جوجل تدمج نوى معالجة من AMD داخل شريحة TPU من الجيل العاشر.. نقلة نوعية في عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل

في منتصف أغسطس 2026، رصدت شركة SemiAnalysis "أحاديث السوق" التي تشير إلى أن جوجل تعمل مع AMD على مشروع شريحة TPU من الجيل العاشر . إذا صحت هذه المعلومات، فإن هذا التعاون سيمثل أول مشاركة جوهرية لشركة AMD في برنامج رئيسي لتصميم دوائر متكاملة خاصة بالذكاء الاصطناعي — والأهم من ذلك، أنه يشير إلى بداية نهاية حقبة مسرعات المصفوفات البحتة .

شراكة جوجل وAMD المزعومة لشريحة TPU v10

تقرير SemiAnalysis، الذي تناقلته تومز هاردوير ومنصات أخرى، يفيد بأن جوجل تستكشف تصميم شريحة ذكاء اصطناعي هجينة قد تدمج نوى معالجة من AMD داخل نفس الحزمة إلى جانب تقنية التسريع الخاصة بجوجل . يعتقد المحللون أن جوجل مهتمة بتقنية التغليف المتقدم والتكامل ثلاثي الأبعاد (SoIC) من AMD، بالإضافة إلى تصاميم نوى المعالجة المركزية لديها لأحمال العمل الثقيلة على هذه النوى .

السياق مهم. تظل Broadcom الشريك التاريخي لجوجل في تصميم TPU، مع اتفاقية تعاون معلنة لمدة خمس سنوات تم توقيعها في مارس 2026 تغطي أجيال v8 حتى v11 . شركة MediaTek تتولى مهام الإدخال/الإخراج وتنسيق التصنيع للجيل الحالي Ironwood (TPU v7x) . المشاركة المحتملة لـ AMD تبدو كمشروع ضمن الجيل العاشر — وليس بالضرورة استبدالاً كاملاً لـ Broadcom، رغم ورود تقارير عن خفض إنتاج Broadcom من رقاقات Ironwood CoWoS بحوالي 32,000 شريحة .

بشكل منفصل، تدرس جوجل أيضاً التعاقد مع شركة Samsung Foundry لإنتاج مكونات من الجيل العاشر (باسم "Ice Fish") لتنويع مصادر التصنيع بعيداً عن TSMC ، كما تجري محادثات متقدمة مع Marvell لتصميم رقاقات ذكاء اصطناعي أخرى .

تحذير مهم: لا شيء مؤكد من قبل جوجل أو AMD. تقرير SemiAnalysis هو مجرد أحاديث سوقية، وليس إعلاناً رسمياً، وقد يكون مشروع AMD مجرد نوع معين، أو مساراً تجريبياً، أو استراتيجية تنويع .

لماذا الرقاقات الهجينة هي الخيار الأمثل للذكاء الاصطناعي الوكيل وتعلم التعزيز

الانتقال من شريحة مصفوفات بحتة إلى شريحة هجينة بنوى معالجة مدمجة هو استجابة معمارية مباشرة للطبيعة المتغيرة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي — خاصة تعلم التعزيز (RL) والذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI).

الذكاء الاصطناعي الوكيل يعتمد على المعالج المركزي، وليس معالج الرسوم

الاستدلال التقليدي المجمع يعتمد بالكامل تقريباً على معالج الرسوم: يُرسل طلب، يُنفذ معالج الرسوم تمريراً أمامياً، وتعود الرموز . أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل مختلفة جوهرياً. التنسيق، التخطيط، استدعاء الأدوات، تنفيذ البيئة الرملية، والتفاعل مع المحيط — كلها تعمل على المعالج المركزي، وليس على معالج الرسوم .

دراسة أكاديمية وجدت أن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل التي تهيمن عليها الأدوات تعاني من عنق زجاجة كبير في معالجة الأدوات على المعالج المركزي، حيث تستهلك ما يصل إلى 88% من زمن الاستجابة الكلي . تحليل منفصل بقلم أكاش بورات وضع الرقم أعلى من ذلك، عند 90.6% .

نسبة المعالج المركزي إلى معالج الرسوم تتحول جذرياً

في مجمعات تدريب الذكاء الاصطناعي، تبلغ نسبة المعالج المركزي إلى معالج الرسوم حوالي 1:7 أو 1:8 . مع تحول أعباء العمل نحو الاستدلال، تنخفض إلى 1:3 أو 1:4 . وبالنسبة لنشر الذكاء الاصطناعي الوكيل، كشفت إنتل في مكالمة أرباح الربع الأول من 2026 أن بعض العملاء يديرون بالفعل أربعة معالجات مركزية لكل معالج رسوم — أي بنسبة 1:1 في بعض المجمعات .

