RTX Spark الرهان على NVIDIA تحويل منصة الكمبيوتر الشخصي للذكاء الاصطناعي
ارتبط اسم NVIDIA بعالم الألعاب والبطاقات الرسومية العملاقة ومراكز بيانات الذكاء الاصطناعي منذ سنوات، لكن يبدو أن الشركة الأمريكية اليوم تستعد لفتح جبهة جديدة تمامًا للمنافسة ألا وهي عالم الحواسيب الشخصية.
مع الإعلان عن شريحة RTX Spark، لا تقدم NVIDIA معالجًا جديدًا لأجهزة الكمبيوتر فحسب، بل تحاول إعادة تعريف شكل الكمبيوتر الشخصي في عصر الذكاء الاصطناعي، حيث تنقل الكثير من قدرات النماذج الذكية من السحابة إلى الجهاز نفسه.
وهذه بالتحديد مرحلة جديدة للشركة الأمريكية.
الذكاء الاصطناعي المحلي أم السحابي؟
في السنوات الأخيرة، اعتمدت تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل شبه كامل على مراكز البيانات الضخمة. عندما يطلب المستخدم من روبوت الدردشة كتابة نص أو إنشاء صورة أو تلخيص ملف، عادةً ما يتم إرسال الطلب إلى خوادم ضخمة حول العالم، حيث تتم معالجة البيانات ومن ثم يتم عرض النتيجة للمستخدم على شاشة هاتفه أو جهاز الكمبيوتر الخاص به في غضون ثوانٍ قليلة.
هذه هي فكرة الذكاء الاصطناعي السحابي.
لكن مع تطور النماذج الصغيرة وتحسين قدرات المعالج، بدأت شركات التكنولوجيا الكبرى تتجه نحو مفهوم آخر، وهو تشغيل النماذج محليا على الكمبيوتر نفسه، دون الحاجة إلى إرسال كل شيء عبر الإنترنت إلى خوادم بعيدة.
وهذا ما تراهن عليه NVIDIA بشدة مع RTX Spark: تحويل الكمبيوتر من مجرد نافذة للوصول إلى الذكاء الاصطناعي، إلى جهاز يمكنه تشغيله بالفعل.
هناك العديد من الأسباب التي تدفع الصناعة بأكملها نحو النشر المحلي للنماذج الذكية. أولها السرعة. عندما يتم تشغيل النموذج على الجهاز نفسه، تصبح الاستجابة أسرع لأنه لا يلزم أن تنتقل البيانات عبر الإنترنت ثم تعود مرة أخرى.
أما السبب الثاني فيتعلق بالخصوصية، حيث لا يرغب العديد من المستخدمين والشركات في إرسال ملفاتهم أو مستنداتهم أو بياناتهم الحساسة إلى خوادم بعيدة، خاصة مع تزايد المخاوف المتعلقة بحماية البيانات.
السبب الثالث هو التكلفة. يعد تنفيذ كل طلب للذكاء الاصطناعي في السحابة أمرًا مكلفًا للغاية بالنسبة للشركات، خاصة مع التوسع الهائل في استخدام روبوتات الدردشة والمساعدين الأذكياء. قد لا تسفر الطلبات المدخلة في الذكاء الاصطناعي عن الإجابات المطلوبة في المرة الأولى، وكلما طالت المحادثات، كلما التهمت الميزانية العمومية للشركة مع روبوتات الدردشة، مما دفع فواتير الاستهلاك إلى مستويات قياسية.
ولكن من ناحية أخرى، هذا لا يعني أن السحابة سوف تختفي. لا تزال النماذج الكبيرة جدًا، مثل الإصدارات المتقدمة من ChatGPT أو Gemini أو Claude، تتطلب قوة حاسوبية هائلة لا يمكن وضعها بسهولة في جهاز كمبيوتر شخصي صغير.
ولذلك، يبدو المستقبل أقرب إلى نموذج الاستخدام المختلط، الذي يعتمد على أداء بعض المهام محليًا على حاسوب المستخدم، بينما ستظل المهام الأكثر تعقيدًا تعتمد على إكمالها في السحابة.
ماذا تقدم NVIDIA في شريحة RTX Spark؟
باستخدام شريحة RTX Spark، تحاول NVIDIA بناء جهاز كمبيوتر مصمم من الألف إلى الياء للتعامل مع الذكاء الاصطناعي.
وتجمع الشريحة الجديدة عدة عناصر، وهي وحدة معالجة مركزية تعتمد على بنية Arm ورسومات RTX وذاكرة موحدة كبيرة، بالإضافة إلى قدرات خاصة لمعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي.
