في استجابة استباقية للضغط الحالي في سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي، تفيد التقارير أن OpenAI الناشئة ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي تفكر في الدخول في معركة إنشاء الرقائق. وتأتي هذه الخطوة على خلفية المداولات المستمرة داخل الشركة بشأن استراتيجيات شرائح الذكاء الاصطناعي منذ العام الماضي، وسط نقص متزايد في الأجهزة المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
تفكر الشركة الطموحة في العديد من الحلول المحتملة لتعزيز تطلعاتها في مجال الرقائق، والتي يشمل بعضها الاستحواذ على شركة تصنيع شرائح الذكاء الاصطناعي الحالية أو إطلاق مبادرة لتصميم الرقائق داخل الشركة. أكد كبار المسؤولين في OpenAI ، الرئيس التنفيذي سام ألتمان، على ضرورة الحصول على المزيد من رقائق الذكاء الاصطناعي، مما عززها كأولوية عمل قصوى وفقًا لرويترز.
في الوقت الحاضر، تعتمد OpenAI ، على غرار عدد لا يحصى من نظيراتها المنافسة، إلى حد كبير على البنية التحتية للأجهزة القائمة على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لإنشاء نماذج مثل ChatGPT وGPT-4 وDALL-E 3. قدرة وحدات معالجة الرسومات على إن تنفيذ عدد كبير من العمليات الحسابية بشكل متزامن يجعلها مناسبة بشكل استثنائي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا اليوم.
ومع ذلك، فإن الطفرة المزدهرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهي نعمة كبيرة لمصنعي وحدات معالجة الرسومات مثل Nvidia، قد شددت بشكل كبير على سلسلة توريد وحدات معالجة الرسومات. تواجه شركة Microsoft العملاقة في مجال التكنولوجيا نقصًا حادًا للغاية في أجهزة الخادم المطلوبة لتشغيل الذكاء الاصطناعي، مما قد يتسبب في انقطاع الخدمة. ومما يزيد من حدة هذا الوضع السيئ بالفعل حقيقة أن رقائق الذكاء الاصطناعي عالية الجودة من Nvidia تباع حتى عام 2024.
تعتبر وحدات معالجة الرسوميات (GPU) أمرًا أساسيًا لتشغيل نماذج OpenAI وخدمتها، وهي ضرورية لأداء أعباء عمل العملاء داخل مجموعات GPU السحابية. ومع ذلك، فإن هذه الضرورة لها عيوبها، حيث أن الحصول على موارد الأجهزة هذه يتطلب نفقات كبيرة.
وفقًا لتحليل متعمق أجراه محلل بيرنشتاين ستايسي راسجون، إذا تضخمت استفسارات ChatGPT حتى إلى جزء صغير من حجم بحث Google، فإن المتطلب الأولي سيكون عبارة عن وحدات معالجة رسوميات باهظة بقيمة 48.1 مليار دولار، تليها ما يقرب من 16 مليار دولار من الرقائق سنويا لعمليات سلسة. وبالنظر إلى الآثار المترتبة على الموارد والتكلفة، فمن الضروري لشركة OpenAI استكشاف طرق بديلة، مثل تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
ومن خلال التكيف مع هذا التحدي على مستوى القطاع، فإن مشروع OpenAI المحتمل في تصميم الأجهزة وإنتاجها يلقي الضوء أيضًا على المشهد المتطور لأدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي. حتى الشركات مثل AppMaster, a leading no-code platform, rely on robust hardware infrastructure to deliver high-performance applications for their users rapidly and cost-effectively. By creating tailored AI chips, OpenAI could define a fresh pathway for AI processing capabilities.
