تقنيات NVIDIA التي حصدت أربع جوائز كبرى في COMPUTEX 2026

Jetson Thor: الذكاء الاصطناعي عند الحافة للروبوتات

تُعد Jetson Thor منصة حوسبة طرفية موجهة للروبوتات والأنظمة الصناعية، وتعتمد على معمارية NVIDIA Blackwell. صُممت هذه المنصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة مباشرة على الجهاز دون الحاجة إلى الاعتماد المستمر على السحابة.

يوفر Jetson AGX Thor قدرة حوسبة تصل إلى 2070 تيرافلوب FP4 مع ذاكرة 128 جيجابايت ضمن استهلاك طاقة يبلغ نحو 130 واط. وبالمقارنة مع منصة Jetson AGX Orin السابقة، تقدم المنصة الجديدة قدرة حوسبة أعلى حتى 7.5 مرات وكفاءة طاقة أفضل بـ3.5 مرات.

هذا التحسن يسمح للروبوتات بمعالجة بيانات الكاميرات وأجهزة الاستشعار في الزمن الحقيقي وتشغيل نماذج توليدية أو نماذج فهم بصري ولغوي مباشرة على الجهاز، وهو ما يُعد أساس ما تسميه NVIDIA بـ "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي".

كيف يعزز Jetson Thor عالم الروبوتات

أهمية Jetson Thor لا تكمن فقط في الأداء الخام، بل في الجمع بين قوة المعالجة العالية وكفاءة الطاقة وزمن الاستجابة المنخفض. هذه الخصائص ضرورية للأنظمة التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات فورية، مثل:

• الروبوتات الصناعية
• الروبوتات الشبيهة بالبشر
• الأنظمة الطبية الذكية
• البنية التحتية الذكية والآلات ذاتية التشغيل

في هذه الحالات، يمكن للروبوت تحليل تدفقات متعددة من الكاميرات والحساسات واتخاذ قرارات فورية دون انتظار معالجة البيانات في السحابة.

Vera Rubin NVL72: حاسوب فائق على مستوى الرف

في الجانب الآخر من منظومة الذكاء الاصطناعي، قدمت NVIDIA نظام Vera Rubin NVL72، وهو حاسوب فائق مصمم للعمل كوحدة متكاملة داخل مراكز البيانات أو ما تسميه الشركة "مصانع الذكاء الاصطناعي".

يجمع النظام 36 معالج Vera CPU و72 معالج Rubin GPU متصلة عبر الجيل السادس من NVLink، ما يسمح لها بالعمل كمعالج ذكاء اصطناعي واحد ضخم قادر على تدريب وتشغيل نماذج تحتوي على تريليونات المعاملات.

وتشير NVIDIA إلى أن هذه البنية تحقق عدة قفزات في الكفاءة:

• تدريب النماذج باستخدام ربع عدد وحدات GPU مقارنة بمنصات Blackwell
• زيادة في أداء الاستدلال حتى 10 مرات لكل واط
• خفض تكلفة التوكن في الاستدلال إلى عُشر التكلفة في بعض السيناريوهات
• دعم أفضل للأحمال الكبيرة مثل النماذج ذات السياق الطويل والذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI)

تحول سباق الذكاء الاصطناعي إلى مستوى البنية التحتية

توضح منصة Vera Rubin NVL72 أن المنافسة في الذكاء الاصطناعي لم تعد تقتصر على سرعة الشريحة الواحدة، بل أصبحت تدور حول تصميم أنظمة كاملة تشمل المعالجات والشبكات والتبريد والبرمجيات ضمن منصة واحدة متكاملة.

هذا النهج يهدف إلى دعم الجيل القادم من التطبيقات، مثل:

• النماذج العملاقة متعددة التريليونات من المعاملات
• الاستدلال واسع النطاق للخدمات السحابية
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل القادرة على تنفيذ مهام متعددة الخطوات

Alpamayo: جيل جديد من الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية

أما في مجال السيارات الذكية، فقد فازت منصة Alpamayo بجائزة فئة المركبات الذكية. وهي منصة مفتوحة لتطوير أنظمة القيادة الذاتية تعتمد على نماذج الرؤية واللغة والفعل (Vision‑Language‑Action) مع قدرات استدلال متقدمة.

بدلاً من الاكتفاء بالتعرف على الأشياء في الطريق، يمكن لنماذج Alpamayo تحليل الموقف والتفكير في أفضل إجراء، مثل تغيير المسار أو التباطؤ أو التوقف. كما يمكنها إنتاج ما يسمى "أثر التفكير" الذي يوضح منطق القرار، ما يساعد المهندسين على فهم كيفية اتخاذ النظام لقراراته.

كما يتم تدريب هذه النماذج باستخدام مزيج من:

• بيانات القيادة الواقعية
• البيانات الاصطناعية والمحاكاة
• مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة

يساعد هذا الدمج على تدريب أنظمة القيادة الذاتية على التعامل مع الحالات النادرة أو الخطرة التي يصعب جمعها من الطرق الحقيقية فقط.

الصورة الكاملة: منظومة ذكاء اصطناعي من الحافة إلى السحابة

تكشف الجوائز الأربع في COMPUTEX 2026 عن استراتيجية واضحة لدى NVIDIA:

• Jetson Thor يعزز الذكاء الاصطناعي الطرفي والروبوتات عبر معالجة محلية سريعة وفعالة.
• Vera Rubin NVL72 يوفر بنية تحتية ضخمة لتدريب وتشغيل النماذج العملاقة بكفاءة أعلى.
• Alpamayo يضيف طبقة برمجية تعتمد على التفكير والاستدلال للسيارات ذاتية القيادة.

وبهذا تجمع الشركة بين الأجهزة والبنية التحتية والنماذج الذكية في منظومة واحدة تهدف إلى دفع الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.