وهذا يعني أن أجهزة الكمبيوتر الناشئة المزودة بمعالج NVIDIA RTX Spark ستكون قادرة على تشغيل نماذج ذكاء اصطناعي أكبر وأكثر تعقيدًا مقارنة بمعظم أجهزة Windows الحالية.
وهذا مهم بشكل خاص؛ لأن الذكاء الاصطناعي أصبح يعتمد بشكل متزايد على الذاكرة وسرعة نقل البيانات بين مكونات الجهاز، وليس فقط قوة المعالجة.
مقارنة بين شريحة RTX Spark ومعالج أبل
منذ أن تحولت شركة Apple إلى معالجاتها الخاصة من الفئة M، تغيرت صورة أجهزة الكمبيوتر المحمولة تمامًا. أجهزة كمبيوتر MacBook ليست أسرع فحسب، ولكنها أيضًا أكثر كفاءة، وتستهلك طاقة أقل، ويمكنها تشغيل التطبيقات المعقدة لساعات دون زيادة كبيرة في درجات الحرارة أو استنزاف البطارية.
والأهم من ذلك، قدمت شركة آبل مفهومًا مختلفًا للحوسبة الشخصية يعتمد على الذاكرة الموحدة، حيث تتشارك المكونات المختلفة للجهاز نفس الذاكرة بسرعة عالية جدًا، مما يجعل المعالجات مثل M4 Max وM5 Max مناسبة بشكل متزايد لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا.
وهنا على وجه التحديد، تنضم NVIDIA إلى المنافسة. ولا ترغب الشركة في تقديم بطاقة رسوميات قوية فحسب، بل تريد توفير منصة معالجة متكاملة لأجهزة الكمبيوتر ذات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها منافسة تجربة آبل الخاصة. لكن الفارق الأساسي هو أن شركة آبل تتمتع بالسيطرة الكاملة على أجهزتها ونظامها وبرامجها، بينما تعتمد شركة NVIDIA على نظام Windows المعقد، والذي يضم العشرات من الشركات المصنعة لأجهزة الكمبيوتر.
انتقاد تجربة مايكروسوفت
بالنسبة لمايكروسوفت، لا يمثل معالج RTX Spark مجرد شراكة تكنولوجية جديدة، بل يمثل محاولة جديدة لإقناع المستخدمين بأن أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام Windows يمكن أن تصبح منصة حقيقية للذكاء الاصطناعي.
وحاولت الشركة سابقًا تحقيق ذلك من خلال أجهزة Copilot+ التي تعتمد على معالجات كوالكوم وتقنيات الذكاء الاصطناعي المحلية.
لكن النتائج لم تكن رائعة كما توقع عملاق ويندوز. ورغم أن مايكروسوفت قامت بتحسين دمج الذكاء الاصطناعي في نظام ويندوز، وإضافة أدوات جديدة ودفع المطورين إلى التفكير في التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي المحلي، إلا أن التجربة واجهت عدة مشاكل. ولم تعمل بعض التطبيقات بنفس الكفاءة على معالجات Arm، ولم يشعر العديد من المستخدمين أن ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة قد غيرت طريقة استخدامهم للكمبيوتر بشكل جذري.
بالإضافة إلى ذلك، تعرضت بعض الميزات، مثل الاستدعاء، لانتقادات واسعة النطاق تتعلق بالخصوصية.
لكن الشراكة مع NVIDIA تغير المعادلة. لم يعد الحديث هنا يدور حول شركة تحاول الدخول إلى عالم الذكاء الاصطناعي، بل عن الشركة التي أصبحت عمليا العمود الفقري للبنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي.
ضوابط NVIDIA…الأجهزة والنظام
لا تأتي قوة NVIDIA الحقيقية من أجهزتها فحسب، بل من النظام بأكمله الذي بنته حولها. تعتمد معظم شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى بالفعل على تقنيات NVIDIA لتدريب نماذجها وتشغيلها، ويستخدم المطورون حول العالم الأدوات البرمجية للشركة منذ سنوات.
وهذا يمنح NVIDIA ميزة كبيرة في نقل الذكاء الاصطناعي إلى جهاز الكمبيوتر.
بمعنى آخر، إذا كانت شركة Apple تمتلك الأفضلية في التكامل بين الأجهزة والنظام، فإن NVIDIA لديها الأفضلية في نظام الذكاء الاصطناعي نفسه، بالإضافة إلى البطاقات المتطورة للغاية من معالجات رسوميات RTX وعائلة RTX Spark الجديدة لمعالجة البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
الهدف المنشود من مايكروسوفت
إن نجاح RTX Spark لن يعتمد فقط على قوة المعالج أو الشخصيات التقنية، بل على قدرة مايكروسوفت وشركائها على تقديم تجربة ستشعر بها قاعدة المستخدمين المحترفين العاملين في قطاع الذكاء الاصطناعي ومحترفي صناعة الرسوميات ومبدعي الألعاب الرقمية.
