إنه كما هو الحال مع شريحة الاستدلال، فإن هدف شريحة التدريب هو البدء بأنظمة التوصية ثم استخدامها لمنتجات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل روبوت الدردشة Meta AI. قال كريس كوكس، كبير مسؤولي المنتجات في شركة ميتا، في مؤتمر مورجان ستانلي للتكنولوجيا والإعلام والاتصالات الأسبوع الماضي: "نحن ننظر في كيفية تدريب أنظمة التوصية، ثم كيف نفكر في التدريب والاستدلال للذكاء الاصطناعي التوليدي".
ووصف السيد كوكس جهود تطوير الشريحة التي تبذلها شركة ميتا حتى الآن بأنها "أشبه بالمشي والزحف ثم الركض"، لكنه قال إن المديرين التنفيذيين يعتبرون شريحة الاستدلال من الجيل الأول لأنظمة التوصية "نجاحاً هائلاً".
ألغت شركة Meta في السابق شريحة استنتاج مخصصة داخلية بعد فشلها في نشر اختبار على نطاق صغير مشابه للاختبار الحالي لشريحة التدريب، وبدلاً من ذلك عادت إلى طلب وحدات معالجة رسومية بقيمة مليارات الدولارات من Nvidia في عام 2022.
ظلت شركة الوسائط الاجتماعية واحدة من أكبر عملاء Nvidia منذ ذلك الحين، حيث جمعت مجموعة كبيرة من وحدات معالجة الرسومات لتدريب نماذجها، بما في ذلك أنظمة التوصية والإعلان بالإضافة إلى خط نموذج منصة Llama. وتقوم هذه الوحدات أيضًا بإجراء استدلالات لأكثر من 3 مليارات شخص يستخدمون تطبيقاتها يوميًا.
أصبحت قيمة وحدات معالجة الرسوميات هذه موضع تساؤل هذا العام مع تزايد شكوك الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي بشأن مقدار التقدم الإضافي الذي يمكن تحقيقه من خلال الاستمرار في "توسيع نطاق" نماذج اللغة الكبيرة عن طريق إضافة المزيد من البيانات وقوة الحوسبة.
وقد تعززت هذه الشكوك مع إطلاق الشركة الصينية الناشئة DeepSeek في أواخر يناير/كانون الثاني نماذج جديدة منخفضة التكلفة، والتي تعمل على تحسين الكفاءة الحسابية من خلال الاعتماد بشكل أكبر على الاستدلال مقارنة بمعظم النماذج الحالية.
في موجة بيع عالمية في أسهم الذكاء الاصطناعي بسبب DeepSeek، فقدت أسهم Nvidia ما يصل إلى خمس قيمتها في وقت ما. وقد استعادت الشركة منذ ذلك الحين معظم خسائرها، حيث راهن المستثمرون على أن رقائق الشركة ستظل المعيار الصناعي للتدريب والاستدلال، على الرغم من أنها تراجعت منذ ذلك الحين بسبب المخاوف التجارية الأوسع.
[إعلان 2]
المصدر: https://www.baogiaothong.vn/meta-bat-dau-thu-nghiem-chip-dao-tao-ai-noi-bo-dau-tien-192250312120123752.htm
تعليق (0)