AMD تتقدم على هدفها المرحلي لكفاءة رفوف الذكاء الاصطناعي وتراهن على قفزة 20 ضعفًا بحلول 2030

أما رقم خفض كثافة الكربون بمقدار 28 مرة، فقد ورد في تقارير تستند إلى سيناريو AMD، لكنه ليس نتيجة ثابتة يمكن تعميمها على كل مراكز البيانات؛ إذ يعتمد أثر الكربون أيضًا على مزيج الكهرباء المستخدم، مثل نسبة مصادر الطاقة المتجددة والوقود الأحفوري.

لماذا انتقلت AMD من قياس العقدة إلى قياس الرف؟

كان برنامج AMD السابق 30×25 يركز على كفاءة عقد الحوسبة، أي مزيج المعالجات المركزية ووحدات تسريع الرسوميات. وتقول الشركة إنها تجاوزت هدف ذلك البرنامج بين 2020 و2025، محققة تحسنًا بلغ 38 مرة في كفاءة العقدة، أو خفضًا بنحو 97% في الطاقة اللازمة لتقديم الأداء نفسه.

أما هدف 20×2030 فينظر إلى الرف كوحدة متكاملة، لا إلى شريحة أو عقدة منفردة. ولذلك يشمل المسرّعات والمعالجات والذاكرة وشبكات الاتصال ومكونات الطاقة والتبريد، إضافة إلى كفاءة البرمجيات ومعدل الاستفادة الفعلية من العتاد. هذه نقطة مهمة لأن ارتفاع رقم FLOPS النظري وحده لا يضمن انخفاض الطاقة المستهلكة لكل مهمة تدريب أو استدلال مكتملة.

كيف يمكن تحقيق هذه الزيادة؟

تعتمد AMD على مجموعة من التحسينات المتداخلة، من بينها:

• معماريات حوسبة أكثر كفاءة: تصميمات جديدة وصيغ عددية منخفضة الدقة، مثل FP8 وFP4، تتيح تنفيذ عمليات مفيدة أكثر لكل واط، مع مراعاة متطلبات الدقة الخاصة بالنموذج.
• ذاكرة HBM أسرع وأكبر: تقليل اختناقات الذاكرة وحركة البيانات بين المعالج والذاكرة، وهي من مصادر استهلاك الطاقة والتأخير في أحمال الذكاء الاصطناعي.
• وصلات عالية النطاق: شبكات scale-up داخل الرف وscale-out بين الرفوف تقلل فترات انتظار الاتصال وتساعد على توزيع النماذج والبيانات بكفاءة أكبر.
• تحسينات برمجية: رفع كفاءة النوى البرمجية، وتحسين الجدولة والتوازي وتقسيم النموذج، وزيادة معدل تشغيل العتاد بدل ترك أجزاء من النظام في وضع الخمول.
• تصميم النظام ككل: تنسيق المعالج والمسرّع والذاكرة والشبكة والطاقة والتبريد ضمن بنية واحدة، بدل قياس كل مكوّن بمعزل عن بقية الرف.

Helios: محاولة لبيع الرف كاملًا

يمثل Helios انتقال AMD من بيع المعالجات والمسرّعات منفردة إلى تقديم بنية ذكاء اصطناعي متكاملة على مستوى الرف. ويضم التكوين المعلن:

• 72 وحدة تسريع Instinct MI455X؛
• معالجات EPYC Venice؛
• شبكة Pensando؛
• ما يصل إلى 1.4 إكسافلوب من أداء FP8؛
• نحو 31 تيرابايت من ذاكرة HBM4؛
• نطاقًا تردديًا يصل إلى 260 تيرابايت في الثانية للاتصالات داخل الرف؛
• ونحو 43 تيرابايت في الثانية للاتصالات بين الرفوف.

وتقول AMD إن Helios مصمم ليقدم، مقارنةً برف Nvidia Vera Rubin NVL72، ما يصل إلى 15% أداء FP4 أعلى، وسعة HBM أكبر بنسبة 50%، ونطاقًا تردديًا للاتصالات بين الرفوف أكبر بنسبة 50%. هذه أرقام مقارنة صادرة عن AMD، وليست نتائج اختبار مستقل قابلًا للتدقيق من طرف ثالث.

أكدت AMD في يوليو 2026 أن Helios دخل الإنتاج الكامل، مع جدولة أولى الشحنات في نهاية الربع الثالث من العام، ثم توسع الإمدادات لاحقًا. ولا تثبت المصادر المتاحة موعدًا محددًا لمرحلة إنتاج في 2027؛ لذلك فإن وصف المسار بأنه يمتد بين 2026 و2027 ينبغي فهمه كتوقع لتوسع الإطلاق، لا كجدول زمني موثق بالكامل.

سباق البنية التحتية يشتد

يأتي الإعلان بينما تنمو أعمال AMD في مراكز البيانات بسرعة. فقد بلغت إيرادات قطاع مراكز البيانات في الربع الثاني من 2026 نحو 6.7 مليارات دولار، بزيادة سنوية قدرها 107%، وفق تقارير عن نتائج الشركة. ويشمل هذا القطاع معالجات EPYC ومسرّعات Instinct، لذلك لا ينبغي اعتبار الرقم إيرادًا لوحدات معالجة الرسوميات الخاصة بالذكاء الاصطناعي وحدها.

ويضع ذلك Helios في قلب محاولة AMD تحدي موقع Nvidia على مستوى الأنظمة، لا مجرد منافستها في بيع المسرّعات. فالمنافسة باتت تدور حول عدد أكبر من العوامل: الأداء لكل واط، وسرعة الذاكرة والربط، وتكلفة تشغيل النموذج، وسهولة نشر الرفوف، وتوافر الطاقة في مراكز البيانات.

أما التفاصيل المتعلقة باستراتيجية Nvidia التمويلية أو إيرادات أنظمة TPU التابعة لـGoogle، فلا توفر المصادر المعروضة أدلة كافية لوصفها أو تقديرها بصورة موثوقة. وتظل هذه عوامل تنافسية مهمة، لكنها تحتاج إلى تقارير مستقلة ومصادر محددة قبل عرضها كحقائق.

ما الذي ينبغي مراقبته؟

أهم اختبار لوعود AMD لن يكون رقم الكفاءة النظري وحده، بل أداء Helios في عمليات تشغيل فعلية: مقدار الطاقة لكل تدريب أو استدلال مكتمل، ومعدل استخدام العتاد، وأداء الشبكة عند التوسع، وتكلفة التبريد والطاقة، واستمرارية الإمدادات. وإذا نجحت الشركة في تحويل مكاسب المكونات والبرمجيات إلى كفاءة قابلة للقياس على مستوى الرف، فقد يصبح هدف 20×2030 أكثر من مجرد وعد تسويقي؛ أما المقارنة النهائية مع المنافسين فستتطلب بيانات تشغيل مستقلة وموحدة.