معالج Vera من إنفيديا: كيف قد يفتح عصر «الوكلاء الذكيين» سوقًا بقيمة 200 مليار دولار

السبب هو أن إنفيديا تاريخيًا سيطرت على سوق وحدات المعالجة الرسومية (GPU) المستخدمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، بينما كانت المعالجات المركزية في مراكز البيانات تأتي عادة من شركات مثل إنتل وAMD.

مع إطلاق Vera، تحاول إنفيديا الآن الدخول إلى هذه الطبقة أيضًا، بحيث تبيع:

• وحدات GPU للحوسبة المكثفة
• ومعالجات CPU لإدارة وتشغيل الأنظمة

هذا يتماشى مع رؤية الشركة لما تسميه "مصانع الذكاء الاصطناعي"—مراكز بيانات ضخمة تنتج مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق صناعي.

من المهم ملاحظة أن رقم 200 مليار دولار هو تقدير استراتيجي من إنفيديا نفسها، وليس توقعًا مستقلاً من مؤسسة بحثية.

لماذا تحتاج أنظمة Agentic AI إلى نوع مختلف من المعالجات

المعالجات المستخدمة في السحابة اليوم صُممت أساسًا لأعمال تقليدية مثل:

• تشغيل مواقع الويب
• قواعد البيانات
• الافتراضية والخدمات السحابية

لكن وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بطريقة مختلفة تمامًا.

بدل مجرد الإجابة على سؤال، يقوم الوكيل عادة بسلسلة من الخطوات مثل:

• جلب البيانات من مصادر خارجية
• استدعاء أدوات أو واجهات API
• تشغيل كود داخل بيئات معزولة
• إدارة الذاكرة وسير العمل
• تنسيق عدة طلبات للنماذج

كل هذه العمليات تحدث خارج الشبكة العصبية نفسها، لكنها يجب أن تتم بسرعة كي تبقى وحدات GPU مشغولة دون توقف. لهذا صممت إنفيديا Vera ليكون معالجًا متخصصًا في طبقة التنسيق والإدارة.

وتقول الشركة إن المعالج قادر على تشغيل هذه الأعباء:

• بكفاءة أعلى بنحو ضعفين
• وبسرعة أكبر بحوالي 50٪ مقارنة بمعالجات الخوادم التقليدية في السيناريوهات المستهدفة.

من الناحية المعمارية، يحتوي Vera على 88 نواة مخصصة متوافقة مع Arm تُسمى Olympus مع عرض نطاق ذاكرة مرتفع لدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الضخمة.

كيف يعمل Vera مع وحدات Rubin GPU

معالج Vera ليس بديلاً عن GPU؛ بل يعمل بجانبها كجزء من نظام متكامل داخل مراكز البيانات.

في منصة Vera Rubin القادمة من إنفيديا، يتم دمج عدة أنواع من الشرائح داخل نظام واحد على مستوى الرف (Rack). وتشمل:

• معالجات Vera CPU
• وحدات Rubin GPU
• مفاتيح الاتصال NVLink 6
• شبكات ConnectX‑9
• وحدات معالجة البيانات BlueField‑4
• محولات Ethernet من نوع Spectrum‑6

كل هذه المكونات تعمل معًا كنظام موحد مصمم لخدمات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.

أحد الأمثلة هو نظام Vera Rubin NVL72، الذي يدمج:

• 72 وحدة Rubin GPU
• 36 معالج Vera CPU

وكلها مرتبطة عبر شبكة NVLink عالية السرعة.

داخل هذا النظام يقوم المعالج المركزي بعدة مهام أساسية:

• تنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي
• إدارة الذاكرة وحركة البيانات
• توزيع المهام على وحدات GPU
• تشغيل الأدوات والبيئات البرمجية

الهدف هو إبقاء وحدات GPU—وهي أغلى مكونات النظام—مشغولة باستمرار دون فترات انتظار.

لماذا يصبح دور CPU أكبر مع انتشار الوكلاء الذكيين

تعتمد رؤية إنفيديا على تحول كبير في طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي.

في الجيل الأول من الذكاء التوليدي، كانت الأنظمة ببساطة:

سؤال → نموذج → إجابة.

أما في أنظمة الوكلاء، فالمهمة قد تتضمن عشرات أو مئات الخطوات من التفكير والتنفيذ.

بعض التحليلات تشير إلى أن القدرة الحاسوبية المطلوبة لهذه الأنظمة قد تكون أكبر بكثير من أعباء الذكاء التوليدي التقليدية، لأن الوكيل قد يستدعي النموذج والأدوات وقواعد البيانات عدة مرات خلال مهمة واحدة.

في هذه البيئة تصبح المعالجات المركزية فعليًا "طبقة التحكم" في بنية الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بـ:

• جدولة المهام
• إدارة الإدخال والإخراج
• تشغيل بيئات الكود
• تنسيق آلاف العمليات على GPU

وإذا وصل عدد الوكلاء إلى مليارات الأنظمة العاملة باستمرار داخل الخدمات السحابية، فقد تصبح طبقة CPU جزءًا كبيرًا من سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

استراتيجية إنفيديا أمام إنتل وAMD وشركات السحابة

إطلاق Vera يشير أيضًا إلى خطوة استراتيجية مهمة: دخول إنفيديا سوق المعالجات المركزية للخوادم.

تاريخيًا سيطرت شركات مثل Intel وAMD على هذا السوق، بينما بدأت شركات السحابة الكبرى مثل AWS وGoogle بتطوير شرائحها الخاصة.

استراتيجية إنفيديا مختلفة قليلًا: بدلاً من بيع شريحة واحدة فقط، تسعى إلى تقديم نظام ذكاء اصطناعي متكامل بالكامل.

في منصة Vera Rubin، تقوم الشركة بتصميم:

• CPU
• GPU
• الشبكات
• وحدات المعالجة المساعدة
• البرمجيات

كمنصة موحدة تعمل معًا بكفاءة عالية.

وتقول إنفيديا إن هذا التكامل يمكن أن يحقق تكلفة أقل لكل رمز (token) في الاستدلال وأداء أعلى لخدمات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق.

مع ذلك، تبقى المنافسة قوية. فشركات السحابة لديها حافز كبير لتطوير شرائحها الخاصة لتقليل اعتمادها على إنفيديا. لكن الشركة تراهن على أن بنيتها التحتية المتكاملة—من المعالج إلى الشبكات والبرمجيات—سيكون من الصعب تقليدها بسرعة.

التحول الأكبر: من شركة GPU إلى منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي

يمثل معالج Vera علامة على تحول أوسع داخل إنفيديا.

بدلاً من تقديم نفسها كشركة تصنع وحدات GPU فقط، أصبحت الشركة تقدم منتجاتها كعناصر لبناء بنية تحتية كاملة للذكاء الاصطناعي—من الشرائح والشبكات إلى الأنظمة الكاملة على مستوى مركز البيانات.

إذا تحقق توقع هوانغ بأن العالم يتجه نحو عصر الوكلاء الذكيين المستقلين، فقد تصبح المعالجات مثل Vera عنصرًا أساسيًا في تشغيل هذه الأنظمة—وتحوّل سوق الحوسبة من سوق يركز على GPU فقط إلى نظام بيئي أوسع بكثير.