رهان Relativity Networks على الألياف المجوّفة لتوسيع جغرافيا مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

أصبح تصميم مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مشكلة جغرافية بقدر ما هو مشكلة حوسبة. فعندما تمنع قيود الطاقة أو الأراضي أو الوصول إلى شبكة الكهرباء أو إجراءات التراخيص أو الاعتراضات المحلية بناء حرم واحد هائل، قد يضطر المشغلون إلى توزيع وحدات معالجة الرسوميات (GPU) على عدة مواقع. وهنا تراهن شركة Relativity Networks على أن وسيطًا ضوئيًا أسرع يمكن أن يجعل هذه المواقع تعمل بصورة أقرب إلى نظام واحد مترابط.

تعتمد منصة ChronoCore على الألياف الضوئية ذات القلب المجوّف، التي توجّه الضوء عبر مركز مملوء بالهواء بدلًا من الزجاج الصلب المستخدم في الألياف التقليدية. وتقول Relativity إن هذا التصميم يمكن أن يخفض زمن انتقال الإشارة إلى نحو 3.4–3.5 ميكروثانية لكل كيلومتر، مقارنةً بنحو 5 ميكروثوانٍ في الألياف التقليدية. 1618

الفكرة الأساسية: جعل المسافة أقل تقييدًا

لا تلغي الألياف المسافة الفعلية بين مراكز البيانات، لكنها قد تقلل الوقت الذي تستغرقه الإشارة الضوئية في قطعها. وتكتسب هذه الثواني الصغيرة أهمية عندما تتوزع أحمال الذكاء الاصطناعي بين منشآت متعددة، وتحتاج مجموعات GPU إلى تبادل البيانات والتنسيق المتكرر.

وتتمثل حالة الاستخدام التي تطرحها Relativity في الربط بين مراكز البيانات. فالكابل الذي تطوره الشركة مصمم لتوفير 24 مسارًا منخفض التأخير بين منشآت الذكاء الاصطناعي، فيما تقول إن الألياف ذات القلب المجوّف يمكنها نقل البيانات لمسافة أطول بنحو 1.5 مرة عند مستوى مماثل من زمن الانتقال. 1424

عمليًا، تهدف التقنية إلى منح مخططي البنية التحتية خيارات أوسع. فبدل اعتبار الحرم الواحد المتصل مكانيًا الخيار الوحيد لنظام ذكاء اصطناعي شديد الترابط، قد يتمكن المشغل من جمع القدرة الحاسوبية من عدة مواقع تتوافر فيها الكهرباء وظروف التطوير المناسبة.

لماذا يجعل الذكاء الاصطناعي فارق زمن الانتقال أكثر أهمية؟

قد لا يكون لبضع ميكروثوانٍ إضافية تأثير مهم في الاتصالات المعتادة. لكن الأمر يختلف عندما يتوزع الحمل بين منشآت متعددة ويحتاج إلى تنسيق متكرر. وتتمثل أطروحة Relativity في أن تقليل زمن انتقال الإشارة داخل الألياف قد يساعد عمليات تدريب النماذج واستدلالها الموزعة على البقاء متزامنة عبر نطاق جغرافي أكبر. 110

وتصف الشركة ذلك بتحول تصبح فيه «الجغرافيا جزءًا من الحاسوب»: فالشبكة لا تكتفي بربط منشآت منفصلة، بل تساعد على تحديد مدى تباعد هذه المنشآت مع استمرار عملها كـ«مصنع» واحد ومنسق للذكاء الاصطناعي. 1718

لكن الألياف الأسرع وحدها لا تحول عدة مراكز بيانات إلى عنقود واحد. إذ يعتمد الأداء من طرف إلى طرف أيضًا على المحولات، ووحدات الإرسال والاستقبال، وطوبولوجيا الشبكة، والبرمجيات، وسلوك الحمل، وكل مصدر آخر للتأخير على المسار. وتعالج الألياف ذات القلب المجوّف طبقة واحدة من المشكلة، هي زمن انتقال الإشارة داخل الوصلة الضوئية.

ماذا تعني عبارة «أسرع بنسبة 50%»؟

وصفت تغطيات الإعلان الألياف ذات القلب المجوّف بأنها أسرع بنحو 50% من الألياف التقليدية. 2 لكن المواد الخاصة بـRelativity تضع الميزة عند قرابة 47%، مع زمن انتقال يبلغ نحو 3.4 ميكروثانية لكل كيلومتر في ChronoCore، أي انخفاضًا يقارب 32% في زمن الانتقال للمسافة نفسها. 18

ولا ينبغي التعامل مع هذه النسب باعتبارها متطابقة. فالانتقال من 5 إلى 3.5 ميكروثانية لكل كيلومتر يعني انخفاضًا قدره 30% في زمن الانتقال أحادي الاتجاه. أما التعبير عن النتيجة بوصفها زيادة في السرعة، فيعطي نحو 43% وفق هذه المقارنة المبسطة. وتختلف النسبة الدقيقة بحسب خط الأساس وطريقة القياس.