مورغان ستانلي تتوقع نمواً إضافياً في سوق المعالجات المركزية يتراوح بين 32.5 و60 مليار دولار بحلول 2030، مدفوعاً بالكامل بهذا التحول . AMD نفسها جادلت بأن الذكاء الاصطناعي الوكيل ليس مجرد حمل استدلال يركز على معالج الرسوم، بل هو سير عمل غير متجانس من البداية إلى النهاية يتطلب معالجات ذات كثافة نوى عالية وعدد خيوط معالجة كبير للتنسيق والتنفيذ في البيئة الرملية .

تعلم التعزيز يتطلب حلقات بيئة رملية محكمة

تدريب تعلم التعزيز — خاصة للنماذج الوكيلة — يتطلب دورات متكررة من التنفيذ في البيئة الرملية، محاكاة البيئة، حساب المكافآت، وتحديثات السياسة. هذه الحلقات تتضمن تنسيقاً كبيراً على جانب المعالج المركزي لا يمكن تعيينه بكفاءة إلى مسرعات المصفوفات البحتة.

كل من معالج Vera من Nvidia (بتصميم Olympus ذي 88 نواة) ومعالج Xeon 6+ من Intel، يجري تحسينهما لهذا النمط من "حلقات البيئة الرملية المحكمة لتعلم التعزيز" . صناعة العتاد تتقارب على رؤية مشتركة: مسرعات الذكاء الاصطناعي المستقبلية لن تكون محركات مصفوفات بحتة.

شريحة TPU v10 الهجينة من جوجل كمؤشر رئيسي

من خلال دمج نوى معالجة من AMD مباشرة على حزمة TPU، يمكن لجوجل تجاوز اختناقات PCIe لهذه الحلقات الوكيلة الثقيلة على المعالج المركزي، وتقليل زمن الاستجابة، ومعالجة دورة "استدعاء أداة → خطوة بيئية → تحديث سياسة" على شريحة واحدة متماسكة بإحكام. هذا هو التجسيد المادي للرؤية القائلة بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية ستكون تصاميم نظام على حزمة غير متجانسة تمزج أنواع الحوسبة بناءً على مرحلة عبء العمل.

الآثار الأوسع

المجال	المعنى
الهندسة المعمارية	دوائر ASIC للذكاء الاصطناعي تتطور من مسرعات مصفوفات بحتة إلى رقاقات هجينة (CPU + مسرع).
إشارة عبء العمل	تعلم التعزيز والذكاء الاصطناعي الوكيل لهما ملفات حوسبة مختلفة جوهرياً (تشعب، استدعاء أدوات، تنسيق) عن التدريب الكثيف — إنها تحتاج نوى معالجة مركزية، وليس فقط المزيد من فلوبس معالجات الرسوم.
سلسلة التوريد	جوجل تقوم بتجزئة شراكات TPU عبر Broadcom وMediaTek وMarvell والآن AMD، مما يقلل الاعتماد على مورد واحد ويكسب وصولاً إلى ملكية فنية متخصصة.
تأثير السوق	AMD تحصل على موطئ قدم في دوائر ASIC المخصصة للذكاء الاصطناعي لأول مرة. Nvidia تواجه ضغطاً معمارياً من منافسي معالجات الرسوم ومن اتجاه ASIC الهجين هذا.

الخلاصة

وضع جوجل المزعوم لنوى معالجة مركزية داخل شريحة TPU v10 ليس مجرد تعديل إضافي — بل هو اعتراف بأن مسرع الذكاء الاصطناعي في 2028 سيبدو مختلفاً تماماً عن مسرع 2024. الذكاء الاصطناعي الوكيل وتعلم التعزيز يعيدان كتابة قواعد العمارة الحاسوبية، والرقاقة التي تتعامل مع حلقة استدعاء أدوات ألف مرة في الثانية تحتاج إلى أن تُبنى بشكل مختلف عن الرقاقة التي تنفذ عملية ضرب مصفوفات عملاقة واحدة.

إذا كانت أحاديث SemiAnalysis صحيحة، فإن جوجل وAMD تبنيان تلك الرقاقة الآن.