وإذا حدث ذلك، فمن الممكن أن تدخل أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظام Windows مرحلة جديدة، على غرار التحول الذي أحدثته معالجات Apple M في عالم أجهزة كمبيوتر Mac.
ومع ذلك، إذا ظل الذكاء الاصطناعي مجرد سلسلة من المزايا الثانوية أو العروض التسويقية، فقد تبلغ هذه الموجة ذروتها بتجربة جديدة فشلت فعليًا في تغيير سلوك المستخدم.
معركة جديدة بين عمالقة التكنولوجيا
وبالإضافة إلى المنافسة في سوق الكمبيوتر، فإن دخول NVIDIA في هذا المجال يفتح أيضًا مواجهة مباشرة مع عمالقة صناعة معالجات الكمبيوتر وعلى رأسهم Intel وQualcomm وAMD.
السؤال المنطقي هنا هو: ما الذي يتطلبه تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا؟
يعتمد تشغيل نماذج اللغات الكبيرة محليًا على عاملين أساسيين: الأول هو قوة الحوسبة الهائلة لمعالجة عمليات المصفوفة الرياضية المعقدة، بينما الثاني هو النطاق الترددي العالي للذاكرة الذي يضمن تدفق البيانات إلى المعالج دون اختناقات تؤثر على الأداء.
وفي هذا السياق، تختلف المقاربات التقنية بين شركتي NVIDIA وApple من جهة، وIntel وAMD من جهة أخرى. وتأتي شريحة RTX Spark الجديدة من NVIDIA بمعمارية ARM، والتي تضع نفسها في مواجهة مباشرة مع معالجات x86 التقليدية من Intel وAMD، حيث تدعم بنية شريحة NVIDIA الجديدة مفهوم الذاكرة الموحدة، مما يسمح للجهاز بالوصول واستغلال سعة الذاكرة بالكامل بناءً على المهام التي يتم تنفيذها.
في حين أن معالجات Intel وAMD لا تزال تتفوق في الأداء أحادي النواة والتوافق الواسع مع التطبيقات التقليدية، فإن بنيتها الحالية تواجه تحديات متزايدة في عصر الذكاء الاصطناعي الأصلي.
تعتمد معظم الأنظمة المستندة إلى x86 على نموذج الذاكرة المنفصلة، حيث يستخدم المعالج المركزي ذاكرة النظام بينما يعتمد معالج الرسومات على ذاكرة VRAM المستقلة. تعد هذه البنية أحد العوائق الرئيسية أمام تشغيل نماذج اللغات الكبيرة، حيث تقتصر معظم بطاقات الرسومات الاستهلاكية على سعات تتراوح بين 12 و24 جيجابايت من VRAM، مما يجعل تشغيل النماذج التي تتجاوز 30 مليار معلمة عملية بطيئة بسبب الحاجة المستمرة لنقل البيانات عبر ناقل PCIe.
وعلى الرغم من أن الشركتين أضافتا وحدات معالجة عصبية متقدمة (NPU) في أجيالهما الأخيرة لتحقيق أداء يتجاوز 40 إلى 50 تريليون عملية في الثانية لتشغيل وظائف Copilot+ في نظام التشغيل Windows، إلا أن هذه القدرات تظل بعيدة كل البعد عن مستوى أداء RTX Spark الذي يعادل ما يقرب من 1 بيتافلوب من العمليات، أو 1000 تريليون عملية في الثانية.
وتدرك مايكروسوفت وNVIDIA وشركاؤهما أن مستقبل الحوسبة لن يعتمد فقط على الأداء التقليدي، بل أيضًا على قدرة الجهاز على تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا بكفاءة عالية.
في السنوات المقبلة، قد تتحول المنافسة الرئيسية في سوق الكمبيوتر من السؤال: أي جهاز أسرع؟ حول سؤال مختلف تمامًا: ما هو الجهاز الذي يمكنه تشغيل أفضل الذكاء الاصطناعي داخل الجهاز نفسه؟
وهنا يبدو أن NVIDIA تريد أن تكون في قلب هذه المرحلة الجديدة، ليس فقط كمورد لبطاقات الرسومات، ولكن كشركة تحاول إعادة تشكيل مستقبل الحوسبة الشخصية بالكامل.