والخلاصة الأكثر ثباتًا ليست النسبة الرئيسية في العنوان، بل احتمال أن يؤدي استبدال وسط زجاجي بتركيب ذي قلب هوائي إلى استعادة وقت كافٍ لزيادة المسافة العملية بين المنشآت.

لماذا يهم التمويل والطلب من مزوّد سحابي فائق الحجم؟

أعلنت Relativity عن تمويل بقيمة 22 مليون دولار عبر سندات SAFE، إلى جانب طلب لاحق منفصل بقيمة 40 مليون دولار من مزوّد سحابي فائق الحجم لم تُكشف هويته. 23 وSAFE هو اتفاق يتحول عادةً إلى أسهم في جولة تمويل مستقبلية بسعر محدد؛ لذلك يُفهم هذا التمويل على أنه رأس مال في مرحلة مبكرة، وليس جولة أسهم تقليدية محددة التقييم. 2

أما الطلب، فيقدم إشارة مختلفة. فقد أفادت تقارير بأن المزوّد اختبر تقنية ChronoCore لربط مراكز البيانات قبل إصدار الطلب اللاحق، ما يشير إلى أن مشغلًا سحابيًا كبيرًا واحدًا على الأقل انتقل إلى ما بعد التقييم الأولي. 113

هذه إشارة مهمة، لكنها لا تثبت تبنيًا واسعًا. فلم تُعلن هوية العميل، كما لا تتضمن التقارير المتاحة للعامة جدول التنفيذ، أو نتائج الاختبارات التقنية، أو تأكيدًا لحجم البنية التحتية التي سيغطيها الطلب في النهاية. ومن ثم، فإن قيمة 40 مليون دولار تمثل دليلًا على الاهتمام التجاري، لا ضمانًا لتحول الألياف ذات القلب المجوّف إلى بديل قياسي للألياف التقليدية.

التحول في البنية التحتية وراء المنتج

تستهدف Relativity قيدًا يقع خارج وحدة GPU نفسها: أين يمكن العثور على ما يكفي من الطاقة ومساحة التطوير المناسبة؟ وتصف مواد الشركة والتغطيات الإعلامية مشغلين يوزعون بنية الذكاء الاصطناعي على أحْرِمة متباعدة جغرافيًا بحثًا عن الكهرباء المتاحة والمواقع القابلة للتطوير. 1627

ويغير ذلك دور الشبكات. ففي التوسع التقليدي لمراكز البيانات، تربط الشبكة الآلات داخل منشأة محددة بالدرجة الأولى. أما في التوسع الموزع للذكاء الاصطناعي، فقد يحدد الربط بين المنشآت ما إذا كانت المواقع المنفصلة قريبة بما يكفي للمشاركة في النظام نفسه.

لهذا تُطرح الألياف ذات القلب المجوّف بوصفها طبقة تمكّن التوسع الجغرافي. فقد تتيح للمشغلين جمع القدرة الحاسوبية من عدة مواقع تتوافر فيها الطاقة، بدل انتظار موقع واحد يجمع الكهرباء والأرض والوصول إلى الشبكة والدعم السياسي اللازم. ووفق مقارنة نشرتها Optics.org، تتحدث Relativity عن قيد نموذجي يبلغ نحو 60 كيلومترًا، مقابل إمكانية وصول إلى 90 كيلومترًا باستخدام أليافها، مع بقاء المسافة القابلة للاستخدام في أي حمل ذكاء اصطناعي محدد رهينة بتصميم النظام الكامل. 24

ما الذي يكشفه الإعلان، وما الذي لا يثبته؟

يشير الإعلان إلى اتجاه أوسع في القطاع: فمع نمو أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا تكتفي شركات البنية التحتية بتحسين كثافة الحوسبة والشبكات الداخلية، بل بدأت أيضًا بتحسين الجغرافيا المادية للنظام بأكمله.

يوفر التمويل البالغ 22 مليون دولار رأس مال يساعد Relativity على توسيع الإنتاج، بينما يشير الطلب اللاحق إلى أن نهجها في الألياف ذات القلب المجوّف جذب تقييمًا جادًا من مزوّد سحابي فائق الحجم على الأقل. 34 أما الفرضية التقنية فهي واضحة: قد يجعل خفض زمن انتقال الإشارة توزيع وحدات GPU جغرافيًا أكثر قابلية للتنفيذ.

لكن السؤال الحاسم يظل تشغيليًا. فما زال القطاع يحتاج إلى أدلة علنية بشأن حجم التصنيع، والتكلفة، والموثوقية، وتعقيد النشر، والأداء المقاس من طرف إلى طرف في أحمال ذكاء اصطناعي موزعة حقيقية. وحتى ظهور هذه التفاصيل، من الأفضل فهم ChronoCore بوصفها رهانًا مهمًا على بنية تحتية تتعامل مع قيد متغير، لا بوصفها دليلًا على أن تقنية الألياف حلت مشكلة جغرافيا مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي.